กลยุทธ์การออกแบบที่กระตุ้นผลลัพธ์

การออกแบบพรอมต์คือกระบวนการสร้างพรอมต์หรือคําขอที่เป็นภาษาธรรมชาติซึ่งดึงดูดคําตอบที่ถูกต้องและมีคุณภาพสูงจากโมเดลภาษา

หน้านี้จะแนะนำแนวคิดพื้นฐาน กลยุทธ์ และแนวทางปฏิบัติแนะนำเพื่อช่วยให้คุณเริ่มต้นออกแบบพรอมต์เพื่อใช้โมเดล AI ของ Gemini ให้เกิดประโยชน์สูงสุด

คู่มือการเขียนพรอมต์เฉพาะหัวข้อ

หากกำลังมองหากลยุทธ์พรอมต์ที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น ดูคู่มือการเขียนพรอมต์อื่นๆ ของเราได้ในส่วนต่อไปนี้

นอกจากนี้ Google AI Studio ยังมีแกลเลอรีพรอมต์ที่มีไว้เพื่อแสดงแนวคิดต่างๆ มากมายที่แชร์ในคู่มือนี้แบบอินเทอร์แอกทีฟ

วิธีการที่ชัดเจนและเฉพาะเจาะจง

วิธีปรับแต่งลักษณะการทํางานของโมเดลที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิผลคือระบุวิธีการที่ชัดเจนและเฉพาะเจาะจง วิธีการอาจอยู่ในรูป��บบคําถาม งานแบบทีละขั้นตอน หรือซับซ้อนเท่ากับการระบุประสบการณ์และแนวคิดของผู้ใช้

อินพุต

อินพุตคือข้อความที่ต้องระบุในพรอมต์ที่คุณต้องการให้โมเดลตอบกลับ อินพุตอาจเป็นคําถามที่โมเดลตอบ (อินพุตคําถาม) งานที่ทำ (อินพุตงาน) เอนทิตีที่โมเดลดำเนินการ (อินพุตเอนทิตี) หรืออินพุตบางส่วนที่โมเดลดำเนินการให้เสร็จสมบูรณ์หรือดำเนินการต่อ (อินพุตการทํางานให้เสร็จสมบูรณ์)

ประเภทอินพุต พรอมต์ เอาต์พุตที่สร้างขึ้น
คำถาม 

    What's a good name for a flower shop that specializes in selling bouquets of
    dried flowers? Create a list of 5 options with just the names.
 

    Here are 10 names for a flower shop specializing in dried flowers:

    1. Everlasting Blooms
    2. Dried & Delightful
    3. The Petal Preserve
    4. Whispers of Wildflowers
    5. Forever Blooms
งาน 
    Give me a simple list of just the things that I must bring on a camping trip. The list should have 5 items.
 
    1. **Tent:** Your shelter from the elements.
    2. **Sleeping Bag:** Stay warm and comfortable.
    3. **Sleeping Pad:** Insulation and cushioning for a good night's sleep.
    4. **Headlamp or Flashlight:** Light for nighttime activities.
    5. **First Aid Kit:** Be prepared for minor injuries.
เอนทิตี 

    Classify the following items as [large, small]:
Elephant
Mouse
Snail
 

Here's the classification:

* **Elephant:** Large
* **Mouse:** Small
* **Snail:** Small

การป้อนข้อมูลบางส่วนเสร็จสมบูรณ์

โมเดลภาษา Generative ทํางานเหมือนเครื่องมือเติมข้อความอัตโนมัติขั้นสูง เมื่อคุณให้เนื้อหาเพียงบางส่วน โมเดลจะสร้างเนื้อหาที่เหลือหรือสิ่งที่คิดว่าเป็นเนื้อหาต่อจากเนื้อหานั้นเ��ื่อตอบกลับ เมื่อทําเช่นนั้น หากคุณระบุตัวอย่างหรือบริบท โมเดลจะนําตัวอย่างหรือบริบทเหล่านั้นมาพิจารณา

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงพรอมต์พร้อมคําแนะนําและอินพุตเอนทิตี

For the given order, return a JSON object that has the fields cheeseburger, hamburger, fries, or
drink, with the value being the quantity.

