Prompt engineering

31 กรกฎาคม 2026 31 กรกฎาคม 2026

ทำไม RAG ชีวเวชของท่านซ่อนข้อขัดแย้งจากท่าน

การแก้ไขปัญหาของ RAG ชีวเวชมาตรฐานจะแก้ไขข้อขัดแย้งระหว่างหลักฐานอย่างเงียบๆ ในประมาณสามใน bốnคำถามที่ถาม การแก้ไขปัญหานี้ไม่ใช่เรื่องของข้อมูล แต่เป็นเรื่องของโครงสร้าง — และความซับซ้อนของระบบส่วนใหญ่ที่ทีมเพิ่มเข้ามาไม่ได้ช่วยอะไร

28 กรกฎาคม 2025 28 กรกฎาคม 2025

By Alex McFarland

JSON Prompting และทำไมทุกคนถึงพูดถึงมัน

By Alex McFarland

ทุกคนพูดถึง JSON Prompting เหมือนเป็นเรื่องใหญ่ใน AIมาดูกันว่าเรื่องนี้เป็นอย่างไรเหมือนเทคนิค AI อื่นๆ ที่ถูกยกย่องว่าเป็นเรื่อง 革命, JSON Prompting ไม่ใช่คำตอบเดียว มันเป็นเพียงวิธีหนึ่งในการจัดโครงสร้างข้อมูลเข้าและบริบท – คุณสามารถใช้ XML, Markdown หรือรูปแบบอื่นๆ ได้สิ่งที่แท้จริงที่เป็นนวัตกรรมไม่ใช่ JSON แต่เป็นเพราะว่าข้อมูลที่มีโครงสร้างดีกว่าข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ทุกครั้งแต่ JSON เป็นรูปแบบที่ได้รับความนิยมมากที่สุด และมีเหตุผลที่ดีในการใช้มันปัญหากับการใช้ AI...

21 กุมภาพันธ์ 2025 21 กุมภาพันธ์ 2025

By Dr. Tehseen Zia

การเรียนรู้แบบเสริมกำลังพบกับการให้เหตุผลแบบชุดความคิด: การเปลี่ยนแปลงโมเดลภาษาขนาดใหญ่ให้เป็นตัวแทนการให้เหตุผลอิสระ

By Dr. Tehseen Zia

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ได้พัฒนาการประมวลผลภาษา自然 (NLP) อย่างมีนัยสำคัญ โดยมีความสามารถในการสร้างข้อความ การแปล และการสรุปข้อมูล อย่างไรก็ตาม ความสามารถในการให้เหตุผลเชิงตรรกะยังคงเป็นความท้าทายสำหรับโมเดลเหล่านี้ โมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบดั้งเดิมซึ่งถูกออกแบบมาเพื่อคาดเดาคำถัดไป จะพึ่งพาการตระหนักแบบสถิติมากกว่าการให้เหตุผลแบบมีโครงสร้าง ซึ่งจำกัดความสามารถในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนและปรับตัวให้เข้ากับสถานการณ์ใหม่ๆ ได้อย่างอิสระเพื่อเอาชนะข้อจำกัดเหล่านี้ นักวิจัยได้รวมการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (RL) เข้ากับการให้เหตุผลแบบชุดความคิด (CoT) ทำให้โมเดลภาษาขนาดใหญ่สามารถพัฒนาความสามารถในการให้เหตุผลที่ซับซ้อนได้ การผสมผสานนี้นำไปสู่การเกิดขึ้นของโมเดลอย่าง DeepSeek R1 ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการให้เหตุผลเชิงตรรกะที่น่าประทับใจ โดยการรวมการเรียนรู้แบบเสริมกำลังเข้ากับการให้เหตุผลแบบชุดความคิด โมเดลภาษาขนาดใหญ่กำลังพัฒน成为ตัวแทนการให้เหตุผลอิสระที่สามารถจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ ความแม่นยำ...

