Apa itu Rekayasa Cepat dalam AI & Mengapa Penting

Alat-alat seperti ChatGPT dan DALL-E 2 (alat AI teks-ke-teks atau teks-ke-gambar) sangat populer akhir-akhir ini. Tetapi agar mereka bekerja secara efektif, Anda perlu mengajukan pertanyaan yang tepat untuk mendapatkan hasil yang Anda inginkan. Mempelajari apa yang harus dikatakan tentang alat-alat ini hanya akan menjadi lebih penting karena alat-alat tersebut menjadi lebih terintegrasi di berbagai industri.

Apa itu Rekayasa Cepat dalam AI?

Rekayasa cepat AI adalah cara yang efektif untuk mendapatkan hasil yang diinginkan dengan alat AI. Anjuran datang dalam berbagai bentuk, seperti pernyataan, blok kode, dan rangkaian kata. Metode pemanfaatan petunjuk ini ditemukan oleh orang-orang dengan maksud untuk memunculkan tanggapan dari model AI. Ini berfungsi sebagai titik awal untuk mengajar model untuk mengembangkan output yang sesuai dengan tugas yang diberikan.

Menariknya, petunjuk ini bekerja dengan cara yang sama seperti pada seseorang – mendorong mereka untuk membuat esai – dan demikian pula, aplikasi AI dapat menggunakan petunjuk ini untuk menghasilkan karya yang disesuaikan dengan tujuannya. Dengan cara ini, rekayasa cepat telah menjadi strategi yang sangat diperlukan untuk memanfaatkan alat AI.

Ketika datang ke prompt yang sebenarnya, teks saat ini merupakan alat komunikasi utama antara manusia dan AI. Menggunakan perintah teks memungkinkan Anda memberi tahu model apa yang harus dilakukan. Model AI teratas seperti DALLE-E 2 dan Stable Diffusion mengharuskan Anda mendeskripsikan output yang diinginkan, yang berfungsi sebagai prompt utama mereka. Di sisi lain, model bahasa seperti ChatGPT baru dapat menggunakan apa saja mulai dari kueri sederhana hingga kompleks yang dibuktikan dengan berbagai fakta yang ditempatkan di seluruh prompt. Dalam beberapa kasus, Anda bahkan dapat menggunakan file CSV dengan data mentah sebagai bagian dari input.

Seluruh proses rekayasa prompt AI melibatkan perancangan dan pembuatan prompt (input data) sehingga model AI dapat melatihnya untuk mempelajari cara melakukan tugas tertentu. Dalam proses ini, Anda harus memilih tipe dan format data yang sesuai agar AI dapat memahaminya. Rekayasa cepat AI yang efektif menghasilkan data pelatihan berkualitas tinggi yang memungkinkan model AI membuat prediksi dan keputusan secara akurat.

Gambar: cohere.ai

Bangkitnya AI Prompt Engineering

Banyak perkembangan teratas dalam rekayasa cepat AI terjadi dengan model bahasa seperti GPT-2 dan GPT-3. Pada tahun 2021, tugas-tugas baru memberikan hasil yang mengesankan berkat diperkenalkannya rekayasa cepat multitasking dengan kumpulan data pemrosesan bahasa alami (NLP). Disempurnakan dengan model bahasa yang dapat secara akurat menggambarkan proses berpikir logis, pembelajaran zero-shot telah diterapkan ketika isyarat seperti “Mari berpikir langkah demi langkah” disertakan dalam petunjuknya; hal ini semakin memperkuat tingkat keberhasilan upaya penalaran multi-langkah. Aksesibilitas yang lebih mudah baik dalam skala kecil maupun besar dimungkinkan melalui notebook open source yang luas dan usaha sintesis gambar berbasis komunitas.

Beberapa perkembangan besar lainnya terjadi pada tahun 2022 ketika model pembelajaran mesin DALL-E, Difusi Stabil, dan Midjourney membuka banyak kemungkinan melalui perintah teks ke gambar. Teknologi ini memungkinkan orang mewujudkan idenya hanya dengan kata-kata sebagai masukan.

Baru-baru ini, ChatGPT menjadi terbuka untuk umum dan menggemparkan dunia. ChatGPT adalah model bahasa AI paling mengesankan yang pernah kami lihat hingga saat ini. Itu bergantung pada teknik pembelajaran mendalam untuk menghasilkan teks berdasarkan masukan yang Anda berikan padanya. Alat ini dilatih pada kumpulan besar data teks, yang memungkinkannya menghasilkan respons seperti manusia terhadap berbagai permintaan teks.

Praktik Terbaik untuk AI Prompt Engineering

Ada beberapa praktik terbaik yang benar-benar dapat membantu rekayasa cepat AI menghasilkan output yang akurat dan efektif.

Langkah pertama adalah memahami bahwa prompt dapat mencakup instruksi, pertanyaan, input data, contoh, fakta, dan lainnya. Kuncinya adalah menggabungkan semua elemen yang berbeda ini untuk mencapai hasil terbaik.

