Prompt Engineering ใน AI คืออะไร และเหตุใดจึงมีความสำคัญ

เครื่องมือเช่น ChatGPT และ DALL-E 2 (เครื่องมือ AI แปลงข้อความเป็นข้อความหรือแปลงข้อความเป็นรูปภาพ) เป็นที่นิยมในปัจจุบัน แต่เพื่อให้พวกเขาทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ คุณต้องถามคำถามที่ถูกต้องเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่คุณต้องการ การเรียนรู้ว่าจะพูดอะไรกับเครื่องมือเหล่านี้จะมีความสำคัญมากขึ้นเมื่อผสานเข้ากับอุตสาหกรรมต่างๆ มากขึ้น

Prompt Engineering ใน AI คืออะไร?

AI Prompt Engineering เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการรับผลลัพธ์ที่ต้องการด้วยเครื่องมือ AI พรอมต์มาในรูปแบบต่างๆ เช่น ข้อความ ชุดรหัส และชุดคำ วิธีการใช้การแจ้งเตือนนี้คิดค้นขึ้นโดยผู้คนที่มีจุดประสงค์เพื่อกระตุ้นการตอบสนองจากโมเดล AI ทำหน้าที่เป็นจุดเริ่มต้นสำหรับการสอนแบบจำลองเพื่อพัฒนาผลลัพธ์ที่เหมาะสมกับงานที่กำหนด

สิ่งที่น่าสนใจคือ ข้อความแจ้งเหล่านี้ทำงานในลักษณะเดียวกับที่ทำกับบุคคล กระตุ้นให้พวกเขาสร้างเรียงความ และในทำนองเดียวกัน แอปพลิเคชัน AI สามารถใช้ข้อความแจ้งเหล่านี้เพื่อผลิตงานที่ได้รับการปรับแต่งตามวัตถุประสงค์ ด้วยวิธีนี้ วิศวกรรมที่รวดเร็วจึงกลายเป็นกลยุทธ์ที่ขาดไม่ได้สำหรับการใช้ประโยชน์จากเครื่องมือ AI

เมื่อถึงเวลาจริง ข้อความคือช่องทางหลักในการสื่อสารระหว่างมนุษย์กับ AI การใช้คำสั่งข้อความทำให้คุณสามารถบอกโมเดลได้ว่าต้องทำอะไร โมเดล AI ยอดนิยม เช่น DALLE-E 2 และ Stable Diffusion กำหนดให้คุณต้องอธิบายเอาต์พุตที่ต้องการ ซึ่งทำหน้าที่เป็นพรอมต์หลัก ในทางกลับกัน โมเดลภาษาอย่างเช่น ChatGPT ใหม่สามารถใช้อะไรก็ได้ ตั้งแต่การสืบค้นอย่างง่ายไปจนถึงการพิสูจน์ที่ซับซ้อนด้วยข้อเท็จจริงต่างๆ ที่วางไว้ตลอดทั้งข้อความแจ้ง ในบางกรณี คุณสามารถใช้ไฟล์ CSV ที่มีข้อมูลดิบเป็นส่วนหนึ่งของอินพุตได้

กระบวนการทั้งหมดของวิศวกรรมพรอมต์ AI เกี่ยวข้องกับการออกแบบและสร้างพรอมต์ (ข้อมูลอินพุต) เพื่อให้โมเดล AI สามารถฝึกฝนพวกเขาเพื่อเรียนรู้วิธีการทำงานเฉพาะอย่างได้ ในกระบวนการนี้ คุณต้องเลือกประเภทข้อมูลและการจัดรูปแบบที่เหมาะสม เพื่อให้ AI สามารถเข้าใจได้ วิศวกรรมพรอมต์ AI ที่มีประสิทธิภาพนำไปสู่ข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูงที่ช่วยให้โมเดล AI สามารถคาดการณ์และตัดสินใจได้อย่างแม่นยำ

รูปภาพ: cohere.ai

การเพิ่มขึ้นของ AI Prompt Engineering

การพัฒนาชั้นนำหลายประการในด้านวิศวกรรมพร้อมท์ AI เกิดขึ้นกับโมเดลภาษา เช่น GPT-2 และ GPT-3 ในปี 2021 งานใหม่ๆ ให้ผลลัพธ์ที่น่าประทับใจด้วยการเปิดตัววิศวกรรมพร้อมท์มัลติทาสก์พร้อมชุดข้อมูลการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ปรับปรุงด้วยแบบจำลองภาษาที่สามารถพรรณนากระบวนการคิดเชิงตรรกะได้อย่างแม่นยำ การเรียนรู้แบบ Zero-shot จะถูกนำมาใช้เมื่อมีการรวมสัญญาณเช่น "ลองคิดดูทีละขั้นตอน" ในข้อความแจ้ง สิ่งนี้ยังช่วยเพิ่มอัตราความสำเร็จของความพยายามในการให้เหตุผลแบบหลายขั้นตอนอีกด้วย การเข้าถึงที่ง่ายขึ้นทั้งในระดับขนาดเล็กและขนาดใหญ่เกิดขึ้นได้ผ่านทางสมุดบันทึกแบบโอเพ่นซอร์สที่กว้างขวางและการสังเคราะห์ภาพที่ขับเคลื่อนโดยชุมชน

การพัฒนาที่สำคัญอื่นๆ เกิดขึ้นในปี 2022 เมื่อโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง DALL-E, Stable Diffusion และ Midjourney เปิดโลกแห่งความเป็นไปได้ผ่านการแจ้งข้อความเป็นรูปภาพ เทคโนโลยีนี้ช่วยให้ผู้คนสามารถนำแนวคิดของตนไปใช้จริงได้โดยใช้เพียงคำพูดเท่านั้น

ไม่นานมานี้ ChatGPT เปิดให้สาธารณชนเข้าชมและได้รับความนิยมไปทั่วโลก ChatGPT เป็นรูปแบบภาษา AI ที่น่าประทับใจที่สุดที่เราเคยเห็นมาจนถึงปัจจุบัน มันอาศัยเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อสร้างข้อความตามข้อมูลที่คุณป้อน เครื่องมือนี้ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาล ซึ่งทำให้สามารถสร้างการตอบสนองต่อข้อความแจ้งที่หลากหลายได้เหมือนมนุษย์

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับ AI Prompt Engineering

มีแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดบางประการที่สามารถช่วยให้ AI แจ้งผลทางวิศวกรรมได้อย่างแม่นยำและมีประสิทธิภาพ

ขั้นตอนแรกคือการทำความเข้าใจว่าพรอมต์สามารถรวมคำแนะนำ คำถาม ข้อมูลเข้า ตัวอย่าง ข้อเท็จจริง และอื่นๆ กุญแจสำคัญคือการรวมองค์ประกอบต่างๆ เหล่านี้เข้าด้วยกันเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

เมื่อสร้างพรอมต์ AI คุณควรทำตามขั้นตอนเหล่านี้:

• ป้อนข้อความแจ้งที่ชัดเจนและเฉพาะเจาะจง: แง่มุมที่สำคัญที่สุดประการหนึ่งของวิศวกรรมพรอมต์ AI คือการจัดเตรียมพรอมต์ที่ชัดเจนให้กับโมเดล AI สิ่งนี้จะทำให้แน่ใจว่าตัวแบบเข้าใจสิ่งที่คุณต้องการ
• ใช้ภาษาที่กระชับ: คุณควรพูดให้กระชับที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้เสมอ โดยทำให้สั้นและตรงประเด็น
• ให้บริบทมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้: บางครั้งโมเดล AI อาจมีปัญหากับบริบท ซึ่งเป็นเหตุผลที่คุณควรใส่ข้อมูลบริบทที่เฉพาะเจาะจงมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ในการป้อนข้อมูล
• ตรวจสอบไวยากรณ์ที่เหมาะสม: คุณไม่ต้องการให้มีข้อผิดพลาดทางไวยากรณ์ในการแจ้ง AI ของคุณ ดังนั้นควรตรวจสอบอีกครั้งเสมอว่าสะกดทุกอย่างถูกต้อง
• ทดสอบเอาต์พุตต่างๆ: โมเดลเหล่านี้สามารถให้เอาต์พุตได้ไม่จำกัด ดังนั้นคุณควรทดสอบหลายๆ เอาต์พุตจนกว่าจะพบผลลัพธ์ที่ดีที่สุด
• ปรับแต่งโมเดลอย่างละเอียดเมื่อเป็นไปได้: AI บางรุ่น เช่น ChatGPT สามารถปรับแต่งได้ด้วยข้อมูลของคุณเอง สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับข้อกำหนดกรณีการใช้งานเฉพาะ และนำไปสู่ผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น

การเพิ่มขึ้นของ Prompt Engineer

เมื่อบริษัทต่างๆ เปิดรับเทคโนโลยี AI มากขึ้น ประตูก็เปิดกว้างสำหรับมืออาชีพที่มีความรู้ขั้นสูงในการเรียนรู้ของเครื่องและวิศวกรรมที่รวดเร็วเพื่อสร้างอาชีพ มีความต้องการเพิ่มขึ้นสำหรับวิศวกรที่มีทักษะในด้านนี้เช่นเดียวกับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล ซึ่งเป็นโอกาสที่คาดว่าจะขยายตัวต่อไปเมื่อเวลาผ่านไป

วิศวกรพร้อมรับคำคือมืออาชีพที่เชี่ยวชาญในการสร้างคำแนะนำ กฎ และคำสั่งที่แม่นยำเพื่อช่วยให้เครื่องมือ AI บรรลุผลลัพธ์ที่เฉพาะเจาะจง ด้วยความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับความสามารถและข้อจำกัดของโมเดลที่พวกเขาใช้ ผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้จึงมีทักษะที่จำเป็นสำหรับการชี้นำผลลัพธ์ไปสู่วัตถุประสงค์ที่ต้องการอย่างมีประสิทธิภาพผ่านข้อความอินพุตที่สร้างขึ้นอย่างชาญฉลาด ซึ่งอาจรวมถึงป้ายกำกับหรือกลยุทธ์ด้วยถ้อยคำที่ซับซ้อน

