คำอธิบายทางวิศวกรรมที่รวดเร็ว: การสร้างปฏิสัมพันธ์ AI ที่ดีขึ้น

เนื่องจากเครื่องมือ AI เชิงสร้างสรรค์ เช่น ChatGPT และ Claude มีประสิทธิภาพมากขึ้นและมีการใช้กันอย่างแพร่หลาย ความสามารถในการโต้ตอบกับเครื่องมือเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพจึงกลายเป็นทักษะที่สำคัญ นี่คือจุดที่วิศวกรรมที่รวดเร็วเข้ามามีบทบาท ด้วยการเรียนรู้ที่จะสร้างการแจ้งเตือนที่แม่นยำและมีโครงสร้างที่ดี คุณจะปรับปรุงคุณภาพของเอาต์พุตที่สร้างโดย AI ได้อย่างมาก ไม่ว่าจะเป็นสำหรับการแก้ปัญหา การสร้างเนื้อหา หรือการตอบคำถาม ในคู่มือนี้ เราจะแจกแจงพื้นฐานของวิศวกรรมที่รวดเร็ว อธิบายความสำคัญของวิศวกรรม และแบ่งปันเทคนิคเชิงปฏิบัติเพื่อช่วยให้คุณเชี่ยวชาญศิลปะในการสื่อสารกับโมเดล AI

สารบัญ

• วิศวกรรมพร้อมท์คืออะไร?
• ทำไมวิศวกรรมพร้อมท์จึงมีความสำคัญ?
• เทคนิคทางวิศวกรรมที่รวดเร็วที่จำเป็น
• เคล็ดลับในการสร้างการแจ้งเตือนที่มีประสิทธิภาพ
• ความท้าทายทั่วไปในด้านวิศวกรรมที่รวดเร็ว
• การประยุกต์ใช้งานทางวิศวกรรมที่รวดเร็ว
• เครื่องมือและทรัพยากรสำหรับวิศวกรรมที่รวดเร็ว
• อนาคตของวิศวกรรมที่รวดเร็ว

วิศวกรรมพร้อมท์คืออะไร?

วิศวกรรมพร้อมท์เป็นเทคนิคในการชี้แนะและปรับปรุงการตอบสนองที่สร้างโดยโมเดล AI เช่น GPT หรือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) อื่นๆ โดยแก่นแท้แล้ว วิศวกรรมพร้อมท์เกี่ยวข้องกับการสร้างพร้อมต์ที่ชัดเจนและมีประสิทธิภาพ เพื่อช่วยให้โมเดลเข้าใจงานที่คุณต้องการให้ดำเนินการได้ดีขึ้น ด้วยวิธีนี้ วิศวกรรมที่ทันท่วงทีถือเป็นสะพานเชื่อมระหว่างความตั้งใจของมนุษย์และความสามารถของ AI ช่วยให้ผู้คนสื่อสารกับ LLM ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีคุณภาพสูง ตรงประเด็น และแม่นยำ

ข้อความแจ้งที่ออกแบบมาอย่างดีถือเป็นสิ่งสำคัญในการปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของ AI ไม่ว่าคุณกำลังมองหาคำตอบที่แม่นยำ คำแนะนำที่สร้างสรรค์ หรือวิธีแก้ปัญหาทีละขั้นตอน ข้อความแจ้งที่มีโครงสร้างดีจะช่วยเพิ่มประโยชน์ของการตอบสนองของแบบจำลองได้อย่างมาก

พรอมต์คืออะไร?

