ตัวอย่าง เทคนิค และการประยุกต์ใช้จริงของ Prompt Engineering

คุณคงไม่โทรไปร้านพิซซ่าแล้วสั่ง “พิซซ่า” เพียงอย่างเดียว เพื่อได้รับอาหารเย็นตามที่ต้องการ คุณต้องระบุประเภทแป้งพิซซ่า ท็อปปิ้ง เครื่องเทศ เครื่องดื่มที่สั่งมาพร้อมกัน และสิ่งใดที่คุณอาจแพ้

บทเรียนจากเรื่องนี้คือ: ยิ่งคำสั่งของคุณละเอียดมากเท่าไร พิซซ่าก็ยิ่งใกล้เคียงกับความชอบของคุณมากขึ้นเท่านั้น สิ่งนี้ใช้ได้กับการใช้เครื่องมือ AI สร้างเนื้อหา เช่นChatGPT ของ OpenAIหรือGemini ของ Google

ในบทความบล็อกนี้ เราจะแสดงให้คุณเห็นวิธีให้คำสั่งที่ชัดเจนและถามคำถามที่เฉพาะเจาะจงกับเครื่องมือ AI แบบสร้างเนื้อหา — กระบวนการนี้ยังเป็นที่รู้จักในชื่อ "prompt engineering"

Prompt Engineering คืออะไร?

Prompt engineering คือกระบวนการออกแบบและปรับปรุงข้อความที่ป้อนเข้าสู่โมเดล AI โดยเฉพาะโมเดลภาษา เพื่อดึงเอาคำตอบที่แม่นยำที่สุด มีความเกี่ยวข้องสูงที่สุด และสร้างสรรค์ที่สุด

เหตุผลที่คุณควรเรียนรู้การออกแบบพรอมต์

AI สร้างเนื้อหา (Generative AI) กำลังพัฒนาเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ทรงพลังและมีอิทธิพลมากที่สุดในหลากหลายด้านของการใช้งาน — ตั้งแต่การเขียนเนื้อหาไปจนถึงการสร้างแบบจำลองทางสถาปัตยกรรม McKinseyพบว่าภายในปี 2030 เทคโนโลยีที่อิงกับ Gen AI อาจสามารถทำให้งานที่ปัจจุบันใช้เวลามากถึง 30% ในเศรษฐกิจสหรัฐฯ กลายเป็นงานอัตโนมัติได้

เพื่อใช้ Gen AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด คุณจำเป็นต้องเชี่ยวชาญด้านการออกแบบพรอมต์

การเร่งความเร็วในการโต้ตอบ: การออกแบบพรอมต์ทำหน้าที่เป็นอินเทอร์เฟซหลักระหว่างเจตนาของมนุษย์กับผลลัพธ์ของเครื่อง เพื่อให้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) สามารถเข้าใจคำถามในภาษาธรรมชาติของคุณได้ คุณจำเป็นต้องเข้าใจการออกแบบพรอมต์

ส่งเสริมความสร้างสรรค์ของ AI: จุดเด่นของ Generative AI คือมัน ‘สร้าง’ หรือกล่าวอีกนัยหนึ่ง คือ สร้างข้อความ รูปภาพ หรือข้อมูล เพื่อตอบสนองต่อคำสั่ง เพื่อได้รับคำตอบที่สร้างสรรค์ คุณจำเป็นต้องป้อนคำสั่งที่ชัดเจน

การดึงคำตอบที่แม่นยำ: ความท้าทายใหญ่ใน Gen AI คือ “hallucination” — ปรากฏการณ์ที่โมเดล AI สร้างข้อมูลที่ผิดพลาดหรือทำให้เข้าใจผิด เนื่องจากสมมติฐานที่ผิดหรืออคติที่มีอยู่ภายใน เพื่อแก้ไขปัญหานี้ คุณจำเป็นต้องมีทักษะการออกแบบพรอมต์ที่ดี

เพิ่มประสิทธิภาพสูงสุด: AI สร้างเนื้อหา (Generative AI) ประกอบด้วยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ที่ประมวลผลข้อมูลในปริมาณมหาศาล เพื่อใช้ประโยชน์จากความสามารถของโมเดลอย่างเต็มที่ — และหลีกเลี่ยงข้อจำกัดของมัน — การออกแบบพรอมต์ที่ดีจึงเป็นพื้นฐานสำคัญ

การปรับปรุงความเกี่ยวข้อง: ทุกสิ่งที่ AI สร้างขึ้นต้องมีความเกี่ยวข้องกับกลุ่มเป้าหมาย ตัวอย่างเช่น คุณสามารถปรับปรุงความเกี่ยวข้องของโพสต์บนโซเชียลมีเดียที่ AI สร้างขึ้นสำหรับกลุ่มเป้าหมายของคุณได้ โดยการระบุข้อมูลประชากร ความสนใจ ความต้องการ ความท้าทาย และอื่นๆ ของกลุ่มเป้าหมาย

เพื่อได้รับประโยชน์เหล่านี้ คุณจำเป็นต้องเข้าใจวิธีใช้การออกแบบคำสั่ง (prompt engineering) เพื่อได้ผลลัพธ์ที่ต้องการจาก AI แบบสร้างเนื้อหา (generative AI) มาเริ่มด้วยตัวอย่างบางประการกันเถอะ

ตัวอย่างการออกแบบคำสั่ง (Prompt Engineering)

มีข้อควรทำและไม่ควรทำ แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด และแม่แบบคำสั่ง AIมากมายที่พร้อมช่วยคุณให้ทำได้อย่างถูกต้อง แต่ก่อนที่จะเข้าสู่เคล็ดลับ AI ใดๆ วิธีที่ดีที่สุดในการเรียนรู้ทักษะที่ปฏิบัติได้จริงอย่างการออกแบบคำสั่ง คือการได้เห็นมันถูกนำไปใช้จริง

ต่อไปนี้คือตัวอย่างการออกแบบพรอมต์ในหลากหลายสาขาอาชีพ

การออกแบบพรอมต์สำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์

ไม่ว่าคุณจะกำลังเขียนโปรแกรม แก้ไขข้อผิดพลาด หรือเขียนเอกสารเครื่องมือ AI สำหรับนักพัฒนาสามารถทำให้งานของคุณง่ายขึ้นได้มาก นี่คือวิธีทำ

ความช่วยเหลือในการตรวจสอบโค้ด

“สร้างรายการตรวจสอบโค้ดสำหรับแอปพลิเคชันการอัตโนมัติกระบวนการด้วยหุ่นยนต์ (RPA) ที่พัฒนาด้วย Python โดยเน้นเป็นพิเศษที่ความอ่านได้และความปลอดภัยระดับองค์กร”

เอกสารทางเทคนิค

“เขียนคู่มือที่ครบถ้วนเกี่ยวกับการนำ OAuth 2.0 มาใช้ในแอปพลิเคชันเว็บโดยใช้ Node.js โดยรวมคำแนะนำแบบขั้นตอนต่อขั้นตอนและตัวอย่างโค้ดสำหรับแต่ละขั้นตอน”

การแก้ไขข้อผิดพลาด

“อธิบายวิธีการอย่างเป็นระบบในการระบุและแก้ไขปัญหาการรั่วไหลของหน่วยความจำในแอปพลิเคชัน Java รวมถึงเครื่องมือที่ควรใช้และพื้นที่ที่มักเกิดปัญหา” หากคุณเป็นผู้เริ่มต้นและรู้สึกว่าเรื่องนี้ซับซ้อนเกินไป เราได้เตรียมความช่วยเหลือไว้แล้วใช้คำสั่ง ChatGPT ของ ClickUp สำหรับวิศวกรรมเพื่อสร้างไอเดียวางแผนกระบวนการ และอีกมากมาย

ข้อความคำสั่ง Gen AI สำหรับการบริหารจัดการผลิตภัณฑ์

ทีมพัฒนาซอฟต์แวร์แบบ Agile มักขาดผู้จัดการผลิตภัณฑ์ที่สามารถชี้แจงแผนงานและผลักดันความก้าวหน้าได้เครื่องมือ AIเช่น ChatGPT สามารถช่วยได้

การจัดลำดับความสำคัญของคุณสมบัติ

“โดยใช้โมเดลการให้คะแนน RICE (Reach, Impact, Confidence, Effort) ให้จัดลำดับความสำคัญของคุณสมบัติต่อไปนี้สำหรับเครื่องมือจัดการโครงการของเราที่กำลังจะเปิดตัว: กระดาน Kanban,การทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์, การสร้างรายงานอัตโนมัติ และการบูรณาการกับระบบของบุคคลที่สาม”

การสร้างโปรไฟล์ผู้ใช้

“พัฒนาโปรไฟล์ผู้ใช้ที่ละเอียดสำหรับแอปติดตามการออกกำลังกายที่มุ่งเป้าไปยังผู้ทำงานมืออาชีพที่มีชีวิตประจำวันยุ่งวุ่นวายและเพิ่งเริ่มต้นการออกกำลังกายส่วนตัว ให้รวมถึงข้อมูลทางประชากรศาสตร์ เป้าหมาย ความท้าทาย และวิธีที่พวกเขาอาจใช้แอปนี้”

การพัฒนาแผนงานผลิตภัณฑ์

“ร่างแผนพัฒนาผลิตภัณฑ์ (roadmap) ระยะเวลา 6 เดือน สำหรับการขยายแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ โดยเน้นการผสาน AI เพื่อสร้างประสบการณ์การช้อปปิ้งที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล ให้รายละเอียดเกี่ยวกับขั้นตอนสำคัญ จุดสำคัญ และผลลัพธ์ที่คาดการณ์ไว้” หรือเลือกจากคำสั่ง ChatGPT สำหรับ ClickUpกว่า 130รายการในด้านการจัดการผลิตภัณฑ์และเริ่มใช้งานได้ทันที

ตัวอย่างการออกแบบพรอมต์ในด้านการบริหารโครงการ

คุณสามารถขอให้ Gen AI สร้างแผนโครงการ ซึ่งคุณสามารถปรับแต่งได้ หรือเพียงแค่ขอความช่วยเหลือในการปรับปรุงส่วนต่าง ๆ ของแผนนั้น เราจะมาดูทั้งสองกรณีด้านล่างนี้

การสร้างแผนโครงการ

“ร่างแผนโครงการอย่างละเอียดสำหรับการเปิดตัวตลาดออนไลน์ใหม่ ซึ่งรวมถึงขั้นตอนต่าง ๆ เช่น การวิจัยตลาด การออกแบบและพัฒนา การทดสอบ และกลยุทธ์การเปิดให้บริการ ระบุกิจกรรมหลัก ทรัพยากรที่จำเป็น และกำหนดเวลาสำหรับแต่ละขั้นตอน”