3 ธันวาคม 2024 3 ธันวาคม 2024

By Alex McFarland

ฟีเจอร์ของ Claude ที่ช่วยให้เขียนได้หลายรูปแบบ

By Alex McFarland

เรามาเริ่มต้นด้วยสิ่งที่เราทุกคนรู้กัน – การตอบสนองของ AI มักจะดูเหมือนมาจาก AI ทุกอย่างอาจจะดูเหมือนมีการตกแต่งเกินไป มีการจัดระเบียบเกินไป หรือมีลักษณะที่เหมือนกันเกินไป ซึ่งเป็นหนึ่งในอุปสรรคที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในการทำให้ AI มีประโยชน์สำหรับการสื่อสารในชีวิตประจำวันลองนึกถึงทุก ๆ การโต้ตอบกับ AI ที่คุณเคยทำมา – มันอาจจะตามรูปแบบเดียวกันเสมอ : chính xác เทคนิคถูกต้อง แต่ไม่มีสัมผัสของมนุษย์ มันเหมือนกับการพูดกับใครสักคนที่เรียนรู้การสื่อสารจากหนังสือเรียนมากกว่าการเรียนรู้จากการสนทนาในชีวิตจริงเพื่อแก้ไขปัญหานี้ในที่สุด Anthropic ได้ปล่อยฟีเจอร์ที่เปลี่ยนแปลงเกมสำหรับ...

20 พฤศจิกายน 2024 20 พฤศจิกายน 2024

By Alex McFarland

AI ของคุณมีพลังมากกว่าที่คุณคิด

By Alex McFarland

ทีมนักวิทยาศาสตร์พบสิ่งที่เปลี่ยนแปลงมากเกี่ยวกับความสามารถของ AI คุณไม่ได้แค่ประมวลผลข้อมูล แต่ยังพัฒนาความสามารถที่ซับซ้อนซึ่งไปไกลกว่าการฝึกอบรม และเพื่อปลดปล่อยความสามารถเหล่านี้ เราต้องเปลี่ยนแปลงวิธีที่เราพูดกับพวกมันการปฏิวัติของพื้นที่แนวคิดจำได้ไหมเมื่อเราคิดว่า AI เพียงแค่จับคู่รูปแบบ? การวิจัยใหม่ ได้ทำลายกล่องดำของการเรียนรู้ AI โดยการสร้างแผนที่ของสิ่งที่เรียกว่า “พื้นที่แนวคิด” ให้เห็นภาพการเรียนรู้ AI เป็นแผนที่หลายมิติ โดยที่แต่ละพิกัดแทนแนวคิดที่แตกต่างกัน เช่น สี, รูปร่าง หรือขนาด โดยการดูว่า AI เคลื่อนที่ผ่านพื้นที่นี้ระหว่างการฝึกอบรม นักวิจัยพบสิ่งที่ไม่คาดคิด: ระบบ...

13 พฤศจิกายน 2024 13 พฤศจิกายน 2024

By Alex McFarland

เทคนิค Scratchpad: การคิดเชิงโครงสร้างด้วย AI

By Alex McFarland

เทคนิค Scratchpad เปลี่ยนแปลงวิธีการโต้ตอบกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) อย่างพื้นฐาน ไม่เหมือนกับการส่งคำถามแบบดั้งเดิมที่เราสามารถระบุคำขอและหวังว่าจะได้คำตอบที่ดีที่สุด เทคนิค Scratchpad สร้างกระบวนการคิดเชิงโครงสร้างที่ทั้งคุณและ LLM สามารถทำตามได้พิจารณาสถานการณ์ทั่วไปนี้: เมื่อขอให้ LLM วิเคราะห์รูปแบบการซื้อของลูกค้า คำขอแบบดั้งเดิมอาจขอให้วิเคราะห์โดยตรง ผลลัพธ์ที่ได้คือคำตอบที่เร่งรีบหรือไม่สอดคล้องกันซึ่งพลาดข้อพิจารณาที่สำคัญ นี่คือจุดที่เทคนิค Scratchpad เป็นเครื่องมือที่เปลี่ยนแปลงแทนที่จะเข้าสู่คำตอบโดยตรง เทคนิค Scratchpad นำเสนอระยะการวางแผนขั้นตอนสำคัญ โดยใช้แท็ก <scratchpad> คุณสร้างพื้นที่ที่ LLM...

