สำหรับพวกเราที่หลงใหลในเทคโนโลยีหลายคน การสัมผัสครั้งแรกกับการป้อนคำสั่งของเราคือการมีปฏิสัมพันธ์ที่อึดอัดกับแชทบอทอัจฉริยะยุคแรกๆ อย่าง Eviebot ?
แต่เพียงในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา เราได้ถูกดึงเข้าสู่โลกของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) และเครื่องมือ AI ที่มีการสนทนา ซึ่งไม่ได้ถูกตั้งค่าล่วงหน้าด้วยคำตอบ แต่จะสร้างผลลัพธ์ตามคุณภาพของคำสั่งที่เราป้อนเข้าไป
ตัวอย่างเช่น เรามีLLMs อย่าง ChatGPTที่เมื่อใช้คำสั่งที่ออกแบบมาอย่างถูกต้อง ไม่เพียงแต่สนับสนุนการสนทนาอย่างชาญฉลาดเท่านั้น แต่ยังช่วยในการแก้ปัญหาทั้งในชีวิตธุรกิจและส่วนตัวอีกด้วย
ดังนั้น ใช่—เพื่อช่วยให้ระบบที่ใช้ AI สามารถปลดล็อกศักยภาพที่แท้จริงได้ คุณจำเป็นต้องมีความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับการออกแบบคำสั่ง (หรือการให้คำแนะนำ) การป้อนคำสั่งที่ถูกต้องเข้าสู่ LLMs สามารถช่วยลดปัญหาในการโต้ตอบกับ AI ได้ ทำให้บริบทและคุณภาพของคำตอบดีขึ้น ในคู่มือนี้ เราจะช่วยให้คุณ:
- เชี่ยวชาญวิวัฒนาการของวิศวกรรมคำสั่งและแนวคิดเฉพาะบทบาท
- สำรวจ 10 หลักสูตรวิศวกรรมคำสั่งที่ดีที่สุดเพื่อเรียนรู้ทักษะที่ต้องการ
- เข้าถึงทรัพยากรฟรีและเทคนิคพิเศษสำหรับการกระตุ้นการสร้างความรู้
อะไรคือการวิศวกรรมคำสั่ง?
แก่นแท้ของ การวิศวกรรมคำสั่ง คือกระบวนการที่พิถีพิถันในการสร้างภาษาป้อนเข้าที่ช่วยให้โมเดลภาษา AI เช่น GPT-3 และ GitHub Copilot ตอบสนองได้อย่างชัดเจนและเฉพาะเจาะจงมากขึ้น
แล้วทำไมถึงมีความวุ่นวายเกี่ยวกับหลักสูตรเฉพาะทางสำหรับสิ่งที่ดูเรียบง่ายขนาดนี้?
คุณเห็นไหมว่า โมเดล AI มีวิธีการที่หลากหลายในการประมวลผลและตีความข้อมูล—พวกมันจะสร้างผลลัพธ์ที่ต้องการได้ก็ต่อเมื่อได้รับคำแนะนำที่ชัดเจนเท่านั้น หรือที่เรียกว่า "พรอมต์"
ตัวอย่างเช่น ลองให้ ChatGPT รับคำสั่งนี้: เขียนจดหมายสมัครงานสำหรับบัณฑิตจบใหม่ที่กำลังมองหางานนักวิเคราะห์ข้อมูลที่ IBM คำสั่งนี้มีหลายส่วนที่คลุมเครือและสามารถตีความได้หลายทาง เช่น: บัณฑิตจบใหม่จากสาขาอะไร? สไตล์การเขียนแบบไหนที่เหมาะสม?*
วิธีแก้ไขคือให้คำแนะนำที่ละเอียดมากขึ้น เช่น: เขียนจดหมายสมัครงานสำหรับบัณฑิตใหม่สาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่กำลังมองหางานนักวิเคราะห์ข้อมูลที่ IBM ให้กระชับและเป็นมืออาชีพ และกล่าวถึงความสำเร็จในมหาวิทยาลัยของผู้สมัครด้วย
ไขความกระจ่างเกี่ยวกับการกระตุ้น: วิวัฒนาการของวิศวกรรมการกระตุ้น
การวิศวกรรมคำสั่งมีรากฐานที่มั่นคงอยู่ในกระบวนการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) มาทบทวนเส้นทางของมันผ่านสี่ขั้นตอนการพัฒนา:
- NLP ยุคแรก: กลางศตวรรษที่ 20 ได้เห็นระบบปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้กฎเกณฑ์ (ซึ่งใช้กฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเพื่อคำนวณและตัดสินใจ) ประสบปัญหาในการจัดการกับความละเอียดอ่อนของภาษา อัลกอริทึมขาดพื้นฐานที่มั่นคงซึ่งจำเป็นต่อการนำทางความซับซ้อนของภาษาของมนุษย์
