RADARSINGAPARNA.COM – Few-shot prompting sering dipuji sebagai teknik ampuh.
Namun, few-shot overuse justru bisa membuat AI salah memahami konteks.
Terlalu banyak contoh dapat membingungkan model.
Hasilnya, output jadi tidak konsisten dan sulit diprediksi.
Metode ini sering digunakan untuk melatih AI cepat.
Sayangnya, kelebihan contoh tidak selalu menghasilkan jawaban lebih baik.
Sebaliknya, kesalahan prompt AI justru meningkat.
AI bisa menyalin pola salah dari contoh yang diberikan.
Agar efektif, optimasi prompt diperlukan.
Pengguna harus tahu batas ideal jumlah contoh dalam instruksi.
Bagaimana Few-Shot Prompting Bekerja
Few-shot prompting membuat AI belajar dari contoh singkat.
Contoh biasanya hanya beberapa baris atau kasus sederhana.
Teknik ini membantu AI mengenali pola tanpa pelatihan khusus.
Output jadi lebih relevan sesuai permintaan pengguna.
Namun, few-shot overuse terjadi ketika contoh diberikan berlebihan.
AI dipaksa menganalisis data terlalu banyak sekaligus.
Hal ini bisa membuat AI salah fokus. Alih-alih menjawab, model malah meniru struktur contoh.
Contoh: pengguna memberi 10 pertanyaan dan jawaban.
