วิศวกรรมพรอมต์ AI: สร้างผลลัพธ์ที่ดีขึ้นจาก ChatGPT และเครื่องมือ AI อื่นๆ

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมต่างๆ ทั่วโลกอย่างรวดเร็ว และโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เช่น ChatGPT, Bard และอื่นๆ เป็นผู้นำในการปฏิวัติครั้งนี้ อย่างไรก็ตาม คุณภาพของผลลัพธ์จากเครื่องมือ AI เหล่านี้ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่คุณให้เป็นอย่างมาก นี่คือจุดที่ วิศวกรรมพรอมต์ AI เข้ามามีบทบาท คู่มือฉบับสมบูรณ์นี้จะช่วยให้คุณมีความรู้และเทคนิคในการสร้างพรอมต์ที่มีประสิทธิภาพซึ่งปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของเครื่องมือ AI ที่ทรงพลังเหล่านี้

วิศวกรรมพรอมต์ AI คืออะไร?

วิศวกรรมพรอมต์ AI คือศิลปะและวิทยาศาสตร์ของการออกแบบพรอมต์ (หรือคำแนะนำ) ที่มีประสิทธิภาพสำหรับโมเดล AI เพื่อสร้างผลลัพธ์ที่ต้องการ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการทำความเข้าใจว่าโมเดลเหล่านี้ตีความภาษาอย่างไร และการสร้างพรอมต์ที่ชัดเจน เฉพาะเจาะจง และเกี่ยวข้องกับบริบท คิดว่ามันเป็นการสื่อสารอย่างมีประสิทธิภาพกับผู้ช่วยที่มีความฉลาดสูง แต่บางครั้งก็ตรงไปตรงมา

แทนที่จะถามง่ายๆ ว่า "เขียนบทกวี" วิศวกรรมพรอมต์จะสอนวิธีชี้นำ AI โดยให้บริบท ความชอบสไตล์ ข้อจำกัดด้านความยาว และแม้แต่ตัวอย่าง ยิ่งพรอมต์ดีขึ้น ผลลัพธ์ก็จะยิ่งดีขึ้น

ทำไมวิศวกรรมพรอมต์จึงมีความสำคัญ?

วิศวกรรมพรอมต์มีความสำคัญด้วยเหตุผลหลายประการ:

• ปรับปรุงคุณภาพของผลลัพธ์: พรอมต์ที่สร้างขึ้นอย่างดีนำไปสู่ผลลัพธ์ที่แม่นยำ เกี่ยวข้อง และมีประโยชน์มากขึ้น
• การควบคุมที่เพิ่มขึ้น: วิศวกรรมพรอมต์ช่วยให้คุณนำโมเดล AI ไปในทิศทางที่ต้องการ ควบคุมน้ำเสียง สไตล์ และเนื้อหาของข้อความที่สร้างขึ้น
• ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น: ด้วยการได้ผลลัพธ์ที่ต้องการเร็วขึ้น คุณจะประหยัดเวลาและทรัพยากร
• ปลดล็อกศักยภาพที่ซ่อนอยู่: วิศวกรรมพรอมต์สามารถเปิดเผยความสามารถของโมเดล AI ที่คุณอาจไม่เคยรู้ว่ามีอยู่
• ลดอคติ: การออกแบบพรอมต์ที่รอบคอบสามารถช่วยลดอคติที่มีอยู่ในข้อมูลการฝึกอบรมของโมเดล AI

หลักการสำคัญของวิศวกรรมพรอมต์ที่มีประสิทธิภาพ

แม้ว่าจะไม่มีแนวทางเดียวที่เหมาะกับทุกคน แต่ต่อไปนี้คือหลักการสำคัญบางประการที่จะนำทางการดำเนินการด้านวิศวกรรมพรอมต์ของคุณ:

