|
|
Zero-Shot Prompting และ Few-Shot Prompting เป็นแนวทางในการใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างผลลัพธ์จากข้อมูลที่มีอยู่ โดยทั้งสองวิธีนี้มีการใช้งานที่แตกต่างกันไป ในบทความนี้จะอธิบายถึงความแตกต่างระหว่าง Zero-Shot Prompting และ Few-Shot Prompting ในเชิงลึก
Zero-Shot Prompting and Few-Shot Prompting are approaches in using machine learning models to generate outputs from available data. These two methods have different applications. This article will explain the differences between Zero-Shot Prompting and Few-Shot Prompting in detail.
Zero-Shot Prompting หมายถึง การใช้โมเดลการเรียนรู้ที่ไม่ได้รับการฝึกฝนโดยตรงเกี่ยวกับงานที่เฉพาะเจาะจง แต่สามารถให้ผลลัพธ์ได้ทันทีจากคำสั่งหรือคำถามที่ผู้ใช้ให้มา โดยไม่จำเป็นต้องมีตัวอย่างเพิ่มเติม ตัวอย่างเช่น หากผู้ใช้ต้องการให้โมเดลสร้างข้อความเกี่ยวกับหัวข้อที่ไม่เคยเห็นมาก่อน โมเดลสามารถสร้างข้อความได้โดยอิงจากความรู้ที่มีอยู่ก่อนแล้ว
Zero-Shot Prompting means using a learning model that has not been directly trained on a specific task but can provide results immediately from the prompts or questions given by the user without needing additional examples. For instance, if a user wants the model to generate text about a topic it has never seen before, the model can create text based on existing knowledge.
Few-Shot Prompting คือ การใช้โมเดลการเรียนรู้ที่ได้รับการฝึกฝนด้วยตัวอย่างเพียงไม่กี่ตัวอย่าง เพื่อให้สามารถสร้างผลลัพธ์ที่แม่นยำมากขึ้นในงานเฉพาะเจาะจง โดยผู้ใช้จะต้องให้ตัวอย่างคำสั่งหรือคำถามที่ชัดเจน ซึ่งช่วยให้โมเดลเข้าใจบริบทและสร้างผลลัพธ์ที่มีคุณภาพมากขึ้น
Few-Shot Prompting is the use of learning models that have been trained with only a few examples to generate more accurate results in specific tasks. Users need to provide clear examples of prompts or questions, which helps the model understand the context and produce higher-quality outputs.
Zero-Shot Prompting มักจะใช้ในสถานการณ์ที่ไม่มีข้อมูลที่เกี่ยวข้องหรือเมื่อต้องการสร้างผลลัพธ์ในหัวข้อที่ใหม่และไม่เคยมีการฝึกฝนมาก่อน ในขณะที่ Few-Shot Prompting เหมาะสำหรับงานที่ต้องการความแม่นยำสูงในบริบทที่มีข้อมูลบางส่วนอยู่แล้ว
Zero-Shot Prompting is often used in situations where there is no relevant information or when generating results on topics that are new and have not been previously trained. Meanwhile, Few-Shot Prompting is suitable for tasks that require high accuracy in contexts where some information is already available.
Zero-Shot Prompting มีข้อดีคือสามารถใช้งานได้อย่างรวดเร็วและไม่ต้องการข้อมูลมากมาย แต่ข้อเสียคืออาจมีความแม่นยำน้อยกว่าการใช้ Few-Shot Prompting ที่มีข้อมูลตัวอย่างมากกว่า ซึ่งช่วยให้โมเดลสามารถสร้างผลลัพธ์ที่มีความถูกต้องและมีคุณภาพสูงขึ้น
Zero-Shot Prompting has the advantage of being quick to use and not requiring a lot of data, but its disadvantage is that it may be less accurate than using Few-Shot Prompting, which has more sample data, allowing the model to produce results that are more accurate and of higher quality.
การเลือกใช้ Zero-Shot หรือ Few-Shot Prompting ขึ้นอยู่กับประเภทของงานที่ต้องการและข้อมูลที่มีอยู่ หากงานนั้นเป็นงานใหม่ที่ไม่เคยมีการฝึกฝนมาก่อน Zero-Shot อาจเป็นทางเลือกที่ดีกว่า แต่ถ้ามีข้อมูลตัวอย่างที่เพียงพอ Few-Shot จะสามารถให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า
The choice between Zero-Shot or Few-Shot Prompting depends on the type of task desired and the available data. If the task is new and has not been previously trained, Zero-Shot might be a better choice. However, if there is sufficient sample data, Few-Shot will provide better results.
ซึ่งมีความสามารถในการสร้างเนื้อหาที่หลากหลายและน่าสนใจ แต่ควรทราบว่าข้อมูลที่นำเสนออาจไม่ได้ถูกตรวจสอบความถูกต้องอย่างละเอียดเสมอไป ดังนั้น เราขอแนะนำให้คุณใช้วิจารณญาณในการอ่านและพิจารณาข้อมูลที่นำเสนอ
The article you are reading is generated by AI and may contain inaccurate or incomplete information. Please verify the accuracy of the information again before using it to ensure the reliability of the content.
URL หน้านี้ คือ > https://thaidc.com/1725862811-prompting guide-Thai-tech.html
Prompt Engineer คือผู้ที่มีหน้าที่ในการออกแบบและสร้าง Prompt หรือข้อความที่ใช้ในการสั่งงานโมเดล AI เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ โดยการเขียน Prompt ที่มีคุณภาพสามารถช่วยให้การทำงานของ AI มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น การเข้าใจกลไกการทำงานของโมเดล AI และการใช้ภาษาอย่างถูกต้องเป็นสิ่งสำคัญสำหรับ Prompt Engineer
Prompt Engineer is a professional responsible for designing and creating prompts or messages used to command AI models to achieve desired outcomes. Writing quality prompts can enhance the efficiency of AI operations. Understanding how AI models work and using language correctly is crucial for a Prompt Engineer.
Zero-Shot Learning (ZSL) คือ วิธีการเรียนรู้ของเครื่องที่ช่วยให้โมเดลสามารถจัดประเภทข้อมูลใหม่ที่ไม่เคยเห็นมาก่อนได้ โดยอาศัยความรู้ที่มีอยู่จากการเรียนรู้ข้อมูลอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง ซึ่งประวัติความเป็นมาของ Zero-Shot Learning เริ่มต้นจากการพัฒนาของ Artificial Intelligence และ Machine Learning ในช่วงปี 2010 เป็นต้นมา โดยมีการวิจัยและพัฒนาอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้โมเดลสามารถเรียนรู้จากการบอกเล่าเกี่ยวกับข้อมูลใหม่ๆ แทนที่จะต้องมีข้อมูลที่ชัดเจนในการฝึกอบรม
Zero-Shot Learning (ZSL) is a machine learning approach that enables models to classify unseen data by leveraging existing knowledge from related learned data. The history of Zero-Shot Learning began with the advancement of Artificial Intelligence and Machine Learning around 2010, with ongoing research and development to enable models to learn about new data based on descriptions instead of requiring explicit training data.
การสร้าง Prompt ที่มีประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญในการสื่อสารกับ AI ไม่ว่าจะเป็นการใช้ AI ในการสร้างเนื้อหา การถามคำถาม หรือการแก้ปัญหา เทคนิคที่ดีในการสร้าง Prompt จะช่วยให้เราสามารถได้ผลลัพธ์ที่ต้องการได้ดียิ่งขึ้น
Creating effective prompts is crucial for communicating with AI, whether it's using AI for content generation, asking questions, or problem-solving. Good techniques for creating prompts will help us achieve the desired outcomes more effectively.
การเขียน Prompt สำหรับ Zero-Shot เป็นกระบวนการที่สำคัญสำหรับการใช้งาน AI ในหลายๆ ด้าน โดยเฉพาะในงานที่ต้องการความแม่นยำและความเข้าใจในภาษา การเขียน Prompt ที่ดีจะช่วยให้โมเดล AI สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและตรงตามความต้องการของผู้ใช้ บทความนี้จะนำเสนอแนวทางการเขียน Prompt ที่เหมาะสมสำหรับการทำ Zero-Shot ในบริบทต่างๆ
Writing prompts for Zero-Shot is an essential process for utilizing AI in various fields, especially in tasks that require accuracy and language comprehension. A well-written prompt will assist AI models in functioning efficiently and meeting user demands. This article will present guidelines for writing appropriate prompts for Zero-Shot in various contexts.
Zero-Shot Prompting และ Few-Shot Prompting เป็นแนวทางในการใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างผลลัพธ์จากข้อมูลที่มีอยู่ โดยทั้งสองวิธีนี้มีการใช้งานที่แตกต่างกันไป ในบทความนี้จะอธิบายถึงความแตกต่างระหว่าง Zero-Shot Prompting และ Few-Shot Prompting ในเชิงลึก
Zero-Shot Prompting and Few-Shot Prompting are approaches in using machine learning models to generate outputs from available data. These two methods have different applications. This article will explain the differences between Zero-Shot Prompting and Few-Shot Prompting in detail.
