วิศวกร Claude ถกเรื่องการเขียน Prompt: อย่าปฏิบัติต่อโมเดลเหมือนเด็ก ไม่จำเป็นต้องสวมบทบาท จงซื่อสัตย์

หลักการสำคัญของการเขียน Prompt

การเขียนพรอมต์ที่มีประสิทธิภาพไม่ได้เกี่ยวกับความซับซ้อน แต่เป็นการสื่อสารที่ชัดเจน โดยต้องผ่านกระบวนการลองผิดลองถูกและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจว่าโมเดลตีความคำสั่งอย่างไร และตรวจสอบผลลัพธ์อย่างรอบคอบ หลีกเลี่ยงการสวมบทบาทหรือการหลอกลวง แต่ให้สื่อสารโดยตรงและซื่อสัตย์กับโมเดล เชื่อมั่นในความสามารถของโมเดลในการเข้าใจข้อมูลที่ซับซ้อน โดยไม่จำเป็นต้องทำให้ง่ายเกินไป

สิ่งที่ควรรู้เกี่ยวกับการเขียน Prompt

การเขียนพรอมต์คือกระบวนการออกแบบและปรับปรุงพรอมต์ เพื่อให้ได้การตอบสนองที่ต้องการจากโมเดล AI เทคนิคต่างๆ เช่น RAG (Retrieval-Augmented Generation), CoT (Chain of Thought), Few-Shot Learning และ RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการใช้งานโมเดล

ความหมายของการเขียน Prompt

การเขียนพรอมต์คือการดึงศักยภาพสูงสุดจากโมเดล โดยการทำงานร่วมกันเพื่อให้บรรลุเป้าหมายที่ไม่สามารถทำได้ด้วยวิธีอื่น ส่วน 'วิศวกรรม' ในที่นี้คือกระบวนการลองผิดลองถูก เพื่อให้เกิดการทดลองและการออกแบบ การเขียนพรอมต์ไม่ได้เป็นเพียงแค่การเขียนคำสั่งเดียว แต่เป็นการรวมพรอมต์เข้ากับระบบที่ใหญ่กว่า โดยคำนึงถึงแหล่งข้อมูล เวลาในการตอบสนอง และปริมาณข้อมูล แม้ว่าพรอมต์จะสามารถจัดการได้เหมือนโค้ด แต่จริงๆ แล้วมันคือคำสั่งในภาษาธรรมชาติ

คุณสมบัติของนักเขียน Prompt ที่ดี

• การสื่อสารที่ชัดเจน: สามารถอธิบายงานและแนวคิดได้อย่างชัดเจน
• ความคิดแบบทำซ้ำ: พร้อมที่จะปรับปรุงและสังเกตว่าโมเดลตอบสนองต่อพรอมต์อย่างไร
• คาดการณ์ข้อผิดพลาด: พิจารณากรณีที่ผิดปกติและวิธีที่โมเดลอาจตอบสนอง
• มุมมองของผู้ใช้: เข้าใจว่าผู้ใช้จะป้อนอะไร รวมถึงข้อผิดพลาดและภาษาที่ไม่เป็นทางการ

หลักการสำคัญของการเขียน Prompt

• เขียนสิ่งที่โมเดลไม่รู้: ระบุข้อมูลทั้งหมดที่โมเดลต้องการ เพื่อทำงานให้สำเร็จ โดยหลีกเลี่ยงการตั้งสมมติฐาน
• อ่านผลลัพธ์ของโมเดลอย่างระมัดระวัง: ตรวจสอบว่าโมเดลทำตามคำแนะนำและให้เหตุผลอย่างถูกต้อง
• พิจารณาการโต้ตอบของผู้ใช้: คิดว่าผู้ใช้จะโต้ตอบกับโมเดลอย่างไร และอาจถามคำถามอะไร
• ขอความคิดเห็นจากโมเดล: ขอให้โมเดลระบุส่วนที่ไม่ชัดเจน หรือคลุมเครือของพรอมต์ และแนะนำการปรับปรุง

เมื่อใดควรยอมแพ้กับ Prompt

• โมเดลไม่เข้าใจ: หากโมเดลไม่เข้าใจงานอย่างชัดเจน ไม่ควรเสียเวลามากเกินไป
• ผลลัพธ์แย่ลง: หากการปรับแต่ละครั้งทำให้ผลลัพธ์แย่ลง ควรละทิ้งแนวทางนั้น
• ข้อจำกัดของโมเดลปัจจุบัน: บางงานอาจเกินความสามารถของโมเดลปัจจุบัน ควรคอยการพัฒนาในอนาคต

ความซื่อสัตย์และความตรงไปตรงมา

ไม่จำเป็นต้องหลอกลวงหรือสวมบทบาท เมื่อโมเดลมีความซับซ้อนมากขึ้น การสื่อสารโดยตรงและซื่อสัตย์เกี่ยวกับงานและเป้าหมายของคุณมีประสิทธิภาพมากกว่า หลีกเลี่ยงการใช้คำอุปมา ซึ่งอาจทำให้งานง่ายเกินไปและนำไปสู่ความสับสน อธิบายบริบทและสภาพแวดล้อมโดยละเอียด แทนที่จะใช้บทบาททั่วไป

การให้เหตุผลของโมเดล

การให้เหตุผลของโมเดลไม่เหมือนกับการให้เหตุผลของมนุษย์ ไม่ควรทำให้เป็นมนุษย์มากเกินไป ควรเน้นที่ว่ากระบวนการให้เหตุผลของโมเดลนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นหรือไม่ ทดสอบการให้เหตุผลของโมเดล โดยการลบขั้นตอนที่ถูกต้องออกและแทนที่ด้วยขั้นตอนที่ไม่ถูกต้อง เพื่อดูว่ายังได้คำตอบที่ถูกต้องหรือไม่

ความสำคัญของรายละเอียด

• ไวยากรณ์และเครื่องหมายวรรคตอน: แม้จะไม่จำเป็นเสมอไป แต่ไวยากรณ์และเครื่องหมายวรรคตอนที่ดีช่วยให้เกิดความชัดเจน
• ใส่ใจในรายละเอียด: ใส่ใจในรายละเอียดของพรอมต์ เช่นเดียวกับที่คุณใส่ใจในรายละเอียดของโค้ด
• ความชัดเจนของแนวคิด: เน้นแนวคิดที่ชัดเจนและการเลือกคำ มากกว่าแค่ไวยากรณ์

การพัฒนาทักษะการเขียน Prompt

• อ่านและวิเคราะห์: อ่านพรอมต์และผลลัพธ์ของโมเดลอย่างระมัดระวัง
• ศึกษาพรอมต์ที่ดี: เรียนรู้จากพรอมต์ที่เขียนได้ดีและทดลองแนวทางต่างๆ
• ขอความคิดเห็น: ขอความคิดเห็นจากผู้อื่น โดยเฉพาะผู้ที่ไม่คุ้นเคยกับงานของคุณ
• ท้าทายโมเดล: พยายามทำให้โมเดลทำในสิ่งที่คุณคิดว่าทำไม่ได้ เพื่อผลักดันขีดจำกัด

ความแตกต่างในการเขียน Prompt

• การวิจัย vs. องค์กร: พรอมต์สำหรับการวิจัยเน้นความหลากหลายและการสำรวจ ในขณะที่พรอมต์สำหรับองค์กรให้ความสำคัญกับความเสถียรและความสอดคล้อง
• ตัวอย่าง: พรอมต์สำหรับการวิจัยมักใช้ตัวอย่างน้อย ในขณะที่พรอมต์สำหรับองค์กรอาจใช้มาก
• กรณีพิเศษ: พรอมต์สำหรับองค์กรต้องพิจารณากรณีพิเศษทั้งหมด เนื่องจากจะถูกใช้งานหลายล้านครั้ง

วิวัฒนาการของการเขียน Prompt

เทคนิคการเขียนพรอมต์ที่มีประสิทธิภาพหลายอย่างมีอายุสั้น เนื่องจากถูกรวมเข้ากับการฝึกอบรมโมเดล มีแนวโน้มที่จะไว้วางใจโมเดลด้วยบริบทและความซับซ้อนมากขึ้น การให้เอกสารแก่โมเดลโดยตรงและขอให้สร้างตัวอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ปฏิบัติต่อโมเดลเป็นเครื่องมืออัจฉริยะ มากกว่าเด็กที่ต้องทำให้ง่ายเกินไป

อนาคตของการเขียน Prompt

โมเดลจะเข้าใจความตั้งใจได้ดีขึ้น ลดความจำเป็นในการใช้พรอมต์ที่ละเอียด การเขียนพรอมต์จะถูกใช้เพื่อสร้างและปรับปรุงพรอมต์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ที่ไม่มีประสบการณ์ โมเดลอาจดึงข้อมูลจากความคิดของเราโดยตรง แทนที่จะต้องพึ่งพรอมต์ที่ชัดเจน การเขียนพรอมต์จะเกี่ยวข้องกับการกำหนดแนวคิดใหม่ๆ และสื่อสารไปยังโมเดล คล้ายกับการเขียนเชิงปรัชญา

[article]