15 ตุลาคม 2024 15 ตุลาคม 2024

By Alex McFarland

นอกเหนือจาก Chain-of-Thought: วิธีการ Thought Preference Optimization ที่กำลังพัฒนา LLMs

By Alex McFarland

เทคนิคใหม่ที่เป็นนวัตกรรมซึ่งพัฒนาโดยทีมนักวิจัยจาก Meta, UC Berkeley และ NYU สัญญาว่าจะเพิ่มความสามารถของระบบ AI ในการทำงานทั่วไป เทคนิคนี้เรียกว่า “Thought Preference Optimization” (TPO) ซึ่งมีเป้าหมายในการทำให้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) มีความคิดและตัดสินใจที่รอบคอบมากขึ้นการทำงานร่วมกันเบื้องหลัง TPO นำความรู้จากสถาบันวิจัย AI ที่มีชื่อเสียงหลายแห่งมารวมกันกลไกของ Thought Preference Optimizationที่แก่นกลาง TPO ทำงานโดยการกระตุ้นให้โมเดล...

22 กรกฎาคม 2024 22 กรกฎาคม 2024

By Aytekin Tank, ผู้ก่อตั้ง Jotform

การทำความเข้าใจศิลปะของ AI Prompts: 5 เทคนิคสำหรับผู้ใช้ขั้นสูง

By Aytekin Tank, ผู้ก่อตั้ง Jotform

การใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เช่น ChatGPT กำลังเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในอุตสาหกรรมต่างๆ แม้กระทั่งนักวิทยาศาสตร์ก็ยังพึ่งพา AI ในการเขียนหรือปรับปรุงงานของตนเอง การวิเคราะห์最近ของ_five million scientific studies ที่เผยแพร่ในปี 2023 พบว่ามีการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วของคำศัพท์บางคำ เช่น meticulous, intricate, และ commendable สาเหตุของการเพิ่มขึ้นนี้คือการใช้ LLMsผลกระทบของ AI กำลังเปลี่ยนแปลงที่ทำงานอย่างรวดเร็ว แต่เรายังคงอยู่ในขั้นตอนแรกๆ ในการหาสมดุลระหว่างการใช้...

5 กรกฎาคม 2024 5 กรกฎาคม 2024

By Aayush Mittal, มิตตาล

คู่มือการใช้ข้อมูลสังเคราะห์จากโมเดลภาษาขนาดใหญ่

By Aayush Mittal, มิตตาล

div]:bg-bg-300 [&_pre]:-mr-4 md:[&_pre]:-mr-9″> _*]:min-w-0″> โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังไม่เพียงแต่สำหรับการสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ แต่ยังสำหรับการสร้างข้อมูลสังเคราะห์คุณภาพสูงด้วย ความสามารถนี้กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการพัฒนา AI โดยเฉพาะในสถานการณ์ที่ข้อมูลจริงมีจำกัด มีราคาแพง หรือมีความเสี่ยงต่อความเป็นส่วนตัว ในคู่มือฉบับสมบูรณ์นี้ เราจะสำรวจการสร้างข้อมูลสังเคราะห์ด้วย LLMs โดยเจาะลึกถึงวิธีการ การใช้งาน และแนวปฏิบัติที่ดีที่สุด การแนะนำการสร้างข้อมูลสังเคราะห์ด้วย LLMs การสร้างข้อมูลสังเคราะห์ โดยใช้ LLMs เกี่ยวข้องกับการใช้โมเดล AI...

27 มิถุนายน 2024 27 มิถุนายน 2024

By Dr. Assad Abbas

จาก Prompt Engineering ถึง Few-Shot Learning: การเพิ่มประสิทธิภาพการตอบสนองของโมเดล AI

By Dr. Assad Abbas

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้พัฒนาอย่างรวดเร็วในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา โดยเฉพาะอย่างยิ่งใน การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ตั้งแต่ชัตบอทที่เลียนแบบการสนทนาของมนุษย์ถึงโมเดลที่ซับซ้อนซึ่งสามารถเขียน文章และประพันธ์เพลง AI มีความสามารถที่เพิ่มขึ้นอย่างมาก การพัฒนานี้ได้รับแรงผลักดันจากความก้าวหน้าที่สำคัญใน การเรียนรู้ลึก (Deep Learning) และการมีเซตข้อมูลขนาดใหญ่ ทำให้โมเดลสามารถเข้าใจและสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ได้อย่างแม่นยำสองเทคนิคที่ขับเคลื่อนการพัฒนานี้คือ การออกแบบคำสั่ง (Prompt Engineering) และ การเรียนรู้แบบ Few-Shot การออกแบบคำสั่งเกี่ยวข้องกับการสร้างคำสั่งที่ดีเพื่อให้โมเดล AI สร้างผลลัพธ์ที่ต้องการ โดยการออกแบบคำสั่งที่ดีจะทำให้ได้ผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องและแม่นยำ ในทางกลับกัน...

DSPy is a framework for algorithmically optimizing LM prompts and weights

13 มิถุนายน 2024 13 มิถุนายน 2024

By Aayush Mittal, มิตตาล

ปรับให้เหมาะสม LLM ด้วย DSPy: คู่มือแบบขั้นตอนในการสร้าง ปรับให้เหมาะสม และประเมินระบบ AI

By Aayush Mittal, มิตตาล

เมื่อความสามารถของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ขยายต่อไป การพัฒนาระบบ AI ที่แข็งแกร่งที่ใช้ศักยภาพของ LLM ได้กลายเป็นเรื่องที่ซับซ้อนมากขึ้น วิธีการแบบดั้งเดิมมักเกี่ยวข้องกับเทคนิคการกระตุ้นที่ซับซ้อน การสร้างข้อมูลสำหรับการปรับให้เหมาะสม และการแนะนำด้วยมือเพื่อให้แน่ใจว่าปฏิบัติตามข้อจำกัดเฉพาะโดเมน อย่างไรก็ตาม กระบวนการนี้อาจเป็นเรื่องที่น่าเบื่อ ต้องใช้ความพยายามมาก และพึ่งพาการแทรกแซงจากมนุษย์อย่างมากนี่คือจุดเริ่มต้นของ DSPy ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กที่ออกแบบมาเพื่อทำให้กระบวนการพัฒนาระบบ AI ง่ายขึ้น DSPy นำเสนอแนวทางที่เป็นระบบในการปรับให้เหมาะสมคำกระตุ้น LM และน้ำหนัก ทำให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่ซับซ้อนได้ด้วยความพยายามน้อยที่สุดในคู่มือที่ครอบคลุมนี้ เราจะสำรวจหลักการสำคัญของ DSPy...