การเพิ่มประสิทธิภาพทรัพยากร

“วิเคราะห์การจัดสรรทรัพยากรปัจจุบันสำหรับโครงการพัฒนาซอฟต์แวร์ และเสนอวิธีการปรับปรุงเพื่อรับประกันการส่งมอบตามกำหนดเวลาโดยไม่ลดคุณภาพ ให้พิจารณาปัจจัยต่าง ๆ เช่น ชุดทักษะ การกระจายปริมาณงาน และงานในเส้นทางวิกฤต”

190+ข้อความคำสั่ง ChatGPT สำหรับการจัดการโครงการที่ ClickUp คัดสรรมาโดยเฉพาะสำหรับคุณ

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ ClickUp Brain ได้ที่นี่:

คำสั่งสำหรับการสร้างเนื้อหา

เครื่องมือสร้างเนื้อหา AI ที่ดีที่สุดสามารถช่วยปรับปรุงผลลัพธ์ทางการตลาดของคุณได้อย่างมีนัยสำคัญ ลองทำตามขั้นตอนต่อไปนี้เพื่อพิสูจน์ด้วยตัวคุณเอง

แคมเปญบนโซเชียลมีเดีย

“ออกแบบแคมเปญโซเชียลมีเดียสำหรับการเปิดตัวแชมพูมิตรต่อสิ่งแวดล้อมที่จะเกิดขึ้นในเร็วๆ นี้ ให้รวมโพสต์ Instagram 3 แบบที่แตกต่างกัน และโพสต์ Twitter 3 แบบที่แตกต่างกัน พร้อมทั้งเพิ่มแฮชแท็กที่เกี่ยวข้องสำหรับแต่ละแพลตฟอร์ม”

เนื้อหาในจดหมายข่าวทางอีเมล

“สร้างเนื้อหาที่น่าสนใจสำหรับข่าวสารรายเดือนของบริษัทสตาร์ทอัพด้านเทคโนโลยี ซึ่งรวมถึงการอัปเดตผลิตภัณฑ์ การแนะนำสมาชิกทีม กิจกรรมที่จะจัดขึ้น และคำเชิญชวนให้ผู้อ่านลองใช้ฟีเจอร์ใหม่”

คุณยังสามารถให้รายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับการอัปเดตผลิตภัณฑ์หรือสมาชิกในทีม เพื่อได้รับผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น ตัวอย่างดังต่อไปนี้

“สร้างบทความแนะนำสมาชิกทีมคนหนึ่ง ชื่อเขาคือ Jake เขาเป็นนักพัฒนาที่ยอดเยี่ยม เขาจะครบรอบหนึ่งปีในเดือนนี้ ในช่วงที่เขาทำงานมา เขาได้ช่วยแก้ปัญหาสำคัญที่สุดของลูกค้าหลายกรณี ลูกค้าคนหนึ่งเคยกล่าวว่า “หากไม่มี Jake เราคงติดอยู่ในวงจรความสับสน เขาทำงานได้อย่างยอดเยี่ยมจนช่วยให้เราแก้ปัญหาได้สองเรื่องในครั้งเดียว””

ใช้ClickUp Brainเป็นผู้ช่วยเขียนของคุณ ตรวจสอบการสะกดคำ สรุปเอกสารที่ยาว สร้างตาราง แม่แบบ บทถอดเสียง และอื่นๆ อีกมากมาย

อย่าลืมว่าธุรกิจส่วนใหญ่ยังไม่ชื่นชอบเนื้อหาที่สร้างโดย AI ซึ่งทำให้มีเครื่องมือตรวจจับ AI หลายชนิดเกิดขึ้น วิธีที่ดีที่สุดในการใช้ Gen AI สำหรับเนื้อหาคือในฐานะเครื่องมือระดมความคิดหรือจุดเริ่มต้นที่ช่วยแก้ปัญหาหน้าว่าง

การออกแบบคำสั่งในแอปพลิเคชันแชทบอท

ในเชิงเทคนิคแล้ว ChatGPT หรือ Google Gemini คือแชทบอทที่เรากำลังสนทนาด้วย มันเข้าใจข้อมูลที่เราป้อนเข้าไปและสร้างคำตอบขึ้นมา มันได้รับการฝึกฝนบนโมเดลภาษาขนาดใหญ่ด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาล

คุณสามารถนำโมเดลเหล่านี้มาฝึกต่อด้วยข้อมูลเฉพาะของบริษัทหรือข้อมูลเฉพาะอุตสาหกรรม เพื่อสร้างการสนทนาที่ละเอียดอ่อน เข้าใจบริบท และปรับให้เหมาะกับผู้ใช้ ในกรณีนี้ ลูกค้าอาจถามคำถามง่ายๆ เช่น “กระเป๋าเป้ใบนี้ราคาเท่าไร?”

