คำว่า “Prompt” และความสำคัญของมันในบริบทของ “บทนำ” สามารถอธิบายได้ดังนี้:

1. คำนิยามของ “Prompt”

• Prompt คืออินพุตที่ให้กับโมเดล Generative AI (GenAI) เพื่อชี้นำผลลัพธ์ของมัน
• Prompt สามารถประกอบด้วย ข้อความ, รูปภาพ, เสียง หรือสื่อรูปแบบอื่น ๆ
• แม้ว่า Prompt มักจะมีส่วนประกอบที่เป็นข้อความ แต่สิ่งนี้อาจเปลี่ยนแปลงได้เมื่อรูปแบบที่ไม่ใช่ข้อความกลายเป็นเรื่องปกติมากขึ้น
• ตัวอย่างของ Prompt ได้แก่:
  • ข้อความ เช่น “เขียนบทกวีเกี่ยวกับต้นไม้” หรือ “เขียนอีเมลสามย่อหน้าสำหรับแคมเปญการตลาดของบริษัทบัญชี”
  • รูปภาพ เช่น ภาพถ่ายกระดาษที่เขียนว่า “10*179 คืออะไร”
  • การบันทึกเสียง เช่น การบันทึกการประชุมออนไลน์พร้อมคำสั่ง “สรุปสิ่งนี้”
• ในอดีต บางงานวิจัยเคยพิจารณาเฉพาะส่วนหนึ่งของอินพุตเป็น Prompt (เช่น คำว่า “llama” ใน “Translate English to French: llama”) และเรียกส่วนอื่นว่า “คำอธิบายงาน” แต่ปัจจุบัน เอกสารฉบับนี้และงานวิจัยล่าสุดอื่น ๆ อ้างถึงสตริงทั้งหมดที่ส่งไปยัง LLM ว่าเป็น Prompt

2. ความสำคัญของ Prompt

• การมีความรู้เกี่ยวกับวิธีสร้างสรรค์, ประเมิน และทำงานอื่น ๆ กับ Prompt ได้อย่างมีประสิทธิภาพนั้น จำเป็นอย่างยิ่งต่อการใช้งานโมเดล GenAI
• โดยประสบการณ์พบว่า Prompt ที่ดีขึ้นนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นในงานที่หลากหลาย
• ความสามารถในการส่ง Prompt ไปยังโมเดล โดยเฉพาะอย่างยิ่งการส่ง Prompt ด้วยภาษามนุษย์ ทำให้โมเดลเหล่านี้โต้ตอบและใช้งานได้อย่างยืดหยุ่นในกรณีการใช้งานที่หลากหลาย
• อย่างไรก็ตาม การใช้ Prompt ยังคงเป็นเรื่องที่เข้าใจได้ไม่ดีนัก และมีเพียงส่วนน้อยของคำศัพท์และเทคนิคที่มีอยู่เป็นที่รู้จักกันดีในหมู่ผู้ปฏิบัติงาน

3. Prompt Template (เทมเพลต Prompt)

• Prompt มักถูกสร้างขึ้นผ่าน Prompt Template (เทมเพลต Prompt)
• Prompt Template คือฟังก์ชันที่มีตัวแปรหนึ่งตัวหรือมากกว่า ซึ่งจะถูกแทนที่ด้วยสื่อบางอย่าง (โดยปกติคือข้อความ) เพื่อสร้าง Prompt
• จากนั้น Prompt ที่ได้สามารถถือเป็นอินสแตนซ์ของเทมเพลตได้
• ตัวอย่างเช่น สำหรับงานจำแนกทวีตแบบไบนารี Prompt Template อาจเป็น: “Classify the tweet as positive or negative: {TWEET}” โดยแต่ละทวีตในชุดข้อมูลจะถูกแทรกลงในอินสแตนซ์แยกต่างหากของเทมเพลต เพื่อสร้าง Prompt ให้กับ LLM

4. ส่วนประกอบของ Prompt: Prompt มีส่วนประกอบทั่วไปหลายอย่างที่มักจะรวมอยู่ด้วย:

• Directive (คำสั่ง): เป็นเจตนาหลักของ Prompt มักอยู่ในรูปของคำแนะนำหรือคำถาม (เช่น “Tell me five good books to read.”) อาจเป็นคำสั่งที่ซ่อนอยู่ก็ได้ เช่น ในกรณีของ One-Shot ที่มีวัตถุประสงค์เพื่อแปลภาษาอังกฤษเป็นสเปน
• Examples (ตัวอย่าง): หรือที่เรียกว่า exemplars หรือ shots ทำหน้าที่เป็นตัวสาธิตเพื่อนำทาง GenAI ในการทำงานให้สำเร็จ
• Output Formatting (การจัดรูปแบบผลลัพธ์): เป็นสิ่งที่ต้องการให้ GenAI แสดงข้อมูลในรูปแบบที่เฉพาะเจาะจง เช่น CSV, Markdown, XML หรือแม้แต่รูปแบบที่กำหนดเอง
• Style Instructions (คำแนะนำด้านสไตล์): เป็นประเภทของการจัดรูปแบบผลลัพธ์ที่ใช้เพื่อปรับเปลี่ยนสไตล์แทนที่จะเป็นโครงสร้าง (เช่น “Write a clear and curt paragraph about llamas.”)
• Role (บทบาท): หรือที่เรียกว่า persona เป็นส่วนประกอบที่มักกล่าวถึงและสามารถปรับปรุงการเขียนและสไตล์ข้อความได้ (เช่น “Pretend you are a shepherd and write a limerick about llamas.”)
• Additional Information (ข้อมูลเพิ่มเติม): มักจำเป็นต้องรวมข้อมูลเพิ่มเติมใน Prompt (เช่น ชื่อและตำแหน่งในกรณีของการเขียนอีเมล) บางครั้งเรียกว่า ‘context’ แต่เอกสารนี้ไม่แนะนำเนื่องจากมีความหมายที่ซ้อนทับกัน

5. ความท้าทายด้านคำศัพท์

• คำศัพท์ในวงการ Prompt กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว
• มีคำนิยามที่ยังไม่เป็นที่เข้าใจดี (เช่น prompt, prompt engineering) และคำนิยามที่ขัดแย้งกัน (เช่น role prompt vs persona prompt)
• การขาดคำศัพท์ที่สอดคล้องกันขัดขวางความสามารถของชุมชนในการอธิบายเทคนิคการ Prompt ต่างๆ ที่ใช้อยู่ได้อย่างชัดเจน
• เอกสารนี้พยายามให้คำศัพท์ที่แข็งแกร่งซึ่งครอบคลุมคำที่ใช้กันทั่วไปส่วนใหญ่ในสาขานี้

6. ประวัติโดยย่อของ Prompts

• แนวคิดของการใช้ Natural Language Prefixes หรือ Prompts เพื่อดึงพฤติกรรมและการตอบสนองของโมเดลภาษา มีมาก่อนยุค GPT-3 และ ChatGPT
• GPT-2 ใช้ Prompt และมีการกล่าวถึงการใช้ครั้งแรกในบริบทของ Generative AI โดย Fan et al. (2018)
• อย่างไรก็ตาม แนวคิดของ Prompt มีมาก่อนโดยแนวคิดที่เกี่ยวข้อง เช่น Control Codes (Pfaff, 1979; Poplack, 1980; Keskar et al., 2019) และ Prompt การเขียนในวรรณคดี
• คำว่า Prompt Engineering ดูเหมือนจะเกิดขึ้นเมื่อไม่นานมานี้จาก Radford et al. (2021) และต่อมาเล็กน้อยจาก Reynolds and McDonell (2021)

โดยสรุป "Prompt" เป็นอินพุตสำคัญที่ใช้ชี้นำ GenAI โดยอาจมีหลายรูปแบบและส่วนประกอบ และการทำความเข้าใจและใช้ Prompt อย่างมีประสิทธิภาพเป็นสิ่งจำเป็นในยุคของ AI ในขณะที่สาขาวิชานี้กำลังพัฒนาและคำศัพท์ยังคงมีการเปลี่ยนแปลงอยู่