วิศวกรรมข้อความพร้อมรับ

วิศวกรรมข้อความพร้อมรับ (prompt engineering) เป็นเทคนิคที่ใช้ในการสื่อสารกับแบบจำลองภาษา เป็นกระบวนการจัดโครงสร้างข้อความสำหรับสั่งเพื่อให้แบบจำลองปัญญาประดิษฐ์แบบรู้สร้างสามารถตีความและทำความเข้าใจได้ วิศวกรรมข้อความพร้อมรับทำงานได้โดยอาศัย การเรียนรู้ในบริบท (in-context learning) ซึ่งหมายถึง"ความสามารถของแบบจำลองในการเรียนรู้ชั่วคราวจากข้อความพร้อมรับ" ถือเป็นความสามารถที่สำคัญอย่างหนึ่งของ แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM)

ข้อความพร้อมรับ หรือ ตัวพร้อม หมวดคอมพิวเตอร์และเทคโนโลยีสารสนเทศ บัญญัติไว้ว่า prompt อาจแปลเป็น "ข้อความพร้อมรับ" หรือ "ตัวพร้อม" (prompt) เป็นข้อความภาษาธรรมชาติที่บรรยายสิ่งที่ต้องการให้ปัญญาประดิษฐ์ทำ ข้อความพร้อมรับสำหรับการสร้างข้อความจากข้อความนั้นอาจเป็นคำถาม เช่น "ทฤษฎีบทเล็กของแฟร์มาคืออะไร" ข้อความชี้นำ เช่น "จงเขียนบทกวีเกี่ยวกับใบไม้ที่ร่วงหล่น" หรือบทความความคิดเห็นสั้น ๆ เช่น "เยิ่นเย้อเกินไป", "เฉพาะทางมากไป", "พูดใหม่ซะ", "ย่อคำนี้ซะ" เป็นต้น หรือข้อมูลที่ป้อน วิศวกรรมข้อความพร้อมรับอาจรวมถึงการใช้ถ้อยคำในการสืบค้น การระบุรูปแบบ การให้บริบทที่เกี่ยวข้อง หรือการกำหนดบทบาทให้กับปัญญาประดิษฐ์ เช่น "จงทำตัวเหมือนเป็นเจ้าของภาษาฝรั่งเศส" เป็นต้น วิศวกรรมข้อความพร้อมรับอาจประกอบด้วยคำสั่งเดียวพร้อมตัวอย่างจำนวนเล็กน้อยเพื่อให้แบบจำลองเรียนรู้ เช่น " → บ้าน,  → แมว,  →" (คำตอบที่คาดหวังคือ "สุนัข") นี่เป็นแนวทางวิธีที่เรียกว่า การเรียนรู้แบบไม่กี่ช็อต (few-shot learn)

เมื่อสื่อสารกับแบบจำลองแปลงข้อความเป็นภาพ หรือแปลงข้อความเป็นเสียงพูด ข้อความพร้อมรับแบบทั่วไปอาจเป็นข้อความอธิบายบอกสิ่งที่ต้องการให้สร้าง เช่น "ภาพถ่ายคุณภาพสูงของนักบินอวกาศบนหลังม้า"  หรือ "เครื่องทำความเย็นแบบไฟฟ้าจังหวะช้า Lo-Fi โดยใช้ตัวอย่างอินทรีย์" เป็นต้น

ข้อความพร้อมรับสำหรับแปลงข้อความเป็นรูปภาพอาจรวมถึงการบวก ลบ เน้น และจัดเรียงคำใหม่ เพื่อที่จะแสดงรายละเอียดที่ต้องการเพิ่มเติม เช่น หัวข้อหลัก, รูปแบบ, การจัดวาง, การจัดแสง และสุนทรียศาสตร์

 จากข้อความไปเป็นรูปภาพ 
ในปี 2022 แบบจำลองแปลงข้อความเป็นภาพ เช่น DALL-E 2, สเตเบิลดิฟฟิวชัน และ มิดเจอร์นีย์ ได้รับการเผยแพร่สู่สาธารณะ ตัวแบบเหล่านี้รับข้อพร้อมรับเป็นข้อความป้อนเข้า ใช้เพื่อสร้างงานศิลปะ แบบจำลองข้อความเป็นภาพ โดยทั่วไปไม่สามารถเข้าใจไวยากรณ์หรือโครงสร้างประโยค เช่นเดียวกับแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ และต้องใช้เทคนิคข้อความพร้อมรับที่แตกต่างกันไป

 อ้างอิง 

หมวดหมู่:ภาษาศาสตร์
หมวดหมู่:การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน
หมวดหมู่:การประมวลภาษาธรรมชาติ
หมวดหมู่:การเรียนรู้ของเครื่อง
หมวดหมู่:การเรียนรู้เชิงลึก
หมวดหมู่:ปัญญาประดิษฐ์
หมวดหมู่:ปัญญาประดิษฐ์แบบรู้สร้าง