อย่างไรก็ตาม แชทบอทบริการลูกค้าที่ดีสามารถใช้ข้อมูลขององค์กร เช่น ประวัติการซื้อสินค้า สถานที่ ความชอบ ข้อร้องเรียนในอดีต เป็นต้น เพื่อให้คำตอบและเสนอขายสินค้าเพิ่มเติม ซึ่งช่วยปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้ได้อย่างมีนัยสำคัญ

การออกแบบพรอมต์สำหรับการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์และระบบควบคุมเวอร์ชัน

การออกแบบพรอมต์สามารถช่วยนักพัฒนาสร้างชิ้นโค้ดเฉพาะในภาษาการเขียนโปรแกรมต่าง ๆ ได้

“เขียนฟังก์ชัน Python เพื่อเชื่อมต่อกับฐานข้อมูล SQL และดำเนินการคำสั่ง SELECT ตามพารามิเตอร์ที่ส่งไปยังฟังก์ชันนั้น”

การผสาน AI เข้ากับกระบวนการควบคุมเวอร์ชันจะให้คำแนะนำสำหรับการตรวจสอบโค้ดโดยอิงจากประวัติการ commit, เสนอส่วนต่าง ๆ ของโค้ดเบสที่อาจต้องการการปรับโครงสร้างใหม่ (refactoring), และทำให้งานควบคุมเวอร์ชันประจำเป็นอัตโนมัติ ซึ่งช่วยปรับปรุงคุณภาพโค้ดและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของทีม

การให้คำสั่งกับเทคโนโลยีสร้างสรรค์ AI

การออกแบบพรอมต์ (Prompt Engineering) โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับโมเดลอย่าง DALL-E ช่วยปลดปล่อยศักยภาพที่ไม่เคยมีมาก่อนในการสร้างภาพที่สร้างสรรค์และซับซ้อนจากคำอธิบายแบบข้อความ

ตัวอย่างเช่น ผู้พัฒนาเกมสามารถใช้คำสั่งเช่น “สร้างภาพถนนสายหลักที่มีร้านแฟชั่นเรียงรายทั้งสองข้าง ในยามพลบค่ำ ด้วยสไตล์สถาปัตยกรรมสมัยใหม่และสีสันที่ดูเท่” ผลลัพธ์นี้ช่วยให้สามารถสร้างภาพสภาพแวดล้อมเกมได้อย่างรวดเร็ว โดยไม่จำเป็นต้องวาดด้วยมืออย่างละเอียด

การออกแบบคำสั่ง (Prompt Engineering) สำหรับการวิเคราะห์ฐานข้อมูล

โดยทั่วไป การดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลจำเป็นต้องมีผู้ที่มีความรู้ด้าน SQL เพื่อเขียนคำสั่งด้วยภาษาโปรแกรมที่ซับซ้อน แต่ AI สร้างสรรค์ได้เปลี่ยนสิ่งนี้ไป ทำให้คุณสามารถเขียนคำสั่งด้วยภาษาธรรมชาติเพื่อดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างหรือมีโครงสร้างบางส่วน

การประมวลผลข้อมูล

“ทำหน้าที่เป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและเขียนโค้ดเพื่อทำความสะอาดและเตรียมข้อมูลของฉันก่อนการวิเคราะห์ ชุดข้อมูลของฉันประกอบด้วยข้อมูลการซื้อสินค้าของลูกค้าทั้งหมดในช่วง 30 วันที่ผ่านมา”

ที่นี่ คุณสามารถขอให้ Gen AI ดำเนินการทำความสะอาดข้อมูลอย่างเฉพาะเจาะจง เช่น การลบแถวที่ว่าง การลบแถวที่มีมูลค่าในตะกร้าสินค้าต่ำกว่า 50$ และอื่นๆ อีกมากมาย

การแสดงข้อมูล

“เขียนโค้ดด้วย Python เพื่อแสดงข้อมูลชุดข้อมูลของฉันในรูปแบบภาพ ชุดข้อมูลของฉันประกอบด้วยข้อมูลการซื้อสินค้าของลูกค้าทุกคนที่มีอายุมากกว่า 50 ปี ในช่วง 30 วันที่ผ่านมา”

ให้รายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับการแสดงผลและการปรับแต่ง เช่น “แสดงแนวโน้มการซื้อสินค้า” หรือ “จัดเรียงตามหมวดหมู่”

การวิเคราะห์อารมณ์ด้วยคำสั่งสำหรับ Gen AI

การวิเคราะห์อารมณ์ได้รับความนิยมอย่างแพร่หลายในเนื้อหาที่ผู้ใช้สร้างขึ้นทางออนไลน์ โดยเฉพาะจากโพสต์บนโซเชียลมีเดีย คำสั่งของคุณเพื่อเข้าใจอารมณ์ของลูกค้าต่อผลิตภัณฑ์ของคุณสามารถเป็นดังต่อไปนี้

“โดยใช้ชุดข้อมูลของฉันที่ประกอบด้วยโพสต์บนโซเชียลมีเดียที่กล่าวถึง [แบรนด์] ให้จัดประเภทโพสต์เหล่านั้นเป็นเชิงบวก เชิงลบ หรือเป็นกลาง และระบุคุณสมบัติหรือด้านเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับอารมณ์แต่ละประเภท”

หากคุณได้เรียนรู้พื้นฐานเกี่ยวกับวิธีการทำงานของ prompt engineering แล้ว ก็ถึงเวลาที่จะดูการประยุกต์ใช้และผลกระทบในวงกว้างของมัน

บทบาทของ Prompt Engineering ในภาคอุตสาหกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

จากตัวอย่างข้างต้น คุณจะเห็นได้ว่าสามารถทำการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นพื้นฐานหรือวิเคราะห์อารมณ์ได้ทั่วทุกอุตสาหกรรม อย่างไรก็ตาม AI แบบสร้างเนื้อหา (Generative AI) และเทคนิคการออกแบบคำสั่ง (Prompt Engineering) กำลังสร้างมูลค่าพิเศษในภาคอุตสาหกรรมและแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล นี่คือวิธีการทำงาน

