--- title: "Prompt (language models) (TH)" source: "https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(TH)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Prompt_(language_models)_(TH)" language: "th" categories: - "Category:Large language models" - "Category:Machine learning" - "Category:Prompt engineering" - "Category:Thai" revision_id: 5974 wiki_created_at: 2026-09-06T23:56:38Z wiki_modified_at: 2026-09-06T23:56:38Z downloaded_at: 2026-09-07T23:11:21Z --- # Prompt (language models) (TH) **พรอมต์** (จากภาษาอังกฤษ *prompt* — «คำแนะนำ» หรือ «คำขอในรูปแบบข้อความ») ในบริบทของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) คือข้อความนำเข้าหรือคำสั่งที่ผู้ใช้ป้อนให้กับโมเดลเพื่อสร้างคำตอบที่ต้องการ[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(TH)#cite_note-google_guide-1) พรอมต์กำหนดงานให้กับโมเดล รวมถึงเงื่อนไขที่จำเป็น บริบท และตัวอย่างต่าง ๆ ประสิทธิภาพของโมเดลขึ้นอยู่กับคุณภาพของพรอมต์ที่เขียนขึ้นเป็นอย่างมาก สาขาวิชาที่ศึกษาวิธีการพัฒนาและปรับปรุงคำขอในรูปแบบข้อความเรียกว่า prompt engineering (วิศวกรรมพรอมต์) เป้าหมายของสาขานี้คือการได้รับคำตอบที่มีความเกี่ยวข้องสูงสุด แม่นยำ และปลอดภัยจากโมเดล AI[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(TH)#cite_note-wiki_prompt-2) พรอมต์ที่เขียนได้อย่างเหมาะสมจะกำหนด «เส้นทาง» การทำงานให้กับโมเดล ช่วยให้ระบุบริบทและผลลัพธ์ที่ต้องการได้ชัดเจนยิ่งขึ้น[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(TH)#cite_note-google_guide-1) ## ประวัติความเป็นมาของแนวทาง แนวคิดในการควบคุมพฤติกรรมของ LLM ด้วยคำแนะนำในรูปแบบข้อความพัฒนาขึ้นควบคู่กับความสามารถที่เพิ่มขึ้นของโมเดลเอง ### ช่วงแรก (GPT-2) ในปี 2019 นักวิจัยจาก OpenAI ได้แสดงให้เห็นว่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ผ่านการ pretrain แล้ว เช่น **GPT-2** สามารถแก้ปัญหาใหม่ ๆ ได้โดยไม่ต้องฝึกเพิ่มเติม หากกำหนดปัญหานั้นในรูปแบบข้อความ งานวิจัยชื่อ *«Language Models are Unsupervised Multitask Learners»* ได้ชี้ให้เห็นการเปลี่ยนแปลงเชิงหลักการ: แทนที่จะ fine-tune โมเดลสำหรับงานแต่ละอย่าง การเขียนคำสั่งที่ชัดเจนในส่วนนำเข้าก็เพียงพอแล้ว[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(TH)#cite_note-gpt3_paper-3) ### การก้าวกระโดดครั้งสำคัญกับ GPT-3 และ In-Context Learning การก้าวกระโดดที่แท้จริงเกิดขึ้นเมื่อ **GPT-3** เปิดตัวในปี 2020 ด้วยพารามิเตอร์ 175 พันล้านตัว GPT-3 แสดงให้เห็นความสามารถในการเรียนรู้เชิงบริบท (*in-context learning*) — การรับรู้งานใหม่ «ทันที» จากตัวอย่างไม่กี่รายการที่ให้ไว้โดยตรงในข้อความของคำขอ[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(TH)#cite_note-gpt3_paper-3) รูปแบบการทำงานนี้ได้รับชื่อว่า **few-shot learning** («การเรียนรู้จากตัวอย่างจำนวนน้อย») และแสดงให้เห็นว่าการขยายขนาดโมเดลนำไปสู่คุณภาพสูงในการทำงาน NLP โดยไม่ต้องปรับน้ำหนักใด ๆ ### การเกิดขึ้นของ Chain-of-Thought (CoT) พัฒนาการต่อมาในปี 2022 เกี่ยวข้องกับการปรับปรุงความสามารถของโมเดลในการให้เหตุผลเชิงซับซ้อน มีการเสนอคำแนะนำพิเศษในรูปแบบของห่วงโซ่การให้เหตุผล (*chain-of-thought prompting*) ในพรอมต์ประเภทนี้ โมเดลจะได้รับไม่เพียงแค่คำถาม แต่ยังได้รับตัวอย่างการให้เหตุผลแบบลำดับขั้นตอนก่อนคำตอบด้วย