1. ชัดเจนและเฉพาะเจาะจง

ความคลุมเครือเป็นศัตรูของพรอมต์ที่ดี คำแนะนำที่คลุมเครือหรือทั่วไปอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่สามารถคาดเดาได้และมักจะไม่น่าพอใจ แต่ให้มุ่งมั่นเพื่อความชัดเจนและความเฉพาะเจาะจงในพรอมต์ของคุณ ยิ่งคุณให้รายละเอียดมากเท่าไหร่ โมเดล AI ก็จะยิ่งเข้าใจความต้องการของคุณได้ดีขึ้นเท่านั้น

ตัวอย่าง:

พรอมต์ที่ไม่ดี: "เขียนเรื่องราว" พรอมต์ที่ดี: "เขียนเรื่องสั้นเกี่ยวกับหญิงสาวในโตเกียวที่ค้นพบข้อความที่ซ่อนอยู่ในหนังสือเก่า และเริ่มต้นการผจญภัยเพื่อค้นหาขุมทรัพย์ที่หายไป เรื่องราวควรน่าสงสัยและมีจุดจบที่หักมุมอย่างน่าประหลาดใจ"

2. ให้บริบท

การให้บริบทแก่โมเดล AI เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการสร้างผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องและมีความหมาย อธิบายภูมิหลัง วัตถุประสงค์ และกลุ่มเป้าหมายของคำขอของคุณ สิ่งนี้ช่วยให้ AI เข้าใจภาพรวมที่ใหญ่ขึ้นและปรับแต่งการตอบสนองตามนั้น

ตัวอย่าง:

พรอมต์ที่ไม่ดี: "สรุปบทความนี้" พรอมต์ที่ดี: "สรุปบทความวิชาการนี้เกี่ยวกับผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศต่อการผลิตกาแฟในโคลอมเบีย บทสรุปควรสั้นกระชับและเหมาะสมสำหรับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมกาแฟ"

3. ระบุรูปแบบที่ต้องการ

ระบุรูปแบบที่ต้องการของผลลัพธ์อย่างชัดเจน คุณต้องการรายการหัวข้อย่อย ย่อหน้า ตาราง หรืออย่างอื่นหรือไม่ การระบุรูปแบบจะช่วยให้โมเดล AI จัดโครงสร้างการตอบสนองได้อย่างเหมาะสม

ตัวอย่าง:

พรอมต์ที่ไม่ดี: "เปรียบเทียบและเปรียบต่างระบบเศรษฐกิจของจีนและสหรัฐอเมริกา" พรอมต์ที่ดี: "เปรียบเทียบและเปรียบต่างระบบเศรษฐกิจของจีนและสหรัฐอเมริกา นำเสนอคำตอบของคุณในตารางที่มีคอลัมน์ต่อไปนี้: คุณสมบัติหลัก, จีน, สหรัฐอเมริกา"

4. กำหนดน้ำเสียงและสไตล์

น้ำเสียงและสไตล์ของข้อความที่สร้างขึ้นสามารถส่งผลกระทบอย่างมากต่อประสิทธิภาพ Do you want a formal, informal, humorous, or serious tone? การระบุน้ำเสียงที่ต้องการจะช่วยให้โมเดล AI ปรับภาษาให้สอดคล้องกับข้อความที่คุณต้องการสื่อ

ตัวอย่าง:

พรอมต์ที่ไม่ดี: "เขียนคำอธิบายผลิตภัณฑ์สำหรับโทรศัพท์มือถือใหม่ของเรา" พรอมต์ที่ดี: "เขียนคำอธิบายผลิตภัณฑ์ที่โน้มน้าวใจสำหรับโทรศัพท์มือถือใหม่ของเรา โดยเน้นคุณสมบัติและประโยชน์หลัก น้ำเสียงควรมีความกระตือรือร้นและน่าดึงดูด โดยกำหนดเป้าหมายไปที่คนหนุ่มสาวที่สนใจเทคโนโลยีและโซเชียลมีเดีย"

5. ใช้ตัวอย่าง

การให้ตัวอย่างของผลลัพธ์ที่ต้องการอาจเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการชี้นำโมเดล AI ตัวอย่างช่วยให้ AI เข้าใจความคาดหวังของคุณและจำลองสไตล์และเนื้อหาที่ต้องการ

ตัวอย่าง:

พรอมต์ที่ไม่ดี: "เขียนสโลแกนสำหรับร้านกาแฟใหม่ของเรา" พรอมต์ที่ดี: "เขียนสโลแกนสำหรับร้านกาแฟใหม่ของเรา คล้ายกับตัวอย่างเหล่านี้: 'ส่วนที่ดีที่สุดของการตื่นนอน', 'คิดต่าง', 'แค่ทำมัน' สโลแกนควรสั้น กระชับ และสะท้อนถึงคุณภาพของกาแฟของเรา"

6. ทำซ้ำและปรับปรุง

วิศวกรรมพรอมต์เป็นกระบวนการทำซ้ำ อย่าคาดหวังว่าจะได้ผลลัพธ์ที่สมบูรณ์แบบในการลองครั้งแรกของคุณ ทดลองกับพรอมต์ต่างๆ วิเคราะห์ผลลัพธ์ และปรับปรุงแนวทางของคุณตามผลลัพธ์ ยิ่งคุณฝึกฝนมากเท่าไหร่ คุณก็จะยิ่งเก่งในการสร้างพรอมต์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นเท่านั้น

7. พิจารณาการแจ้งเตือนแบบ Chain-of-Thought

สำหรับงานที่ซับซ้อน ให้แบ่งปัญหาออกเป็นขั้นตอนที่เล็กลงและจัดการได้ง่ายขึ้น ใช้พรอมต์ที่ชี้นำโมเดล AI ให้คิดทีละขั้นตอน โดยอธิบายเหตุผลของมันไปพร้อมกัน เทคนิคนี้เรียกว่าการแจ้งเตือนแบบ chain-of-thought สามารถปรับปรุงความแม่นยำและความสอดคล้องของผลลัพธ์ได้อย่างมาก

ตัวอย่าง:

พรอมต์ที่ไม่ดี: "แก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์นี้: 23 + 45 * 2 - 10 / 5" พรอมต์ที่ดี: "มาแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์นี้ทีละขั้นตอนกันก่อน คำนวณ 45 * 2 จากนั้นคำนวณ 10 / 5 จากนั้นบวก 23 เข้ากับผลลัพธ์ของ 45 * 2 สุดท้าย ลบผลลัพธ์ของ 10 / 5 ออกจากผลลัพธ์ก่อนหน้า คำตอบสุดท้ายคืออะไร"

เทคนิควิศวกรรมพรอมต์ขั้นสูง

เมื่อคุณเชี่ยวชาญหลักการพื้นฐานแล้ว คุณสามารถสำรวจเทคนิคขั้นสูงเพิ่มเติมเพื่อพัฒนาทักษะด้านวิศวกรรมพรอมต์ของคุณ:

1. การเรียนรู้แบบ Few-Shot

การเรียนรู้แบบ Few-Shot เกี่ยวข้องกับการให้ตัวอย่างความสัมพันธ์อินพุต-เอาต์พุตที่ต้องการจำนวนเล็กน้อยแก่โมเดล AI สิ่งนี้ช่วยให้โมเดลเรียนรู้รูปแบบและสรุปไปยังอินพุตใหม่ที่ไม่เคยเห็นมาก่อน

2. การเรียนรู้แบบ Zero-Shot

การเรียนรู้แบบ Zero-Shot มีเป้าหมายเพื่อสร้างเอาต์พุตโดยไม่ต้องให้ตัวอย่างที่ชัดเจนใดๆ สิ่งนี้ต้องการให้โมเดล AI อาศัยความรู้และความเข้าใจที่มีอยู่เกี่ยวกับโลก

3. การเชื่อมโยงพรอมต์

การเชื่อมโยงพรอมต์เกี่ยวข้องกับการใช้เอาต์พุตของพรอมต์หนึ่งเป็นอินพุตสำหรับอีกพรอมต์หนึ่ง สิ่งนี้ช่วยให้คุณสร้างเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนและสร้างเอาต์พุตที่มีหลายแง่มุม

4. การรวมกลุ่มพรอมต์

การรวมกลุ่มพรอมต์เกี่ยวข้องกับการใช้พรอมต์หลายรายการเพื่อสร้างเอาต์พุตหลายรายการ แล้วรวมเข้าด้วยกันเพื่อสร้างเอาต์พุตสุดท้าย สิ่งนี้สามารถช่วยปรับปรุงความแข็งแกร่งและความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์

วิศวกรรมพรอมต์สำหรับเครื่องมือ AI ที่แตกต่างกัน

แม้ว่าหลักการสำคัญของวิศวกรรมพรอมต์จะใช้ได้กับเครื่องมือ AI ส่วนใหญ่ แต่ก็มีรายละเอียดปลีกย่อยบางประการที่ต้องพิจารณาขึ้นอยู่กับแพลตฟอร์มที่คุณใช้:

ChatGPT

ChatGPT เป็นโมเดลภาษาอเนกประสงค์ที่สามารถใช้สำหรับงานที่หลากหลาย รวมถึงการเขียน การแปล การสรุป และการตอบคำถาม เมื่อแจ้ง ChatGPT ให้เน้นที่ความชัดเจน บริบท และรูปแบบที่ต้องการ ทดลองกับน้ำเสียงและสไตล์ต่างๆ เพื่อค้นหาสิ่งที่เหมาะสมที่สุดสำหรับความต้องการของคุณ ChatGPT จำรอบก่อนหน้าในการสนทนาได้ ดังนั้นคุณจึงสามารถสร้างจากพรอมต์ก่อนหน้าเพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ได้

Bard

Bard เป็นอีกหนึ่งโมเดลภาษาที่ทรงพลังที่โดดเด่นในงานสร้างสรรค์ เช่น การเขียนบทกวี การสร้างโค้ด และการระดมความคิด เมื่อแจ้ง Bard ให้ส่งเสริมความคิดสร้างสรรค์และการทดลอง ให้ข้อจำกัดและแนวทางที่ชัดเจนเพื่อนำโมเดลไปในทิศทางที่ต้องการ Bard เหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานปลายเปิดที่คุณต้องการสำรวจความเป็นไปได้ต่างๆ

โมเดลสร้างภาพ (เช่น DALL-E 2, Midjourney, Stable Diffusion)

วิศวกรรมพรอมต์สำหรับโมเดลสร้างภาพเกี่ยวข้องกับการอธิบายภาพที่ต้องการโดยละเอียด ใช้ภาษาที่สื่อความหมายเพื่อระบุหัวเรื่อง การตั้งค่า สไตล์ และอารมณ์ของภาพ ทดลองกับคำหลักและวลีต่างๆ เพื่อดูว่าส่งผลต่อผลลัพธ์อย่างไร พิจารณาใช้พรอมต์เชิงลบเพื่อยกเว้นองค์ประกอบที่ไม่ต้องการออกจากภาพ

ตัวอย่าง:

พรอมต์: "ภาพถ่ายที่สมจริงของตลาดที่คึกคักในมาร์ราเกช ประเทศโมร็อกโก ในช่วงพระอาทิตย์ตกดิน ฉากนี้เต็มไปด้วยสีสันที่สดใส เครื่องเทศที่แปลกใหม่ และผู้คนที่กำลังต่อรองราคาสินค้า สไตล์ควรคล้ายกับภาพถ่ายของ National Geographic"

ข้อพิจารณาด้านจริยธรรมในวิศวกรรมพรอมต์

เมื่อ AI เข้ามามีบทบาทในชีวิตของเรามากขึ้น การพิจารณาผลกระทบทางจริยธรรมของวิศวกรรมพรอมต์จึงเป็นสิ่งสำคัญ พึงระลึกถึงศักยภาพของอคติ ข้อมูลที่ผิดพลาด และการใช้งานในทางที่ผิด มุ่งมั่นที่จะสร้างพรอมต์ที่ยุติธรรม แม่นยำ และมีความรับผิดชอบ

