Apakah teknik prompting lanjutan?

Question

Accepted Answer

Melangkaui prompting asas, **teknik lanjutan** — few-shot, chain-of-thought, output berstruktur, system prompt, dan lain-lain — meningkatkan keputusan LLM dengan ketara untuk tugas kompleks. Memahaminya membantu memanfaatkan LLM sepenuhnya.

## Teknik lanjutan utama

```text
✓ FEW-SHOT → provide EXAMPLES of input/output in the prompt → the model follows the pattern
  (great for specific formats/behaviors); ZERO-SHOT = no examples (just instructions)
✓ CHAIN-OF-THOUGHT (CoT) → ask the model to REASON step by step ('think step by step') →
  improves complex reasoning/math (shows its work → more accurate)
✓ STRUCTURED OUTPUT → ask for a specific format (JSON, etc.) → reliable parsing for app
  integration (often with schemas/tools)
✓ SYSTEM PROMPTS → set overall behavior/role/rules (the model's persistent instructions)
✓ ROLE/persona → 'You are an expert X' → frames responses
```

## Lebih banyak teknik

```text
✓ DECOMPOSITION → break complex tasks into smaller prompts/steps (prompt chaining)
✓ SELF-CONSISTENCY → generate multiple answers, take the majority (for reliability)
✓ Provide CONTEXT/data in the prompt (grounding); reference material (RAG)
✓ CONSTRAINTS → specify what to do AND NOT do; format/length/tone requirements
✓ ITERATE and refine; test prompts systematically
```

## Mengapa ia penting

Memahami teknik prompting lanjutan adalah pengetahuan peringkat senior yang bernilai kerana ia **meningkatkan keputusan LLM dengan ketara** untuk tugas kompleks, jadi ia penting untuk menggunakan LLM dengan berkesan (kemahiran yang semakin bernilai).

Melangkaui prompting asas, teknik lanjutan meningkatkan secara mendadak apa yang anda boleh dapat daripada LLM.

Memahami **teknik utama** — **few-shot prompting** (menyediakan contoh supaya model mengikut corak, hebat untuk format dan tingkah laku khusus), **chain-of-thought** (meminta model menaakul langkah demi langkah, meningkatkan penaakulan kompleks dan matematik dengan ketara dengan menunjukkan kerjanya), **output berstruktur** (meminta format khusus seperti JSON untuk penghuraian yang boleh dipercayai dan integrasi aplikasi), **system prompt** (menetapkan tingkah laku dan peraturan keseluruhan), dan peranan/persona — menyediakan alat berkuasa untuk mendapatkan output LLM yang lebih baik, lebih boleh dipercayai, dan lebih berguna.

Chain-of-thought dan few-shot khususnya adalah teknik yang sangat berkesan yang meningkatkan keputusan secara ketara untuk tugas kompleks dan khusus.

Memahami **lebih banyak teknik** — pemecahan (memecahkan tugas kompleks kepada prompt yang lebih kecil melalui prompt chaining), self-consistency (menjana pelbagai jawapan dan mengambil majoriti untuk kebolehpercayaan), menyediakan konteks dan pengasasan (RAG), kekangan (menentukan apa yang perlu dilakukan dan tidak dilakukan), dan mengulang serta menguji prompt secara sistematik — meluaskan kit alat untuk prompting yang canggih.

Teknik lanjutan ini ialah yang membezakan penggunaan LLM yang berkesan daripada prompting asas, membolehkan pengendalian tugas kompleks yang boleh dipercayai, penaakulan yang lebih baik, dan integrasi yang bersih ke dalam aplikasi (output berstruktur).

Apabila LLM digunakan untuk tugas yang semakin canggih, menguasai prompting lanjutan (chain-of-thought, few-shot, output berstruktur, pemecahan) adalah kemahiran yang semakin bernilai untuk pembangun dan pengguna mahir.

Memandangkan teknik prompting lanjutan (few-shot, chain-of-thought, output berstruktur, system prompt, pemecahan) meningkatkan keputusan LLM dengan ketara untuk tugas kompleks dan penting untuk menggunakan LLM dengan berkesan, dan kerana ini kemahiran yang semakin bernilai, memahami teknik prompting lanjutan adalah pengetahuan AI peringkat senior yang bernilai dan semakin relevan — meningkatkan keputusan LLM dengan ketara untuk tugas kompleks (melalui penaakulan chain-of-thought, contoh few-shot, output berstruktur, dan pemecahan), penting untuk penggunaan LLM yang berkesan, dan kemahiran yang semakin bernilai apabila LLM diterapkan kepada tugas yang canggih.