27 พฤษภาคม 2024 27 พฤษภาคม 2024

By Aayush Mittal, มิตตาล

การพัฒนาล่าสุดในด้านวิศวกรรมคำสั่งซื้อ: คู่มือที่ครอบคลุม

By Aayush Mittal, มิตตาล

วิศวกรรมคำสั่งซื้อ ซึ่งเป็นศิลปะและวิทยาศาสตร์ของการสร้างคำสั่งซื้อที่ทำให้เกิดการตอบสนองที่ต้องการจาก LLMs ได้กลายเป็นหนึ่งในพื้นที่สำคัญของการวิจัยและพัฒนาตั้งแต่การเพิ่มความสามารถในการให้เหตุผลจนถึงการทำให้สามารถรวมเข้ากับเครื่องมือและโปรแกรมภายนอกได้อย่างราบรื่น การพัฒนาล่าสุดในด้านวิศวกรรมคำสั่งซื้อได้ปลดล็อกขอบเขตใหม่ๆ ในด้านปัญญาประดิษฐ์ ด้านล่างนี้เราจะพูดถึงเทคนิคและกลยุทธ์ที่ทันสมัยที่สุดซึ่งกำลังกำหนดอนาคตของวิศวกรรมคำสั่งซื้อกลยุทธ์การสั่งซื้อขั้นสูงสำหรับการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนในขณะที่ CoT สั่งซื้อ ได้พิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพสำหรับงานให้เหตุผลหลายอย่าง นักวิจัยได้สำรวจกลยุทธ์การสั่งซื้อขั้นสูงเพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้น วิธีการหนึ่งคือการสั่งซื้อจากน้อยไปหามาก ซึ่งแบ่งปัญหาที่ซับซ้อนออกเป็นปัญหาย่อยที่จัดการได้ง่ายขึ้นและแก้ไขแยกกันเพื่อให้ได้คำตอบสุดท้ายเทคนิคอีกอย่างหนึ่งที่เป็นนวัตกรรมคือ Tree of Thoughts (ToT) สั่งซื้อ ซึ่งช่วยให้ LLMs สามารถสร้างหลายเส้นทางของการให้เหตุผลหรือ “ความคิด” ในเวลาเดียวกัน ประเมินความก้าวหน้าของตนเองในการแก้ปัญหา และย้อนกลับหรือสำรวจเส้นทางอื่นๆ ตามความจำเป็น...

24 พฤษภาคม 2024 24 พฤษภาคม 2024

By Alex McFarland

สิ่งที่เป็น Chain-of-Thought (CoT) Prompting? ตัวอย่างและประโยชน์

By Alex McFarland

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ได้ทำความก้าวหน้าอย่างมากในการเข้าใจและสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ โมเดลเหล่านี้ เช่น GPT ของ OpenAI และ Claude ของ Anthropic ได้แสดงผลลัพธ์ที่น่าประทับใจในงานประมวลผลภาษา自然หลากหลายประเภท อย่างไรก็ตาม เมื่อถึงงานที่ต้องใช้เหตุผลที่ซับซ้อนซึ่งต้องใช้หลายขั้นตอนของการคิดเชิงตรรกะ วิธีการกระตุ้นแบบดั้งเดิมมักจะไม่เพียงพอ นี่คือที่ที่ Chain-of-Thought (CoT) Prompting มาใช้ โดยเสนอเทคนิคการออกแบบกระตุ้นที่มีพลังในการปรับปรุงความสามารถในการให้เหตุผลของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ข้อสรุปหลัก CoT Prompting ปรับปรุงความสามารถในการให้เหตุผลโดยการสร้างขั้นตอนกลาง...

28 มีนาคม 2024 28 มีนาคม 2024

By Aayush Mittal, มิตตาล

การเร่งความเร็วในการอนุมานโมเดลภาษาขนาดใหญ่: เทคนิคสำหรับการใช้งานที่มีประสิทธิภาพ

By Aayush Mittal, มิตตาล

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เช่น GPT-4, LLaMA และ PaLM กำลังผลักดันขอบเขตของสิ่งที่เป็นไปได้กับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) อย่างไรก็ตาม การใช้งานโมเดลเหล่านี้ในproduction environments นำเสนอความท้าทายที่สำคัญในแง่ของความต้องการการประมวลผล ความใช้หน่วยความจำ ความหน่วง และต้นทุน เมื่อ LLMs ยังคงเติบโตขนาดใหญ่ขึ้นและสามารถทำได้มากขึ้น การเพิ่มประสิทธิภาพการอนุมานของพวกมันจึงมีความสำคัญต่อการประยุกต์ใช้จริง ในบทความนี้ เราจะสำรวจเทคนิคที่ทันสมัยสำหรับการเร่งความเร็วในการอนุมาน LLMs ซึ่งช่วยให้สามารถตอบสนองได้เร็วขึ้น มีการใช้ทรัพยากรฮาร์ดแวร์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น และมีการใช้ทรัพยากรที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น...