ข้อความแจ้งเป็นการป้อนข้อความภาษาธรรมชาติที่คุณระบุให้กับโมเดล AI เพื่อระบุงานที่คุณต้องการทำให้เสร็จสิ้น ข้อความแจ้งอาจมีตั้งแต่เพียงไม่กี่คำไปจนถึงคำแนะนำหลายขั้นตอนที่ซับซ้อนซึ่งมีตัวอย่างและข้อมูลเพิ่มเติมสำหรับบริบท

หากคุณใช้เครื่องมือเช่น Claude หรือ ChatGPT ข้อความแจ้งคือสิ่งที่คุณพิมพ์ลงในกล่องแชท ในบริบทของนักพัฒนา พรอมต์ทำหน้าที่เป็นคำแนะนำในการชี้แนะโมเดล AI เพื่อตอบสนองต่อข้อสงสัยของผู้ใช้ภายในแอปพลิเคชัน

ทำไมวิศวกรรมพร้อมท์จึงมีความสำคัญ?

วิศวกรรมพร้อมท์ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของ LLM โดยไม่ต้องเปลี่ยนแปลงโมเดลพื้นฐานหรือการฝึกอบรมเพิ่มเติม การปรับปรุงวิธีที่โมเดลตอบสนองต่ออินพุตทำให้ LLM สามารถปรับเข้ากับงานใหม่ ทำให้มีความหลากหลายและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

โดยแก่นแท้แล้ว วิศวกรรมพร้อมท์เป็นกระบวนการที่ต้องทำซ้ำๆ ที่เกี่ยวข้องกับการออกแบบ การทดสอบ และปรับปรุงการแจ้งเตือนจนกระทั่งได้ผลลัพธ์ตามที่ต้องการ วิธีการนี้ช่วยจัดการกับความท้าทายที่ LLM เผชิญแบบดั้งเดิม ตัวอย่างเช่น แม้ว่าแบบจำลองเหล่านี้ไม่ได้ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อการให้เหตุผลเชิงตรรกะ เช่น การแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ แต่ข้อความแจ้งที่มีโครงสร้างหลายขั้นตอนสามารถชี้แนะให้พวกเขาแบ่งงานที่ซับซ้อนออกเป็นขั้นตอนที่สามารถจัดการได้เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น

หนึ่งในความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดใน AI—ความสามารถในการตีความ ซึ่งมักเรียกว่าปัญหา “กล่องดำ” ก็สามารถจัดการได้ด้วยพรอมต์ที่ออกแบบมาอย่างดี ตัวอย่างเช่น คำสั่งลูกโซ่แห่งความคิด (CoT) กำหนดให้แบบจำลองต้องแสดงการใช้เหตุผลทีละขั้นตอน ทำให้กระบวนการตัดสินใจมีความโปร่งใสมากขึ้น ความชัดเจนนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในสาขาที่มีความเสี่ยงสูง เช่น การดูแลสุขภาพ การเงิน และกฎหมาย โดยที่การทำความเข้าใจว่าแบบจำลองสามารถสรุปผลได้อย่างไร ช่วยให้มั่นใจได้ถึงความถูกต้อง สร้างความไว้วางใจ และสนับสนุนการตัดสินใจด้วยข้อมูล

ด้วยการผลักดันขอบเขตของสิ่งที่ LLM สามารถบรรลุได้ วิศวกรรมที่รวดเร็วจะปรับปรุงความน่าเชื่อถือ ความโปร่งใส และการใช้งาน เปลี่ยนโมเดล AI ให้เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพและเชื่อถือได้มากขึ้น ซึ่งสามารถจัดการกับงานที่ซับซ้อนมากขึ้นได้

เทคนิคทางวิศวกรรมที่รวดเร็วที่จำเป็น

วิศวกรพร้อมท์ที่มีทักษะใช้วิธีการต่างๆ เพื่อให้ได้คำตอบที่เหมาะสมและมีประโยชน์มากขึ้นจาก LLM เทคนิคที่ใช้บ่อยที่สุดบางส่วนได้แก่ การกระตุ้นแบบลูกโซ่แห่งความคิด การกระตุ้นแบบไม่กี่ช็อต และการกระตุ้นเฉพาะบทบาท เทคนิคเหล่านี้ช่วยแนะนำ LLM ในการสร้างผลลัพธ์ที่ปรับให้เหมาะกับงานและบริบทเฉพาะได้ดียิ่งขึ้น

