โลกนี้ไม่มีการขาดแคลน LLM เมื่อเรามีตัวเลือกมากมาย พูดตรงๆ ว่าโมเดลเหล่านี้กลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์ไปแล้วในขณะนี้ และกำลังเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว เช่น ดูบทความล่าสุดของฉัน OpenAI GPT4o, Meta Llama 3.1B, Google Gemini 1.5 pro แอปเช่น ChatGPT และ Perplexity ที่ขับเคลื่อนด้วย LLM จะกลายเป็นเครื่องมือในชีวิตประจำวันที่คล้ายกับ MS Word และ Excel
ดังนั้น สิ่งที่สำคัญที่สุดสำหรับมืออาชีพในการทำงานคือวิธีที่เราใช้โมเดลเหล่านี้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด และเราจะทำให้แอปเหล่านี้ทำงานได้อย่างดีที่สุดได้อย่างไร ซึ่งถือเป็นเทคนิคสำคัญที่มืออาชีพด้านไอทีทุกคนต้องเชี่ยวชาญ → วิศวกรรมทันท่วงที.
อะไรทำให้การแจ้งเตือนดี?
ในการใช้พลังของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ คำเตือนที่ดีควรมีความชัดเจน เจาะจง และมีโครงสร้างที่ดี ต่อไปนี้คือองค์ประกอบสำคัญที่ทำให้คำเตือนดี
- ความชัดเจนและความเฉพาะเจาะจง
- คำแนะนำที่ชัดเจน:ข้อความควรให้คำแนะนำที่ชัดเจนเพื่อหลีกเลี่ยงการตีความหลายแบบ
- รายละเอียดเฉพาะ:รวมข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับบริบท ผลลัพธ์ที่ต้องการ รูปแบบ สไตล์ และความยาว
- บริบทและภูมิหลัง
- บริบทที่เกี่ยวข้อง:ให้ข้อมูลพื้นฐานที่เพียงพอเพื่อช่วยให้แบบจำลองเข้าใจสถานการณ์
- ข้อมูลจำเพาะของผู้ชม:ปรับแต่งคำเตือนให้ตรงกับกลุ่มเป้าหมายเพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์มีความเกี่ยวข้อง
- รูปแบบผลลัพธ์ที่ต้องการ
- ตัวอย่าง:ใช้ตัวอย่างเพื่อแสดงรูปแบบผลลัพธ์ที่คาดหวัง
- รูปแบบโครงสร้างกำหนดโครงสร้างของการตอบสนองอย่างชัดเจน เช่น จุดหัวข้อ รายการ หรือย่อหน้า
- การปรับปรุงซ้ำแบบวนซ้ำ
- กลไกการตอบรับ: อนุญาตให้มีการปรับปรุงแบบวนซ้ำตามการตอบสนองของแบบจำลอง
- การทดลอง:ทดสอบรูปแบบคำเตือนที่แตกต่างกันเพื่อระบุรูปแบบที่มีประสิทธิภาพที่สุด
- การหลีกเลี่ยงความคลุมเครือ
- ภาษาที่แม่นยำ:ลดการใช้คำอธิบายที่คลุมเครือหรือ "ไม่ชัดเจน"
- คำแนะนำที่ชัดเจน:ระบุให้ชัดเจนว่าอะไรควรทำและอะไรไม่ควรทำ
กรอบงานช่วยให้คำเตือนมีประสิทธิผลได้อย่างไร
กรอบงานวิศวกรรมพร้อมท์ให้โครงสร้างเพื่อช่วยให้คุณสร้างกรอบงานวิศวกรรมพร้อมท์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น กรอบงานวิศวกรรมพร้อมท์มากกว่า 40 กรอบงานได้รับการพัฒนาในช่วงสองปีที่ผ่านมา ซึ่งค่อนข้างยุ่งยากในการปฏิบัติตาม โดยพื้นฐานแล้ว การประเมินกรอบงานวิศวกรรมพร้อมท์เกี่ยวข้องกับการประเมินประสิทธิภาพ ความสามารถในการใช้งาน ความสามารถในการปรับปรุงแบบวนซ้ำ ตัวชี้วัดประสิทธิภาพ การสนับสนุนจากชุมชน และความสามารถในการปรับตัว
ฉันขอแนะนำกรอบการทำงานทั้งห้าประการดังต่อไปนี้โดยพิจารณาจากความสะดวกในการใช้งาน ประสิทธิภาพเอาต์พุต กรณีการใช้งาน และความสามารถในการนำกลับมาใช้ใหม่ได้อย่างรวดเร็ว