- การเปลี่ยนแปลงด้วย ML: ช่วงปลายศตวรรษที่ 20 และต้นศตวรรษที่ 21 ได้เห็นการปฏิวัติที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่องได้เพิ่มพลังให้กับโมเดล AI ที่ยืดหยุ่นซึ่งสามารถจัดการกับภาษาได้ อย่างไรก็ตาม การเข้าใจบริบทและข้อความยาว ๆ ยังคงเป็นอุปสรรค
- ชัยชนะของ Transformer: งานวิจัยปี 2017 ที่มีชื่อว่าAttention is All You Needได้เปิดเผยสถาปัตยกรรมการเรียนรู้เชิงลึกของ Transformer ซึ่งสามารถประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่และจับรูปแบบที่ซับซ้อนได้ มันทำให้โมเดลสามารถวิเคราะห์ข้อความ แยกแยะคำที่มีความหมายหลายความหมาย และประมวลผลวลีตามบริบทโดยอิงจากคำที่อยู่รอบข้าง
- OpenAI's GPT: การเปิดตัวของ OpenAI's GPT-3 ในปี 2020 ได้ทำให้การวิศวกรรมคำสั่ง (prompt engineering) กลายเป็นที่สนใจอย่างมาก ขณะที่ ChatGPT สามารถสร้างคำตอบที่เข้าใจได้ง่าย แต่มันไม่สามารถคิดเหมือนมนุษย์ได้ ดังนั้นจึงมีความเสี่ยงในเรื่องของความเป็นส่วนตัว ข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง และอคติในคำตอบของมัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อคำสั่งที่ใช้ไม่ชัดเจน
บทบาทสำคัญของวิศวกรเร่งรัด [และวิธีที่หลักสูตรช่วยได้]
บทบาทของวิศวกรคำสั่ง (Prompt Engineers) คือการสำรวจศักยภาพสูงสุดของโมเดล AI และ LLM พวกเขาเชี่ยวชาญในการสร้างและปรับปรุงคำสั่งและคำแนะนำ เพื่อช่วยในการสร้างคำตอบที่แม่นยำสำหรับกรณีการใช้งานที่แตกต่างกัน. สิ่งนี้ต้องการความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับวิธีที่โมเดล AI ต่างๆ ตอบสนองต่อข้อมูลนำเข้าที่หลากหลาย—วิธีการแบบวนซ้ำช่วยให้วิศวกรคำสั่งวิเคราะห์รูปแบบและพารามิเตอร์ของผลลัพธ์จาก AI ได้.
เนื่องจากความละเอียดอ่อนเฉพาะของการให้คำแนะนำอาจแตกต่างกันไปตามเครื่องมือ AI ความสำเร็จในบทบาทนี้จึงขึ้นอยู่กับความรวดเร็วในการปรับทักษะของคุณให้เข้ากับโมเดล AI ต่างๆ และเพิ่มประสิทธิภาพของเครื่องมือเหล่านั้นให้สูงสุด
โชคดีที่มีหลักสูตรที่เหมาะสมซึ่งสามารถช่วยให้คุณเชี่ยวชาญเทคนิคการให้คำแนะนำและพัฒนาทักษะที่จำเป็นในการเป็นวิศวกรคำแนะนำที่โดดเด่น หัวข้อการเรียนรู้ทั่วไปในหลักสูตรเหล่านี้ได้แก่:
- การกำหนดเป้าหมายและความท้าทายในการแก้ปัญหาด้วยโมเดล AI เชิงสร้างสรรค์
- การให้บริบทแก่ผู้สร้างข้อความ AIและแชทบอทในแง่ของทิศทางสไตล์
- การใช้คำสั่งเพื่อเข้าใจแนวคิดการพัฒนาซอฟต์แวร์และพฤติกรรมของอัลกอริทึม
- การสำรวจเทคนิคเช่นการให้คำแนะนำแบบไม่มีตัวอย่าง (zero-shot prompting) และการให้คำแนะนำแบบมีตัวอย่างน้อย (few-shot prompting)
10 หลักสูตรวิศวกรรมคำสั่งยอดนิยมสำหรับวิศวกรคำสั่งมือใหม่ [หลักสูตรฟรีและเสียค่าใช้จ่าย]
วงการใหม่ของการวิศวกรรมคำสั่ง (Prompt Engineering) ได้เปิดทางให้กับหลักสูตรมากมายที่ช่วยให้คุณเชี่ยวชาญในแนวคิดการให้คำสั่ง (Prompting) และเพิ่มทักษะได้รวดเร็วขึ้น มาดำดิ่งสู่ 10 ตัวเลือกที่มีอิทธิพลมากที่สุด สำหรับทั้งผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์และมือใหม่ในปี 2024 กันเถอะ มาดูกันเลย! ?
