Dua Trik Rahasia Optimasi Prompt AI: Akurasi Naik Drastis
- Unsplash
- Meningkatkan akurasi AI kini tidak memerlukan model baru, cukup dua trik sederhana pada prompt.
- Trik pertama, yakni duplikasi permintaan, efektif untuk tugas ekstraksi data dan penulisan ulang dasar.
- Trik kedua melibatkan pemberian konteks atau perspektif pengguna untuk kalibrasi respons yang lebih tajam.
Asisten AI Anda sering melenceng dari topik atau memberikan jawaban yang terlalu generik? Masalah ini sangat umum terjadi. Anda tidak perlu mengganti model AI yang dipakai. Sebaliknya, perubahan kecil pada cara Anda menyusun permintaan atau prompt mampu membersihkan kekacauan respons secara drastis. Optimasi Prompt AI menjadi kunci utama. Dua metode sederhana yang didukung riset terpisah ini menjanjikan peningkatan kualitas output chatbot yang signifikan. Kita perlu menguasai teknik ini demi memanfaatkan kecanggihan teknologi secara maksimal. Lantas, bagaimana cara menerapkannya segera?
Strategi Pertama: Menggandakan Permintaan untuk Akurasi Mekanis
Perbaikan pertama yang harus Anda lakukan bersifat mekanis dan sangat mudah diterapkan. Sebuah laporan riset dari Google Research, yang disorot oleh VentureBeat, menunjukkan langkah revolusioner: cukup salin dan tempel permintaan Anda yang sama sebanyak dua kali dalam satu pesan.
Teknik duplikasi prompt ini bertujuan meningkatkan akurasi pada pekerjaan yang lugas atau tidak melibatkan penalaran multi-langkah yang kompleks. Ini meliputi ekstraksi data, jawaban pendek, atau penulisan ulang dasar. Model Bahasa Besar (LLM) cenderung mengabaikan instruksi spesifik, namun menggandakan instruksi membuat model lebih sulit untuk melewatkan permintaan utama.
Kapan Harus Menerapkan Teknik Duplikasi Prompt?
Anda harus menggunakan gerakan salin-ganda ini saat tugasnya sangat mudah dan terstruktur. Contohnya, ketika Anda meminta chatbot untuk meringkas paragraf ini, menarik tanggal-tanggal penting, atau menulis ulang email agar lebih ringkas. Setelah menyalinnya dua kali, Anda tinggal mengirimkannya.
Hasil pengujian menunjukkan bahwa penggandaan input membantu pada benchmark non-penalaran di berbagai model utama. Oleh sebab itu, teknik ini memastikan AI tetap berpegang pada detail spesifik dan tidak meluncur ke respons yang generik.
Strategi Kedua: Memasukkan Perspektif Pengguna (Theory of Mind)
Perbaikan kedua lebih bersifat manusiawi dan berkaitan dengan konteks. Riset terpisah dari Northeastern University menunjukkan bahwa pengguna mendapatkan hasil yang lebih kuat ketika mereka meminta dengan mengambil perspektif.
