Pengenalan
 |
| Prompt yang baik akan menghasilkan keluaran yang baik |
Dalam dunia kecerdasan buatan (AI), terutamanya model bahasa seperti ChatGPT, **prompt** adalah arahan atau soalan yang diberikan kepada model untuk mendapatkan jawapan atau tindak balas. Prompt boleh dalam bentuk ayat, soalan, atau konteks tertentu yang membantu model memahami apa yang diminta oleh pengguna.
Sejarah Prompt
Konsep prompt tidak mempunyai pencipta tunggal, tetapi ia berkembang seiring dengan kemajuan teknologi AI dan pemprosesan bahasa semulajadi (NLP). Pada awalnya, AI dibangunkan untuk memahami dan menjawab soalan yang spesifik, tetapi dengan peningkatan kemampuan model bahasa, teknik prompt menjadi lebih kompleks dan berkesan.
Pada tahun-tahun kebelakangan ini, terutamanya dengan pengenalan model GPT (Generative Pre-trained Transformer) oleh OpenAI, teknik prompt telah menjadi lebih popular dan penting. Model GPT menggunakan prompt untuk menghasilkan teks yang menyerupai cara manusia berkomunikasi, menjadikannya alat yang berguna dalam pelbagai aplikasi seperti penulisan, terjemahan, dan analisis data.
Jenis-Jenis Prompt
1. Prompt Terbuka: Arahan yang luas dan membenarkan model memberikan jawapan yang pelbagai.
- Contoh: "Ceritakan kepada saya tentang sejarah Malaysia."
2. Prompt Tertutup: Arahan yang spesifik dan mengehadkan jawapan kepada maklumat tertentu.
- Contoh: "Siapakah Perdana Menteri Malaysia sekarang?"
3. Prompt Kontekstual: Memberikan konteks tambahan untuk mendapatkan jawapan yang lebih tepat.
- Contoh: "Dalam konteks ekonomi, apakah kesan pandemik COVID-19 di Malaysia?"
Teknik-Teknik Prompt
1. Zero-Shot Prompting
Definisi: Model diberikan prompt tanpa contoh tambahan.
- Contoh: "Apakah ibu kota Malaysia?"
2. One-Shot Prompting
Definisi: Model diberikan satu prompt bersama satu contoh.
- Contoh: "Berikan definisi AI. Contoh: AI adalah kecerdasan buatan yang membolehkan mesin belajar dan membuat keputusan."
3. Few-Shot Prompting
Definisi: Model diberikan beberapa contoh bersama prompt.
- Contoh: "Apakah fungsi utama bank? Contoh 1: Bank menyimpan wang pelanggan. Contoh 2: Bank memberikan pinjaman kepada individu dan perniagaan."
4. Chain of Thought (CoT)
Definisi: Model diberikan prompt yang memerlukan penjelasan langkah demi langkah.
- Contoh: "Bagaimana proses hujan berlaku? Mari kita fikirkan langkah demi langkah. Air menguap dari laut dan membentuk awan. Awan bergerak dan menyejuk, menyebabkan hujan turun."
5. Prompt Chaining
Definisi: Beberapa prompt disusun secara bersiri untuk mendapatkan jawapan yang lebih kompleks.
- Contoh:
1. "Apa itu tenaga suria?"
2. "Bagaimana tenaga suria diubah menjadi elektrik?"
Penutup
Prompt adalah alat yang sangat berguna dalam pemprosesan bahasa semulajadi dan AI. Dengan memahami jenis-jenis dan teknik-teknik prompt, pengguna boleh mengarahkan model seperti ChatGPT untuk memberikan jawapan yang lebih tepat dan relevan. Teknik-teknik seperti zero-shot, one-shot, few-shot prompting, chain of thought, dan prompt chaining memberikan fleksibiliti dalam mendapatkan maklumat yang diingini, sama ada untuk tujuan pendidikan, penyelidikan, atau aplikasi praktikal lain.
Dengan kemajuan teknologi, penggunaan prompt akan terus berkembang dan menjadi lebih sofistikated, membolehkan interaksi yang lebih semula jadi dan efektif antara manusia dan mesin.
Rujukan
Berikut adalah beberapa sumber rujukan yang boleh anda gunakan untuk menambah pengetahuan tentang prompt dalam kecerdasan buatan:
Buku
1. "Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans" oleh Melanie Mitchell
- Buku ini memberikan pengenalan menyeluruh tentang AI dan peranan prompt dalam pemprosesan bahasa semulajadi.
2. "Deep Learning" oleh Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, dan Aaron Courville
- Buku ini adalah sumber komprehensif tentang pembelajaran mendalam, termasuk topik tentang pemodelan bahasa dan teknik prompt.
Artikel Akademik
1. "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding" oleh Jacob Devlin et al.
- Artikel ini menjelaskan tentang model bahasa BERT yang menggunakan teknik prompt untuk pemahaman bahasa.
2. "Language Models are Few-Shot Learners" oleh Tom B. Brown et al.
- Artikel ini memperkenalkan GPT-3 dan membincangkan teknik few-shot prompting.
Kursus Dalam Talian
1. Coursera: "Natural Language Processing with Classification and Vector Spaces"
- Kursus ini memberikan pengenalan kepada NLP dan penggunaan prompt dalam model bahasa.
2. Udacity: "Artificial Intelligence for Robotics"
- Kursus ini merangkumi pelbagai aspek AI termasuk penggunaan prompt dalam interaksi manusia-mesin.
Laman Web dan Blog
1. OpenAI Blog (https://openai.com/blog)
- Laman web ini mempunyai banyak artikel dan kemas kini tentang model bahasa seperti GPT dan teknik prompt.
2. Towards Data Science (https://towardsdatascience.com)
- Blog ini mengandungi artikel yang mendalam tentang AI, NLP, dan teknik prompt yang sering dikemas kini oleh pakar dalam bidang ini.
Video dan Webinar
1. YouTube: "Introduction to Natural Language Processing (NLP)" oleh Stanford University
- Satu siri kuliah yang memberikan pengenalan kepada NLP dan penggunaan prompt dalam model bahasa.
2. YouTube: "GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners" oleh OpenAI
- Video ini menjelaskan tentang GPT-3 dan demonstrasi teknik few-shot prompting.
Komuniti dan Forum
1. Reddit: r/MachineLearning (https://www.reddit.com/r/MachineLearning)
- Subreddit ini adalah tempat untuk berbincang dan mendapatkan maklumat terbaru tentang AI, termasuk teknik prompt.
2. Stack Overflow (https://stackoverflow.com)
- Forum ini adalah sumber yang baik untuk soalan teknikal dan perbincangan tentang penggunaan prompt dalam pemprosesan bahasa.
Sumber-sumber ini akan membantu anda mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam tentang prompt dan bagaimana ia digunakan dalam kecerdasan buatan. Jika ada lagi yang anda perlukan, beritahu saya!
Comments
Post a Comment