Gambaran Roadmap Belajar Menjadi AI Trainer dalam 3 - 6 Bulan

1. Konsep RLHF (reward model, preference ranking).
2. Perbedaan annotation, labeling, dan ranking.
3. Cara membuat dataset berkualitas tinggi.

Latihan Praktis

1. Membuat ranking 2–4 respons AI dari terbaik hingga terburuk serta alasannya.
2. Buat dataset kecil (50–100 contoh) berisi:
   • instruksi;
   • respons baik;
   • respons buruk;
   • perbaikan;

Bulan 3: Kualitas Jawaban yang Aman (Safety dan Moderation)

Tujuan: mampu menilai konten berisiko dengan akurat.

Yang Dipelajari

1. Kebijakan konten (safety guidelines), termasuk:
   • kekerasan;
   • SARA;
   • politis;
   • medis;
   • hukum;
   • manipulasi, penipuan.
2. Cara memastikan AI menjawab dengan aman tetapi tetap membantu.

Baca Juga: Ingin Berkarir di Industri Robotika? Kenali Perbedaan Robotika dan Artificial Intelligence!

Latihan Praktis

1. Label 50 contoh konten sebagai:
   • allowed;
   • borderline;
2. Tulis versi jawaban AI yang aman untuk 10 skenario berisiko.

Bulan 4: Instruction Design dan Structured Task

Tujuan: mampu membuat instruksi (prompt) yang tidak ambigu.

Yang Dipelajari

1. Teknik membuat instruksi jelas:
   • constraints;
   • style guide;
   • step-by-step format.
2. Membuat task design untuk model.

Latihan Praktis

1. Buat 20 instruksi terstruktur untuk berbagai domain:
   • pendidikan;
   • legal;
   • kesehatan;
   • customer service.
2. Tulis output “jawaban ideal” sebagai referensi model.

Baca Juga: 7 Keterampilan dan Latar Belakang Profesi yang Dibutuhkan untuk Bisa Menjadi AI Trainer

Bulan 5: Multidomain Knowledge plus Fact-checking

Tujuan: melatih kemampuan generalist seperti LLM.

Yang Dipelajari