0Pricing
AI Agents · Pelajaran

Zero-shot, Few-shot, dan Chain-of-Thought

Tiga teknik prompting inti: ajukan pertanyaan secara langsung, berikan contoh, atau minta model bernalar langkah demi langkah sebelum menjawab.

Zero-shot, Few-shot, dan Chain-of-Thought adalah pelajaran AI Agents gratis di CoddyKit. Ini adalah pelajaran 1 dari 4. Kamu bisa membaca pelajaran lengkapnya di bawah secara gratis — lalu praktikkan langsung di browser dengan editor kode bawaan dan tutor AI 24/7. Ini adalah bagian dari jalur belajar AI Agents, dan progresmu tersinkronisasi di web dan aplikasi CoddyKit. Kursus AI Agents mencakup 4 pelajaran total.

Tiga Teknik Dasar

Tiga teknik pemberian perintah yang wajib diketahui setiap pengembang agen:

  1. Tanpa contoh — tanyakan secara langsung, tanpa contoh
  2. Dengan beberapa contoh — tampilkan 1–5 contoh perilaku yang diinginkan
  3. Rantai pemikiran — minta model bernalar langkah demi langkah sebelum menjawab

Contoh Teknik Tanpa Contoh

Teknik tanpa contoh adalah cara bawaan: cukup ajukan pertanyaan.

prompt = 'Translate to French: Hello, how are you?'
# Model output: 'Bonjour, comment allez-vous?'
model_output = 'Bonjour, comment allez-vous?'
print("Prompt:", prompt)
print("Model output:", model_output)

Saat Teknik Tanpa Contoh Gagal

Teknik tanpa contoh gagal ketika:

  • Format tugas tidak lazim (JSON khusus, label aneh)
  • Bidangnya sangat khusus (istilah khas perusahaan Anda)
  • Instruksinya ambigu

Dalam kasus tersebut, contoh sangat membantu.

Contoh Teknik dengan Beberapa Contoh

Tunjukkan kepada model apa yang Anda inginkan dengan 2–3 contoh:

prompt = '''
Classify sentiment as POSITIVE, NEGATIVE, or NEUTRAL.

Text: I loved this movie!
Sentiment: POSITIVE

Text: The plot dragged on forever.
Sentiment: NEGATIVE

Text: It was okay, nothing special.
Sentiment: NEUTRAL

Text: The acting saved an otherwise weak script.
Sentiment:
'''
print(prompt.strip())

Berapa Banyak Contoh?

Berdasarkan hasil pengamatan:

  • 1–2 contoh biasanya cukup untuk menentukan format
  • 3–5 contoh membantu menjelaskan nuansa
  • 10 atau lebih jarang membantu dan menghabiskan token

Kualitas contoh lebih penting daripada jumlahnya.

Cakup Kasus Batas

Contoh Anda harus mencakup kasus batas yang dapat membingungkan model. Sertakan:

  • Kasus umum
  • Satu kasus yang rumit
  • Satu contoh tentang hal yang TIDAK boleh dilakukan

Rantai Pemikiran

Minta model berpikir sebelum menjawab. Frasa ajaibnya: "Mari kita berpikir langkah demi langkah."

prompt = '''
Q: Roger has 5 tennis balls. He buys 2 cans, each with 3 balls. How many balls does he have?
A: Let\'s think step by step.
Roger starts with 5 balls.
2 cans * 3 balls = 6 new balls.
5 + 6 = 11.
The answer is 11.
'''
print(prompt.strip())

Mengapa Rantai Pemikiran Membantu

Untuk masalah yang terdiri dari beberapa langkah, rantai pemikiran memungkinkan model "menggunakan" token tambahan untuk menghitung hasil antara. Tanpa rantai pemikiran, model harus menghitung jawaban dalam satu lintasan maju.

Teknik ini sangat ampuh untuk matematika, logika, dan kode.

Rantai Pemikiran pada Model Modern

Model seperti o1 dan o3 menjalankan rantai pemikiran secara internal — model tersebut "berpikir" sebelum menghasilkan jawaban yang terlihat. Untuk model-model ini, meminta rantai pemikiran dalam perintah tidak diperlukan dan bahkan dapat berdampak buruk.

Konsistensi Diri

Jalankan rantai pemikiran beberapa kali dengan suhu > 0, lalu ambil jawaban yang paling sering muncul. Pemungutan suara mayoritas ini sering mengungguli rantai pemikiran dari satu sampel, terutama untuk soal matematika yang sulit.

Menggabungkan Teknik

Anda dapat menggabungkan ketiganya. Perintah agen yang umum berisi:

  • Perintah sistem yang menjelaskan tugas (tanpa contoh)
  • 2–3 contoh dengan beberapa contoh
  • Instruksi untuk berpikir langkah demi langkah

Pilih Tekniknya

Anda mendapatkan hasil aritmetika yang salah dalam keluaran agen. Teknik mana yang paling membantu?

Ringkasan

Tiga teknik utama: tanpa contoh, dengan beberapa contoh, dan rantai pemikiran. Pilih berdasarkan tugasnya; gabungkan jika diperlukan.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Apakah pelajaran “Zero-shot, Few-shot, dan Chain-of-Thought” gratis?

Ya — teks lengkap “Zero-shot, Few-shot, dan Chain-of-Thought” gratis dibaca di sini di web. Untuk praktiknya secara interaktif (editor kode bawaan dan tutor AI 24/7) dan buka sisa kursus AI Agents, upgrade ke CoddyKit PRO. Kursus AI Agents mencakup 4 pelajaran total.

Apa yang akan aku pelajari di “Zero-shot, Few-shot, dan Chain-of-Thought”?

Tiga teknik prompting inti: ajukan pertanyaan secara langsung, berikan contoh, atau minta model bernalar langkah demi langkah sebelum menjawab. Kamu berlatih AI Agents dengan kode praktik yang langsung kamu jalankan di browser, dan tutor AI 24/7 menjawab pertanyaanmu saat kamu mengerjakan pelajaran ini.

Apakah aku perlu pengalaman untuk memulai AI Agents?

Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya. AI Agents di CoddyKit dirancang untuk pemula hingga pelajar tingkat lanjut, jadi kamu bisa memulai di sini atau dari awal dan belajar sesuai kecepatan kamu sendiri. Ini adalah pelajaran 1 dari 4.

Berapa lama pelajaran “Zero-shot, Few-shot, dan Chain-of-Thought” memakan waktu?

Sebagian besar pelajaran CoddyKit memakan waktu sekitar 5–10 menit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi kamu membuat kemajuan stabil dan melanjutkan dari tempat kamu tinggalkan di web dan aplikasi.

Bisakah aku menulis dan menjalankan kode dalam pelajaran AI Agents ini?

Ya. Setiap pelajaran AI Agents menyertakan editor kode bawaan, jadi kamu menulis dan menjalankan kode nyata langsung di browser dan mendapatkan umpan balik AI instan — tidak diperlukan penyiapan lokal.

Semua pelajaran dalam kursus ini

  1. Zero-shot, Few-shot, dan Chain-of-Thought
  2. Peran Sistem vs Pengguna vs Asisten
  3. Pemformatan Keluaran (JSON, XML, Markdown)
  4. Menghindari Injeksi Prompt dalam Masukan
← Kembali ke AI Agents