วิธีนี้ช่วยเพิ่มความแม่นยำในการแก้โจทย์คณิตศาสตร์และตรรกะอย่างเห็นได้ชัด[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(TH)#cite_note-wiki_prompt-2) งานวิจัยของ Kojima และเพื่อนร่วมงานแสดงให้เห็นว่าสามารถกระตุ้นให้โมเดลให้เหตุผลได้แม้ไม่มีตัวอย่าง (*zero-shot*) เพียงแค่เพิ่มวลี «ลองคิดทีละขั้นตอน» ต่อท้ายคำขอ[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(TH)#cite_note-wiki_prompt-2) ### พรอมต์แบบมัลติโมดัล แนวคิดของพรอมต์ขยายออกไปเกินกว่าข้อความ ในปี 2022 เมื่อ **DALL-E 2** และ **Stable Diffusion** ปรากฏขึ้น คำขอของผู้ใช้ในภาษาธรรมชาติกลายเป็นอินเทอร์เฟซสากลสำหรับการสร้างภาพ และต่อมาสำหรับดนตรีและวิดีโอด้วย ## ประเภทและเทคนิคการใช้พรอมต์ มีประเภทและเทคนิคพื้นฐานหลายอย่างของพรอมต์ที่มักใช้ร่วมกัน ### Zero-shot prompting (การสืบค้นตรง) โมเดลได้รับเพียงคำสั่งหรือคำถาม**โดยไม่มีตัวอย่างใด ๆ** ในรูปแบบนี้ LLM อาศัยความรู้ทั่วไปที่ได้รับในระหว่างการ pretrain เหมาะสำหรับงานง่าย ๆ เช่น การแปลภาษาหรือการสรุปข้อความ[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(TH)#cite_note-google_guide-1) ### Few-shot prompting (การเรียนรู้จากตัวอย่าง) นอกจากคำสั่งแล้ว พรอมต์ยังรวม**ตัวอย่างหนึ่งรายการหรือมากกว่า**ที่มีข้อมูลนำเข้าและผลลัพธ์ที่คาดหวัง โมเดล «เรียนรู้ทันที» จากตัวอย่างเหล่านี้และนำตรรกะที่รับรู้มาไปใช้กับคำขอใหม่ วิธีนี้ซึ่งนำ *in-context learning* ไปใช้งาน ช่วยเพิ่มความแม่นยำอย่างมีนัยสำคัญในงานที่รูปแบบหรือสไตล์ของคำตอบมีความสำคัญ[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(TH)#cite_note-google_guide-1) ### ห่วงโซ่การให้เหตุผล (Chain-of-Thought, CoT) พรอมต์ประเภทพิเศษสำหรับงานที่ต้องการการให้เหตุผลเชิงซับซ้อน (คณิตศาสตร์ ตรรกะ) คำแนะนำจะรวมการวิเคราะห์ทีละขั้นตอนหรือแผนการแก้ปัญหาก่อนคำตอบสุดท้าย วิธีนี้บังคับให้โมเดลจัดโครงสร้างกระบวนการให้เหตุผลอย่างชัดเจน ซึ่งช่วยเพิ่มคุณภาพของผลลัพธ์อย่างมีนัยสำคัญ[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(TH)#cite_note-wiki_prompt-2) ### Prompt Tuning (การปรับแต่งคำแนะนำ) เทคนิคที่ใช้คำแนะนำที่**ปรับปรุงโดยอัตโนมัติ**แทนการเขียนพรอมต์ด้วยตนเอง พรอมต์จะแสดงในรูปแบบของชุด token ที่ฝึกได้แบบพิเศษ (เวกเตอร์ต่อเนื่อง) ที่เพิ่มเข้ากับคำขอของผู้ใช้ การฝึกเพียงเวกเตอร์พรอมต์ขนาดเล็กนี้ทำให้สามารถปรับโมเดลขนาดใหญ่ที่ «แช่แข็ง» ให้เข้ากับงานใหม่ได้ด้วยต้นทุนการคำนวณขั้นต่ำ[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(TH)#cite_note-wiki_prompt-2) ## Prompt Engineering - วิศวกรรมพรอมต์ในฐานะสาขาวิชา ### การเกิดขึ้นของอาชีพ ความสามารถที่เพิ่มขึ้นของ LLM นำไปสู่การเกิดขึ้นของความเชี่ยวชาญใหม่ — **วิศวกรพรอมต์** ผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้พัฒนาและปรับแต่งคำแนะนำในรูปแบบข้อความเพื่อให้ได้พฤติกรรมที่ต้องการจาก AI วิศวกรพรอมต์ใช้ความรู้ด้านภาษาศาสตร์ ตรรกะ และจิตวิทยาเพื่อจัดโครงสร้างข้อมูลนำเข้าอย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(TH)#cite_note-wiki_prompt-2) ในช่วงปี 2022–2023 ตำแหน่งงานแรกสำหรับตำแหน่งนี้เริ่มปรากฏขึ้น สะท้อนให้เห็นความต้องการสูงสำหรับทักษะการโต้ตอบกับระบบ AI อย่างมีประสิทธิภาพ ### อนาคตของอาชีพและการทำงานอัตโนมัติ สาขานี้พัฒนาอย่างรวดเร็ว และอนาคตของมันเป็นหัวข้อที่ถกเถียงกัน งานวิจัยในปี 2024 เช่น