การศึกษา

การออกแบบคำสั่งที่ดีช่วยผู้สอนสร้างเนื้อหาที่แม่นยำ ตรงประเด็น น่าสนใจ และปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคลได้ในปริมาณมาก ตัวอย่างกรณีการใช้งานที่มีศักยภาพสูงที่สุดของ Gen AI ในด้านการศึกษา ได้แก่:

ประสบการณ์การเรียนรู้ที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล: การสร้างบทเรียนและแผนการเรียนตามความชอบ ระดับความสามารถ และความสนใจของนักเรียนแต่ละคน โดยใช้เวลาเพียงส่วนน้อยเท่านั้น

การสร้างเนื้อหาอัตโนมัติ: การสร้างเนื้อหาสนับสนุนอย่างรวดเร็ว เช่น บทสรุป แบบทดสอบ และคำถามวัดความเข้าใจในการอ่าน

การเรียนและฝึกภาษา: การสร้างสถานการณ์ฝึกสนทนา แบบฝึกหัดไวยากรณ์ และการฝึกคำศัพท์ ที่สอดคล้องกับระดับปัจจุบันของผู้เรียน

การสอนและสนับสนุน: บริการสอนที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อตอบคำถามหรือแก้ไขจุดที่นักเรียนมีปัญหาโดยเฉพาะ โดยให้คำอธิบาย แหล่งข้อมูล และแบบฝึกหัด

การวิจัยและพัฒนา

ด้วยการสร้างคำสั่งที่แม่นยำและสอดคล้องกับบริบท นักวิจัยสามารถใช้โมเดล AI เพื่อคัดกรองข้อมูลปริมาณมหาศาล สร้างสมมติฐานใหม่ และแม้กระทั่งจำลองผลลัพธ์การทดลอง

นักวิศวกรรมพรอมต์สามารถช่วยนักวิจัยออกแบบข้อมูลนำเข้าที่เหมาะสม เพื่อได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำในปริมาณมาก ตัวอย่างสถานการณ์ที่เทคนิคนี้มีประโยชน์ ได้แก่:

การทบทวนวรรณกรรม: การทบทวนวรรณกรรมอย่างละเอียด เพื่อระบุงานวิจัยที่เกี่ยวข้อง ผลค้นพบสำคัญ และช่องว่างในฐานความรู้ปัจจุบัน

การขุดข้อมูล: การค้นพบรูปแบบ ความสัมพันธ์ และความผิดปกติในชุดข้อมูลขนาดใหญ่

การสร้างสมมติฐาน: การสร้างสมมติฐานหลายข้อภายในพื้นที่วิจัยเดียวกันเพื่อสำรวจเส้นทางต่าง ๆ

การจำลองการทดลอง: การจำลองการทดลองหรือผลลัพธ์ของโมเดล เพื่อลดความจำเป็นในการทำการทดลองทางกายภาพที่เสียค่าใช้จ่ายและใช้เวลามาก

การดูแลสุขภาพ

การออกแบบคำสั่งช่วยเพิ่มความสามารถของโมเดล AI ในการตีความข้อมูลทางการแพทย์ที่ซับซ้อน ให้การสนับสนุนในการวินิจฉัย ปรับการดูแลผู้ป่วยให้เหมาะสมกับแต่ละบุคคล และส่งเสริมการวิจัยและการฝึกอบรม

นักวิศวกรรมพรอมต์สามารถช่วยผู้เชี่ยวชาญด้านแพทย์ได้รับข้อมูลเชิงลึกที่ดีขึ้นจากข้อมูลของพวกเขาในสถานการณ์ต่อไปนี้

กรณีการใช้งานจริงของ Prompt Engineering

โดยพื้นฐานแล้ว AI แบบสร้างเนื้อหา (Generative AI) สามารถสร้างเนื้อหาได้ในสามรูปแบบ ได้แก่ ข้อความ ภาพ และเสียง/วิดีโอตัวอย่างการใช้งาน AIที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในทั้งสามรูปแบบนี้มีดังต่อไปนี้

การออกแบบคำสั่งในการสร้างข้อความ

นี่คือกรณีการใช้งานที่ได้รับความนิยมมากที่สุดของ AI แบบสร้างเนื้อหาในปัจจุบัน ตั้งแต่นักข่าว นักการตลาด ไปจนถึงนักพัฒนาที่ขี้อาย ผู้ใช้จากทุกกลุ่มต่างกำลังใช้เครื่องมือสร้างข้อความด้วย AIเพื่อตอบสนองความต้องการของพวกเขา

กรณีการใช้งานที่นิยม ได้แก่:

นอกจากนี้ยังมีเครื่องมือ AI สำหรับบันทึกการประชุมที่สามารถแปลงการสนทนาผ่านวิดีโอคอลเป็นบันทึกข้อความ หรือสรุปบันทึกข้อความเพื่อระบุจุดสำคัญ รายการที่ต้องดำเนินการ และอื่นๆ

การออกแบบคำสั่ง (Prompt Engineering) ในการสร้างภาพ

แม้ว่าการสร้างภาพยังไม่ได้รับความนิยมอย่างกว้างขวางเท่ากับการสร้างข้อความ แต่ก็นำเสนอโอกาสอันน่าทึ่งสำหรับความสร้างสรรค์ ตัวอย่างการใช้งานที่ได้รับความนิยม ได้แก่:

การออกแบบคำสั่ง (Prompt Engineering) ในการสร้างเสียงและวิดีโอ

การสร้างเสียงและวิดีโอผ่านเทคนิคการออกแบบคำสั่ง (prompt engineering) มีประโยชน์อย่างมากในด้านความบันเทิง การศึกษา และระบบผู้ช่วยเสมือน ตัวอย่างการใช้งานจริงของเครื่องมือสร้างเนื้อหา AI ได้แก่:

ผลกระทบของ AI แบบสร้างเนื้อหา (Generative AI) นั้นยิ่งใหญ่มาก—ส่งผลต่อทุกภาคส่วน อุตสาหกรรม พื้นที่ทางภูมิศาสตร์ และประเภทธุรกิจต่าง ๆ ในทศวรรษข้างหน้า การออกแบบคำสั่ง (prompt engineering) อาจกลายเป็นปัจจัยที่กำหนดความสามารถในการเรียนรู้และเข้าใจสิ่งต่าง ๆ ของแต่ละบุคคล ในลักษณะเดียวกับที่การ ‘ค้นหาผ่าน Google’ เป็นอยู่ในปัจจุบัน

แม้ AI สร้างเนื้อหาจะพัฒนาอย่างรวดเร็ว แต่ต่อไปนี้คือวิธีการพื้นฐานบางประการที่คุณสามารถใช้เพื่อเริ่มต้นกับการปรับแต่งคำสั่ง (prompt engineering)

วิธีการสร้างพรอมต์

ก่อนที่จะเข้าสู่คำศัพท์ทางเทคนิค โปรดจำไว้ว่าข้อได้เปรียบหลักของ AI แบบสร้างเนื้อหา (generative AI) คือคุณสามารถป้อนข้อมูลด้วยภาษาธรรมชาติได้ ดังนั้น ลองพูดคุยกับ ChatGPT, Google Gemini หรือ Microsoft Copilot อย่างที่คุณพูดตามธรรมชาติได้เลย

สังเกตคำตอบและปรับแต่งข้อมูลนำเข้าของคุณไปพร้อมกับการทำงาน นี่คือแนวคิดบางประการที่อาจช่วยคุณในระหว่างกระบวนการ

การเรียนรู้แบบ Zero-shot

การให้ AI ทำงานโดยไม่มีตัวอย่างหรือบริบทล่วงหน้าเรียกว่า zero-shot prompting ซึ่งมีลักษณะดังต่อไปนี้

ตัวอย่างพรอมต์: “ระบุภาษาการเขียนโปรแกรมหลักที่ใช้ในส่วนโค้ดต่อไปนี้: print(‘Hello, World!’). ”

การเรียนรู้แบบ Few-shot

การให้โมเดล AI ตัวอย่างของงานที่กำลังทำอยู่ไม่กี่ตัวอย่าง ก่อนที่จะนำเสนอภารกิจจริงนั้น เรียกว่า few-shot prompting

ตัวอย่างพรอมต์: “จากคู่ข้อมูลเข้าและออกดังต่อไปนี้: ข้อมูลเข้า: 5 * 5, ผลลัพธ์: 25; ข้อมูลเข้า: 8 + 2, ผลลัพธ์: 10; คำนวณผลลัพธ์สำหรับข้อมูลเข้า: 7 – 4.”

การตั้งคำถามแบบ Chain-of-thought

การให้คำสั่งกับโมเดลเพื่อสร้างขั้นตอนกลางหรือเส้นทางการให้เหตุผลที่นำไปสู่คำตอบสุดท้ายหรือผลลัพธ์ที่ต้องการ เรียกว่าการให้คำสั่งแบบ chain-of-thought (COT)

ตัวอย่างคำสั่ง: “เพื่อกลับลำดับของสตริง ‘hello’ ที่กำหนดไว้ ให้ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: ขั้นแรก แบ่งสตริงออกเป็นตัวอักษรแต่ละตัว ขั้นที่สอง กลับลำดับของตัวอักษรเหล่านี้ และขั้นสุดท้าย รวมตัวอักษรเหล่านี้กลับเป็นสตริงอีกครั้ง ผลลัพธ์สุดท้ายคืออะไร?”

เทคนิคการเขียนพรอมต์ขั้นสูง

มาดูเทคนิคการออกแบบพรอมต์ที่ซับซ้อนและขั้นสูงยิ่งขึ้นอีกสักสองสามเทคนิคกันเถอะ

Zero-shot CoT

Zero-shot chain-of-thought (COT) ผสมผสานสองวิธีนี้เพื่อแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนโดยไม่มีตัวอย่างล่วงหน้าในข้อมูลการฝึกอบรม

ลองจินตนาการถึงการใช้โมเดล AI แบบสร้างเนื้อหา (generative AI) เพื่อแก้ไขข้อผิดพลาดในโค้ดซอฟต์แวร์ที่มันไม่เคยพบมาก่อน

ด้วยการใช้ zero-shot COT โมเดลจะสามารถอธิบายความเข้าใจต่อปัญหา วิเคราะห์สาเหตุอย่างมีเหตุผล และเสนอทางออกที่เป็นไปได้อย่างเป็นขั้นตอน แม้ว่าจะยังไม่ได้รับการฝึกอบรมสำหรับปัญหานี้โดยเฉพาะ

เครื่องมือออกแบบพรอมต์อัตโนมัติ (APE)

จะอย่างไรหาก AI สามารถให้คำสั่งกับ AI เพื่อหาคำตอบที่ถูกต้อง? นั่นก็คือการทำให้กระบวนการออกแบบคำสั่งเป็นอัตโนมัติ