กรอบงาน CRISP
- บริบท: ให้ข้อมูลพื้นฐานโดยละเอียด ช่วยให้โมเดลเข้าใจสถานการณ์ต่างๆ
- คำขอ: ระบุงานอย่างชัดเจนเพื่อให้มั่นใจว่าโมเดลรู้ว่าต้องทำอย่างไร
- ข้อมูลเชิงลึก: เพิ่มข้อมูลเพิ่มเติม เพื่อเพิ่มความเข้าใจของโมเดล
- รูปแบบ : กำหนดโทนและลักษณะการตอบกลับให้เหมาะสมกับกลุ่มเป้าหมาย
- พารามิเตอร์: กำหนดขอบเขตสำหรับการตอบสนอง เช่น ความยาวและรูปแบบ เพื่อให้แน่ใจว่าเอาต์พุตตรงตามข้อกำหนดเฉพาะ
กรอบการทำงาน ERA
- ความคาดหวัง: ระบุผลลัพธ์ที่ต้องการโดยกำหนดเป้าหมายที่ชัดเจนให้กับโมเดล
- บทบาท: ระบุบทบาทของโมเดลและกำกับพฤติกรรมของโมเดล
- การกระทำ: อธิบายงานที่เฉพาะเจาะจง เพื่อให้มั่นใจว่าแบบจำลองทราบว่าจะต้องดำเนินการอย่างไร
กรอบงาน RTF
- ขอ: กำหนดความต้องการของผู้ใช้ได้อย่างชัดเจน
- งาน: ระบุงานที่ต้องดำเนินการ
- รูปแบบ: สรุปรูปแบบคำตอบที่ต้องการ พร้อมทั้งให้ความชัดเจนและมีโครงสร้าง
กรอบความคิดแบบห่วงโซ่แห่งความคิด (CoT)
- การใช้เหตุผลแบบทีละขั้นตอน: กระตุ้นให้แบบจำลองคิดผ่านปัญหาทีละขั้นตอนเพื่อปรับปรุงคุณภาพของงานการใช้เหตุผลที่ซับซ้อน
- กระบวนการแบบวนซ้ำ: ช่วยให้สามารถปรับแต่งและตอบกลับได้ เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลในระยะยาว
กรอบงาน LangGPT
LangGPT คือกรอบงานวิศวกรรมพรอมต์ที่ได้รับแรงบันดาลใจจากภาษาการเขียนโปรแกรมแบบมีโครงสร้างที่สามารถนำมาใช้ซ้ำได้ ซึ่งทำให้พรอมต์ NLP มีโครงสร้างมากขึ้นและสามารถนำมาใช้ซ้ำได้
- ตามเทมเพลต: ใช้เทมเพลต ตัวแปร และคำสั่งเพื่อสร้างข้อความเตือนที่มีโครงสร้าง ช่วยให้สร้างเอาต์พุตคุณภาพสูงได้ง่ายยิ่งขึ้น
- โครงสร้างสองชั้น: ช่วยให้สามารถนำคำเตือนมาใช้ซ้ำได้และเป็นแบบแยกส่วนได้ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและความสม่ำเสมอ
- การสนับสนุนชุมชน: จัดเตรียมเทมเพลตและทรัพยากรที่ใช้ร่วมกัน ส่งเสริมการทำงานร่วมกันและการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง
โมดูลพื้นฐานประกอบด้วยองค์ประกอบต่อไปนี้:
กรอบงานวิศวกรรมที่รวดเร็วนี้สร้างขึ้นโดยชุมชนที่มีฐานอยู่ในประเทศจีน และได้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่ดีกว่าในการแนะนำ LLM ในการปฏิบัติงานเมื่อเทียบกับกรอบงานวิศวกรรมที่รวดเร็วอื่นๆ
ข้อดีและข้อเสียของกรอบงานแต่ละแบบพร้อมสถานการณ์
กรอบงานแต่ละแบบมีจุดแข็งและจุดอ่อนที่แตกต่างกันไป และการเลือกกรอบงานจะขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของงาน วัตถุประสงค์ของคุณ และความคุ้นเคยของผู้ใช้ที่มีต่อกรอบงานนั้นๆ นี่คือตัวอย่างที่เน้นข้อดีและข้อเสียของกรอบงานเหล่านี้
สร้างแผน SEO เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเว็บไซต์ผลิตภัณฑ์ SaaS:
คุณสามารถค้นหาผลลัพธ์ของคำเตือนเหล่านี้ได้จาก ChatGPT ที่นี่.
กรณีการใช้งานที่เหมาะสมสำหรับแต่ละกรอบงาน
กรณีการใช้งานยังมีบทบาทสำคัญในการเลือกกรอบงาน นี่คือตารางที่จัดหมวดหมู่สาขาต่างๆ และระบุกรอบงานวิศวกรรมที่เหมาะสมที่สุดสำหรับแต่ละประเภทตามจุดแข็งและลักษณะเฉพาะของสาขานั้นๆ
บทสรุป
วิวัฒนาการของกรอบงานวิศวกรรมพร้อมท์สะท้อนให้เห็นถึงความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของโมเดลภาษา AI และการใช้งานของโมเดลเหล่านั้น ในช่วงแรก วิศวกรรมพร้อมท์มุ่งเน้นไปที่แนวทางตามคำสั่งที่เรียบง่าย แต่ตั้งแต่นั้นมา ก็ได้พัฒนาเป็นกรอบงานที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นเพื่อเพิ่มศักยภาพของ AI ให้สูงสุด
- กรอบ: เหมาะที่สุดสำหรับงานที่ต้องมีบริบทโดยละเอียดและคำตอบที่ครอบคลุม เช่น การเขียน การเงิน การตลาด และกฎหมาย
- โคท: เสนอแนวทางแบบทีละขั้นตอนเพื่อเพิ่มความชัดเจนให้กับกระบวนการที่ซับซ้อน
- ยุค: มอบผลลัพธ์ที่เรียบง่ายและตรงไปตรงมา เหมาะสำหรับงานที่รวดเร็วและตรงไปตรงมา
- RTF: มีประสิทธิภาพสำหรับผลลัพธ์ที่กระชับและมีโครงสร้าง ทำให้เหมาะกับเนื้อหาบนโซเชียลมีเดีย
- ภาษาGPT: มีโครงสร้างสูงและปรับแต่งได้ ทำให้เหมาะอย่างยิ่งกับงานออกแบบ SEO และการเขียนโค้ดที่ต้องการความสม่ำเสมอและการนำกลับมาใช้ใหม่ได้
กล่าวได้ว่า แม้จะมีแนวโน้มที่จะมุ่งเน้นไปสู่ระบบอัตโนมัติ แต่ความเชี่ยวชาญของมนุษย์ยังคงมีความสำคัญในการปรับแต่งแอปพลิเคชัน AI ให้เหมาะกับอุตสาหกรรมเฉพาะ และการรับรองความสอดคล้องและความปลอดภัย
โบนัส: นี่คือคำเตือนที่ฉันใช้เพื่อสร้างชื่อบทความนี้โดยใช้ CRISP ดังนั้นฉันขอแนะนำให้คุณใช้กรอบงานนี้ทันที
บริบท:คุณเป็นนักเขียนด้านเทคนิคและผู้เชี่ยวชาญด้าน SEO ที่กำลังเขียนบทความเพื่อให้มุมมองของผู้เชี่ยวชาญเกี่ยวกับกรอบงานวิศวกรรมที่รวดเร็ว
ขอ:จัดโครงสร้างหัวข้อบทความให้เหมาะสมที่สุดสำหรับ SEO โปรดใช้ Google Keyword Planner, Ahrefs และ SEMrush เพื่อระบุคีย์เวิร์ด 5 อันดับแรก
ข้อมูลเชิงลึก:บทความนี้มุ่งเป้าไปที่มืออาชีพด้านไอทีที่มีความเข้าใจเกี่ยวกับวิศวกรรมทันทีในระดับหนึ่ง บทความนี้ใช้สำหรับโพสต์บน LinkedIn และจดหมายข่าว
สไตล์: น่าดึงดูดใจ
พารามิเตอร์:ชื่อเรื่องจะต้องสั้น สะดุดหู และกระตุ้นให้เกิดการดำเนินการ
สมัครรับจดหมายข่าวของเรา เนื่องจากเราจะเผยแพร่เคล็ดลับและคำแนะนำที่เป็นประโยชน์เพิ่มเติมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานประจำวันของคุณ
อ้างอิง
- เออาร์เอฟ/อีอาร์เอฟ: https://easyaibeginner.com
- กรอบ: https://promptengineering.org/the-crisp-method-a-dynamic-framework-for-advanced-ai-reasoning-and-decision-making/
- การกระตุ้นการเรียนรู้ COT: https://learnprompting.org/docs/intermediate/chain_of_thought
- ภาษาGPT: https://www.langgpt.ai/
- คำแนะนำของคุณในการเชี่ยวชาญกรอบงานพรอมต์ที่แตกต่างกันทั้งหมด
สมัครสมาชิกเพื่อรับอัปเดตบทความบล็อกล่าสุด
ฝากความคิดเห็นของคุณ: