Prompt engineering หมายถึงการจัดทำและปรับปรุง prompt ในการสื่อสารที่มีประสิทธิภาพกับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะโมเดลประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) อย่าง GPT-3 หรือ GPT-4 จุดมุ่งหมายคือการจัดให้คำถามหรือคำสั่งอยู่ในรูปแบบที่ทำให้ได้ผลลัพธ์หรือพฤติกรรมที่ต้องการจากโมเดล นี่เป็นเรื่องสำคัญเพราะโมเดลเหล่านี้ไม่มีความเข้าใจเรื่องบริบทหรือละเอียดยิบย่อยของภาษามนุษย์อย่างที่มนุษย์ทำได้
การทำ Prompt engineering อาจง่ายเพียงการเปลี่ยนแปลงคำถาม แต่ก็สามารถเกี่ยวข้องกับวิธีที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น เช่น:
- ระบุรูปแบบที่ต้องการคำตอบอยู่
- ขอให้โมเดลคิดแบบขั้นตอน หรือพิจารณาข้อดีข้อเสียก่อนที่จะให้คำตอบ
- รวมบริบทหรือข้อมูลพื้นหลังเพิ่มเติมใน prompt
- สร้าง prompt ที่ทำให้โมเดลสร้างผลลัพธ์ที่มีความสร้างสรรค์หรือใหม่ๆ
ในสถานที่ทำงานขนาดใหญ่, การทำ Prompt engineering เป็นทักษะที่สำคัญในการใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องอย่างมีประสิทธิภาพ มันสามารถช่วยในการดึงข้อมูลที่เจาะจง สร้างข้อความที่มีคุณภาพสูง หรือแม้แต่การสั่งให้โมเดลทำงานซับซ้อน เช่น การวิเคราะห์ข้อมูล
เมื่อโมเดล NLP ยังคงพัฒนาและเป็นที่หลากหลายยิ่งขึ้น ความสำคัญของการทำ Prompt engineering ก็จะน่าจะเพิ่มขึ้นเช่นกัน มันเป็นสะพานระหว่างความสามารถของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องและความต้องการหรือคำถามเฉพาะของผู้ใช้มนุษย์
ความรับผิดชอบของการวิศวกรรมพร้อมท์ (Prompt engineering) อาจแตกต่างไปตามการใช้งานและความซับซ้อนของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง อย่างไรก็ตาม นี่คือบางส่วนของความรับผิดชอบทั่วไปที่เกี่ยวข้อง:
- การจัดรูปแบบคำถาม: การปรับแต่งและปรับปรุงพร้อมท์เพื่อสื่อสารอย่างมีประสิทธิภาพกับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะโมเดลการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
- การวิเคราะห์เจตนาของผู้ใช้: การเข้าใจเจตนาของผู้ใช้และจัดรูปแบบคำถามให้สอดคล้อง เพื่อให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องและเกี่ยวข้องกับบริบท
- การประเมินผลลัพธ์: การประเมินผลลัพธ์จากโมเดลเพื่อดูว่าตรงกับเกณฑ์ที่ต้องการหรือไม่ และปรับพร้อมท์ถ้าจำเป็น
- การทดสอบและการวนซ้ำ: การทดสอบพร้อมท์หลายรูปแบบอย่างต่อเนื่องเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือของโมเดล
- การจัดโครงสร้างคำถามที่ซับซ้อน: สำหรับการใช้งานที่ขั้นสูง การจัดโครงสร้างคำถามที่ไม่เพียงแต่ถามคำถาม แต่ยังระบุรูปแบบของคำตอบ ขอคิดเป็นขั้นตอน หรือขอดูข้อดีข้อเสียก่อนการให้คำตอบ
- การจัดการบริบท: การให้ข้อมูลบริบทหรือข้อมูลพื้นหลังเพิ่มเติมในพร้อมท์เพื่อช่วยให้โมเดลสร้างผลลัพธ์ที่ถูกต้องหรือเกี่ยวข้องมากขึ้น
- การเพิ่มประสบการณ์ผู้ใช้: การทำงานเพื่อให้การสื่อสารเป็นไปอย่างธรรมชาติและเข้าใจง่ายสำหรับผู้ใช้ ซึ่งอาจรวมถึงการใช้ภาษาที่เป็นการสนทนาในพร้อมท์หรือผลลัพธ์
- การนวัตกรรม: การทดลองวิธีการพร้อมท์ใหม่เพื่อแนะนำโมเดลในการสร้างผลลัพธ์ที่เป็นสร้างสรรค์ ใหม่ หรือไม่คาดคิด แต่มีประโยชน์
- การติดตามประสิทธิภาพ: การตรวจสอบและวัดประสิทธิภาพของพร้อมท์และกลยุทธ์ต่าง ๆ ในเวลาหลายระยะเพื่อเข้าใจผลกระทบต่อประสิทธิภาพของโมเดล
- การทำงานร่วมกัน: การทำงานร่วมกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกรเรียนรู้ของเครื่อง และนักออกแบบประสบการณ์ผู้ใช้เพื่อรวมการพร้อมท์ที่มีประสิทธิภาพลงในระบบหรือแอปพลิเคชันที่ขนาดใหญ่
- การศึกษาและเอกสาร: การสอนสมาชิกในทีมเกี่ยวกับทิศทางที่ดีที่สุดสำหรับการวิศวกรรมพร้อมท์และการจัดทำเอกสารเกี่ยวกับกลยุทธ์พร้อมท์ที่ประสบความสำเร็จสำหรับอ้างอิงในอนาคต
- การพิจารณาจริยธรรม: การตระหนักถึงและพิจารณาถึงเอนกประสงค์ที่อาจมีในการตอบของโมเดล รวมถึงการเข้าใจผลกระทบทางจริยธรรมของพร้อมท์บางประเภท
ในสถานประกอบการ การวิศวกรรมพร้อมท์กลายเป็นสิ่งที่ยิ่งใหญ่ยิ่งขึ้น เนื่องจากโมเดลมักจะถูกมอบหมายให้ให้ข้อมูลที่เจาะจงหรือทำงานซับซ้อนที่ต้องใช้ความเข้าใจทั้งในโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องและความต้องการของผู้ใช้
