สิ่งที่ Prime Day สอนฉันเกี่ยวกับการทำ Prompt Engineering
ฉันต้องการเชี่ยวชาญด้าน prompt engineering
ฉันไม่ได้ต้องการลูกเล่นที่ดูหรูหรา แต่ฉันต้องการทักษะที่ใช้งานได้จริง ฉันต้องการรู้วิธีการตั้งคำถามเพื่อให้ได้คำตอบที่เชื่อถือได้
บทเรียนส่วนใหญ่มักใช้ตัวอย่างสมมติ ซึ่งมันยากที่จะสังเกตเห็นคำตอบที่ผิดพลาดหากคุณไม่ได้สนใจในหัวข้อนั้นจริงๆ
ฉันจึงลองฝึกฝนกับตะกร้าสินค้าใน Amazon ของฉันเอง ฉันอยากรู้ว่าดีลที่ฉันเห็นนั้นเป็นของจริงหรือเป็นแค่การตลาด เพราะเดิมพันในครั้งนี้คือเงินของฉันเอง
นี่คือสิ่งที่ฉันได้เรียนรู้
- จัดการกับ Anchor การตลาดมักใช้ "ราคาตั้ง" (list prices) เพื่อทำให้ส่วนลดดูเยอะเกินจริง หากคุณถามว่า "นี่เป็นดีลที่ดีไหม?" โมเดลก็มักจะยอมรับราคาตั้งที่ถูกปั้นแต่งขึ้นมานั้น
วิธีแก้ไข: บอกให้โมเดลเพิกเฉยต่อราคาตั้ง และสั่งให้มันเปรียบเทียบราคาปัจจุบันกับราคาตลาดจริงในช่วง 6-12 เดือนที่ผ่านมา
- กำหนดเกณฑ์ของคุณ Prompt อย่างเช่น "อันไหนดีกว่ากัน?" นั้นไร้ประโยชน์ เพราะคำว่า "ดีกว่า" จะไม่มีความหมายเลยหากไม่มีบริบท
วิธีแก้ไข: ใช้เกณฑ์แบบถ่วงน้ำหนัก (weighted criteria) บอกโมเดลให้ชัดเจนว่าอะไรคือสิ่งสำคัญ
- 30% ราคา
- 25% พลังการทำความสะอาด
- 20% ระยะเวลาการใช้งาน
- 15% แผ่นกรอง HEPA
- 10% การดูแลรักษา
นอกจากนี้ ให้แยก "ดีลที่ดีที่สุด" ออกจาก "ผลิตภัณฑ์ที่ดีที่สุด" เพราะผลิตภัณฑ์ที่มีคุณภาพสูงอาจไม่ใช่สินค้าที่คุ้มค่าเสมอไป
- บังคับให้คำนวณ โมเดลอาจจะตอบด้วยความมั่นใจแต่คำนวณผิดพลาดได้ พวกมันมักจะทำผิดในส่วนของการสรุปผล
วิธีแก้ไข: บอกโมเดลว่า "แสดงวิธีคำนวณอย่างชัดเจน" หากโมเดลเขียนขั้นตอนการลบออกมาทีละขั้น โอกาสที่จะเกิดอาการหลอน (hallucinate) ในผลลัพธ์ก็จะน้อยลง
- ให้ความสำคัญกับเนื้อหามากกว่ารูปแบบ หากคุณใช้จำนวนตัวอักษรจนเต็มขีดจำกัด คุณจะสูญเสียส่วนท้ายของ prompt ไป
วิธีแก้ไข: วางคำสั่งที่สำคัญที่สุดไว้ตอนต้น อย่าเสียพื้นที่ไปกับหัวข้อที่ยาวเกินไปหรือคำพูดที่สุภาพเกินจำเป็น ให้วาง "การแก้ทาง Anchor" และ "เกณฑ์แบบถ่วงน้ำหนัก" ไว้ที่ด้านบนสุด
5 เทคนิคหลักที่ควรใช้: • ใช้บทบาท (roles) เพื่อความชัดเจน เช่น สั่งให้มันสวมบทบาทเป็นนักวิเคราะห์ราคา • กำหนดโครงสร้างที่เฉพาะเจาะจง เช่น ขอให้แสดงผลเป็นตารางหรือคำตัดสินที่ชัดเจน • ใช้ตัวอย่างแบบ few-shot โดยแสดงตัวอย่างคำตอบที่สมบูรณ์แบบให้มันดูหนึ่งตัวอย่าง • ขอให้แสดงเหตุผลก่อนที่จะให้คำตัดสิน วิธีนี้จะบังคับให้โมเดลต้องใช้กระบวนการคิด • เพิ่มเงื่อนไขความไม่แน่นอน เช่น บอกให้มันตอบว่า "unverified" หากไม่สามารถหาข้อมูลได้
Prompt engineering คือการดีบั๊ก (debugging) อย่าเพิ่งยอมรับคำตอบแรกที่ได้รับ จงหาจุดที่โมเดลทำงานผิดพลาดและแก้ไขที่จุดนั้นโดยเฉพาะ
Source: https://dev.to/cseeman/what-prime-day-taught-me-about-prompt-engineering-3gek
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi