Prompt Engineer คืออะไร?

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.

Prompt Engineering ช่วยให้การสื่อสารระหว่างมนุษย์และ AI เป็นไปอย่างราบรื่น โดยการออกแบบ Prompt ที่ชัดเจนและเข้าใจง่าย ทำให้ AI สามารถตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ประวัติความเป็นมาของ Zero-Shot Learning

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.

ในช่วงแรกของการพัฒนา Zero-Shot Learning นักวิจัยเริ่มมองหาวิธีการที่สามารถลดปัญหาการขาดแคลนข้อมูลในบางกลุ่ม โดยการนำเอาความรู้ที่มีอยู่มาใช้ในการจัดประเภทข้อมูลใหม่ ๆ

เทคนิคการสร้าง Prompt ที่มีประสิทธิภาพ

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.

การใช้ภาษาที่ชัดเจนและตรงไปตรงมาจะช่วยให้ AI เข้าใจคำถามของเราได้ดีขึ้น เช่น แทนที่จะถามว่า "บอกฉันเกี่ยวกับการทำอาหาร" ให้ถามว่า "วิธีทำข้าวผัด" ซึ่งจะได้คำตอบที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น

วิธีการเขียน Prompt สำหรับ Zero-Shot ทำอย่างไร?

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 Learning (ZSL) เป็นเทคนิคที่ช่วยให้โมเดลสามารถทำนายผลสำหรับคลาสที่ไม่เคยเห็นมาก่อนในระหว่างการฝึก โดยการใช้ข้อมูลจากคลาสอื่น ๆ ที่มีอยู่ ซึ่งการเขียน Prompt ให้เหมาะสมจะช่วยให้โมเดลสามารถเข้าใจและทำงานได้ดียิ่งขึ้นในบริบทใหม่ ๆ

Zero-Shot Prompting ต่างจาก Few-Shot Prompting อย่างไร?

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