AI ရှိ Prompt Engineering ဆိုတာ ဘာလဲ၊ ဘာကြောင့် အရေးကြီးတာလဲ။

ChatGPT နှင့် DALL-E 2 ကဲ့သို့သော ကိရိယာများ (စာသားမှစာသား သို့မဟုတ် စာသားမှပုံရိပ် AI ကိရိယာများ) သည် ယနေ့ခေတ်တွင် ဒေါသတကြီးဖြစ်နေသည်။ သို့သော် ၎င်းတို့ကို ထိထိရောက်ရောက် လုပ်ဆောင်နိုင်ရန် သင်အလိုရှိသော ရလဒ်များရရှိရန် မှန်ကန်သောမေးခွန်းများ မေးရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဤကိရိယာများကို မည်ကဲ့သို့ပြောရမည်ကို သင်ယူခြင်းသည် လုပ်ငန်းနယ်ပယ်အသီးသီးတွင် ပိုမိုပေါင်းစပ်လာခြင်းကြောင့်သာ ပို၍အရေးကြီးပါသည်။

AI တွင် Prompt Engineering ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။

AI prompt engineering သည် AI tool ဖြင့် အလိုရှိသော output ကိုရရှိရန် ထိရောက်သောနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ နှိုးဆော်ချက်များသည် ဖော်ပြချက်များ၊ ကုဒ်တုံးများနှင့် စကားလုံးစာတန်းများကဲ့သို့သော ပုံစံအမျိုးမျိုးဖြင့် လာပါသည်။ ဤနည်းလမ်းကို AI မော်ဒယ်များမှ တုံ့ပြန်မှုများကို ထုတ်ယူရန် ရည်ရွယ်ချက်ဖြင့် လူများက အကြံပြုချက်များကို အသုံးပြု၍ တီထွင်ခဲ့ခြင်းဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ပေးထားသော အလုပ်တစ်ခုအတွက် သင့်လျော်သော ရလဒ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန် မော်ဒယ်ကို သင်ကြားခြင်းအတွက် အစမှတ်အဖြစ် ဆောင်ရွက်ပါသည်။

စိတ်ဝင်စားစရာမှာ၊ ဤအချက်များသည် လူတစ်ဦးအပေါ်တွင် ၎င်းတို့အလိုရှိသည့်အတိုင်း လုပ်ဆောင်သည် - အက်ဆေးဖန်တီးရန် လှုံ့ဆော်ပေးခြင်း - အလားတူပင် AI အပလီကေးရှင်းသည် ၎င်း၏ရည်ရွယ်ချက်အတွက် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်သော အလုပ်ကိုထုတ်လုပ်ရန် ဤအချက်များကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤနည်းအားဖြင့်၊ အမြန်အင်ဂျင်နီယာသည် AI ကိရိယာများကို အသုံးချခြင်းအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော နည်းဗျူဟာတစ်ခု ဖြစ်လာခဲ့သည်။

အမှန်တကယ် အတည်ပြုချက်နှင့် ပတ်သက်လာလျှင် စာသားသည် လောလောဆယ်တွင် လူသားနှင့် AI တို့ကြား ဆက်သွယ်မှု၏ အဓိကနည်းလမ်းဖြစ်သည်။ စာသား commands များကိုအသုံးပြုခြင်းသည် သင့်အား လုပ်ဆောင်ရမည့်ပုံစံကို ပြောပြနိုင်စေပါသည်။ DALLE-E 2 နှင့် Stable Diffusion ကဲ့သို့သော ထိပ်တန်း AI မော်ဒယ်လ်များသည် ၎င်းတို့၏ ပင်မအချက်ပြမှုအဖြစ် လုပ်ဆောင်သည့် လိုချင်သော output ကို ဖော်ပြရန် လိုအပ်သည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ ChatGPT အသစ်ကဲ့သို့ ဘာသာစကားမော်ဒယ်များသည် ရိုးရှင်းသောမေးမြန်းမှုမှ အချက်ပြမှုတစ်လျှောက်တွင် အမျိုးမျိုးသောအချက်များဖြင့် သက်သေပြထားသော ရှုပ်ထွေးသည့်အရာတစ်ခုအထိ မည်သည့်အရာကိုမဆို အသုံးပြုနိုင်သည်။ အချို့ကိစ္စများတွင်၊ ထည့်သွင်းမှု၏တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအနေဖြင့် သင်သည် CSV ဖိုင်ကိုပင် ဒေတာအကြမ်းဖြင့် အသုံးပြုနိုင်သည်။

AI prompt engineering ၏ လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံးတွင် prompts (input data) ကို ဒီဇိုင်းထုတ်ခြင်းနှင့် ဖန်တီးခြင်းတို့ ပါဝင်သောကြောင့် AI မော်ဒယ်များသည် တိကျသောအလုပ်များကို မည်ကဲ့သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို လေ့လာရန် ၎င်းတို့အား လေ့ကျင့်ပေးနိုင်ပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် AI မှ နားလည်နိုင်စေရန်အတွက် သင့်လျော်သောဒေတာအမျိုးအစားနှင့် ဖော်မတ်ချခြင်းကို သင်ရွေးချယ်ရပါမည်။ ထိရောက်သော AI အချက်ပြအင်ဂျင်နီယာသည် AI မော်ဒယ်ကို တိကျစွာ ခန့်မှန်းချက်များနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်စေမည့် အရည်အသွေးမြင့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ဦးတည်စေသည်။

ပုံ- cohere.ai

AI Prompt Engineering ထွန်းကားလာခြင်း

AI prompt engineering တွင် ထိပ်တန်းတိုးတက်မှုများစွာကို GPT-2 နှင့် GPT-3 ကဲ့သို့သော ဘာသာစကားပုံစံများဖြင့် ပြုလုပ်ခဲ့သည်။ 2021 ခုနှစ်တွင်၊ သဘာဝဘာသာစကားဖြင့်လုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) datasets များဖြင့် multitasking prompt engineering ကို နိဒါန်းပေးခြင်းဖြင့် ဆန်းသစ်သောအလုပ်များသည် အထင်ကြီးလောက်သောရလဒ်များ ထွက်ပေါ်လာခဲ့သည်။ ကျိုးကြောင်းဆီလျော်သော တွေးခေါ်မှုဖြစ်စဉ်ကို တိကျစွာဖော်ပြနိုင်သည့် ဘာသာစကားပုံစံများဖြင့် သန့်စင်ထားသော၊ “တစ်ဆင့်ပြီးတစ်ဆင့် တွေးကြည့်ရအောင်” ကဲ့သို့သော လမ်းညွှန်ချက်များတွင် ထည့်သွင်းသည့်အခါ သုည-ရိုက်ချက်ဖြင့် သင်ကြားမှုကို အသုံးချခဲ့သည်။ ၎င်းသည် အဆင့်ပေါင်းများစွာ ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ခြင်းဆိုင်ရာ ကြိုးပမ်းမှုများ၏ အောင်မြင်မှုနှုန်းကို ပိုမိုအားကောင်းစေသည်။ အသေးစားနှင့် အကြီးစားစကေး နှစ်ခုစလုံးတွင် ပိုမိုလွယ်ကူစွာ ဝင်ရောက်နိုင်မှုကို ကျယ်ပြန့်သော open source မှတ်စုစာအုပ်များနှင့် အသိုင်းအဝိုင်းမှ တွန်းအားပေးထားသော ရုပ်ပုံပေါင်းစပ်မှုဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းများမှ ဖြစ်နိုင်သည်။

စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ DALL-E၊ Stable Diffusion နှင့် Midjourney တို့သည် စာသားမှပုံတစ်ပုံသို့ လှုံ့ဆော်ပေးခြင်းဖြင့် ဖြစ်နိုင်ခြေကမ္ဘာကို ဖွင့်ပေးသောအခါတွင် ပိုမိုကြီးမားသော တိုးတက်မှုအချို့ ရောက်ရှိလာပါသည်။ ဒီနည်းပညာက လူတွေကို သူတို့ရဲ့ အတွေးအမြင်တွေကို သူတို့ရဲ့ စကားလုံးတွေကို ထည့်သွင်းရုံနဲ့ အသက်ဝင်စေတယ်။

မကြာသေးမီက၊ ChatGPT သည် အများသူငှာ ဖွင့်လှစ်ခဲ့ပြီး ကမ္ဘာကြီးကို မုန်တိုင်းဖြင့် သိမ်းပိုက်ခဲ့သည်။ ChatGPT သည် ယနေ့အထိ ကျွန်ုပ်တို့မြင်တွေ့ခဲ့ရသည့် အထင်ကြီးစရာအကောင်းဆုံး AI ဘာသာစကားပုံစံဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် သင်ပံ့ပိုးပေးသည့် ထည့်သွင်းမှုအပေါ်အခြေခံ၍ စာသားကိုဖန်တီးရန် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနည်းစနစ်များအပေါ် မူတည်သည်။ ကိရိယာသည် ကျယ်ပြန့်သော စာသားအချက်အလတ်များကို လူသားကဲ့သို့ တုံ့ပြန်မှုများကို ဖန်တီးနိုင်စေသည့် ကြီးမားသော စာသားဒေတာစုဆောင်းမှုအပေါ် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသည်။

AI Prompt Engineering အတွက် အကောင်းဆုံး အလေ့အကျင့်များ

AI အချက်ပြအင်ဂျင်နီယာကို တိကျပြီး ထိရောက်သောရလဒ်များရရှိစေရန် အမှန်တကယ်ကူညီပေးနိုင်သည့် အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်အချို့ရှိပါသည်။

လမ်းညွှန်ချက်တစ်ခုတွင် ညွှန်ကြားချက်များ၊ မေးခွန်းများ၊ ထည့်သွင်းဒေတာ၊ ဥပမာများ၊ အချက်အလက်များနှင့် အခြားအရာများ ပါဝင်နိုင်သည်ကို နားလည်ရန် ပထမအဆင့်ဖြစ်သည်။ သော့ချက်မှာ အကောင်းဆုံးရလဒ်ရရှိရန် ဤမတူညီသောဒြပ်စင်များအားလုံးကို ပေါင်းစပ်ရန်ဖြစ်သည်။

AI အချက်ပြမှုကို အင်ဂျင်နီယာလုပ်သောအခါ၊ သင်သည် ဤအဆင့်များကို လိုက်နာသင့်သည်-

• ရှင်းရှင်းလင်းလင်း နှင့် တိကျသော အချက်ကို ထည့်သွင်းပါ- AI prompt engineering ၏ အရေးအကြီးဆုံး ရှုထောင့်များထဲမှ တစ်ခုသည် AI model အတွက် ကောင်းစွာသတ်မှတ်ထားသော prompt ကို ပေးဆောင်ရန်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် သင်တောင်းဆိုနေသည့်အရာကို မော်ဒယ်နားလည်ကြောင်း သေချာစေမည်ဖြစ်သည်။
• တိုတောင်းသောဘာသာစကားကို သုံးပါ- တိုတိုတုတ်တုတ်နဲ့ အချက်ကျကျ ချက်ခြင်းမှာ တတ်နိုင်သမျှ တိုတိုတုတ်တုတ် အမြဲရှိနေသင့်တယ်။
• တတ်နိုင်သမျှ အကြောင်းအရာကို ပေးပါ။ AI မော်ဒယ်များသည် တစ်ခါတစ်ရံတွင် အကြောင်းအရာနှင့် ရုန်းကန်ရနိုင်ပြီး၊ ထို့ကြောင့် သင်ထည့်သွင်းမှုတွင် တတ်နိုင်သမျှ တိကျသောအကြောင်းအရာအချက်အလက်များကို ထည့်သွင်းသင့်ပါသည်။
• မှန်ကန်သောသဒ္ဒါကို သေချာစစ်ဆေးပါ- သင်၏ AI အချက်ပြမှုတွင် သဒ္ဒါအမှားများကို သင်မလိုချင်ပါ၊ ထို့ကြောင့် အရာအားလုံးသည် စာလုံးပေါင်းမှန်ကန်ကြောင်း အမြဲစစ်ဆေးပါ။
• အမျိုးမျိုးသော output ကိုစမ်းသပ်ပါ ဤမော်ဒယ်များက ထုတ်ပေးနိုင်သည့် ပမာဏကို အကန့်အသတ်မရှိ၊ ထို့ကြောင့် အကောင်းဆုံးကို ရှာမတွေ့မချင်း အများအပြားကို စမ်းသပ်သင့်သည်။
• ဖြစ်နိုင်လျှင် မော်ဒယ်ကို ချိန်ညှိပါ- ChatGPT ကဲ့သို့သော အချို့သော AI မော်ဒယ်များသည် သင့်ကိုယ်ပိုင်ဒေတာဖြင့် ကောင်းမွန်စွာချိန်ညှိနိုင်သည်။ ၎င်းသည် သီးခြားအသုံးပြုမှုလိုအပ်ချက်များအတွက် အထူးအသုံးဝင်ပြီး ပိုမိုတိကျသောရလဒ်များကို ရရှိစေသည်။

Prompt Engineer ထွန်းကားခြင်း။

ကုမ္ပဏီများသည် AI နည်းပညာကို ပိုမိုလက်ခံလာသည်နှင့်အမျှ၊ စက်သင်ယူမှုတွင် ဆန်းပြားသောအသိပညာရှိသော ပရော်ဖက်ရှင်နယ်များအတွက် တံခါးဖွင့်ပေးလိုက်ပါသည်။ ဤနယ်ပယ်တွင် ကျွမ်းကျင်သော အင်ဂျင်နီယာများနှင့် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များအတွက် လိုအပ်ချက် တိုးလာနေသည်—အချိန်နှင့်အမျှ ဆက်၍တိုးလာမည့် အခွင့်အရေးတစ်ရပ်ကို တွေ့မြင်ရပါသည်။

အချက်ပြအင်ဂျင်နီယာသည် AI ကိရိယာများကို တိကျသောရလဒ်များရရှိစေရန် ကူညီပေးရန်အတွက် တိကျသောအချက်များ၊ စည်းမျဉ်းများနှင့် ညွှန်ကြားချက်များကို ဖန်တီးရာတွင် အထူးကျွမ်းကျင်သည့် ပရော်ဖက်ရှင်နယ်တစ်ဦးဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့အသုံးပြုနေသော မော်ဒယ်၏ စွမ်းရည်နှင့် ကန့်သတ်ချက်များကို နက်ရှိုင်းစွာ နားလည်ခြင်းဖြင့်၊ ဤပညာရှင်များသည် ကျွမ်းကျင်စွာ ဖန်တီးထားသော အညွှန်းစာသားများမှတစ်ဆင့် လိုချင်သော ရည်မှန်းချက်များဆီသို့ ထိရောက်စွာ ရလဒ်ကို လမ်းညွှန်ရန်အတွက် လိုအပ်သော ကျွမ်းကျင်မှုအစုံကို ပိုင်ဆိုင်ထားပါသည်။

Prompt အင်ဂျင်နီယာများသည် NLP ပရောဂျက်များတွင် အရေးကြီးပြီး မကြာခဏ လျစ်လျူရှုထားသော အခန်းကဏ္ဍတွင် ပါဝင်ပါသည်။ ၎င်းတို့သည် မော်ဒယ်များမှ တုံ့ပြန်မည့် အချက်ပြမှုများကို ဒီဇိုင်းထုတ်ခြင်းနှင့် ဖန်တီးခြင်း၊ အထွက်ပေါ် မူတည်၍ မော်ဒယ်များကို ကောင်းစွာ ချိန်ညှိခြင်းနှင့် တိုးတက်မှုအတွက် အခွင့်အလမ်းများကို ဖော်ထုတ်ရန်အတွက် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို ဆက်လက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းများ လုပ်ဆောင်ရန် တာဝန်ပေးထားသည်။

၎င်းတို့သည် မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန်နှင့် ၎င်းတို့၏ အကြံပြုချက်များကို ပရောဂျက်ပန်းတိုင်များနှင့် မှန်ကန်စွာ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေကြောင်း သေချာစေရန် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် NLP သုတေသီများနှင့်လည်း တွဲဖက်လုပ်ဆောင်ပါသည်။ တာဝန်အများအပြားတွင်ပါဝင်ပြီး နယ်ပယ်ပေါင်းစုံတွင် ၎င်းတို့၏ကျွမ်းကျင်မှုများကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ ယနေ့ကျွန်ုပ်တို့သိထားသည့်အတိုင်း NLP ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို ပုံဖော်ရာတွင် အင်ဂျင်နီယာများသည် အရေးကြီးသောအစိတ်အပိုင်းတွင် ပါဝင်ပါသည်။

ChatGPT ကဲ့သို့သော AI မော်ဒယ်များ၏ ရေပန်းစားလာမှုနှင့်အတူ၊ အင်ဂျင်နီယာများသည် လိုအပ်ချက်ပိုမိုများပြားလာပါသည်။ ၎င်းတို့သည် ဤ AI မော်ဒယ်များကို အသုံးချလိုသော ကုမ္ပဏီများအတွက် ကြီးမားသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်မည်ဖြစ်သည်။

AI Prompt Engineering သည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းအပေါ် မည်သို့သက်ရောက်မှုရှိသနည်း။

AI ထုတ်ကုန်များနှင့် ၎င်းတို့အား စွမ်းအားပေးသည့် အရင်းခံမော်ဒယ်များသည် ကျွန်ုပ်တို့အား ဖန်တီးမှုနှင့် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုဆိုင်ရာ နည်းလမ်းသစ်များကို တင်ဆက်ခြင်းဖြင့် နည်းပညာအခင်းအကျင်းကို လျင်မြန်စွာ ပြောင်းလဲလျက်ရှိသည်။ ဒေတာကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ ChatGPT ကဲ့သို့သော မော်ဒယ်များသည် သုံးစွဲသူများ၏ မေးမြန်းချက်များကို တုံ့ပြန်မှုများနှင့် နယ်ပယ်အမျိုးမျိုးတွင် ထူးခြားသော စိတ်ကူးစိတ်သန်းများကို ဖန်တီးရန် AI ၏ စွမ်းရည်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ယခုအခါတွင် ကွန်ပြူတာများသည် လူသားများထံမှ အကူအညီအနည်းငယ်ဖြင့် အနုပညာမှ ဒီဇိုင်းအထိ ကွန်ပျူတာကုဒ်ရေးခြင်းအထိ ကျယ်ပြန့်သော အကြောင်းအရာများကို ထုတ်လုပ်နိုင်နေပြီဖြစ်သည်။ ထို့အပြင် ၎င်းတို့သည် ရှုပ်ထွေးသော ပြဿနာများနှင့် ဆက်စပ်သော ယူဆချက်များနှင့် သီအိုရီများကို ဖော်ထုတ်ရန်ပင် ဝေးဝေးသွားနိုင်သည်။

ကြီးမားသော၊ နက်နဲသော သင်ယူမှုပုံစံများပေါ်တွင် အခြေခံတည်ဆောက်ထားသည့် နောက်ဆုံးပေါ် AI စနစ်များသည် စာသားနှင့် ရုပ်ပုံများကဲ့သို့ များပြားလှသော ဖွဲ့စည်းပုံမရှိသော အချက်အလက်များစွာကို စီမံဆောင်ရွက်နိုင်ပြီး ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာနိုင်သည်။ ၎င်းသည် ၎င်းတို့၏ စက်သင်ယူမှုစွမ်းရည်နှင့် နည်းပညာဆိုင်ရာ နောက်ခံ မည်သို့ပင်ရှိစေကာမူ ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများထံ ဝင်ရောက်နိုင်သော အက်ပ်များ၏ နယ်ပယ်ကို ကျယ်ပြန့်စေသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ GPT-3.5 တွင်တည်ဆောက်ထားသည့် ChatGPT သည် စာသားကိုဘာသာပြန်ရန်အသုံးပြုထားပြီး သိပ္ပံပညာရှင်များသည် ဆန်းသစ်သောပရိုတိန်းအစီအစဥ်များကိုဖန်တီးရန်အတွက်မော်ဒယ်၏အစောပိုင်းဗားရှင်းကိုအသုံးပြုခဲ့သည်။ ဤစနစ်များကို အသုံးချခြင်းသည် AI အပလီကေးရှင်းအသစ်များအတွက် လိုအပ်သော ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအချိန်ကို လျှော့ချနိုင်စေခဲ့ပြီး ယခင်က ရှားပါးသော သုံးစွဲနိုင်မှုအဆင့်ကို ရရှိစေခဲ့သည်။ ထိုသို့သောတိုးတက်မှုများသည် အနာဂတ်အတွက် စိတ်လှုပ်ရှားဖွယ်ကောင်းသော အလားအလာများကို မလွဲမသွေ ဖွင့်လှစ်ပေးပါသည်။

ဤမတူညီသော မော်ဒယ်များအားလုံးတွင် တူညီသည့်အချက်မှာ ထိရောက်သော AI အချက်ပြအင်ဂျင်နီယာအတွက် ၎င်းတို့၏လိုအပ်ချက်ဖြစ်သည်။ AI သည် ရှေ့သို့ဆက်လက်ရွေ့လျားလာသည်နှင့်အမျှ၊ လုပ်ငန်းနယ်ပယ်အားလုံးနီးပါးတွင် အင်ဂျင်နီယာပညာရပ်မှ သိပ္ပံပညာအထိနှင့် အခြားအရာများတွင် ချက်ခြင်းအင်ဂျင်နီယာသည် ကြီးမားသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်နေသည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ ဆက်လက်မြင်တွေ့ရမည်ဖြစ်ပါသည်။ အချက်ပြအင်ဂျင်နီယာမှ စွမ်းဆောင်ထားသည့် AI မော်ဒယ်များသည် ကျွန်ုပ်တို့တွေ့မြင်ခဲ့ရသည့် စိတ်လှုပ်ရှားစရာအကောင်းဆုံးနှင့် အလားအလာအကောင်းဆုံးဖြစ်သည်၊ ထို့ကြောင့် လုပ်ငန်းခေါင်းဆောင်များသည် အနီးကပ်အာရုံစိုက်ပြီး ၎င်းတို့၏လုပ်ငန်းစဉ်များတွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်ပါသည်။