การกระตุ้นลูกโซ่แห่งความคิด (CoT)

CoT prompting เป็นเทคนิคที่มีประสิทธิภาพในการแก้ปัญหาการใช้เหตุผลที่ซับซ้อนโดยการสนับสนุนให้ LLM แบ่งปัญหาออกเป็นขั้นตอนเล็กๆ ที่สมเหตุสมผล ตัวอย่างเช่น พรอมต์ CoT อาจรวมถึงสิ่งต่อไปนี้:

“อธิบายเหตุผลของคุณทีละขั้นตอนเมื่อคุณให้คำตอบ”

ด้วยการสะกดเหตุผล โมเดลมักจะมีแนวโน้มที่จะได้คำตอบที่ถูกต้องมากกว่าเมื่อถูกขอให้ตอบเพียงคำตอบเดียวโดยไม่แสดงผลงาน แนวทางนี้มีประโยชน์โดยเฉพาะสำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับคณิตศาสตร์ ตรรกะ หรือการแก้ปัญหาหลายขั้นตอน

การกระตุ้นแบบ Zero-shot

การแจ้งแบบ Zero-shot จะขอให้โมเดลทำงานให้เสร็จสิ้นโดยไม่ต้องให้ตัวอย่างหรือบริบทเพิ่มเติมใดๆ ตัวอย่างเช่น คุณอาจสั่งให้โมเดล:

“แปลอีเมลนี้เป็นภาษาญี่ปุ่น”

ในกรณีนี้ LLM อาศัยฐานความรู้ที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าเพื่อสร้างการตอบสนองเท่านั้น การแจ้งแบบ Zero-shot มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับงานที่ไม่ซับซ้อนซึ่งโมเดลคุ้นเคยอยู่แล้ว เนื่องจากไม่จำเป็นต้องมีคำแนะนำหรือตัวอย่างโดยละเอียด เป็นวิธีที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพในการใช้ประโยชน์จาก LLM สำหรับงานทั่วไป

การกระตุ้นเตือนไม่กี่นัด

การแจ้งเตือนแบบไม่กี่ช็อตสร้างขึ้นจากการแจ้งเตือนแบบ Zero-shot โดยจัดเตรียมตัวอย่างจำนวนเล็กน้อย (ปกติสองถึงห้ารายการ) เพื่อเป็นแนวทางในการตอบสนองของโมเดล เทคนิคนี้ช่วยให้ LLM ปรับตัวเข้ากับงานหรือรูปแบบใหม่ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการให้แบบจำลองวิเคราะห์ความรู้สึกของการวิจารณ์ผลิตภัณฑ์ คุณสามารถรวมตัวอย่างที่มีป้ายกำกับบางส่วนได้ดังนี้:

ตัวอย่างที่ 1: “ผลิตภัณฑ์นี้ทำงานได้อย่างสมบูรณ์แบบ!” → เชิงบวก ตัวอย่างที่ 2: “มันพังหลังจากผ่านไปสองวัน” → เชิงลบ

เมื่อคุณจัดเตรียมตัวอย่างแล้ว LLM จะสามารถเข้าใจงานได้ดีขึ้น และสามารถนำตรรกะเดียวกันนี้ไปใช้กับอินพุตใหม่ได้

การกระตุ้นเตือนเฉพาะบทบาท

การแจ้งเตือนเฉพาะบทบาทจะแนะนำให้ LLM ใช้มุมมอง น้ำเสียง หรือระดับของความเชี่ยวชาญเฉพาะเมื่อตอบสนอง ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังสร้างแชทบอทเพื่อการศึกษา คุณอาจแจ้งให้โมเดล:

“ตอบเหมือนครูโรงเรียนมัธยมที่อดทนอธิบายแนวคิดนี้ให้มือใหม่ฟัง”