1. Coursera: การสร้างคำสั่งสำหรับ ChatGPT
ผู้สอนหลักสูตร: ดร. จูลส์ ไวท์ (เนื้อหาพร้อมให้บริการใน 21 ภาษา)
ระยะเวลา: 18 ชั่วโมง (ประมาณ)
ราคา: สมัครฟรี. ค่าธรรมเนียมการรับรอง $49
หลักสูตรการเขียนคำสั่งสำหรับ ChatGPT ของ Coursera ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้การฝึกอบรมที่ครอบคลุมในการสร้างคำสั่งที่มีประสิทธิภาพสำหรับแอปพลิเคชัน AI แบบสร้างเนื้อหา ด้วยโมดูลวิดีโอมากกว่า 30 โมดูลและเนื้อหาการสอนเกือบเก้าชั่วโมง หลักสูตร Coursera นี้ถูกออกแบบมาเพื่อมอบทักษะการเขียนคำสั่งที่จำเป็นให้กับผู้เรียน
สอนโดย จูลส์ ไวท์ รองศาสตราจารย์ด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์และวิศวกรรมไฟฟ้าแห่งมหาวิทยาลัยแวนเดอร์บิลต์ หลักสูตร Prompt Engineering for ChatGPT นี้มอบประสบการณ์การเรียนรู้เบื้องต้นที่เข้มข้นและน่าดึงดูดสำหรับผู้ที่มีความสนใจในสายอาชีพวิศวกรพรอมต์ทุกคน
หลักสูตรหลัก
- บทนำหลักสูตร
- บทนำสู่การตั้งคำถาม
- รูปแบบการกระตุ้น I
- ตัวอย่างแบบไม่กี่ภาพ
- รูปแบบการกระตุ้น II
- รูปแบบการกระตุ้น III
- การเรียนรู้ที่ยืดหยุ่นและการรับรองที่มีราคาไม่แพง
หลักสูตรนี้ยังมอบความเข้าใจอย่างกว้างขวางเกี่ยวกับสาขาที่เกี่ยวข้อง เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning), เครือข่ายประสาทเทียม (neural networks), และการเรียนรู้เชิงลึก (deep learning)
2. DeepLearning. AI & OpenAI: การสร้างคำสั่งสำหรับ ChatGPT สำหรับนักพัฒนา
ผู้สอนหลักสูตร: ไอซา ฟูลฟอร์ด และแอนดรูว์ เอ็นจ์
ระยะเวลา: 1 ชั่วโมง
ราคา: ฟรี
หลักสูตรฟรีลำดับที่สองในรายการของเราจัดทำโดย DeepLearning.AI ร่วมกับ OpenAI หลักสูตรนี้มอบความรู้ที่ครอบคลุมและเชิงเทคนิคสูงเกี่ยวกับการวิศวกรรมคำสั่ง (prompt engineering) ให้กับคุณ นำโดยผู้เชี่ยวชาญ Isa Fulford (OpenAI) และ ดร. Andrew Ng (DeepLearning.AI) หลักสูตรนี้จะพาคุณเจาะลึกในการสร้างคำสั่งที่มีประสิทธิภาพเพื่อปลดล็อกศักยภาพของ LLM อย่าง ChatGPT
ไม่เหมือนกับคอร์สสอนการเขียนคำสั่งฟรีอื่น ๆ ที่เน้นไปที่การใช้งานผ่านเว็บอินเทอร์เฟซเป็นหลัก คอร์สนี้เปิดโอกาสให้คุณสามารถใช้ศักยภาพของ LLM ได้อย่างเต็มที่ผ่านการเรียกใช้ API ความรู้ที่ได้รับอาจช่วยให้คุณสร้างแอปพลิเคชัน AI สร้างสรรค์ที่ล้ำสมัยสำหรับการสรุปข้อมูลที่ซับซ้อนและการสร้างเรื่องราวที่น่าดึงดูดใจ
หลักสูตรหลัก
- บทนำสู่การวิศวกรรมคำสั่ง
- แนวทางปฏิบัติ
- การทำซ้ำ
- การสรุป
- การอนุมาน
- การเปลี่ยนแปลง
- การขยายตัว
- แชทบอท
- บทสรุป
หลักสูตรที่ขับเคลื่อนด้วย DeepLearning นี้ให้ความสำคัญกับความรู้เชิงปฏิบัติผ่านกรณีศึกษา เช่น:
- สรุปข้อมูลที่กระชับให้กลายเป็นสรุปที่ชัดเจนโดยใช้เทคนิค ML ขั้นสูง
- การตัดสินใจอย่างมีข้อมูลบนพื้นฐานของข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์
- การเปลี่ยนรูปแบบหรือรูปแบบของข้อความในขณะที่ยังคงรักษาความหมายไว้
- การสร้างแนวคิดสั้น ๆ และถักทอให้เป็นเรื่องราวด้วยเครือข่ายประสาทเทียมและการเรียนรู้เชิงลึก
3. LearnPrompting.org: หลักสูตรเบื้องต้นเกี่ยวกับการออกแบบคำสั่ง
ผู้สอนรายวิชา: แซนเดอร์ ชูลฮอฟฟ์ และ ฟาดี ยานนี
ระยะเวลา: 1 สัปดาห์ (เรียนรู้ตามจังหวะของคุณเอง)
ราคา: ฟรี
ผู้เชี่ยวชาญที่สนใจในเทคนิคการออกแบบคำสั่ง (Prompt Engineering) ที่มีการวิจัยเป็นฐาน (Professionals interested in research-based prompt engineering (PE) techniques) สามารถเริ่มต้นการเดินทางของคุณได้กับคอร์สออนไลน์เบื้องต้นเกี่ยวกับการออกแบบคำสั่งของ LearnPrompting คอร์สนี้ออกแบบมาเพื่อทั้ง ผู้เริ่มต้นและผู้ใช้ AI ที่มีประสบการณ์ โดยมีหลักสูตรที่ครอบคลุมมากกว่า 60 โมดูล และให้บริการการสนับสนุนใน 9 ภาษา คอร์สนี้จะพาคุณตั้งแต่พื้นฐานของ AI ไปจนถึงเทคนิคขั้นสูง ทำให้เป็นแหล่งเรียนรู้ครบวงจรสำหรับการเชี่ยวชาญการป้อนข้อมูลในแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models - LLMs)
หลักสูตรหลัก
- สำรวจวิธีการทำงานของคำสั่งกับแบบจำลองภาษาเช่น ChatGPT
- เจาะลึกหัวข้อขั้นสูง เช่น การกระตุ้นบทบาท การกระตุ้นแบบไม่กี่ครั้ง และการพัฒนาแชทบอท
- การอภิปรายอย่างละเอียด, ตัวอย่างที่เป็นประโยชน์, และภาพที่น่าสนใจ
- คำสั่ง, คำแนะนำ, การสวมบทบาท, การเรียนรู้แบบไม่กี่ครั้ง, การรวมคำสั่ง, การทำให้เป็นทางการ, พื้นฐานของแชทบอท, การตั้งค่า LLM, และข้อผิดพลาดที่พบบ่อย
4. คาเมロン อาร์. วูล์ฟ: วิศวกรรมคำสั่งขั้นสูง
ผู้สอนรายวิชา: แคเมรอน อาร์. วูล์ฟ
ระยะเวลา: 2-3 ชั่วโมง (โดยประมาณ)
ราคา: ฟรี
นี่คือหนึ่งในหลักสูตรวิศวกรรมคำสั่งแบบฟรีที่มุ่งเน้นผู้เรียนระดับสูง โดยผู้สอน Cameron R. Wolfe จะข้ามพื้นฐานของวิศวกรรมคำสั่งและลงลึกถึงวิธีที่โปรแกรมเมอร์สามารถแก้ปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้นด้วยเทคนิคและสูตรคำสั่งที่หลากหลาย เช่น Chain of Thought Prompting และ Knowledge Augmentation เพื่อหลีกเลี่ยงการเกิดภาพหลอนของ AI
เราต้องกล่าวถึงว่าหลักสูตรนี้เป็นแบบข้อความล้วนทั้งหมด หลักสูตรนี้ถูกมองว่าเป็นแหล่งข้อมูลที่ยอดเยี่ยมสำหรับนักเขียนโค้ดระดับกลางและผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่กำลังมองหาความเข้าใจเชิงลึกเกี่ยวกับวิธีที่ปัญญาประดิษฐ์และการกระตุ้นมีปฏิสัมพันธ์กัน
หลักสูตรหลัก
- สายโซ่ของความคิดที่กระตุ้น
- การเพิ่มพูนความรู้
- การแจ้งเตือนอัตโนมัติ
- การฝังข้อความ
- การเรียนรู้แบบศูนย์/ไม่กี่ตัวอย่าง
- การหาค่าต่ำสุดเชิงความชัน
5. Udemy: คลาสมาสเตอร์จากศูนย์สู่ร้อย
ผู้สอนหลักสูตร: ฮาซาน ข่าน
ระยะเวลา: 2. 5 ชั่วโมงของเนื้อหาวิดีโอ
ราคา: $34. 99
คอร์ส Udemy นี้มีประโยชน์สำหรับผู้ที่ต้องการมุมมองที่ไม่เหมือนใครและเข้าถึงแนวคิดที่หลากหลาย—ตั้งแต่พื้นฐานไปจนถึงเทคนิคการกระตุ้นขั้นสูง ด้วยวิดีโอการบรรยาย 18 บท ผู้สอนจะอธิบายถึงความสำคัญของการวิศวกรรมคำสั่งพร้อมทั้งเน้นกรณีการใช้งานหลักในโครงการต่างๆ เช่น แผนการตลาดและการพัฒนาผลิตภัณฑ์ AI
โดยการแยกแยะแนวคิดที่ซับซ้อน เช่น Retrieval Augmented Generation และ Self-Consistency หลักสูตรนี้จะช่วยกระตุ้นให้วิศวกรมีความมั่นใจมากขึ้นในการตัดสินใจโดยใช้คำสั่ง ในที่สุด ผู้เข้าร่วมจะมีสิทธิ์ได้รับประกาศนียบัตรการสำเร็จหลักสูตร
หลักสูตรหลัก
- บทนำสู่การวิศวกรรมคำสั่ง
- พื้นฐานของการวิศวกรรมคำสั่ง
- ตัวอย่างการออกแบบคำสั่งสำหรับเครื่องมืออัจฉริยะ
- เทคนิคการออกแบบคำสั่งขั้นสูง
- ความสอดคล้องในตนเองและการสร้างการกระตุ้นความรู้
6. เจมส์ บาชินี: วิศวกรรมคำสั่ง MidJourney ขั้นสูง
ผู้สอนหลักสูตร: เจมส์ บาชินี
ระยะเวลา: 1-2 ชั่วโมง
ราคา: $12/เดือน (ประมาณ)
เจมส์ บาชินี จัดทำหลักสูตรที่เหมาะสำหรับนักออกแบบที่ต้องการสร้างคำสั่งที่ดีเพื่อสร้างศิลปะดิจิทัล อย่างไรก็ตาม เนื้อหาของหลักสูตรอาจมีประโยชน์เพียงสำหรับผู้ที่ต้องการใช้โปรแกรม MidJourney เท่านั้น เนื่องจากเจมส์สอนคำสั่งเฉพาะที่อาจไม่สามารถใช้ได้กับแบบจำลองอื่น ๆ เช่น ChatGPT
หลักสูตรนี้สามารถเข้าเรียนได้ผ่าน Discord โดยใช้ลิงก์เชิญ ในขณะที่ผู้ใช้สามารถเยี่ยมชมช่อง YouTube ของผู้สอนเพื่อค้นหาเนื้อหาเพิ่มเติมได้เช่นกัน
หลักสูตรหลัก
- บทนำสู่คำสั่ง MidJourney
- เคล็ดลับและเทคนิค
- สไตล์และธง
- คำแนะนำสำหรับการออกแบบเหมือนศิลปินคนอื่น ๆ
7. IBM: บทนำสู่การวิศวกรรมคำสั่ง (Prompt Engineering)
ผู้สอนหลักสูตร: Rav Ahuja
ระยะเวลา: 3 สัปดาห์
ราคา: ฟรีในการลงทะเบียน
IBM จัดหลักสูตรการเขียนคำสั่งพื้นฐานสำหรับผู้เริ่มต้นที่ต้องการเรียนรู้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการเขียนคำสั่งในโมเดล AI ใด ๆ ผู้สอน Rav จะอธิบายเครื่องมือและวิธีการทั่วไปในการเขียนคำสั่ง
หลักสูตรนี้มีวิดีโอการบรรยายที่น่าสนใจเกี่ยวกับแนวคิดต่าง ๆ เช่น การให้คำแนะนำแบบข้อความต่อข้อความ และ รูปแบบการสัมภาษณ์ เมื่อจบโปรแกรม คุณสามารถสมัครเพื่อรับประกาศนียบัตรวิชาชีพด้านปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ได้
โปรดทราบว่าหลักสูตรนี้มีข้อจำกัดทางภูมิศาสตร์ในขณะที่เขียนบทความนี้—ผู้เรียนจากอิหร่าน คิวบา และภูมิภาคไครเมียของยูเครนจะไม่สามารถลงทะเบียนได้
หลักสูตรหลัก
- การออกแบบคำสั่งสำหรับปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์
- เทคนิคและวิธีการ
- แบบทดสอบรายวิชา, โครงการ, และการสรุป
8. Udemy: การฝึกอบรมเชิงลึกเกี่ยวกับการเขียนคำสั่งสำหรับ AI แบบครบวงจร (2024)
ผู้สอนหลักสูตร: ไมค์ เทย์เลอร์ และ เจมส์ ฟีนิกซ์
ระยะเวลา: 14. 5 ชั่วโมงของเนื้อหาวิดีโอ (ตามคำขอ)
ราคา: $89. 99
หลักสูตร Udemy ที่สองในรายการนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเรียนรู้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการวิศวกรรมคำสั่งสำหรับหลายภาษา เช่น GPT-4 และ Stable Diffusion ผู้สอนจะอภิปรายข้อดีและข้อเสียของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ต่างๆ และแนะนำผู้ใช้ให้ประยุกต์ใช้ความรู้ของพวกเขาใน 15 โครงการในโลกจริง
ผู้สมัครที่ต้องการประกอบอาชีพในด้าน AI สามารถเรียนรู้เกี่ยวกับรูปแบบการเขียนโค้ด Python เพื่อขยายระบบ AI ได้เช่นกัน เมื่อคุณเริ่มทำงานเป็นวิศวกรคำสั่ง (prompt engineer) หลักสูตรนี้มีทรัพยากรให้ดาวน์โหลดถึง 89 รายการ และคุณจะมีภาระงานที่ต้องทำตามกำหนดด้วย
หลักสูตรหลัก
- บทนำ
- ห้าหลักการของการกระตุ้น
- เทคนิคการกระตุ้นขั้นสูงและมาตรฐาน
- การปรับปรุงประสิทธิภาพของคำสั่ง
- โครงการโมเดลข้อความ AI
9. เอลวิส ซาราเวีย: คู่มือการเขียนคำสั่งสำหรับวิศวกรรม
ผู้สอนหลักสูตร: เอลวิส ซาราเวีย
ระยะเวลา: 1-2 สัปดาห์
ราคา: ฟรี
เอลวิส ซาราเวีย ให้ความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับวิศวกรรมคำสั่งสำหรับผู้ที่มีความประสงค์จะพัฒนาความเชี่ยวชาญในสาขานี้ คู่มือนี้ครอบคลุมหัวข้อหลักหลายประการ เช่น การตั้งค่า LLM องค์ประกอบของคำสั่ง และการให้เหตุผลทางอ้อม นอกจากนี้ยังมีเอกสารวิจัยเกี่ยวกับภาพหลอนของ AI และการ Jailbreaking เพื่อให้ภาพรวมที่ครอบคลุมยิ่งขึ้นเกี่ยวกับวิธีการทำงานของ LLM ในปัจจุบัน
หลักสูตรหลัก
- บทนำ
- เทคนิค
- การสมัคร
- แบบจำลอง
- ความเสี่ยงและการใช้ผิดวัตถุประสงค์
- ผลการวิจัย
10. แม็กซิมิเลียน โฟเกล: หลักสูตรวิศวกรรมคำสั่งฟรี
ผู้สอนหลักสูตร: แม็กซิมิเลียน โฟเกล
ระยะเวลา: 1 ชั่วโมง
ราคา: ฟรี
หลักสูตรสุดท้ายในรายการนี้เหมาะสำหรับผู้ที่ไม่มีเวลา หลักสูตรเบื้องต้นหนึ่งชั่วโมงนี้เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นหรือผู้ที่ต้องการความรู้พื้นฐาน โดย Maximilian จะอธิบายเทคนิคการสร้างข้อความและแม่แบบต่างๆ เพื่อช่วยให้ผู้เริ่มต้นเข้าใจวิธีการใช้แนวทางต่างๆ และภาษาที่ชัดเจนเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ เราชอบที่หลักสูตรนี้ใช้ภาษาที่เข้าใจง่ายและไม่ทำให้ผู้อ่านสับสนกับศัพท์เทคนิค
หลักสูตรหลัก
- การเขียนคำแนะนำเชิงพรรณนา
- การให้เหตุผลแบบลำดับความคิด
- การใช้แม่แบบคำสั่ง
- คำแนะนำการจัดรูปแบบ
- วิธีการหลายคำแนะนำ
กระตุ้นให้ได้รับข้อมูลที่ยอดเยี่ยมทุกครั้งด้วย ClickUp
การเขียนคำแนะนำที่ถูกต้องและตรงประเด็นเป็นสิ่งสำคัญในการใช้ประโยชน์จากโมเดลภาษาขนาดใหญ่ได้อย่างเต็มที่ อย่างไรก็ตาม การทุ่มเทเวลาหลายชั่วโมงให้กับหลักสูตรไม่ใช่เรื่องที่เป็นไปได้เสมอไป เมื่อคุณต้องการคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญในทันที
นั่นคือจุดที่ClickUp โซลูชันเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานแบบครบวงจรเข้ามาช่วย ในฐานะแพลตฟอร์มการทำงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI ClickUp นำเสนอเทมเพลตหลากหลายรูปแบบเพื่อเร่งกระบวนการทำงานประจำวันของคุณ รวมถึงการโต้ตอบกับเครื่องมือ AI สร้างสรรค์ เช่น ChatGPT—และครอบคลุมการใช้งานในหลากหลายกรณี เช่น การบริหารทรัพยากรบุคคลและการศึกษา
เข้าถึงคลังคำสั่งที่คัดสรรแล้วด้วยเทมเพลตคำสั่ง AI ของ ClickUp
คุณสามารถเข้าถึงเทมเพลตคำสั่ง AIฟรีได้โดยตรงจากไลบรารีเทมเพลตของ ClickUp ซึ่งมีตัวเลือกมากกว่า 1,000รายการเพื่อสนับสนุนทั้งงานที่เกี่ยวข้องกับ AI และงานที่ไม่เกี่ยวข้องกับ AI มาสำรวจ สามตัวเลือกสำหรับการจัดการผลิตภัณฑ์ การจัดการโครงการและวิศวกรรม ที่สามารถ ยกระดับวิธีที่ทีมของคุณใช้ ChatGPT และเครื่องมือที่คล้ายกัน
คำสั่งสำหรับ ClickUp ChatGPT สำหรับการจัดการผลิตภัณฑ์
จมอยู่กับข้อมูลตลาด, ข้อเสนอแนะจากผู้ใช้, และรายการที่ต้องทำที่ไม่มีที่สิ้นสุด? ในฐานะผู้จัดการผลิตภัณฑ์, ความกดดันในการคิดค้นคุณสมบัติผลิตภัณฑ์ที่ยอดเยี่ยมอาจรู้สึกท่วมท้น. ปลดปล่อยตัวเองจากความวุ่นวายด้วยClickUp ChatGPT Prompts for Product Management Template.
ด้วยคำแนะนำที่ทรงพลังกว่า 130 ข้อสำหรับงานตั้งแต่ต้นจนจบ เทมเพลต ClickUp นี้จะช่วยให้คุณ:
- เข้าใจความต้องการและความปรารถนาของลูกค้าของคุณด้วยการนำเสนอตัวเลือกที่หลากหลายและรวดเร็ว ซึ่งสะท้อนถึงปัญหาที่ลูกค้าเผชิญและนำเสนอทางแก้ไขที่เกี่ยวข้อง
- ระดมความคิดกลยุทธ์นวัตกรรมโดยใช้ชุดคำสั่งที่คำนึงถึงปัจจัยต่างๆ เช่น การกำหนดราคาและประสบการณ์ของผู้ใช้
- สร้างแผนงานผลิตภัณฑ์และกลยุทธ์เพื่อดำเนินการพัฒนาในแต่ละเฟสหรือสปรินต์ให้เสร็จสมบูรณ์ตามกำหนดเวลา
ทุกคำแนะนำถูกออกแบบมาโดยคำนึงถึงแง่มุมทางเทคนิคของ LLMs และวิธีการประมวลผลข้อมูลที่เก็บไว้
คำสั่งสำหรับ ClickUp ChatGPT สำหรับการจัดการโครงการ
การจัดการโครงการสามารถกลายเป็นสถานการณ์ข้อมูลล้นเกินได้อย่างรวดเร็วเมื่อมีไอเดียมากมายจนล้นทะลัก ด้วยเทมเพลตคำสั่ง ClickUp ChatGPT สำหรับการจัดการโครงการ คุณสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและความสามารถในการจัดการของคุณได้ถึงสิบเท่า!