จาก VMware แสดงให้เห็นว่า AI เองสามารถค้นหาการกำหนดคำขอที่มีประสิทธิภาพผ่านการลองและปรับปรุง ซึ่งมักเหนือกว่าที่มนุษย์เขียน[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(TH)#cite_note-ieee_dead-4) สิ่งนี้ทำให้เกิดมุมมองว่า prompt engineering แบบใช้มือทำอาจเป็นปรากฏการณ์ชั่วคราว และในที่สุดเครื่องมือเลือกคำแนะนำอัตโนมัติจะกลายเป็นมาตรฐาน อย่างไรก็ตาม ณ ปี 2025 ความเชี่ยวชาญด้าน prompt engineering ยังคงเป็นที่ต้องการอยู่ ## ขอบเขตการประยุกต์ใช้ - **การประมวลผลภาษาธรรมชาติ**: งาน NLP แบบคลาสสิก เช่น การสรุปเอกสารอัตโนมัติ การแปลภาษาด้วยเครื่อง การตอบคำถาม และการดึงข้อมูล - **แชทบอทและผู้ช่วยเสมือน**: พรอมต์ช่วยกำหนดบทบาท สไตล์การสื่อสาร และรูปแบบคำตอบ ทำให้ระบบสนทนามีความสม่ำเสมอและเป็นประโยชน์มากขึ้น - **การสร้างโค้ด**: โมเดลเช่น OpenAI Codex สามารถเขียนโค้ดโปรแกรมตามคำอธิบายในภาษาธรรมชาติ ซึ่งช่วยเร่งการพัฒนา - **การวิเคราะห์ข้อมูล**: ด้วยพรอมต์สามารถตั้งค่าโมเดลให้ดึง insight จากรายงานข้อความที่ไม่มีโครงสร้างหรือสร้างสมมติฐาน - **การศึกษา**: การสร้างติวเตอร์อัจฉริยะที่สร้างแบบฝึกหัด อธิบายแนวคิดซับซ้อน และตรวจสอบคำตอบโดยคำนึงถึงระดับความรู้ของผู้เรียน - **อุตสาหกรรมสร้างสรรค์**: การสร้างข้อความ ภาพศิลปะ ดนตรี และบทภาพยนตร์ตามคำอธิบายโดยละเอียด ## การใช้งานที่เป็นอันตรายและช่องโหว่ (Prompt Injection) ความเปิดกว้างของอินเทอร์เฟซ LLM นำไปสู่การเกิดขึ้นของประเภทการโจมตีใหม่ — **การแทรกคำแนะนำ** (*prompt injection*) ผู้โจมตีกำหนดคำขอที่เป็นอันตรายแบบพิเศษที่บังคับให้โมเดลละเมิดคำสั่งเริ่มต้นหรือเปิดเผยข้อมูลที่ซ่อนอยู่[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(TH)#cite_note-wiki_prompt-2) ผู้เชี่ยวชาญมองว่านี่เป็นรูปแบบหนึ่งของการโจมตีแบบ «การแทรกโค้ด» โดยแทนที่จะเป็นโค้ด คำสั่งข้อความที่เป็นอันตรายจะ «ถูกฉีด» เข้าสู่ระบบ ### ประเภทของการโจมตี - **Jailbreak**: การโจมตีที่ทำให้โมเดล «หลุดออก» จากกรอบข้อจำกัดที่กำหนดไว้ (เช่น นโยบายการกลั่นกรอง) และสร้างเนื้อหาที่ต้องห้าม ตัวอย่างที่รู้จักกันดีคือ **DAN-prompt** (Do Anything Now) ที่บังคับให้ ChatGPT ตอบโดยไม่มีการเซ็นเซอร์ - **Prompt Leaking**: คำขอพิเศษบังคับให้โมเดลเปิดเผยส่วนหนึ่งของ system prompt ที่ซ่อนอยู่ - **Token Smuggling**: คำสั่งที่เป็นอันตรายถูกปลอมแปลงให้ดูเหมือนส่วนที่ไม่เป็นอันตรายของคำขอ (เช่น ส่วนหนึ่งของโค้ด) เพื่อหลีกเลี่ยงตัวกรองและกระตุ้นพฤติกรรมที่ไม่พึงประสงค์ การโจมตีเหล่านี้เป็นปัญหาร้ายแรง เนื่องจากวิธีการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์แบบดั้งเดิมไม่ได้รับการออกแบบมาสำหรับภัยคุกคามที่เกี่ยวข้องกับการตีความภาษาธรรมชาติ ## บรรณานุกรม - Radford, A. et al. (2019). *Language Models are Unsupervised Multitask Learners*. PDF. - Brown, T. B. et al. (2020). *Language Models are Few-Shot Learners*. arXiv:2005.14165. - Wei, J. et al. (2022). *Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models*. arXiv:2201.11903. - Wang, X. et al. (2022). *Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models*. arXiv:2203.11171. - Kojima, T. et al. (2022). *Large Language Models are Zero-Shot Reasoners*. arXiv:2205.11916. - Li, X. L.; Liang, P. (2021). *Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation*. arXiv:2101.00190. - