AI Umum

Membuka Potensi AI: Survei Komprehensif Teknik Prompt Engineering

Pendahuluan

Prompt engineering telah berkembang menjadi teknik penting untuk meningkatkan kemampuan model bahasa besar (LLM) dan model visi-bahasa (VLM), menggunakan instruksi atau prompt khusus tugas untuk memperkuat efektivitas model tanpa mengubah parameter model inti. Prompt ini berkisar dari instruksi bahasa alami yang memberikan konteks untuk memandu model hingga mempelajari representasi vektor yang mengaktifkan pengetahuan yang relevan, mendorong keberhasilan dalam berbagai aplikasi seperti tanya jawab dan penalaran akal sehat.

Teknik Prompt Engineering

Meskipun penggunaannya yang berkembang pesat, organisasi dan pemahaman yang sistematis tentang berbagai metode prompt engineering masih perlu ditemukan. Survei ini oleh para peneliti dari Institut Teknologi India Patna, Universitas Stanford, dan Amazon AI berupaya menjembatani kesenjangan ini dengan menawarkan tinjauan terstruktur tentang kemajuan terkini dalam prompt engineering, dikategorikan berdasarkan area aplikasi. Ini dengan cermat menganalisis lebih dari 29 teknik berbeda, menyelidiki metodologi, aplikasi, model yang terlibat, dan kumpulan data yang digunakan. Pemeriksaan ini meluas dari metode dasar seperti prompt zero-shot dan few-shot hingga pendekatan yang lebih rumit seperti prompt chain of code, menunjukkan luas dan dalamnya bidang ini.

Dampak Prompt Engineering

Survei ini menyoroti dampak transformatif prompt engineering pada kemampuan beradaptasi LLM dan VLM, memungkinkan model ini untuk unggul dalam berbagai tugas dan domain dengan kehalusan yang sebelumnya tidak dapat dicapai melalui paradigma pelatihan model tradisional. Prompt engineering mendorong batas-batas AI dengan mengesampingkan kebutuhan akan pelatihan ulang model atau fine-tuning yang ekstensif, membuka jalan bagi masa depan yang penuh dengan kemungkinan.

Taksonomi dan Analisis

Survei ini menggarisbawahi pentingnya prompt engineering dalam mengarahkan respons model, sehingga meningkatkan kemampuan beradaptasi dan penerapan LLM di berbagai sektor. Ini menyajikan taksonomi yang komprehensif dan merangkum poin-poin penting, kumpulan data, model, dan fitur penting dari setiap teknik prompt, memberikan pemahaman yang lebih jelas tentang bidang yang berkembang pesat ini. Analisis sistematis ini bertujuan untuk menjelaskan tantangan dan peluang terbuka untuk prompt engineering, memfasilitasi penelitian masa depan di arena yang dinamis ini.

Kesimpulan

Sebagai kesimpulan, domain kecerdasan buatan menyaksikan prompt engineering sebagai kekuatan transformatif, membuka potensi LLM yang sangat besar. Survei ini berfungsi sebagai sumber dasar, mengkategorikan teknik prompt engineering yang berbeda berdasarkan fungsinya, menginspirasi penelitian lebih lanjut, dan memberdayakan inovator dalam lanskap prompt engineering yang terus berkembang. Meskipun berhasil, tantangan seperti bias, ketidakakuratan faktual, dan kesenjangan interpretabilitas tetap ada, yang memerlukan penyelidikan dan strategi mitigasi yang berkelanjutan. Dengan tren yang muncul seperti meta-learning dan arsitektur prompt hybrid, masa depan prompt engineering memiliki potensi yang sangat besar, namun pertimbangan etika tetap penting untuk memastikan pengembangan dan penerapannya yang bertanggung jawab.