Order: A burger and a drink.
  
{
  "cheeseburger": 0,
  "hamburger": 1,
  "fries": 0,
  "drink": 1
}

แม้ว่าโมเดลจะทําตามที่พรอมต์ แต่การเขียน���ําแนะนําเป็นภาษาที่เป็นธรรมชา������าง��ร��้��������ํา���ด้ยากและขึ้นอยู่กับการตีความของโมเดล เช่น เมนูของร้านอาหารอาจมีหลายรายการ หากต้องการลดขนาดของคําตอบ JSON คุณอาจต้องละเว้นรายการที่ไม่ได้สั่งซื้อ ในกรณีนี้ คุณสามารถระบุตัวอย่างและคำนำหน้าคำตอบ แล้วปล่อยให้โมเดลเติมข้อความให้สมบูรณ์

Valid fields are cheeseburger, hamburger, fries, and drink.
Order: Give me a cheeseburger and fries
Output:
```
{
  "cheeseburger": 1,
  "fries": 1
}
```
Order: I want two burgers, a drink, and fries.
Output:
  
```
{
  "hamburger": 2,
  "drink": 1,
  "fries": 1
}
```

โปรดสังเกตว่า "ชีสเบอร์เกอร์" ถูกยกเว้นจากเอาต์พุตเนื่องจากไม่ได้เป็นส่วนหนึ่งของคำสั่งซื้อ

ข้อจำกัด

ระบุข้อจำกัดในการอ่านพรอมต์หรือสร้างคำตอบ คุณสามารถบอกให้โมเดลทำหรือไม่ทำสิ่งต่างๆ ได้ เช่น คุณสามารถระบุข้อจำกัดในพรอมต์เกี่ยวกับความยาวของสรุปที่ต้องการได้ ดังนี้

Summarize this text in one sentence:
Text: A quantum computer exploits quantum mechanical phenomena to perform calculations exponentially
faster than any modern traditional computer. At very tiny scales, physical matter acts as both
particles and as waves, and quantum computing uses specialized hardware to leverage this behavior.
The operating principles of quantum devices is beyond the scope of classical physics. When deployed
at scale, quantum computers could be used in a wide variety of applications such as: in
cybersecurity to break existing encryption methods while helping researchers create new ones, in
meteorology to develop better weather forecasting etc. However, the current state of the art quantum
computers are still largely experimental and impractical.
    

      Exploiting quantum mechanical phenomena, quantum computers can perform calculations exponentially faster than traditional computers for potential applications like cybersecurity and meteorology, although they are currently largely experimental and impractical.

รูปแบบคำตอบ

คุณสามารถระบุวิธีการที่ระบุรูปแบบของคำตอบได้ เช่น คุณสามารถขอให้คำตอบมีรูปแบบเป็นตาราง รายการหัวข้อย่อย ข้อมูลสรุป คีย์เวิร์ด ประโยค หรือย่อหน้า คำสั่งของระบบต่อไปนี้บอกให้โมเดลใช้ภาษาที่เป็นธรรมชาติมากขึ้นในการตอบกลับ

    All questions should be answered comprehensively with details, unless the user requests a concise response specifically.
  
    What is a smart way to make a business that sells DVD's in 2025?
  
Starting a business selling DVDs in 2025 presents significant challenges due to the overwhelming dominance of digital streaming and on-demand services; a "smart" approach would therefore require a highly specialized niche, a strong value proposition beyond just the disc, and likely a focus on community or collector markets rather than mainstream consumption.

Here's a breakdown of what a smart DVD business in 2025 would likely entail:

1. Extreme Niche Specialization: You cannot compete with streaming libraries. Your business must focus on what digital doesn't offer easily or at all. This could include:

    * Out-of-Print & Rare Titles: Sourcing films or TV shows that have never been released digitally or are currently unavailable on major streaming platforms.
    ....

จัดรูปแบบคำตอบด้วยกลยุทธ์การทํางาน

กลยุทธ์การทํางานเสร็จสมบูรณ์ยังช่วยจัดรูปแบบคําตอบได้ด้วย ตัวอย่างต่อไปนี้จะแจ้งให้โมเดลสร้างเค้าโครงเรียงความ

Create an outline for an essay about hummingbirds.
  
Here is a possible outline for an essay about hummingbirds:

I. Introduction
A. Hook: Start with a captivating fact or description about hummingbirds (e.g., their speed, iridescent colors, or tiny size).
B. Background: Briefly introduce hummingbirds – where they are found (Americas), their reputation as unique birds.
C. Thesis Statement: State the main point of the essay, which could be about the remarkable adaptations, behaviors, and ecological importance of hummingbirds.

II. Appearance and Identification
.....

พรอมต์ไม่ได้ระบุรูปแบบของเค้าโครง และโมเดลเลือกรูปแบบให้คุณ หากต้องการให้โมเดลแสดงผลเค้าโครงในรูปแบบที่เฉพาะเจาะจง คุณสามารถเพิ่มข้อความที่แสดงถึงจุดเริ่มต้นของเค้าโครง แล้วปล่อยให้โมเดลเขียนเค้าโครงให้เสร็จสมบูรณ์ตามรูปแบบที่คุณเริ่มต้น

Create an outline for an essay about hummingbirds.
I. Introduction
   *
  
Okay, here is an outline for an essay about hummingbirds, starting from the introduction you provided:

I. Introduction
* Hook: Start with a captivating fact or description about hummingbirds (e.g., their speed, iridescent colors, or tiny size).
* Background: Briefly introduce hummingbirds – where they are found (Americas), their reputation as unique birds, and their general characteristics.
* Thesis Statement: State the main point of the essay, focusing on the remarkable adaptations, behaviors, and ecological significance that make hummingbirds extraordinary.
.....

พรอมต์แบบ Zero-Shot กับ Few-Shot

คุณสามารถใส่ตัวอย่างในพรอมต์ที่แสดงลักษณะของการทำสิ่งต่างๆ ให้ถูกต้อง โมเดลจะพยายามระบุรูปแบบและความสัมพันธ์จากตัวอย่าง แล้วนําไปใช้เมื่อสร้างคําตอบ พรอมต์ที่มีตัวอย่างเพียงไม่กี่รายการเรียกว่าพรอมต์แบบ Few-Shot ส่วนพรอมต์ที่ไม่มีตัวอย่างเรียกว่าพรอมต์แบบ Zero-Shot พรอมต์แบบไม่กี่ประโยคมักใช้เพื่อควบคุมการจัดรูปแบบ ถ้อยคำ ขอบเขต หรือรูปแบบทั่วไปของคำตอบของโมเดล ใช้ตัวอย่างที่เฉพาะเจาะจงและหลากหลายเพื่อช่วยให้โมเดลมุ่งเน้นที่ประเด็นแคบลงและสร้างผลลัพธ์ที่แม่นยำมากขึ้น

เราขอแนะนำให้ใส่ตัวอย่างแบบไม่กี่ช็อตในพรอมต์เสมอ พรอมต์ที่ไม่มีตัวอย่างแบบไม่กี่ช็อตมีแนวโน้มที่จะมีประสิทธิภาพน้อยลง คุณสามารถนำวิธีการออกจากพรอมต์ได้หากตัวอย่างแสดงงานที่ทำอยู่อย่างชัดเจนเพียงพอ

พรอมต์แบบไม่ใช้ข้อมูลพรอมต์ต่อไปนี้จะขอให้โมเดลเลือกคำอธิบายที่ดีที่สุด

Please choose the best explanation to the question:

Question: How is snow formed?
Explanation1: Snow is formed when water vapor in the air freezes into ice
crystals in the atmosphere, which can combine and grow into snowflakes as they
fall through the atmosphere and accumulate on the ground.
Explanation2: Water vapor freezes into ice crystals forming snow.
Answer:
  
Explanation1 is the better explanation because it provides more detail on the
process, including how ice crystals combine and grow into snowflakes as they
fall through the atmosphere.