การใช้อัลกอริทึมและเทคนิคเพื่อสร้างหรือปรับแต่งพรอมต์อัตโนมัติสำหรับการโต้ตอบกับโมเดล AI เรียกว่า APE ในโมเดลนี้ อัลกอริทึมจะวิเคราะห์ชุดข้อมูล (corpus) ของความพยายามที่ประสบความสำเร็จและไม่ประสบความสำเร็จ เพื่อทำให้งานที่คล้ายกันเป็นอัตโนมัติ

จากนั้น ระบบจะรวมคำสำคัญ โครงสร้าง และคำสั่งที่ได้รับการระบุว่าเป็นปัจจัยที่มีโอกาสสูงที่สุดที่จะนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ประสบความสำเร็จ เมื่อ AI สร้างสคริปต์ ระบบ APE จะประเมินประสิทธิภาพของสคริปต์เหล่านั้น ปรับปรุงพรอมต์ตามสิ่งที่ระบบเรียนรู้ และปรับปรุงกระบวนการนี้อย่างต่อเนื่อง

ไม่ว่าคุณจะใช้วิธีการใด คุณก็อาจต้องเผชิญกับความท้าทายบางประการในระหว่างการเดินทางสู่การออกแบบพรอมต์อย่างมีประสิทธิภาพ

ข้อจำกัดและความท้าทายของการออกแบบพรอมต์

ในฐานะสาขาที่กำลังพัฒนา Gen AI กำลังผ่านช่วงเวลาที่มีทั้งความก้าวหน้าและความท้าทาย ในขณะเดียวกัน ผู้ใช้ก็กำลังทดลองใช้คำสั่งและสไตล์ต่าง ๆ เพื่อได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ เทคโนโลยีที่พัฒนาอย่างรวดเร็วเช่นนี้ ย่อมต้องเผชิญกับความท้าทายต่าง ๆ

ข้อจำกัดหลักบางประการของ prompt engineering และวิธีแก้ไขข้อจำกัดเหล่านั้น

ความขึ้นอยู่กับโมเดล: Prompt ที่ทำงานได้ดีกับโมเดลหนึ่ง อาจไม่ให้ผลลัพธ์ที่เหมือนกันเมื่อใช้กับโมเดลอื่น

โปรดสังเกตความแตกต่างในโมเดล และปรับแต่งรวมถึงเพิ่มประสิทธิภาพไปพร้อมกับการใช้งาน

ความซับซ้อนและความเฉพาะเจาะจง: คำแนะนำที่มีประสิทธิภาพมักต้องการความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับภาษาและความสามารถของโมเดล

หาจุดสมดุลระหว่างการให้คำสั่งที่คลุมเครือเกินไปและเฉพาะเจาะจงเกินไป เพื่อใช้ประโยชน์จากโมเดลภาษาขนาดใหญ่ของคุณได้อย่างเต็มที่

อคติและความไว: โมเดล AI อาจรับมรดกอคติจากข้อมูลฝึกอบรม ซึ่งคุณอาจทำให้อคติดังกล่าวเพิ่มขึ้นโดยไม่ตั้งใจผ่านกระบวนการออกแบบพรอมต์ นอกจากนี้ การสร้างข้อมูลเท็จ (hallucination), อคติ, ความไม่ไวต่อบริบท เป็นต้น อาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่เป็นอันตราย ทำให้เข้าใจผิด หรือไม่สอดคล้องกับจริยธรรม

สร้างระบบเพื่อพิจารณาอย่างรอบคอบและกำกับดูแลด้านจริยธรรมในการใช้ AI.

ความสามารถในการขยาย: เมื่อขอบเขตของงานเพิ่มขึ้น การปรับแต่งข้อความนำทางด้วยมือสำหรับแต่ละสถานการณ์เฉพาะจะกลายเป็นเรื่องที่ไม่ปฏิบัติได้

พิจารณาการสร้างหรือปรับแต่งพรอมต์อัตโนมัติเพื่อเตรียมพร้อมสำหรับความต้องการในอนาคต

ความสามารถในการตีความ: การขาดความสามารถในการตีความอาจทำให้ยากต่อการปรับปรุงพรอมต์แบบซ้ำๆ หรือวินิจฉัยปัญหา

ใช้วิธีการ "chain-of-thought" และยืนยันที่จะเห็นกระบวนการคิดเชิงตรรกะของ AI สำหรับผลลัพธ์ที่สำคัญ

การปรับแต่งเกิน (Overfitting) และการปรับแต่งไม่เพียงพอ (Underfitting): การปรับแต่งเกินเกิดขึ้นเมื่อคำสั่งถูกปรับแต่งให้เหมาะสมกับตัวอย่างเฉพาะมากเกินไป ทำให้ประสิทธิภาพลดลงสำหรับกรณีทั่วไป ส่วนการปรับแต่งไม่เพียงพอเกิดขึ้นเมื่อคำสั่งกว้างเกินไป ซึ่งส่งผลให้ผลลัพธ์ที่ได้เป็นแบบทั่วไปหรือไม่เกี่ยวข้อง

ลองหาจุดสมดุลกันดู

ข้อจำกัดด้านค่าใช้จ่ายและทรัพยากร: การออกแบบพรอมต์คุณภาพสูง โดยเฉพาะในบริบทเชิงพาณิชย์ อาจต้องการทรัพยากรการคำนวณที่มากและเวลาของผู้เชี่ยวชาญ

เน้นไปที่การประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติและผลตอบแทนจากการลงทุน

พัฒนาทักษะการเขียนพรอมต์ให้เชี่ยวชาญด้วย ClickUp

ชื่อเพลงของ Taylor Swift นั้นคืออะไร? ฉันควรใส่ชีสลงในพาสตาเท่าไร? ชุดข้อมูลนี้สะอาดพอสำหรับการวิเคราะห์หรือไม่? ผู้ป่วยรายนี้แพ้ยาชนิดใด? งานใดจากสปรินต์นี้ที่ยังไม่ได้จัดสรร?

ขอบเขตการใช้งานของโมเดล AI แบบสร้างเนื้อหา (Generative AI) กำลังขยายตัวอย่างต่อเนื่อง ส่งผลให้ทักษะการออกแบบพรอมต์ (Prompt Engineering) กลายเป็นทักษะที่จำเป็นสำหรับมืออาชีพในทุกอุตสาหกรรม

ความสามารถของคุณในการใช้ภาษาของ LLM จะกำหนดว่าคุณจะประสบความสำเร็จในการดึงผลลัพธ์ที่ดีที่สุดได้มากน้อยเพียงใด — ซึ่งเป็นทักษะที่รวมอยู่ใน ‘การออกแบบพรอมต์’

คุณสามารถลองฝึกฝนการออกแบบคำสั่งด้วยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ฟรีต่าง ๆ เช่น ChatGPT, Google Gemini, DALL-E เป็นต้น ลองขอให้มันสร้างเวอร์ชันรีมิกซ์ของเพลงโปรดของคุณสำหรับงานวันเกิดครั้งต่อไป หรือให้มันวิเคราะห์ใบแจ้งยอดบัตรเครดิตเพื่อแสดงภาพรวมค่าใช้จ่ายที่ใหญ่ที่สุดของคุณ

ทำให้งานเร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้นด้วย ClickUp Brain ClickUp ได้ผสาน AI เข้ากับแพลตฟอร์มเพื่อจัดการความรู้ การจัดการโครงการ และการเขียน

นอกจากนี้ ClickUp Brain ยังมาพร้อมคำสั่งที่สร้างไว้ล่วงหน้าและเทมเพลตหลายร้อยแบบ เพื่อช่วยให้คุณเริ่มต้นได้อย่างถูกต้อง ดูว่า AI แบบสร้างเนื้อหาสามารถช่วยการจัดการโครงการของคุณได้อย่างไรลองใช้ ClickUp ฟรีวันนี้เลย!

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Prompt Engineering

1. Prompt engineering คืออะไร พร้อมตัวอย่าง?

การสร้างข้อมูลนำเข้าสำหรับโมเดล AI แบบสร้างเนื้อหา (generative AI) เช่น ChatGPT เพื่อชี้นำให้สร้างผลลัพธ์ที่เฉพาะเจาะจงหรือตามที่ต้องการ เรียกว่า prompt engineering

ตัวอย่างการออกแบบพรอมต์

เมื่อผู้พัฒนาซอฟต์แวร์ต้องการใช้โมเดลภาษา เช่น GPT-4 เพื่อสร้างสคริปต์ Python สำหรับเว็บสครีปเปอร์ที่เก็บรวบรวมหัวข้อข่าวจากเว็บไซต์เฉพาะ

Prompt: “สร้างสคริปต์ Python โดยใช้ไลบรารี Beautiful Soup เพื่อดึงหัวข้อข่าวล่าสุดจาก ‘example-news-site.com’ สคริปต์นี้ต้องจัดการกับการแบ่งหน้า (pagination) และเก็บหัวข้อข่าวไว้ในรายการ (list)”

2. ตัวอย่างของ prompt คืออะไร?

ข้อมูลใดก็ตามที่คุณป้อนเข้าสู่โมเดล AI แบบสร้างเนื้อหา ถือเป็นพรอมต์ ด้วยเทคนิคการออกแบบพรอมต์ที่ดี คุณสามารถปรับปรุงผลลัพธ์ได้อย่างมีนัยสำคัญ ทำให้ผลลัพธ์มีประโยชน์มากขึ้น มีความเกี่ยวข้องมากขึ้น แม่นยำมากขึ้น และดึงดูดความสนใจมากขึ้น

ตัวอย่างคำสั่งที่ดีคือ: “สร้างคำอธิบายผลิตภัณฑ์ 150 คำ สำหรับชุดผ้าขนหนูทำจากเส้นใยไม้ไผ่ ที่เน้นถึงประโยชน์ด้านมิตรต่อสิ่งแวดล้อม ความทนทาน และความนุ่มนวล รวมถึงคำเชิญชวนให้ดำเนินการที่ส่งเสริมการใช้ชีวิตอย่างใส่ใจสิ่งแวดล้อม และประชาสัมพันธ์ความมุ่งมั่นของแบรนด์ต่อความยั่งยืน”

3. เริ่มต้นการออกแบบพรอมต์อย่างไร?

วิธีที่ดีที่สุดในการเริ่มต้นการปรับแต่งคำสั่งคือการลองทำด้วยตัวเอง สื่อสารกับมันด้วยภาษาธรรมชาติและทำความเข้าใจโมเดล ในขณะเดียวกัน คุณสามารถ:

ติดตามความก้าวหน้าของเทคโนโลยี AI และเทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติอย่างสม่ำเสมอ เนื่องจากสิ่งเหล่านี้อาจส่งผลต่อวิธีการจัดโครงสร้างพรอมต์