วิศวกรที่พร้อมท์รับบทบาทที่สำคัญและมักถูกมองข้ามในโครงการ NLP พวกเขาได้รับมอบหมายให้ออกแบบและสร้างการแจ้งเตือนที่โมเดลจะตอบสนอง ปรับแต่งโมเดลอย่างละเอียดตามเอาต์พุต และดำเนินการวิเคราะห์ประสิทธิภาพของโมเดลอย่างต่อเนื่องเพื่อระบุโอกาสในการปรับปรุง

พวกเขายังทำงานควบคู่กับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิจัย NLP เพื่อประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองและตรวจสอบให้แน่ใจว่าคำแนะนำของพวกเขาสอดคล้องกับเป้าหมายของโครงการอย่างเหมาะสม ด้วยการมีส่วนร่วมในความรับผิดชอบจำนวนมากและใช้ประโยชน์จากความเชี่ยวชาญในสาขาต่างๆ วิศวกรพร้อมท์จึงมีส่วนสำคัญในการสร้างการพัฒนา NLP อย่างที่เราทราบกันในปัจจุบัน

ด้วยความนิยมที่เพิ่มขึ้นของโมเดล AI เช่น ChatGPT วิศวกรที่รวดเร็วจะกลายเป็นที่ต้องการมากขึ้น พวกเขาจะมีบทบาทสำคัญในบริษัทที่ต้องการใช้ประโยชน์จากโมเดล AI เหล่านี้

AI Prompt Engineering ส่งผลต่อธุรกิจอย่างไร

ผลิตภัณฑ์ AI และโมเดลพื้นฐานที่ขับเคลื่อนผลิตภัณฑ์เหล่านี้กำลังเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์ทางเทคโนโลยีอย่างรวดเร็วด้วยการนำเสนอช่องทางการสร้างสรรค์และนวัตกรรมใหม่ๆ ให้กับเรา ด้วยการควบคุมข้อมูล โมเดลต่างๆ เช่น ChatGPT ช่วยให้ AI สามารถสร้างการตอบสนองต่อคำถามของผู้ใช้และแนวคิดที่ไม่เหมือนใครในหลากหลายสาขา ปัจจุบัน คอมพิวเตอร์สามารถผลิตเนื้อหาในขอบเขตตั้งแต่ศิลปะ การออกแบบ ไปจนถึงการเขียนโค้ดคอมพิวเตอร์ด้วยความช่วยเหลือเพียงเล็กน้อยจากมนุษย์ นอกจากนี้ยังสามารถพัฒนาสมมติฐานและทฤษฎีที่เกี่ยวข้องกับปัญหาที่ซับซ้อนได้อีกด้วย

ระบบ AI ล่าสุดที่สร้างขึ้นบนรากฐานของโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกขนาดใหญ่ สามารถประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้หลากหลาย เช่น ข้อความและรูปภาพ สิ่งนี้จะขยายขอบเขตของแอปพลิเคชันที่นักพัฒนาสามารถเข้าถึงได้โดยไม่คำนึงถึงความถนัดด้านแมชชีนเลิร์นนิงและพื้นฐานทางเทคนิค

ตัวอย่างเช่น ChatGPT ซึ่งสร้างขึ้นบน GPT-3.5 ได้ถูกนำมาใช้ในการแปลข้อความ และนักวิทยาศาสตร์ใช้ประโยชน์จากโมเดลรุ่นก่อนหน้าเพื่อสร้างลำดับโปรตีนใหม่ การใช้ระบบเหล่านี้ช่วยลดเวลาในการพัฒนาที่จำเป็นสำหรับแอปพลิเคชัน AI ใหม่ ทำให้มีระดับการเข้าถึงที่ไม่เคยมีมาก่อน ความก้าวหน้าดังกล่าวได้เปิดโอกาสที่น่าตื่นเต้นสำหรับอนาคตอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้

สิ่งหนึ่งที่โมเดลต่างๆ เหล่านี้มีเหมือนกันคือความต้องการวิศวกรรมพรอมต์ AI ที่มีประสิทธิภาพ ในขณะที่ AI ก้าวไปข้างหน้า เราจะยังคงเห็นวิศวกรรมที่รวดเร็วมีบทบาทสำคัญในเกือบทุกสาขา ตั้งแต่ธุรกิจไปจนถึงวิทยาศาสตร์และอีกมากมาย แบบจำลอง AI ที่ขับเคลื่อนโดยวิศวกรรมที่รวดเร็วนั้นน่าตื่นเต้นและมีแนวโน้มมากที่สุดที่เราได้เห็น ดังนั้นผู้นำธุรกิจจึงต้องเริ่มให้ความสนใจอย่างใกล้ชิดและพิจารณานำไปใช้กับกระบวนการของตน