หาก Use Case กำหนดให้โมเดลสร้างคำตอบที่กระชับ คุณสามารถใส่ตัวอย่างในพรอมต์ที่ให้ความสำคัญกับคำตอบที่กระชับ

พรอมต์ต่อไปนี้แสดงตัวอย่าง 2 รายการที่แสดงให้เห็นว่า��ำ��ธิบาย�����บ�����้นๆ นั้นเหมาะสมกว่า ในคําตอบ คุณจะเห็นตัวอย่างที่แนะนําให้โมเดลเลือกคำอธิบายที่สั้นกว่า (Explanation2) แทนคำอธิบายที่ยาวกว่า (Explanation1) ดังที่เคยทำก่อนหน้านี้

Below are some examples showing a question, explanation, and answer format:

Question: Why is the sky blue?
Explanation1: The sky appears blue because of Rayleigh scattering, which causes
shorter blue wavelengths of light to be scattered more easily than longer red
wavelengths, making the sky look blue.
Explanation2: Due to Rayleigh scattering effect.
Answer: Explanation2

Question: What is the cause of earthquakes?
Explanation1: Sudden release of energy in the Earth's crust.
Explanation2: Earthquakes happen when tectonic plates suddenly slip or break
apart, causing a release of energy that creates seismic waves that can shake the
ground and cause damage.
Answer: Explanation1

Now, Answer the following question given the example formats above:

Question: How is snow formed?
Explanation1: Snow is formed when water vapor in the air freezes into ice
crystals in the atmosphere, which can combine and grow into snowflakes as they
fall through the atmosphere and accumulate on the ground.
Explanation2: Water vapor freezes into ice crystals forming snow.
Answer:
  
Answer: Explanation2

จํานวนตัวอย่างท���่เหมาะสม

โมเดลอย่าง Gemini มักจะจับรูปแบบได้โดยใช้ตัวอย่างเพียงไม่กี่รายการ แต่คุณอาจต้องทดสอบจำนวนตัวอย่างที่จะให้ในพรอมต์เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ในขณะเดียวกัน หากคุณใส่ตัวอย่างมากเกินไป โมเดลอาจเริ่มปรับให้พอดีมากเกินไปกับการตอบสนองต่อตัวอย่าง

รูปแบบเทียบกับรูปแบบที่ไม่แนะนำ

การใช้ตัวอย่างเพื่อแสดงรูปแบบที่โมเดลควรทำจะมีประสิทธิภาพมากกว่าการใช้ตัวอย่างเพื่อแสดงรูปแบบที่ควรหลีกเลี่ยง

⛔ รูปแบบเชิงลบ:

Don't end haikus with a question:
Haiku are fun
A short and simple poem
Don't you enjoy them?

✅ รูปแบบเชิงบวก:

Always end haikus with an assertion:
Haiku are fun
A short and simple poem
A joy to write

ใช้รูปแบบที่สม่ำเสมอ

ตรวจสอบว่าโครงสร้างและการจั��รูปแบบของตัวอย่างแบบไม่กี่ช็อตเหมือนกันเพื่อหลีกเลี่ยงคำตอบที่มีรูปแบบที่ไม่ต้องการ วัตถุประสงค์หลักประการหนึ่งของการเพิ่มตัวอย่างแบบไม่กี่ช็อตในพรอมต์คือการแสดงรูปแบบคำตอบให้โมเดลเห็น ดังนั้น คุณจึงต้องตรวจสอบว่าตัวอย่างทั้งหมดมีรูปแบบที่สอดคล้องกัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งต้องคำนึงถึงแท็ก XML, เว้นวรรค, บรรทัดใหม่ และตัวแบ่งตัวอย่าง

เพิ่มบริบท

คุณสามารถใส่วิธีการและข้อมูลในพรอมต์ที่โมเดลจําเป็นต้องใช้เพื่อแก้ปัญหาแทนที่จะสมมติว่าโมเดลมีข้อมูลทั้งหมดที่จําเป็น ข้อมูลตามบริบทนี้ช่วยให้โมเดลเข้าใจข้อจำกัดและรายละเอียดของสิ่งที่คุณขอให้ทำ

ตัวอย่างต่อไปนี้จะขอให้โมเดลให้คำแนะนำในการแก้ปัญหาเกี่ยวกับเราเตอร์

What should I do to fix my disconnected wifi? The light on my Google
Wifi router is yellow and blinking slowly.
  
