การสร้างการเรียนรู้สำหรับ Prompt Engineering สามารถแยกเป็น 2 ส่วนได้อย่างมีประสิทธิภาพ ได้แก่:

1. Lecture (ภาคทฤษฎี)

ส่วนนี้เน้นการให้ความรู้พื้นฐานและทฤษฎีที่เกี่ยวข้องกับการสร้างและใช้งาน prompts ใน LLMs โดยหัวข้อที่สามารถครอบคลุมในการบรรยายได้ ได้แก่:

• แนวคิดของ Prompt Engineering: อธิบายว่าการออกแบบ prompt ที่ดีสามารถช่วยปรับปรุงผลลัพธ์จากโมเดลได้อย่างไร

• การแนะนำ Framework ต่างๆ: เช่น AUTOMAT และ CO-STAR ที่ช่วยให้การเขียน prompt มีโครงสร้างที่ชัดเจนและครอบคลุมทุกมิติ

• การใช้งานเทคนิคต่างๆ: เช่น Chain of Thought สำหรับการให้เหตุผลเชิงลึก, Few-Shot Learning เพื่อสร้างตัวอย่างสำหรับการสอนโมเดล, และ Multi-Prompt Approach สำหรับงานที่ซับซ้อน

• RAG (Retrieval-Augmented Generation): อธิบายถึงการรวมข้อมูลภายนอกกับ LLM เพื่อสร้างคำตอบที่มีความทันสมัยมากขึ้น

การบรรยายนี้จะช่วยให้ผู้เรียนมีความเข้าใจในเชิงแนวคิดและทฤษฎีที่ครอบคลุมเพื่อเตรียมพร้อมสำหรับการลงมือปฏิบัติในภายหลัง

2. Hands-on (ภาคปฏิบัติ)

ส่วนนี้เน้นการฝึกปฏิบัติ โดยให้ผู้เรียนได้ลงมือสร้างและปรับแต่ง prompt จริง ซึ่งอาจแยกเป็นกิจกรรมย่อยๆ เช่น:

• การสร้าง prompt ด้วย framework: ให้ผู้เรียนลองสร้าง prompt โดยใช้ AUTOMAT หรือ CO-STAR ในงานต่างๆ เช่น การตอบคำถามเชิงความรู้ การสร้างบทสนทนา หรือการประมวลผลข้อมูล

• การฝึกใช้ Few-shot Learning: ผู้เรียนจะสร้าง prompt ที่ให้ตัวอย่างสำหรับการแก้ปัญหาต่างๆ เพื่อฝึกการใช้งานโมเดลในกรณีที่มีตัวอย่างไม่มาก

• การใช้ Chain of Thought: ให้ผู้เรียนสร้าง prompt ที่กระตุ้นโมเดลให้แสดงขั้นตอนการคิด เช่น การแก้โจทย์คณิตศาสตร์หรือการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน

• การฝึกใช้ RAG: ผู้เรียนจะได้ทดลองรวมข้อมูลภายนอกเข้ากับการทำงานของโมเดลเพื่อตอบคำถามที่ซับซ้อนหรืออ้างอิงจากข้อมูลที่อัปเดต

โครงสร้างการเรียนรู้

• Lecture: 60-70% ของเวลา เริ่มจากทฤษฎีพื้นฐาน ขยายความไปถึงเทคนิคขั้นสูง เช่น การใช้ multi-prompt หรือการจัดการ prompt ในสถานการณ์ต่างๆ

• Hands-on: 30-40% ของเวลา โดยผู้เรียนจะได้ทดลองปรับแต่ง prompt จริงจากกรณีศึกษา และฝึกสร้าง prompt ที่ตอบโจทย์การใช้งานเฉพาะทาง

การแยกการเรียนรู้เป็น 2 ส่วนนี้จะทำให้ผู้เรียนสามารถเข้าใจทั้งทฤษฎีและฝึกฝนทักษะจริงในการสร้าง prompt ที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งจะช่วยเสริมสร้างความรู้ใน Prompt Engineering อย่างครบถ้วน