Cara memecahkan masalah umum dalam teks yang dihasilkan AI termasuk pengulangan dan inkoherensi

Generator teks Kecerdasan Buatan (AI) telah mengubah pembuatan konten secara signifikan, menjadikannya lebih cepat dan lebih mudah diakses. Namun, meskipun terdapat kemajuan besar, sistem ini masih dapat menghasilkan konten yang mengalami masalah seperti pengulangan, inkoherensi, atau kurangnya relevansi. Mengetahui cara mengidentifikasi dan menyelesaikan masalah ini sangat penting bagi siapa pun yang bekerja dengan teks yang dihasilkan AI.

TL;DR: Teks yang dihasilkan AI terkadang berulang atau tidak koheren karena keterbatasan dalam pelatihan, desain yang cepat, atau penanganan konteks. Artikel ini menguraikan strategi praktis untuk memecahkan masalah umum, dengan fokus pada peningkatan kualitas prompt, mengoptimalkan pengaturan suhu, dan memahami konteks keluaran. Proses pengeditan dan umpan balik yang cermat juga membantu meningkatkan kualitas teks. Pengembang dan tim konten harus terus menyempurnakan petunjuk dan mengevaluasi keluaran secara kritis untuk meningkatkan keandalan.

Memahami Akar Penyebabnya

Sebelum mencari solusinya, penting untuk memahami mengapa masalah ini muncul. Bahkan model bahasa paling canggih pun beroperasi dalam batasan, dan masalah umum biasanya berasal dari:

• Kekurangan yang cepat: Perintah yang tidak jelas atau terlalu luas dapat menyebabkan konten umum atau terputus-putus.
• Keterbatasan konteks: Model AI tidak selalu dapat mempertahankan konteks jangka panjang, terutama pada keluaran yang panjang.
• Pengaturan suhu: Penyetelan suhu yang tidak tepat dapat membuat hasil menjadi terlalu acak (menyebabkan inkoherensi) atau terlalu deterministik (menyebabkan pengulangan).
• Bias data pelatihan: Jika pola dalam data pelatihan menyertakan pengulangan atau frasa pengisi, model mungkin menirunya.

Masalah Umum #1: Pengulangan

Pengulangan terjadi ketika generator AI mengulangi kata, frasa, atau bahkan seluruh kalimat secara tidak perlu. Hal ini terjadi karena berbagai faktor, termasuk struktur yang cepat dan suhu model.

Cara Mengidentifikasi Konten Berulang

• Kalimat atau frasa diduplikasi dalam satu paragraf.
• Hal yang sama diulangi dengan sedikit variasi.
• Kata-kata transisi disalahgunakan (“Selain itu… Selain itu…”)

Hasil yang berulang sering kali merupakan tanda bahwa model tersebut mencoba “mengisi ruang” atau kurang memberikan arahan yang memadai.

Strategi Mitigasi

1. Perbaiki Perintah: Rancang perintah yang memberikan instruksi spesifik, seperti menetapkan batas kata per paragraf, atau meminta keragaman dalam penggunaan bahasa.
2. Turunkan Suhu: Mengurangi keacakan keluaran dapat membantu menghilangkan putaran gaya.
3. Gunakan Urutan Berhenti: Di ​​API yang mengizinkannya, tentukan urutan berhenti untuk menghentikan teks sebelum pengulangan terjadi.
4. Pengeditan Pasca Manual atau Otomatis: Gunakan alat pengeditan teks atau pengawasan manusia untuk menghapus segmen yang berulang.

Masalah Umum #2: Inkoherensi

Inkoherensi mengacu pada teks AI yang tampak tidak nyambung, membingungkan, atau tidak logis. Hal ini biasanya terjadi dalam skenario ketika:

• Promptnya menggabungkan topik yang tidak terkait.
• Model diminta untuk menghasilkan bagian yang panjang tanpa tinjauan perantara.
• Terdapat kontradiksi atau hubungan yang tidak jelas antar kalimat.

Contoh Inkoherensi

Pertimbangkan sebuah paragraf yang dimulai dengan diskusi tentang perubahan iklim dan diakhiri dengan komentar terputus-putus mengenai tren pasar saham, tanpa logika transisi. Contoh lainnya adalah penyalahgunaan kata ganti dan perubahan tense yang membingungkan pembaca.

Solusi untuk Meningkatkan Koherensi

1. Pecahkan Tugas Besar: Daripada meminta AI menulis 1000 kata sekaligus, bagilah tugas menjadi bagian-bagian yang lebih kecil dan dapat dikelola dengan perintah individual yang memastikan alur logis.
2. Gunakan Perintah Terstruktur: Berikan garis besar atau poin-poin yang harus diikuti AI paragraf demi paragraf.
3. Tinjau Urutan Keluaran: Selalu tinjau proses multi-langkah untuk memastikan transisi masuk akal dan argumen selaras.
4. Perkaya Konteks: Jika memungkinkan, sematkan lebih banyak konteks dalam perintah untuk mengaitkan topik.

Meningkatkan Anjuran untuk Menghasilkan Hasil yang Lebih Baik

Rekayasa cepat tetap menjadi salah satu alat yang paling efektif untuk mengatasi pengulangan dan inkoherensi. Prompt yang dirancang dengan baik menjelaskan secara eksplisit tentang tugas, nada, struktur, dan referensi yang diharapkan. Pertimbangkan praktik terbaik berikut:

• Lebih Spesifik: Daripada mengatakan “Tulis tentang nutrisi,” cobalah “Tulis artikel 300 kata tentang manfaat pola makan nabati untuk kesehatan jantung.”
• Tetapkan Batasan: Batasan kata, pedoman nada, dan subtopik yang diperlukan dapat mempersempit fokus model.
• Iterasi: Uji frasa yang berbeda dan bandingkan hasilnya. Perubahan kecil dapat menghasilkan perbedaan yang dramatis.

Pengujian A/B terhadap perintah Anda, terutama bila digunakan di lingkungan produksi, harus menjadi prosedur operasi standar. Pantau metrik seperti skor keterbacaan, keterlibatan pengguna, dan sentimen pembaca.

Memanfaatkan Alat Pasca Pemrosesan

Pasca-pemrosesan dapat melengkapi rekayasa cepat. Alat seperti Grammarly, Hemingway Editor, dan pipeline NLP khusus dapat membantu menghilangkan pengulangan yang tidak diinginkan, memeriksa koherensi, dan meningkatkan kepatuhan gaya.

Beberapa tim juga memasukkan kembali teks AI yang belum selesai ke dalam perintah baru untuk melanjutkan atau merevisi berdasarkan masukan. Namun berhati-hatilah agar tidak menyebarkan inkoherensi awal. Selalu bersihkan keluaran antara sebelum menggunakannya kembali.

Jaminan Kualitas dengan Umpan Balik Manusia

Meskipun AI dapat menganalisis pola, hanya peninjau manusia yang dapat menilai kelayakan, kehalusan, dan koherensi secara andal—terutama dalam topik yang berbeda-beda. Membangun lingkaran umpan balik, baik melalui pengawasan editorial atau sistem umpan balik pengguna, sangatlah penting.

• Siapkan daftar periksa ulasan: Buat rubrik QA untuk kejelasan, relevansi, dan keterlibatan.
• Gunakan alur kerja pengeditan kolaboratif: Dorong anggota tim untuk menandai bagian yang tampaknya dihasilkan oleh AI dan mengerjakannya ulang.

Pendekatan human-in-the-loop ini memastikan konten berkualitas tinggi sekaligus memungkinkan Anda mengungkap kelemahan AI yang terus-menerus memerlukan penyelidikan teknis.

Teknik Pemecahan Masalah Tingkat Lanjut

Di lingkungan yang lebih teknis, pengembang mungkin memiliki akses ke opsi penyesuaian dan proses debug berbasis log. Metode-metode ini dapat mengungkap penyebab struktural dari pengulangan atau inkoherensi:

• Analisis Bobot Perhatian: Dalam model sumber terbuka, peta perhatian dapat menyoroti apa yang menjadi fokus model selama pembuatan.
• Periksa Pola Token: Pengulangan sering kali sejalan dengan penggunaan kembali token. Menganalisis frekuensi token dapat memprediksi di mana kegagalan mungkin terjadi.
• Memanfaatkan Pembelajaran Sedikit Sekali: Memberikan contoh dalam perintah itu sendiri dapat menentukan ekspektasi kinerja dan kepatuhan terhadap templat.

Metode ini sangat berguna dalam konteks perusahaan dimana kualitas konten harus memenuhi standar yang ketat.

Kesimpulan

Meskipun teks yang dihasilkan AI membuka batasan baru dalam pembuatan konten, teks tersebut bukannya tidak bisa salah. Tantangan seperti pengulangan dan inkoherensi masih ada, namun seringkali dapat diatasi melalui kombinasi penyempurnaan yang cepat, pengaturan suhu yang tepat, pasca-pemrosesan yang dibantu alat, dan pengawasan manusia. Pendekatan pemecahan masalah terstruktur memperkuat kualitas keluaran secara keseluruhan dan mendukung penerapan model bahasa yang lebih bertanggung jawab.

Seiring berkembangnya model ini, pengembang dan profesional konten harus tetap waspada, terus berinovasi dalam cara mereka memandu, meninjau, dan menyempurnakan tulisan yang dihasilkan AI.