  A yellow blinking light on your Google Wifi router usually indicates a problem
  with the internet connection. Here are some steps to troubleshoot and fix the
  issue:
  1. Restart your router and modem:
    - Unplug your modem from the power outlet and wait for 30 seconds.
    - Plug your modem back in and wait for it to fully boot up.
    - Unplug your Google Wifi router and wait for 30 seconds.
    - Plug your Google Wifi router back in and wait for it to fully boot up.
.....

คำตอบดูเหมือนข้อมูลการแก้ปัญหาทั่วไปที่ไม่ได้เจาะจงเกี่ยวกับเราเตอร์หรือสถานะไฟบอกสถานะ LED

หากต้องการปรับแต่งคำตอบสำหรับเราเตอร์ที่เฉพาะเจาะจง คุณสามารถเพิ่มคู่มือการแก้ปัญหาของเราเตอร์ลงในพรอมต์เพื่อให้ใช้เป็นบริบทในการอ้างอิงเมื่อให้คำตอบ

Answer the question using the text below. Respond with only the text provided.
Question: What should I do to fix my disconnected wifi? The light on my Google Wifi router is yellow and blinking slowly.

Text:
Color: Slowly pulsing yellow
What it means: There is a network error.
What to do:
Check that the Ethernet cable is connected to both your router and your modem and both devices are turned on. You might need to unplug and plug in each device again.

Color: Fast blinking yellow
What it means: You are holding down the reset button and are factory resetting this device.
What to do:
If you keep holding down the reset button, after about 12 seconds, the light will turn solid yellow. Once it is solid yellow, let go of the factory reset button.

Color: Solid yellow
What it means: Router is factory resetting.
What to do:
This can take up to 10 minutes. When it's done, the device will reset itself and start pulsing white, letting you know it's ready for setup.

Color: Solid red
What it means: Something is wrong.
What to do:
Critical failure. Factory reset the router. If the light stays red, contact Wifi customer support.
  
Check that the Ethernet cable is connected to both your router and your modem and both devices are turned on. You might need to unplug and plug in each device again.

เพิ่มคำนำหน้า

คำนำหน้าคือคำหรือวลีที่คุณเพิ่มลงในเนื้อหาพรอมต์ซึ่งอาจมีประโยชน์หลายอย่าง ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับตำแหน่งที่คุณใส่คำนำหน้า

  • คำนำหน้าอินพุต: การเพิ่มคำนำหน้าไปยังสัญญาณอินพุตที่สื่อความหมายของส่วนอินพุตไปยังโมเดล เช่น ข้อความนำหน้า "English:" และ "French:" จะแบ่งภาษาออกเป็น 2 ภาษา
  • คำนำหน้าเอาต์พุต: แม้ว่าเอาต์พุตจะสร้างขึ้นโดยโมเดล แต่คุณก็เพิ่มคำนำหน้าสำหรับเอาต์พุตในพรอมต์ได้ ส่วนนำหน้าเอาต์พุตจะให้ข้อมูลแก่โมเดลเกี่ยวกับสิ่งที่คาดหวังไว้สำหรับคำตอบ ตัวอย่างเช่น คำนำหน้า "JSON:" ของเอาต์พุตจะส่งสัญญาณให้โมเดลทราบว่าเอาต์พุตควรอยู่ในรูปแบบ JSON
  • คำนำหน้าตัวอย่าง: ในพรอมต์แบบไม่กี่ช็อต การเพิ่มคำนำหน้าให้กับตัวอย่างจะเป็นการสร้างป้ายกำกับที่โมเดลสามารถใช้เมื่อสร้างเอาต์พุต ซึ่งทำให้แยกวิเคราะห์เนื้อหาเอาต์พุตได้ง่ายขึ้น

ในตัวอย่างต่อไปนี้ "ข้อความ:" คือคำนำหน้าอินพุต และ "คำตอบคือ:" คือคำนำหน้าเอาต์พุต

Classify the text as one of the following categories.
- large
- small
Text: Rhino
The answer is: large
Text: Mouse
The answer is: small
Text: Snail
The answer is: small
Text: Elephant
The answer is:
  
