Learn PromptingSelamat Datang
Selamat datang di kursus pengantar teknik prompt engineering!
Prompt engineering (PE) adalah proses mengkomunikasikan secara efektif dengan AI untuk mencapai hasil yang diinginkan. Seiring dengan pesatnya kemajuan teknologi AI, kemampuan menguasai teknik prompt engineering menjadi suatu keterampilan yang sangat berharga. Teknik prompt engineering dapat diterapkan pada berbagai tugas, sehingga menjadi alat yang berguna bagi siapa saja yang ingin meningkatkan efisiensi dalam aktivitas sehari-hari maupun aktivitas yang bersifat inovatif.
Kursus ini disesuaikan untuk pemula, sehingga menjadi titik awal yang sempurna bagi Anda yang baru dalam bidang AI dan PE. Namun, bahkan jika Anda bukan pemula, Anda masih akan menemukan wawasan yang berharga dalam kursus ini. Kursus ini adalah kursus prompt engineering yang paling komprehensif, dan konten yang disajikan mulai dari pengenalan tentang AI hingga teknik PE yang paling mutakhir.
Etos dan Filosofi
Kursus ini bersifat open source, dan dibangun oleh komunitas yang beragam, terdiri dari peneliti, penerjemah, dan hobi. Kami percaya bahwa AI harus dapat diakses oleh semua orang, dan harus dideskripsikan secara jelas dan objektif. Oleh karena itu, kami berusaha untuk menghasilkan kursus yang komprehensif dan tidak biasa yang bebas dari jargon dan hype yang berlebihan.
Kami melihat bahwa pendekatan ini diminati oleh komunitas PE: Kursus ini dikutip oleh Wikipedia, dan digunakan oleh orang-orang di perusahaan seperti O'REILLY, Scale AI, dan OpenAI. Anda juga mungkin melihat bahwa hampir setiap video dan panduan prompt engineering lainnya menggunakan materi dari kursus ini. Kami merasa terhormat dapat mendukung komunitas prompt engineering, termasuk 620 ribu pengguna dan 33 ribu anggota Discord..
Bagaimana Kami Mengajarkan
Pendekatan kami dalam mengajar prompt engineering dipandu oleh prinsip-prinsip berikut:
Iterasi Cepat—Karena konten PE diterbitkan hampir setiap hari, kami akan menjaga agar kursus ini tetap terbaru dengan artikel-artikel yang singkat dan sering update tentang teknik-teknik yang baru muncul. Beri tahu kami topik apa yang ingin Anda jelajahi lebih lanjut!
Penekanan pada Kepraktisan—Fokus kami adalah pada teknik-teknik terapan dan praktis yang dapat Anda terapkan secara langsung pada proyek dan aplikasi Anda.
Contoh yang Mudah Dipahami—Untuk membantu Anda mengerti teknik-teknik tersebut dengan cepat, kami akan menyediakan contoh yang jelas dan relevan di seluruh artikel.
Pembelajaran Kolaboratif—Kami percaya dalam belajar dari satu sama lain. Jika Anda menemukan sesuatu yang kurang dipahami atau menemukan kesalahan, silakan beri tahu kami dengan membuat issue di GitHub. Umpan balik Anda membantu kami meningkatkan kursus untuk semua orang.
Kursus ini sedang dalam pengembangan yang besar. Kami bekerja keras untuk meningkatkan pengalaman belajar dan menambah lebih banyak konten. Jika Anda memiliki saran, silakan beritahu kami!
Cara Membaca
Tidak perlu membaca semua bab secara berurutan; Anda bebas untuk menjelajahi apa yang menarik bagi Anda! Jika Anda baru dalam AI, machine learning, dan pemrograman, kami menyarankan untuk memulai dengan bagian Dasar dan panduan Instruksi. Bagi mereka yang sudah familiar dengan konsep-konsep ini, bagian Menengah adalah tempat yang tepat untuk memperluas pengetahuan Anda.
Sistem Penilaian Artikel
Kami telah menerapkan sistem penilaian artikel berdasarkan tingkat kesulitan dan tingkat keahlian pemrograman yang diperlukan:
🟢 Cocok untuk pemula; tidak diperlukan pemrograman
🟦 Mudah; pengetahuan dasar pemrograman diperlukan, tetapi tidak memerlukan keahlian khusus
◆ Menengah; keterampilan pemrograman dan sedikit pengetahuan domain diperlukan (misalnya, menghitung probabilitas logaritmik)
◆◆ Lanjutan; keahlian pemrograman dan pemahaman domain yang mendalam diperlukan (misalnya, teknik reinforcement learning)
Harap dicatat bahwa bahkan untuk artikel ◆ dan ◆◆, Anda umumnya dapat memahami konten tanpa keahlian sebelumnya, meskipun mungkin membantu untuk implementasi.
Bab
Di bawah ini adalah gambaran singkat tentang setiap bab:
Dasar: Pengenalan tentang prompt engineering dan teknik-teknik dasar
Aplikasi Dasar: Aplikasi sederhana dan praktis dari prompt engineering
Menengah: Teknik-teknik PE berbasis penelitian dengan kompleksitas sedang
Prompting Terapan: Proses PE yang komprehensif yang dikontribusikan oleh anggota komunitas
Aplikasi Lanjutan: Aplikasi prompt engineering yang lebih kuat dan kompleks
Keandalan: Meningkatkan keandalan large language models (LLM)
Gambar: Prompt engineering untuk model teks-ke-gambar, seperti DALLE dan Stable Diffusion
Prompt Hacking: Hacking, tetapi untuk prompt engineering
Peralatan: Tinjauan tentang berbagai alat dan IDE prompt engineering
Penyetelan Prompt: Memperhalus prompt menggunakan teknik berbasis gradien
Miscellaneous: Koleksi topik dan teknik tambahan terkait prompt engineering
Umpan Balik
Bagian terpenting dari kursus ini adalah umpan balik Anda!
Jika Anda memiliki pertanyaan, komentar, atau saran, Anda dapat:
- Buat issue di GitHub
- Kirim email ke [email protected]
- Bergabung dengan komunitas Discord
- Ikuti kami di Twitter
- Bergabung dengan Kompetisi HackAPrompt hingga 26 Mei Twitter
Bahkan sedikit umpan balik sangat membantu!
Sander Schulhoff
Sander Schulhoff is the Founder of Learn Prompting and an ML Researcher at the University of Maryland. He created the first open-source Prompt Engineering guide, reaching 3M+ people and teaching them to use tools like ChatGPT. Sander also led a team behind Prompt Report, the most comprehensive study of prompting ever done, co-authored with researchers from the University of Maryland, OpenAI, Microsoft, Google, Princeton, Stanford, and other leading institutions. This 76-page survey analyzed 1,500+ academic papers and covered 200+ prompting techniques.