เทมเพลตที่ครอบคลุมนี้ช่วยแก้ไขปัญหาการจัดการผลิตภัณฑ์หลายประการโดยให้ 190+ คำแนะนำ ที่สามารถ:
- ระบุและลดความเสี่ยงในโครงการทุกประเภท พร้อมทั้งกำหนดแนวทางที่ดีที่สุดในการดำเนินงานให้ดำเนินไปอย่างราบรื่นภายในกรอบเวลาที่กำหนด
- สร้างแนวคิดการสื่อสารระหว่างสมาชิกในทีมเพื่อให้ทุกคนเข้าใจตรงกัน
- ดูวิธีการสร้างระบบสำหรับติดตามความคืบหน้าในโครงการใด ๆ (โดยใช้ข้อมูลนำเข้าที่ง่าย)
คำสั่งสำหรับ ClickUp ChatGPT สำหรับวิศวกรรม
คุณสามารถเข้าใจเพิ่มเติมเกี่ยวกับสิ่งที่วิศวกรผู้ให้คำแนะนำทำโดยการสำรวจเทมเพลตคำแนะนำ ClickUp ChatGPT สำหรับวิศวกรรม
แทนที่จะต้องสลับใช้เครื่องมือเขียนโค้ด AI หลายตัว วิศวกรด้านคำสั่ง (Prompt Engineers) สามารถใช้เทมเพลตนี้เพื่อเอาชนะความท้าทายด้านการสื่อสารและการดำเนินงานผ่าน คำสั่งมากกว่า 200 รายการ ที่แบ่งออกเป็น 12+ กรณีการใช้งาน รวมถึงการเขียนโค้ด AIรายงานข้อบกพร่อง การวิเคราะห์ข้อมูล ข้อกำหนดทางเทคนิค และการทบทวนงานแบบสปรินท์
คุณสามารถใช้ประโยชน์จากหัวข้อการเขียนเชิงเทคนิคเพื่อสร้างคู่มือผู้ใช้ที่มืออาชีพ ข้อเสนอ และรายงานการวิจัยได้
เทมเพลตนี้ไม่ได้เป็นเพียงแค่คำแนะนำเท่านั้น คุณจะได้รับ:
- มุมมองโครงการแบบกำหนดเองเพื่อแสดงโครงการของคุณในรูปแบบต่าง ๆ เช่น มุมมองบอร์ดหรือมุมมองแกนต์เพื่อการจัดระเบียบและการจัดการงานที่ดีที่สุด
- การติดตามเวลา, แท็ก, ความสัมพันธ์, และการประมาณเวลาสำหรับการดำเนินโครงการทางวิศวกรรมใด ๆ
สิ่งที่ดีที่สุดคือคุณสามารถสังเกตคำแนะนำของ ClickUp และพัฒนาความรู้ของคุณเกี่ยวกับวิธีการทำงานของคำแนะนำได้ตลอดเวลา ✌️
ยังมีอีก! ทำให้ชีวิตประจำวันของคุณง่ายขึ้นด้วย ClickUp Brain ผู้ช่วย AI สำหรับเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุด
ด้วยเครือข่ายประสาทเทียม AI ในตัวของ ClickUp ที่เรียกว่า ClickUp Brain คุณสามารถหรือทีมของคุณสามารถรักษาประสิทธิภาพในการทำงานหลากหลายประเภทได้มันเป็นผู้ช่วย AIแบบสร้างเนื้อหาที่สามารถช่วยในการสร้างเนื้อหา การคิดไอเดีย และการจัดการความรู้
ClickUp Brain ช่วยขจัดความจำเป็นในการคิดมากเกินไปเกี่ยวกับข้อความกระตุ้น มาพร้อมกับ ข้อความกระตุ้นเฉพาะอุตสาหกรรมมากกว่า 100 แบบ ที่ได้รับการวิจัยรองรับ เพื่อสนับสนุนบทบาทต่างๆ ในทีมโครงการ เพียงเปิดเครื่องมือ AI และเลือกข้อความกระตุ้นที่คุณชื่นชอบเพื่อสร้างไทม์ไลน์โครงการ รายงาน วาระการประชุม และอื่นๆ อีกมากมาย!
ดังนั้น ประหยัดเวลาในการเขียนอีเมลสรุปบันทึกการประชุมและเอกสารโครงการจดบันทึกการประชุมสด และแม้กระทั่งการสร้างบทความบล็อกและหน้าแลนดิ้งเพจที่สร้างสรรค์การผสานรวมของClickUpกับเครื่องมือการทำงานอื่นๆเป็นสิ่งที่มืออาชีพต้องการเพื่อทำงานให้เสร็จตรงเวลา!
นอกจากนี้ เครือข่ายประสาทของ ClickUp Brain ยังเป็นเครือข่ายประสาทแรกในโลกที่เชื่อมต่อทุกงาน กระบวนการ เอกสาร และการสื่อสารในเวิร์กโฟลว์ของคุณเข้าด้วยกัน ซึ่งทำให้เป็นฐานความรู้แบบโต้ตอบ ผู้ใช้สามารถดึงคำตอบด้วยการป้อนข้อมูลภาษาที่เรียบง่าย เช่น:
- เป้าหมายของงานนี้คืออะไร?