The answer is: large

แบ่งพรอมต์ออกเป็นคอมโพเนนต์

สําหรับ Use Case ที่ต้องมีคําแนะนําที่ซับซ้อน คุณสามารถช่วยให้โมเดลจัดการกับความซับซ้อนนี้ได้โดยแบ่งออกเป็นคอมโพเนนต์ที่ง่ายขึ้น

  1. แจกแจงวิธีการ: สร้างพรอมต์ 1 รายการต่อวิธีการ แทนที่จะสร้างพรอมต์หลายรายการในพรอมต์เดียว คุณเลือกพรอมต์���ี่จะประมวลผลตามข้อมูลที่ได้จากผู้ใช้ได้

  2. เชื่อมโยงพรอมต์: สำหรับงานที่ซับซ้อนซึ่งเกี่ยวข้องกับขั้นตอนตามลำดับหลายขั้นตอน ให้สร้างพรอมต์แต่ละขั้นตอนและเชื่อมโยงพรอมต์เข้าด้วยกันตามลำดับ ในพรอมต์ที่แสดงต่อกันตามลำดับนี้ เอาต์พุตของพรอมต์หนึ่งๆ ในลำดับจะกลายเป็นอินพุตของพรอมต์ถัดไป เอาต์พุตของพรอมต์สุดท้ายในลําดับจะถือเป็นเอาต์พุตสุดท้าย

  3. รวบรวมคําตอบ: การรวบรวมข้อมูลคือเมื่อคุณต้องการทํางานแบบขนานกันหลายอย่างกับข้อมูลส่วนต่างๆ และรวบรวมผลลัพธ์เพื่อสร้างเอาต์พุตสุดท้าย ตัวอย่างเช่น คุณสามารถบอกให้โมเดลดําเนินการหนึ่งกับข้อมูลส่วนแรก ดําเนินการอื่นกับข้อมูลที่เหลือ และรวบรวมผลลัพธ์

ทดสอบพารามิเตอร์ของโมเดล

การเรียกแต่ละครั้งที่คุณส่งไปยังโมเดลจะมีค่าพารามิเตอร์ที่ควบคุมวิธีที่โมเดลสร้างการตอบกลับ รูปแบบนี้สามารถสร้างผลลัพธ์ที่แตกต่างกันสําหรับค่าพารามิเตอร์ที่แตกต่างกัน ทดสอบค่าพารามิเตอร์ต่างๆ เพื่อหาค่าที่ดีที่สุดสําหรับงาน พารามิเตอร์ที่ใช้ได้สำหรับรุ่นต่างๆ อาจแตกต่างกันไป พารามิเตอร์ที่พบบ่อยที่สุดมีดังนี้

  1. โทเค็นเอาต์พุตสูงสุด: ระบุจำนวนโทเค็นสูงสุดที่สามารถสร้างในการตอบกลับ โทเค็นมีความยาวประมาณ 4 อักขระ โทเค็น 100 รายการจะสอดคล้องกับคําประมาณ 60-80 คํา

  2. อุณหภูมิ: อุณหภูมิจะควบคุมระดับความสุ่มในการเลือกโทเค็น ระบบจะใช้อุณหภูมิในการสุ่มตัวอย่างระหว่างการสร้างคำตอบ ซึ่งจะเกิดขึ้นเมื่อใช้ topP และ topK อุณหภูมิที่ต่ำเหมาะสำหรับพรอมต์ที่ต้องใช้คำตอบแบบกำหนดเจาะจงมากขึ้���หรือแบบปลายเปิดน้อยลง ส่วนอุณหภูมิที่สูงอาจทำให้ได้ผลลัพธ์ที่หลากหลายหรือสร้างสรรค์มากขึ้น อุณหภูมิ 0 จะเป็นค่าที่แน่นอน ซึ่งหมายความว่าระบบจะเลือกคำตอบที่มีแนวโน้มมากที่สุดเสมอ

  3. topK: พารามิเตอร์ topK ��ะเป���������นวิธีที่โมเดลเลือกโทเค็นสำหรับเอาต์พุต topK เท่ากับ 1 หมายความว่าโทเค็นที่เลือกมีแนวโน้มมากที่สุดในบรรทัดโทเค็นทั้งหมดในคลังคำของโมเดล (หรือที่เรียกว่าการถอดรหัสแบบละโมบ) ส่วน topK เท่ากับ 3 หมายความว่าระบบจะเลือกโทเค็นถัดไปจากโทเค็นที่มีแนวโน้มมากที่สุด 3 รายการโดยใช้อุณหภูมิ สําหรับขั้นตอนการเลือกโทเค็นแต่ละขั้นตอน ระบบจะสุ่มตัวอย่างโทเค็น topK ที่มีแนวโน้มสูงสุด จากนั้นระบบจะกรองโทเค็นเพิ่มเติมตาม topP โดยเลือกโทเค็นสุดท้ายโดยใช้การสุ่มตัวอย่างอุณหภูมิ

  4. topP: พารามิเตอร์ topP จะเปลี่ยนวิธีที่โมเดลเลือกโทเค็นสำหรับเอาต์พุต ระบบจะเลือกโทเค็นจากความน่าจะเป็นสูงสุดไปจนถึงต่ำสุดจนกว่าผลรวมของความน่าจะเป็นจะเท่ากับค่า topP เช่น หากโทเค็น A, B และ C มีความน่าจะเป็น 0.3, 0.2 และ 0.1 และค่า topP คือ 0.5 โมเดลจะเลือก A หรือ B เป็นโทเค็นถัดไปโดยใช้อุณหภูมิ และยกเว้น C ไม่ให้เป็นผู้สมัคร ค่าเริ่มต้นของ topP คือ 0.95

  5. stop_sequences: ตั้งค่าลำดับการหยุดเพื่อบอกให้โมเดลหยุดสร้างเนื้อหา ลําดับการหยุดอาจเป็นลําดับอักขระใดก็ได้ พยายามหลีกเลี่ยงการใช้ลำดับอักขระที่อาจปรากฏในเนื้อหาที่สร้างขึ้น

กลยุทธ์การปรับพรอมต์เพื่อถามซ้ำ

บางครั้งการออกแบบพรอมต์อาจต้องทําซ้ำ 2-3 ครั้งก่อนจึงจะได้รับคําตอบที่ต้องการอย่างสม่ำเสมอ ส่วนนี้จะให้คำแนะนำเกี่ยวกับสิ่งที่คุณลองทำได้เมื่อทำซ้ำพรอมต์

  1. ใช้วลีที่ต่างกัน: การใช้คำหรือวลีที่ต่างกันในพรอมต์มักจะให้คำตอบที่ต่างกันจากโมเดล แม้ว่าคำหรือวลีทั้งหมดจะหมายถึงสิ่งเดียวกันก็������ หากไม่พบผลลัพธ์ที่ต้องการจากพรอมต์ ให้ลองใช้พรอมต์ใหม่

    Version 1:
How do I bake a pie?

Version 2:
Suggest a recipe for a pie.

Version 3:
What's a good pie recipe?

  2. เปลี่ยนไปใช้งานที่คล้ายกัน: หากทำให้โมเดลทําตามวิธีการสำหรับงานไม่ได้ ให้ลองให้วิธีการสำหรับงานที่คล้ายกันซึ่งให้ผลลัพธ์เดียวกัน

    พรอมต์นี้จะบอกให้โมเดลจัดหมวดหมู่หนังสือโดยใช้หมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

    Which category does The Odyssey belong to:
thriller
sci-fi
mythology
biography
  
        The Odyssey belongs to the category of **mythology**. 

    Here's why:

    * **Mythology:** The Odyssey tells the story of Odysseus, a hero from Greek mythology, and his
    journey home after the Trojan War. It features gods, monsters, and supernatural events common to
    Greek mythology.
.....

    คำตอบถูกต้อง แต่โมเดลไม่ได้อยู่ภายในขอบเขตของตัวเลือก นอกจากนี้ คุณยังควรตอบกลับด้วยตัวเลือกใดตัวเลือกหนึ่งแทนที่จะตอบเป็นประโยค ในกรณีนี้ คุณสามารถเปลี่ยนวิธีการเป็นคำถามแบบหลายตัวเลือกและขอให้โมเดลเลือกตัวเลือก

    Multiple choice problem: Which of the following options describes the book The Odyssey?
Options:
    


      

    • thriller
      • 

    • sci-fi
      • 

    • mythology
      • 

    • biography

    The correct answer is mythology.