• หลีกเลี่ยงพรอมต์ที่มีอคติ: ระวังอย่าสร้างพรอมต์ที่ทำให้เกิดแบบแผนตายตัวหรือเลือกปฏิบัติกับกลุ่มใดกลุ่มหนึ่ง
• ส่งเสริมความโปร่งใส: เมื่อใช้เนื้อหาที่สร้างโดย AI ให้มีความโปร่งใสเกี่ยวกับที่มาและข้อจำกัด
• ป้องกันข้อมูลที่ผิดพลาด: หลีกเลี่ยงการใช้ AI เพื่อสร้างข้อมูลที่เป็นเท็จหรือทำให้เข้าใจผิด
• เคารพกฎหมายลิขสิทธิ์: พึงระลึกถึงกฎหมายลิขสิทธิ์เมื่อใช้ AI เพื่อสร้างเนื้อหาสร้างสรรค์

ตัวอย่างวิศวกรรมพรอมต์ในอุตสาหกรรมต่างๆ

วิศวกรรมพรอมต์สามารถนำไปใช้ได้ในหลากหลายอุตสาหกรรมและภาคส่วน ต่อไปนี้คือตัวอย่างวิธีการใช้งานในบริบทที่แตกต่างกัน:

การตลาด

งาน: สร้างสำเนาการตลาดสำหรับผลิตภัณฑ์ใหม่

พรอมต์: "เขียนสำเนาการตลาดสามเวอร์ชันที่แตกต่างกันสำหรับผลิตภัณฑ์ดูแลผิวออร์แกนิกไลน์ใหม่ของเรา แต่ละเวอร์ชันควรกำหนดเป้าหมายไปยังผู้ชมที่แตกต่างกัน: กลุ่มมิลเลนเนียลที่สนใจความยั่งยืน กลุ่มผู้บริโภค Gen Z ที่เน้นความสามารถในการจ่าย และกลุ่มเบบี้บูมเมอร์ที่กังวลเรื่องริ้วรอย ไฮไลท์ประโยชน์หลักของผลิตภัณฑ์และใช้ภาษาที่โน้มน้าวใจเพื่อส่งเสริมการซื้อ"

การศึกษา

งาน: สร้างแผนการสอนสำหรับชั้นเรียนประวัติศาสตร์

พรอมต์: "สร้างแผนการสอนสำหรับชั้นเรียนประวัติศาสตร์ 90 นาทีเกี่ยวกับ French Revolution แผนการสอนควรรวมถึงวัตถุประสงค์การเรียนรู้ กิจกรรม คำถามอภิปราย และวิธีการประเมิน กลุ่มเป้าหมายคือนักเรียนมัธยมปลายที่มีความรู้พื้นฐานจำกัดเกี่ยวกับหัวข้อนี้ รวมแหล่งข้อมูลปฐมภูมิและทุติยภูมิสำหรับนักเรียนในการวิเคราะห์"

บริการลูกค้า

งาน: สร้างการตอบกลับข้อซักถามของลูกค้า

พรอมต์: "คุณเป็นตัวแทนฝ่ายบริการลูกค้าของบริษัทอีคอมเมิร์ซระดับโลก ตอบกลับข้อซักถามของลูกค้าต่อไปนี้ด้วยท่าทีสุภาพและเป็นประโยชน์: 'คำสั่งซื้อของฉันยังไม่มาถึง ฉันควรทำอย่างไร' ให้คำแนะนำที่ชัดเจนเกี่ยวกับวิธีการที่ลูกค้าสามารถติดตามคำสั่งซื้อและติดต่อฝ่ายสนับสนุนลูกค้าได้หากจำเป็น"

