Bolehkah 5 Teknik Prompt Digunakan Untuk Generatif AI Yang Berbeza-Beza?

on

Kesesuaian Teknik Prompt dengan Berbagai Jenis Generatif AI

Teknik prompt yang telah dibahas sebelumnya (zero-shot prompting, one-shot prompting, few-shot prompting, chain of thought prompting, dan prompt chaining) memiliki tingkat kesesuaian yang berbeza-beza dengan berbagai jenis generative AI. Berikut penjelasannya:

Teknik Prompt yang cantik
Prompt yang ditulis setiap hari akan memahirkan pengguna


Model Bahasa Besar (LLM) seperti (Gemini), Bard, LaMDA, dan GPT-3:


Kesesuaian Tinggi: Teknik-teknik prompt ini umumnya dirancang untuk LLM dan terbukti efektif dalam menghasilkan berbagai jenis teks kreatif dan informatif.

Contoh Penggunaan:

  1.     Zero-shot prompting: Menulis puisi, cerita, email, kode, dll.
  2.     One-shot prompting: Menulis teks dengan gaya tertentu, meniru penulis tertentu, dll.
  3.     Few-shot prompting: Menerjemahkan bahasa, menjawab pertanyaan kompleks, dll.
  4.     Chain of thought prompting: Memecahkan masalah logik, menjelaskan penalaran, dll.
  5.     Prompt chaining: Menulis cerita bersiri, menghasilkan dialog, dll.


Model Spesifik Tugas:


Kesesuaian Sedang:

 Beberapa teknik prompt mungkin kurang efektif untuk model yang dilatih untuk tugas-tugas tertentu, seperti model terjemahan mesin atau model chatbot.

Contoh:

    Zero-shot prompting mungkin tidak menghasilkan terjemahan yang akurat untuk model terjemahan mesin.

    One-shot prompting mungkin tidak menghasilkan percakapan yang natural untuk model chatbot.


Model Ringan:


Kesesuaian Rendah:

Teknik prompt yang kompleks mungkin terlalu komputasi untuk model ringan yang berjalan di perangkat dengan daya pemrosesan terbatas.

Contoh:

    Chain of thought prompting mungkin terlalu berat untuk dijalankan di smartphone.

    Prompt chaining mungkin memerlukan terlalu banyak memori untuk diproses oleh model AI on-device.


Penting untuk dicatat:


Penelitian masih berlangsung:

Bidang prompt engineering masih berkembang pesat, dan mungkin ada teknik baru yang muncul di masa depan yang lebih cocok untuk jenis AI generatif tertentu.

Fine-tuning:

Kinerja prompt dapat di-fine-tune dengan menyesuaikan parameter dan bereksperimen dengan berbagai teknik pada model dan dataset yang spesifik.


Sumber :


[A Primer on Prompt Tuning](https://arxiv.org/abs/2204.05825)

[Tuning Prompts for Generative Language Models](https://arxiv.org/abs/2201.08237)


Kesimpulan:


Teknik prompt adalah alat yang ampuh untuk meningkatkan performa model AI generatif, namun kesesuaiannya dengan berbagai jenis model dan tugas masih perlu dieksplorasi lebih lanjut. Dengan penelitian dan eksperimen yang berkelanjutan, kita dapat membuka potensi penuh dari prompt engineering untuk mendorong kemajuan di bidang AI generatif.

Comments

Post a Comment