30 มกราคม 2024 30 มกราคม 2024

By Alex McFarland

คู่มือ: วิธีการสร้างและแบ่งปัน GPT ที่กำหนดเอง

By Alex McFarland

ด้านของปัญญาประดิษฐ์กำลังขยายตัวอย่างต่อเนื่อง โดยนำเสนอเครื่องมือที่ปฏิวัติวิธีการที่เราสื่อสารกับเทคโนโลยี ในบรรดาการพัฒนานี้ GPT ที่กำหนดเองหรือที่เรียกว่า Generative Pre-trained Transformers ได้ปรากฏขึ้นเป็นนวัตกรรมที่น่าสนใจ เหล่าโมเดล AI เหล่านี้ซึ่งไปไกลกว่าความสามารถมาตรฐานของ ChatGPT ช่วยให้สามารถปรับแต่งการโต้ตอบได้ตามความต้องการและบริบทเฉพาะในคู่มือนี้ เราจะสำรวจโลกของ GPT ที่กำหนดเอง ซึ่งไม่ใช่แค่แนวคิดทฤษฎีหรือเครื่องมือสำหรับยักษ์เทคโนโลยีเท่านั้น แต่ GPT ที่กำหนดเองสามารถเข้าถึงและปรับแต่งได้โดยใครก็ตามที่มีความสนใจใน AI ไม่ว่าจะมีพื้นฐานด้านเทคนิคหรือไม่ คู่มือนี้ออกแบบมาสำหรับผู้อ่านด้านเทคนิคและไม่ใช้ด้านเทคนิค โดยมีแนวทางที่ชัดเจนและเป็นขั้นตอนในการสร้าง GPT...

Unite.AI

Prompt engineering

ทำไม RAG ชีวเวชของท่านซ่อนข้อขัดแย้งจากท่าน

JSON Prompting และทำไมทุกคนถึงพูดถึงมัน

ฟีเจอร์ของ Claude ที่ช่วยให้เขียนได้หลายรูปแบบ

AI ของคุณมีพลังมากกว่าที่คุณคิด

เทคนิค Scratchpad: การคิดเชิงโครงสร้างด้วย AI

นอกเหนือจาก Chain-of-Thought: วิธีการ Thought Preference Optimization ที่กำลังพัฒนา LLMs

การทำความเข้าใจศิลปะของ AI Prompts: 5 เทคนิคสำหรับผู้ใช้ขั้นสูง

คู่มือการใช้ข้อมูลสังเคราะห์จากโมเดลภาษาขนาดใหญ่

จาก Prompt Engineering ถึง Few-Shot Learning: การเพิ่มประสิทธิภาพการตอบสนองของโมเดล AI

ปรับให้เหมาะสม LLM ด้วย DSPy: คู่มือแบบขั้นตอนในการสร้าง ปรับให้เหมาะสม และประเมินระบบ AI

การพัฒนาล่าสุดในด้านวิศวกรรมคำสั่งซื้อ: คู่มือที่ครอบคลุม

สิ่งที่เป็น Chain-of-Thought (CoT) Prompting? ตัวอย่างและประโยชน์

การเร่งความเร็วในการอนุมานโมเดลภาษาขนาดใหญ่: เทคนิคสำหรับการใช้งานที่มีประสิทธิภาพ

คู่มือ: วิธีการสร้างและแบ่งปัน GPT ที่กำหนดเอง