การดูแลสุขภาพ

งาน: สรุปงานวิจัยทางการแพทย์

พรอมต์: "สรุปงานวิจัยนี้เกี่ยวกับประสิทธิภาพของยาใหม่สำหรับการรักษาโรคอัลไซเมอร์ บทสรุปควรสั้นกระชับและเหมาะสมสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านการดูแลสุขภาพ ไฮไลท์ผลการวิจัย ข้อจำกัด และผลกระทบที่สำคัญของการศึกษา"

กฎหมาย

งาน: ร่างเอกสารทางกฎหมาย

พรอมต์: "ร่างข้อตกลงไม่เปิดเผยข้อมูล (NDA) อย่างง่ายระหว่างสองบริษัท NDA ควรถนอมรักษาข้อมูลที่เป็นความลับที่แบ่งปันระหว่างการเจรจาทางธุรกิจ รวมถึงข้อกำหนดเกี่ยวกับการจำกัดความของข้อมูลที่เป็นความลับ ภาระผูกพันของฝ่ายที่ได้รับ และระยะเวลาของข้อตกลง"

อนาคตของวิศวกรรมพรอมต์

เมื่อ AI พัฒนาขึ้นอย่างต่อเนื่อง วิศวกรรมพรอมต์จะกลายเป็นทักษะที่สำคัญมากขึ้น โมเดล AI ในอนาคตมีแนวโน้มที่จะมีความซับซ้อนมากขึ้นและสามารถเข้าใจพรอมต์ที่ซับซ้อนมากขึ้นได้ อย่างไรก็ตาม ความต้องการพรอมต์ที่ชัดเจน เฉพาะเจาะจง และเกี่ยวข้องกับบริบทจะยังคงมีความจำเป็น เราสามารถคาดหวังว่าจะได้เห็นเทคนิควิศวกรรมพรอมต์ขั้นสูงมากขึ้น เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพพรอมต์โดยอัตโนมัติและการเขียนโปรแกรมแบบพรอมต์

นอกจากนี้ บทบาทของวิศวกรรมพรอมต์มีแนวโน้มที่จะขยายออกไปนอกเหนือจากโมเดล AI ที่ใช้ข้อความ เราสามารถคาดการณ์ถึงการพัฒนาเทคนิควิศวกรรมพรอมต์สำหรับ AI ประเภทอื่นๆ เช่น หุ่นยนต์ คอมพิวเตอร์วิทัศน์ และการประมวลผลเสียง

บทสรุป

วิศวกรรมพรอมต์ AI เป็นทักษะที่สำคัญสำหรับทุกคนที่ต้องการควบคุมพลังของเครื่องมือ AI เช่น ChatGPT และ Bard ด้วยการเรียนรู้หลักการและเทคนิคที่ระบุไว้ในคู่มือนี้ คุณสามารถปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของโมเดลที่ทรงพลังเหล่านี้และสร้างผลลัพธ์คุณภาพสูงที่ตรงตามความต้องการเฉพาะของคุณ อย่าลืมที่จะชัดเจน เฉพาะเจาะจง และเกี่ยวข้องกับบริบทในพรอมต์ของคุณ และอย่ากลัวที่จะทดลองและทำซ้ำ ด้วยการฝึกฝนและความทุ่มเท คุณสามารถเป็นวิศวกรพรอมต์ AI ที่มีประสิทธิภาพและใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อบรรลุเป้าหมายของคุณ

การเดินทางของการเรียนรู้วิศวกรรมพรอมต์ AI เป็นกระบวนการต่อเนื่อง ติดตามข่าวสารล่าสุดเกี่ยวกับความก้าวหน้าล่าสุดใน AI และปรับปรุงทักษะของคุณอย่างต่อเนื่อง อนาคตของ AI สดใส และวิศวกรรมพรอมต์จะมีบทบาทสำคัญในการสร้างอนาคตนั้น

แหล่งข้อมูลการเรียนรู้เพิ่มเติม:

• หลักสูตรออนไลน์เกี่ยวกับวิศวกรรมพรอมต์
• เอกสารงานวิจัยเกี่ยวกับ LLM และการเพิ่มประสิทธิภาพพรอมต์
• ฟอรัมและการสนทนาของชุมชน AI