Meta Prompting: ใช้ AI ช่วยสร้างคำสั่งให้ AI ทำงานเก่งขึ้น 

ทุกวันนี้ เราใช้ AI อย่าง ChatGPT, Claude, หรือ DeepSeek ช่วยทำงานได้หลายอย่าง ไม่ว่าจะเขียนบทความ ตอบคำถาม หรือช่วยคิดวิเคราะห์ข้อมูลต่าง ๆ แต่การจะ “สั่ง” Artificial Inteligence (AI) ให้ทำงานได้ตรงใจนั้นไม่ใช่เรื่องง่าย เพราะบางที AI ก็ให้คำตอบที่ไม่ตรงตามความต้องการ ทำให้เราต้องเสียเวลาแก้คำสั่งซ้ำไปซ้ำมา ซึ่งบทความนี้ผู้เขียนจะแนะนำเทคนิค “เมตาพรอมต์ติ้ง” หรือ Meta Prompting ที่จะให้ AI มาช่วยเราสร้างและปรับปรุง “คำสั่ง” ให้ดีขึ้นไปอีก  Meta Prompting คืออะไร?  Meta Prompting เป็นเทคนิคหนึ่งในการออกแบบคำสั่ง (Prompt Engineering) โดยเราจะใช้ AI มาช่วยสร้างหรือปรับปรุงชุดคำสั่ง แทนที่เราจะต้องคิดคำสั่งเองทั้งหมด เราก็ให้ AI ช่วยคิดโครงสร้าง เนื้อหา หรือแม้แต่ปรับปรุงคำสั่งเดิม ทำให้เราทำงานที่ซับซ้อน ได้ง่ายขึ้น และปรับตัวตามสถานการณ์ต่างๆ ได้ดีขึ้นด้วย  ทำไมต้องใช้ […]

LLM Evaluation Metrics: การวัดประสิทธิภาพโมเดลภาษาขนาดใหญ่ 

ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Model – LLM) ได้กลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing – NLP) ซึ่งมีความสามารถในการสร้างข้อความที่ใกล้เคียงกับภาษามนุษย์ เช่น การเขียนบทความ การตอบคำถาม หรือการแปลภาษา การพัฒนา LLM ไม่ได้มุ่งเน้นเพียงการสร้างโมเดลที่ทำงานได้ดีบนข้อมูลที่มีอยู่เท่านั้น แต่ยังต้องให้ความสำคัญกับการประเมินความสามารถของโมเดลด้วยการวัดประสิทธิภาพ (Evaluation Metrics) เพื่อให้ผู้พัฒนาสามารถปรับปรุงโมเดลให้มีประสิทธิภาพที่ดียิ่งขึ้นในอนาคต  รูปที่ 1 ภาพรวมระบบการวัดประสิทธิภาพโมเดลภาษาขนาดใหญ่ [1]  ในบทความนี้ จะเริ่มด้วยการเล่าถึงความสำคัญของการวัดประสิทธิภาพ LLM ประเภทของการคำนวณค่าการวัดประสิทธิภาพ LLM และการนำไปประยุกต์ใช้งานจริงและข้อควรระวัง  ความสำคัญของการวัดประสิทธิภาพ LLM  การวัดประสิทธิภาพของโมเดลภาษาขนาดใหญ่เป็นสิ่งสำคัญด้วยเหตุผลหลายประการ เช่น  หากการวัดประสิทธิภาพไม่ถูกต้อง อาจนำไปสู่การตัดสินใจที่ผิดพลาดได้ เช่น  ประเภทของการคำนวณค่าการวัดประสิทธิภาพ LLM  การประเมินผลของ LLM สามารถแบ่งออกเป็น 3 ประเภทหลัก ได้แก่  1 การวัดเชิงสถิติ (Statistical […]

Machine Learning Security: ความปลอดภัยของการเรียนรู้ของเครื่อง

Machine Learning Security เป็นหลักการป้องกันการโจมตีแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องระหว่างที่ถูกนำไปใช้งานจริง

คลังข้อความภาษาไทย (Thai text corpus)

มาทำความรู้จักกับ คลังข้อความภาษาไทย ซึ่งเป็นชุดข้อความภาษาไทยจำนวนมหาศาลสำหรับโมเดลการประมวลผลภาษาธรรมชาติ อย่างที่ใช้ในสร้าง chatbot

Graph Analysis: การวิเคราะห์เชิงกราฟเบื้องต้นและตัวอย่างการประยุกต์ใช้

รู้จักกับการวิเคราะห์เชิงกราฟ (Graph Analysis) เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่ออธิบายความสัมพันธ์เชิงลึกระหว่างข้อมูลที่ถูกเชื่อมโยงกันเป็นเครือข่าย

เรียนรู้วิธีการสร้าง Interactive Visualization ด้วย Plotly ที่ซับซ้อนมากขึ้น

เจาะลึกไปถึงการตรวจสอบลักษณะข้อมูลเบื้องต้นและการสร้าง Visualization ที่ซับซ้อน ด้วย Plotly โดยประยุกต์ใช้กับข้อมูลอนุกรมเวลา (Time Series)

เรียนรู้วิธีการสร้าง Interactive Visualization ด้วย Plotly

หนึ่งในขั้นตอนของการวิเคราะห์ข้อมูลที่สำคัญคือการสำรวจและตรวจสอบข้อมูลเบื้องต้น อาทิ ข้อมูลเป็นข้อมูลประเภทไหน ข้อมูลมีการกระจายตัวเป็นอย่างไร แต่ละตัวแปรมีความสัมพันธ์อย่างไรเทียบกับข้อมูลทั้งหมด เพราะจะช่วยทำให้การตั้งสมมุติฐานของโจทย์ที่ต้องการวิเคราะห์ได้ดีขึ้น ซึ่งปกติแล้วจะนำข้อมูลมาแสดงผลในรูปแบบของภาพนิทัศน์ (visualization) เช่น แผนภูมิแท่ง (bar chart), แผนภูมิเส้น (line chart), แผนภูมิจุด (scatter plot) เป็นต้น สำหรับเครื่องมือการสร้างแผนภูมิใน Python นั้น มีหลายวิธี สำหรับบทความที่ทางเว็บไซต์ได้เขียนไปในก่อนหน้านี้นั้น ได้ใช้การแสดงผลด้วย Matplotlib library เช่น แผนภูมิอนุกรมเวลา และแผนภูมิเส้น ซึ่งสามารถแสดงผลความสัมพันธ์เบื้องต้นได้ง่ายและรวดเร็ว อย่างไรก็ตาม library ดังกล่าว มีข้อจำกัดในด้านการสร้างและแสดงผลที่โต้ตอบกับผู้ใช้งานได้ง่าย ถึงแม้ว่าจะมีความสามารถในการนำทางแบบโต้ตอบ (Interactive Toolbar) ของ Matplotlib library ที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถดูข้อมูล ขยายภาพเฉพาะจุด เก็บแผนภูมิดังกล่าวเป็นไฟล์รูป เทียบกับทาง Plotly library มีความสามารถที่น่าสนใจเพิ่มเติม เช่น กล่องข้อความหรือกลุ่มของข้อมูลสั้น ๆ (Tooltip) ทั้งแบบทีละจุดข้อมูลและแบบเปรียบเทียบข้อมูลทั้งหมด และการเลือกดูข้อมูลด้วยตัวกรองข้อมูล (Filter) […]