Saat merekayasa perintah AI, Anda harus mengikuti langkah-langkah berikut:

• Masukkan prompt yang jelas dan spesifik: Salah satu aspek terpenting dari AI prompt engineering adalah menyediakan prompt yang terdefinisi dengan baik untuk model AI. Ini akan memastikan model memahami apa yang Anda minta.
• Gunakan bahasa yang ringkas: Anda harus selalu sesingkat mungkin dalam prompt, membuatnya singkat dan to the point.
• Berikan sebanyak mungkin konteks: Model AI terkadang kesulitan dengan konteks, oleh karena itu Anda harus memasukkan informasi kontekstual spesifik sebanyak mungkin ke dalam masukan.
• Pastikan tata bahasa yang tepat: Anda tidak ingin ada kesalahan tata bahasa dalam permintaan AI Anda, jadi selalu periksa kembali apakah semuanya sudah dieja dengan benar.
• Uji berbagai keluaran: Tidak ada batasan berapa banyak keluaran yang dapat diberikan oleh model ini, jadi Anda harus menguji beberapa kali sampai Anda menemukan yang terbaik.
• Sesuaikan model jika memungkinkan: Beberapa model AI, seperti ChatGPT, dapat disesuaikan dengan data Anda sendiri. Ini sangat berguna untuk persyaratan kasus penggunaan tertentu dan menghasilkan keluaran yang lebih akurat.

Bangkitnya Insinyur Cepat

Karena semakin banyak perusahaan yang menggunakan teknologi AI, pintu terbuka bagi para profesional dengan pengetahuan canggih dalam pembelajaran mesin dan teknik cepat untuk membangun karier. Permintaan yang meningkat telah terlihat untuk insinyur yang terampil di bidang ini serta ilmuwan data – sebuah peluang yang tampaknya akan terus berkembang dari waktu ke waktu.

Insinyur yang cepat adalah seorang profesional yang berspesialisasi dalam menyusun petunjuk, aturan, dan arahan yang tepat untuk membantu alat AI mencapai hasil tertentu. Dengan pemahaman yang mendalam tentang kapasitas dan keterbatasan model yang mereka gunakan, para ahli ini memiliki keahlian yang dibutuhkan untuk memandu keluaran secara efisien menuju tujuan yang diinginkan melalui teks masukan yang dibuat dengan cerdik, yang mungkin menyertakan label atau strategi dengan kata-kata yang rumit.

Insinyur cepat mengambil peran penting dan sering diabaikan dalam proyek NLP. Mereka ditugaskan untuk merancang dan membuat petunjuk yang akan ditanggapi oleh model, menyempurnakan model berdasarkan keluaran, dan melakukan analisis berkelanjutan terhadap kinerja model untuk mengidentifikasi peluang perbaikan.

Mereka juga bekerja sama dengan ilmuwan data dan peneliti NLP untuk menilai kinerja model dan memastikan bahwa petunjuknya selaras dengan sasaran proyek. Dengan terlibat dalam sejumlah tanggung jawab dan memanfaatkan keahlian mereka di berbagai disiplin ilmu, insinyur yang cepat memainkan peran integral dalam membentuk pengembangan NLP seperti yang kita kenal sekarang.

Dengan meningkatnya popularitas model AI seperti ChatGPT, teknisi yang cepat akan semakin diminati. Mereka akan memainkan peran besar bagi perusahaan yang ingin memanfaatkan model AI ini.

Bagaimana AI Prompt Engineering Mempengaruhi Bisnis

Produk-produk AI, dan model-model dasar yang mendukungnya, dengan cepat mengubah lanskap teknologi dengan memberi kita jalan kreasi dan inovasi yang benar-benar baru. Dengan memanfaatkan data, model seperti ChatGPT memfasilitasi kemampuan AI untuk menghasilkan respons terhadap pertanyaan pengguna dan ide unik di berbagai bidang. Komputer sekarang dapat menghasilkan konten di berbagai bidang mulai dari seni hingga desain hingga pengkodean komputer dengan sedikit bantuan dari manusia. Selain itu, mereka bahkan dapat mengembangkan hipotesis dan teori yang berkaitan dengan masalah yang kompleks.

Sistem AI terbaru, yang dibangun berdasarkan model pembelajaran mendalam berskala besar, mampu memproses dan menganalisis sejumlah besar data tidak terstruktur seperti teks dan gambar. Hal ini memperluas cakupan aplikasi yang dapat diakses oleh pengembang terlepas dari kemampuan pembelajaran mesin dan latar belakang teknis mereka.

Misalnya, ChatGPT, yang dibangun di atas GPT-3.5, telah digunakan untuk menerjemahkan teks, dan para ilmuwan memanfaatkan versi model sebelumnya untuk membuat sekuens protein baru. Pemanfaatan sistem ini telah memungkinkan pengurangan waktu pengembangan yang diperlukan untuk aplikasi AI baru, menyediakan tingkat aksesibilitas yang jarang dibuat sebelumnya. Kemajuan seperti itu pasti membuka prospek yang menarik untuk masa depan.

Satu hal yang sama-sama dimiliki oleh semua model yang berbeda ini adalah kebutuhan mereka akan rekayasa prompt AI yang efektif. Saat AI terus bergerak maju, kami akan terus melihat rekayasa yang cepat memainkan peran besar di hampir setiap bidang, mulai dari bisnis hingga sains dan banyak lagi. Model AI yang didukung oleh rekayasa cepat adalah yang paling menarik dan menjanjikan yang pernah kami lihat, jadi para pemimpin bisnis harus mulai memperhatikan dan mempertimbangkan untuk mengimplementasikannya ke dalam proses mereka.