แนวทางนี้ช่วยให้โมเดลปรับแต่งการตอบสนองต่อผู้ชมเฉพาะ โดยผสมผสานคำศัพท์ น้ำเสียง และระดับของรายละเอียดที่เหมาะสม ข้อความแจ้งเฉพาะบทบาทยังช่วยให้สามารถรวมความรู้เฉพาะโดเมนที่บุคคลในบทบาทนั้นจะมีได้ ช่วยเพิ่มคุณภาพการตอบสนองและความเกี่ยวข้อง

อย่างไรก็ตาม การกระตุ้นเตือนเฉพาะบทบาทจะต้องใช้อย่างระมัดระวัง เนื่องจากอาจทำให้เกิดอคติได้ ตัวอย่างเช่น การวิจัยแสดงให้เห็นว่า การขอให้ LLM ตอบว่า "ในฐานะผู้ชาย" กับ "ในฐานะผู้หญิง" สามารถนำไปสู่ความแตกต่างในรายละเอียดเนื้อหา เช่น การอธิบายรถยนต์ให้เจาะลึกมากขึ้นสำหรับบุคลิกของผู้ชาย การตระหนักรู้ถึงอคติเหล่านี้เป็นกุญแจสำคัญในการปรับใช้การกระตุ้นเตือนเฉพาะบทบาทอย่างมีความรับผิดชอบ

เคล็ดลับในการสร้างการแจ้งเตือนที่มีประสิทธิภาพ

เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุดของเทคนิคข้างต้น สิ่งสำคัญคือต้องสร้างข้อความแจ้งเตือนที่แม่นยำและชัดเจน ต่อไปนี้เป็นห้ากลยุทธ์ที่ได้รับการพิสูจน์แล้วเพื่อช่วยคุณออกแบบพร้อมท์ที่แนะนำ LLM ในการส่งมอบผลลัพธ์คุณภาพสูงและเหมาะสมกับงาน:

1. มีความชัดเจนและเฉพาะเจาะจงกำหนดสิ่งที่คุณกำลังมองหาอย่างชัดเจนโดยใส่รายละเอียด เช่น รูปแบบผลลัพธ์ โทนเสียง ผู้ชม และบริบท การแบ่งคำสั่งออกเป็นรายการที่มีลำดับเลขช่วยให้โมเดลปฏิบัติตามได้ง่ายขึ้น
2. ทดสอบรูปแบบต่างๆทดลองใช้พร้อมท์หลายเวอร์ชันเพื่อดูว่าการเปลี่ยนแปลงเล็กๆ น้อยๆ ส่งผลต่อผลลัพธ์อย่างไร การเปรียบเทียบผลลัพธ์จะช่วยระบุการใช้ถ้อยคำที่มีประสิทธิภาพสูงสุด
3. ใช้ตัวคั่นจัดโครงสร้างข้อความแจ้งของคุณโดยใช้แท็ก XML (เช่น <ตัวอย่าง> และ <คำแนะนำ>) หรือตัวแยกภาพ เช่น เครื่องหมายคำพูดสามตัว (“””) ซึ่งจะช่วยให้โมเดลเข้าใจและแยกแยะระหว่างส่วนต่างๆ ของข้อมูลที่คุณป้อน
4. มอบหมายบทบาทกำหนดทิศทางโมเดลเพื่อปรับใช้มุมมองที่เฉพาะเจาะจง เช่น “ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์” หรือ “ตัวแทนฝ่ายสนับสนุนลูกค้าที่เป็นมิตร” แนวทางนี้ให้บริบทที่เป็นประโยชน์และปรับแต่งน้ำเสียงและความเชี่ยวชาญของการตอบสนอง
5. ให้ตัวอย่างรวมอินพุตและเอาต์พุตตัวอย่างเพื่อชี้แจงความคาดหวังของคุณ ตัวอย่างมีประสิทธิภาพโดยเฉพาะสำหรับงานที่ต้องใช้รูปแบบ สไตล์ หรือกระบวนการให้เหตุผลเฉพาะ

ความท้าทายทั่วไปในด้านวิศวกรรมที่รวดเร็ว

เมื่อสร้างการแจ้งเตือนที่มีประสิทธิภาพ สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาข้อจำกัดของ LLM ปัญหาบางอย่างที่ต้องคำนึงถึงเมื่อสร้างพร้อมท์รวมถึงการจำกัดโทเค็น อคติจากการขาดความสมดุลในตัวอย่างของคุณ และการให้ข้อมูลแก่โมเดลมากเกินไป

ขีดจำกัดโทเค็น

LLM ส่วนใหญ่กำหนดขีดจำกัดขนาดอินพุต ซึ่งประกอบด้วยทั้งข้อความแจ้งและข้อมูลเพิ่มเติมใดๆ ที่คุณให้โมเดลสำหรับบริบท เช่น สเปรดชีต เอกสาร Word หรือ URL ของเว็บ อินพุตนี้วัดเป็นโทเค็น ซึ่งเป็นหน่วยของข้อความที่สร้างขึ้นผ่านโทเค็น โทเค็นสามารถสั้นเท่ากับอักขระหรือยาวเท่ากับคำก็ได้ อินพุตที่ยาวกว่าจะมีราคาแพงกว่าในการคำนวณ เนื่องจากโมเดลต้องวิเคราะห์ข้อมูลเพิ่มเติม ขีดจำกัดเหล่านี้ตั้งแต่ไม่กี่ร้อยไปจนถึงหลายพันโทเค็น ช่วยจัดการทรัพยากรการคำนวณและพลังการประมวลผล

อคติในตัวอย่าง

ในงานการเรียนรู้แบบไม่กี่ช็อต ประเภทของตัวอย่างที่คุณให้แบบจำลองเพื่อเรียนรู้อาจทำให้แบบจำลองนั้นตรงกับตัวอย่างมากเกินไปในการตอบสนอง ตัวอย่างเช่น หากคุณขอให้แบบจำลองดำเนินการจำแนกประเภทความรู้สึก แต่ให้ตัวอย่างเชิงบวกห้าตัวอย่างและมีตัวอย่างเชิงลบเพียงตัวอย่างเดียวให้เรียนรู้ แบบจำลองอาจมีแนวโน้มเกินไปที่จะติดป้ายกำกับตัวอย่างใหม่ว่าเป็นเชิงบวก

ข้อมูลโอเวอร์โหลด

การให้ข้อมูลมากเกินไปในพรอมต์เดียวอาจทำให้โมเดลสับสนและทำให้ไม่สามารถระบุสิ่งที่เกี่ยวข้องมากที่สุดได้ พรอมต์ที่ซับซ้อนเกินไปอาจทำให้โมเดลเน้นไปที่ตัวอย่างที่ให้มาแคบเกินไป (การใส่มากเกินไป) และสูญเสียความสามารถในการสรุปได้อย่างมีประสิทธิภาพ

การประยุกต์ใช้งานทางวิศวกรรมที่รวดเร็ว

วิศวกรรมที่รวดเร็วช่วยให้โมเดล AI ตอบสนอง ปรับเปลี่ยนได้ และมีประโยชน์มากขึ้นในอุตสาหกรรมที่หลากหลาย ต่อไปนี้คือวิธีที่วิศวกรรมที่รวดเร็วในการปรับปรุงเครื่องมือ AI ในสาขาสำคัญ:

การสร้างเนื้อหา

ข้อความแจ้งที่ออกแบบมาอย่างดีกำลังปฏิวัติการสร้างเนื้อหาโดยทำให้เกิดการสื่อสารทางธุรกิจที่คำนึงถึงบริบทโดยเฉพาะ เช่น ข้อเสนอ เอกสารไวท์เปเปอร์ การวิจัยตลาด จดหมายข่าว ชุดสไลด์ และอีเมล

การบริการลูกค้า

พร้อมท์ที่ดีขึ้นช่วยให้แชทบอทฝ่ายบริการลูกค้าส่งมอบคำตอบที่เกี่ยวข้อง เห็นอกเห็นใจ และมีประสิทธิภาพมากขึ้น ด้วยการปรับปรุงคุณภาพและโทนเสียงการตอบสนอง วิศวกรรมที่รวดเร็วช่วยให้แชทบอทแก้ไขปัญหาได้เร็วขึ้น และเพิ่มข้อกังวลที่ซับซ้อนไปยังผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์เมื่อจำเป็น

การศึกษา

บางครั้งเครื่องมือ AI อาจประสบปัญหาในการประเมินคำตอบที่ซับซ้อนในบริบททางการศึกษา อย่างไรก็ตาม ข้อความแจ้ง CoT สามารถช่วยให้โมเดล AI ให้เหตุผลผ่านการตอบกลับของนักเรียนเพื่อพิจารณาว่าถูกต้องหรือไม่ เมื่อนักเรียนให้คำตอบที่ไม่ถูกต้อง ข้อความเหล่านี้จะช่วยให้ AI สามารถระบุเหตุผลที่ผิดพลาดและเสนอข้อเสนอแนะที่เป็นประโยชน์และปรับแต่งได้

เครื่องมือและทรัพยากรสำหรับวิศวกรรมที่รวดเร็ว

มีแหล่งข้อมูลที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้มากมายหากคุณต้องการเรียนรู้การออกแบบคำสั่งของคุณเอง นี่คือคอลเลกชันของบทช่วยสอน ไลบรารีพร้อมท์ และแพลตฟอร์มการทดสอบ เพื่อให้คุณสามารถอ่านเพิ่มเติม เริ่มสร้าง และเปรียบเทียบคำตอบที่พร้อมท์ของคุณสร้างขึ้น

แหล่งเรียนรู้และบทช่วยสอน

หากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการกระตุ้นเตือน มีแหล่งข้อมูลดีๆ มากมายสำหรับการทำความเข้าใจศิลปะและวิทยาศาสตร์ของวิศวกรรมและการแจ้งเตือนที่มีประสิทธิภาพ:

• DAIR.AI: เสนอบทช่วยสอนฟรีเกี่ยวกับวิศวกรรมที่รวดเร็ว
• มานุษยวิทยา: จัดให้มีบทช่วยสอนแบบโต้ตอบสาธารณะฟรีพร้อมแบบฝึกหัดเพื่อเรียนรู้วิศวกรรมที่รวดเร็วและฝึกฝนการสร้างคำแนะนำของคุณเอง
• ชุมชน Reddit: เข้าร่วมชุมชน r/promptengineering เพื่อสำรวจข้อความแจ้งที่ผู้อื่นกำลังเขียน และค้นพบไลบรารีพร้อมท์โอเพ่นซอร์ส
• OpenAI: แบ่งปันหกกลยุทธ์ในการเขียนพร้อมท์ที่ดีขึ้น
• เครื่องมือสร้างพรอมต์ ChatGPT: ใช้เครื่องมือ HuggingFace เพื่อสร้างพรอมต์เมื่อคุณไม่แน่ใจว่าจะเริ่มต้นจากตรงไหน

ห้องสมุดพร้อมท์และตัวอย่าง

คุณยังสามารถใช้พร้อมท์ที่ผู้อื่นเขียนไว้แล้วเป็นจุดเริ่มต้นได้ ต่อไปนี้เป็นไลบรารีพร้อมท์ฟรีบางส่วนจากผู้ใช้ Anthropic, OpenAI, Google และ GitHub:

• ไลบรารีพร้อมท์ของ Anthropic: นี่คือไลบรารีพร้อมต์ที่ค้นหาได้ซึ่งมีพร้อมต์ที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับกรณีการใช้งานส่วนบุคคลและธุรกิจ
• พรอมต์คิว ChatGPT: พื้นที่เก็บข้อมูลนี้มีลูกโซ่พรอมต์ที่คัดลอกและวางได้ซึ่งสามารถใช้เพื่อสร้างบริบทสำหรับ ChatGPT ก่อนที่จะขอให้ทำงานให้เสร็จสิ้น รวมถึงคำแนะนำในการทำวิจัยเกี่ยวกับบริษัท การร่างข้อเสนอของผู้รับเหมา และการเขียนเอกสารไวท์เปเปอร์
• พร้อมท์ ChatGPT ที่ยอดเยี่ยม: ไลบรารีพร้อมท์ ChatGPT ยอดนิยมนี้มีพร้อมท์หลายร้อยรายการ ซึ่งหลายรายการเริ่มต้นด้วยการสั่งให้ ChatGPT รับบทบาทเฉพาะ เช่น “นักการตลาด” หรือ “คอนโซล JavaScript”
• Awesome Claude Prompts: คอลเลกชันที่ผู้ใช้สร้างขึ้นนี้สร้างแบบจำลองตาม Awesome ChatGPT Prompts มีขนาดเล็กกว่าแต่ก็ยังมีเทมเพลต prompt ที่มีประโยชน์มากมาย รวมถึงสำหรับการสื่อสารทางธุรกิจ
• Google AI Studio: นี่คือแกลเลอรีคำแนะนำที่แนะนำสำหรับใช้กับราศีเมถุน ส่วนมากเน้นที่การดึงข้อมูลจากรูปภาพ
• ตัวอย่างพร้อมท์ OpenAI: นี่คือคอลเลกชันตัวอย่างพร้อมท์ที่สามารถค้นหาได้สำหรับงานต่างๆ เช่น การแปล การสร้างเว็บไซต์ และการแก้ไขโค้ด

แพลตฟอร์มการทดสอบ

เมื่อคุณได้รับข้อความแจ้งที่ต้องการลองใช้แล้ว คุณจะทดสอบได้อย่างไร เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้คุณสามารถเปรียบเทียบข้อความแจ้งต่างๆ แบบเทียบเคียงกัน เพื่อให้คุณสามารถประเมินประสิทธิภาพได้:

• OpenAI Playground: คุณสามารถทดสอบข้อความแจ้งได้โดยใช้การกำหนดค่าโมเดล GPT ต่างๆ และดูการเปรียบเทียบผลลัพธ์
• Anthropic Workbench: คุณสามารถเปรียบเทียบเอาต์พุตสำหรับพร้อมท์ต่างๆ เคียงข้างกัน และใช้ฟังก์ชันการให้คะแนนเพื่อวัดปริมาณประสิทธิภาพ
• Prompt Mixer: นี่คือแอปเดสก์ท็อปโอเพ่นซอร์สสำหรับ macOS ที่ให้คุณสร้าง ทดสอบ และสร้างไลบรารีของพร้อมท์ในโมเดล AI ต่างๆ

อนาคตของวิศวกรรมที่รวดเร็ว

ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า วิศวกรรมที่รวดเร็วจะกลายเป็นงานที่ LLM ทำร่วมกับมนุษย์มากขึ้นเรื่อยๆ นักวิจัยด้านวิศวกรรมพร้อมท์กำลังสอนแบบจำลองเชิงกำเนิดเพื่อเขียนคำสั่งของตนเอง ตัวอย่างเช่น นักวิจัยที่ Google DeepMind ได้สร้างแนวทาง "meta-prompting" ที่เรียกว่า Optimization by PROmpting (OPRO) ซึ่ง LLM ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับไลบรารีพร้อมท์ จากนั้นขอให้สร้างพร้อมท์ของตัวเองเพื่อตอบสนองต่อปัญหา

นักวิจัยกำลังพัฒนาวิธีการสำหรับ LLM ที่กระตุ้นตนเองเพื่อเปรียบเทียบและประเมินประสิทธิภาพของการแจ้งเตือนที่พวกเขาสร้างขึ้น ซึ่งมีศักยภาพในการทำให้ LLM มีอิสระมากขึ้นในการตอบสนองต่องานที่ซับซ้อน