- วิธีเขียนพรอมต์สำหรับการแปลด้วย GPT เพื่อแปลเอกสารทางเทคนิคอย่างเป็นทางการของ GitLab จากภาษาอังกฤษเป็นภาษาเกาหลี
- ข้อกำหนดของการเขียนพรอมต์ที่มีประสิทธิภาพ:
- เนื้อหาที่ได้เรียนรู้จากหลายคอร์สและสื่อต่าง ๆ ก่อนเริ่มเขียนพรอมต์
- Examples:
- เขียนตัวอย่างผลลัพธ์ที่ผู้ใช้คาดหวัง
- GPT สามารถจัดการงานที่ซับซ้อนได้อย่างสม่ำเสมอแม้เห็นเพียงตัวอย่างง่าย ๆ
- Direction:
- เขียนลำดับงานหรือกฎให้ละเอียด
- ถ้าเป็นงานที่มีขั้นตอน การสั่งเป็นข้อหมายเลข ‘1’, ‘2’ จะช่วยให้ GPT ทำงานได้ดี
- Parameters:
- สามารถตั้งค่าพารามิเตอร์ได้หลายอย่างให้กับ generative AI
- พารามิเตอร์ เช่น ‘จะให้ตอบคำถามเดียวกันได้หลากหลายแค่ไหน (temperature)’ และ ‘จะให้เสนอคำตอบที่มีความน่าจะเป็นสูงมากเพียงใด (top-p)’ เป็นต้น
- Format:
- กำหนดรูปแบบคำตอบ
- หากต้องการรูปแบบ Markdown, JSON, CSV ก็ควรระบุให้สร้างในรูปแบบนั้น
- Chaining:
- เชื่อมต่อพรอมต์หรือ generative AI หลายตัวเข้าด้วยกันเพื่อใช้งาน
- ตัวอย่างเช่น ขอพรอมต์สำหรับสร้างภาพจาก ChatGPT แล้วนำไปสร้างภาพใน Midjourney
- ใช้งานโดยเชื่อม AI ที่เชี่ยวชาญเฉพาะด้านแต่ละประเภทเข้าด้วยกัน
- วิธีเขียนพรอมต์ ‘GPT สำหรับการแปล’:
- เขียนพรอมต์ ‘GPT สำหรับการแปล’ ใน GPTs ตามข้อกำหนดข้างต้น
- หากต้องการสร้าง GPT ของตัวเองที่ทำงานได้ตามต้องการ ควรใส่ Instructions, Responses และ Examples ลงในพรอมต์
- ระบุบทบาทของ GPT เป้าหมาย ข้อกำหนดของคำตอบ และตัวอย่างคำตอบไว้ในพรอมต์
- Instructions:
- เขียนบทบาทของ GPT และเป้าหมายสูงสุด
- มีงานวิจัยจำนวนมากที่ชี้ว่า เมื่อออกแบบ AI แบบกำหนดเอง ‘การมอบบทบาทให้ AI (roleplay) เป็นสิ่งสำคัญ’
- มอบอาชีพหรืออัตลักษณ์ของผู้ตอบที่ต้องการให้ AI เช่น นักแปล ครู แพทย์
- สำหรับ GPT แปลภาษา กำหนดบทบาทของ AI เป็น ‘นักแปลอังกฤษ-เกาหลี’ และเป้าหมายสูงสุดเป็น ‘การแปลข้อความเป็นภาษาเกาหลี’
- Responses:
- ระบุข้อกำหนดของคำตอบ
- ต้องการตัดคำเกริ่นเกินจำเป็นอย่าง “เข้าใจแล้ว” หรือ “จะดำเนินการ~” ที่ AI มักพูดออกไป
- สำหรับ GPT แปลภาษา ได้ใส่คำสั่งว่า ‘ให้ตอบอย่างกระชับโดยไม่มีคำอธิบายหรือบริบทเพิ่มเติม’
- และกำชับว่า ‘ให้มุ่งเน้นเฉพาะงานแปล พร้อมรักษาความถูกต้องและความกระชับในทุกปฏิสัมพันธ์’
- Examples:
- แสดงตัวอย่างคำตอบสั้น ๆ ให้ AI เข้าใจ
- ในส่วนนี้ต้องบอกให้ชัดเจนว่า ‘คำถามและคำตอบถูกคั่นด้วย ---’
- มิฉะนั้น AI อาจไม่เข้าใจว่า ‘ส่วนไหนคือคำถามตัวอย่าง และส่วนไหนคือคำตอบตัวอย่าง’ และอาจตอบผิดทิศทางได้
- ใน Examples ของ GPT แปลภาษา ได้ใส่ ‘Q: apple A: แอปเปิล , Q: Hello, who are you? A: สวัสดี คุณคือใคร?’ ตามลำดับ
- วิธีนำ GPT สำหรับไวยากรณ์พิเศษไปใช้:
- ป้อนรูปแบบไวยากรณ์ Markdown พิเศษของเอกสารทางเทคนิคอย่างเป็นทางการของ GitLab เข้าไปในพรอมต์ด้วย
- เพื่อทำเช่นนั้น นักพัฒนาต้องทำความเข้าใจก่อนว่า ‘ไวยากรณ์ Markdown พิเศษของเอกสารทางเทคนิค GitLab คืออะไร’
- วิเคราะห์โปรเจ็กต์ของเอกสารทางเทคนิค GitLab เพื่อหาวิธี build และรูปแบบไวยากรณ์ Markdown พิเศษ
- GitLab ใช้ Nanoc ซึ่งเป็น static site generator ที่พัฒนาด้วย Ruby เพื่อให้บริการเว็บไซต์เอกสารทางเทคนิค
- โครงสร้างนี้คือการเขียนเอกสารตามไวยากรณ์ Markdown แล้วเรนเดอร์เป็น HTML
- หากเป็นโครงสร้าง Markdown แบบทั่วไป ก็เพียงดัดแปลงพรอมต์ที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้เล็กน้อย
- GPT รู้จักไวยากรณ์ Markdown ทั่วไปอยู่แล้ว และสามารถแปลได้โดยไม่ทำให้ไวยากรณ์เสียหาย
- GitLab มีการใช้แท็บหรือแบดจ์ในเอกสารทางเทคนิค ซึ่งไม่สามารถใช้งานได้ด้วยไวยากรณ์ Markdown ทั่วไป
- GPT ไม่รู้ว่า ‘ไวยากรณ์ Markdown พิเศษของเอกสารทางเทคนิค GitLab คืออะไร’
- ด้วยเหตุนี้ เมื่อออกแบบ GPT สำหรับการแปล จึงได้เขียนรายละเอียดนี้ไว้ในพรอมต์อย่างละเอียด
- เขียนวิธีการแปลไวยากรณ์ Markdown พิเศษของเอกสารทางเทคนิค GitLab อย่างเป็นรูปธรรม พร้อมตัวอย่างและข้อจำกัดไว้ในพรอมต์
1 ความคิดเห็น
คำสั่ง, การตอบกลับ, ตัวอย่าง