  3. เปลี่ยนลําดับเนื้อหาพรอมต์: บางครั้งลําดับของเนื้อหาในพรอมต์อาจส่งผลต่อการตอบกลับ ลองเปลี่ยนลำดับเนื้อหาแล้วดูว่าส่งผลต่อคำตอบอย่างไร

    Version 1:
[examples]
[context]
[input]

Version 2:
[input]
[examples]
[context]

Version 3:
[examples]
[input]
[context]

คำตอบสำรอง

การตอบกลับสำรองคือคำตอบที่โมเดลแสดงเมื่อพรอมต์หรือการตอบกลับทริกเกอร์ตัวกรองความปลอดภัย ตัวอย่างคำตอบสำรอง เช่น "ฉันช่วยเรื่องนั้นไม่ได้ ฉันเป็นแค่โมเดลภาษา"

หากโมเดลตอบกลับด้วยคำตอบสำรอง ให้ลองเพิ่มอุณหภูมิ

สิ่งที่ควรหลีกเลี่ยง

  • หลีกเลี่ยงการพึ่งพาโมเดลในการสร้างข้อมูลข้อเท็จจริง
  • ใช้ด้วยความระมัดระวังกับโจทย์คณิตศาสตร์และตรรกะ

โมเดล Generative เบื้องหลัง

ส่วนนี้มีจุดประสงค์เพื่อตอบคำถามว่าคำตอบของโมเดล Generative เป็นแบบสุ่มหรือเป็นแบบกำหนด

คำตอบสั้นๆ คือทั้ง 2 อย่าง เมื่อคุณป้อนพรอมต์ให้กับโมเดล Generative ระบบจะสร้างคำตอบที่เป็นข้อความใน 2 ระยะ ในขั้นตอนแรก โมเดล Generative จะประมวลผลพรอมต์อินพุตและสร้างการแจกแจงความน่าจะเป็นสำหรับโทเค็น (คำ) ที่เป็นไปได้ซึ่งน่าจะปรากฏขึ้นถัดไป ตัวอย่างเช่น หากคุณป้อนพรอมต์เป็นข้อความ "สุนัขกระโดดข้าม ... " โมเดล Generative จะสร้างอาร์เรย์ของคำถัดไปที่เป็นไปได้ดังนี้

[("fence", 0.77), ("ledge", 0.12), ("blanket", 0.03), ...]

กระบวนการนี้เป็นแบบกำหนดได้ โมเดล Generative จะสร้างการแจกแจงเดียวกันนี้ทุกครั้งที่มีการป้อนข้อความพรอมต์เดียวกัน

ในขั้นตอนที่ 2 โมเดล Generative จะแปลงการแจกแจงเหล่านี้เป็นการตอบกลับด้วยข้อความจริงผ่านกลยุทธ์การ��อดรหัสอย่างใดอย่างหนึ่ง กลยุทธ์การถอดรหัสแบบง่ายอาจเลือกโทเค็นที่เป็นไปได้มากที่สุดในทุกช่วงเวลา กระบวนการนี้จะเป็นแบบกำหนดได้เสมอ อย่างไรก็ตาม คุณเลือกที่จะสร้างคำตอบโดยการสุ่มตัวอย่างจากข้อมูลประชากรที่โมเดลแสดงผลแทนได้ กระบวนการนี้จะเป็นแบบสุ่ม ควบคุมระดับความสุ่มที่อนุญาตในกระบวนการถอดรหัสนี้โดยการตั้งค่าอุณหภูมิ อุณหภูมิ 0 หมายความว่าระบบจะเลือกเฉพาะโทเค็นที่เป็นไปได้มากที่สุดและไม่มีการสุ่ม ในทางกลับกัน อุณหภูมิสูงจะเพิ่มระดับความเป็นแบบสุ่มสูงลงในโทเค็นที่โมเดลเลือก ซึ่งทําให้คำตอบของโมเดลมีความประหลาดใจและคาดไม่ถึงมากขึ้น

ขั้นตอนถัดไป