- เทอร์รี่ทำงานอะไรเมื่อสัปดาห์ที่แล้ว?
- กระบวนการแก้ไขของบริษัทเราทำงานอย่างไร?
- อะไรคือ SOPs สำหรับการประเมินคุณภาพ?
การเชี่ยวชาญการออกแบบคำสั่ง (Prompt Engineering) สามารถช่วยส่งเสริมอาชีพของคุณได้อย่างไร
การเป็นวิศวกรคำสั่งสามารถสร้างการพัฒนาที่น่าตื่นเต้นในอาชีพ AI ของคุณ เปิดโอกาสเพิ่มเติมในด้าน:
- การวิจัยและพัฒนา AI: ผู้เชี่ยวชาญด้านการวิจัยและพัฒนาที่มีทักษะการให้คำสั่งขั้นสูงสามารถปลดล็อกศักยภาพเต็มรูปแบบของระบบ AI ในหลากหลายด้าน เช่นการปรับปรุงกระบวนการทำงานให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นและการลดต้นทุนการวิจัยและการดำเนินงาน
- การวิเคราะห์ข้อมูล: นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้แบบจำลอง AI เชิงสร้างสรรค์สำหรับงานต่างๆ เช่น การสังเคราะห์ข้อมูลหรือการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ การออกแบบคำสั่งที่แข็งแกร่งช่วยให้พวกเขาสามารถปรับแต่งแบบจำลองเหล่านี้ให้เหมาะสมกับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจเฉพาะได้ ทำให้มั่นใจได้ว่าจะได้รับข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าและเกี่ยวข้อง
- การพัฒนาและการตลาดแชทบอท: แชทบอทและปัญญาประดิษฐ์เชิงสนทนาจะเจริญเติบโตได้ดีจากการตอบสนองที่มีความสอดคล้องกัน ผู้เชี่ยวชาญที่เข้าใจการออกแบบคำสั่ง (prompt engineering) สามารถช่วยสร้างเนื้อหาที่สอดคล้องกับแบรนด์และมีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญด้วยเครื่องมือ AI ซึ่งจะช่วยเพิ่มผลตอบแทนจากการลงทุนทางเทคโนโลยีให้สูงสุด
ประเด็นสำคัญ
การปฏิวัติ AI ได้มาถึงแล้ว และกุญแจสำคัญในการเพิ่มศักยภาพของมันอยู่ที่ความสามารถของคุณในการใช้ประโยชน์จากคำสั่ง (prompts) พร้อมที่จะเพิ่มทักษะของคุณในฐานะวิศวกรคำสั่ง (prompt engineer) หรือยัง? ไม่ต้องมองหาที่ไหนไกลไปกว่าคอร์สที่ยอดเยี่ยมที่เราได้หารือไว้ และ ClickUp แพลตฟอร์มที่ดีที่สุดสำหรับการเชี่ยวชาญการวิศวกรรมคำสั่งผ่านการฝึกฝน ?
ด้วยเทมเพลตที่ปรับแต่งได้ คำสั่ง ChatGPTเอกสารช่วยเหลือ และ AI สร้างสรรค์ในตัว ClickUp มอบวิธีหลากหลายในการยกระดับความรู้ด้าน AI ของคุณ!สมัครวันนี้และเริ่มใช้คำสั่งที่คลิกเดียวได้เลย!
คำถามที่พบบ่อย
1. ใช้เวลานานเท่าไรในการเรียนรู้การวิศวกรรมคำสั่ง?
การเชี่ยวชาญการออกแบบคำสั่งอาจใช้เวลาสองถึงสามเดือน อย่างไรก็ตาม ระยะเวลาอาจเปลี่ยนแปลงได้ตามความเร็วในการเรียนรู้และความมุ่งมั่นของคุณ
2. การวิศวกรรมคำสั่งมีอนาคตหรือไม่?
ด้วยความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และโมเดลภาษาขนาดใหญ่ การวิศวกรรมคำสั่ง (Prompt Engineering) ได้กลายเป็นทักษะที่สำคัญอย่างยิ่ง ความต้องการผู้เชี่ยวชาญด้านการวิศวกรรมคำสั่งสำหรับ ChatGPT ได้เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในช่วงห้าปีที่ผ่านมา — วิศวกรคำสั่งที่มีความรู้ความเข้าใจใน AIอย่างลึกซึ้งและมีประสบการณ์ตรงสามารถได้รับเงินเดือนประจำปีสูงถึง $330,000+
3. การออกแบบคำสั่งสำหรับระบบตอบกลับอัตโนมัติเรียนรู้ได้ง่ายหรือไม่?
การมีความเชี่ยวชาญในสาขานี้เป็นกระบวนการที่ค่อยเป็นค่อยไป คุณจะไม่พบสถาบันที่สอนเฉพาะทางด้านการวิศวกรรมคำสั่งในทุกที่ ผู้สมัครต้องเลือกเรียนหลักสูตรที่เหมาะสมและพัฒนาทักษะผ่านการเรียนรู้ทั้งภาคทฤษฎีและภาคปฏิบัติ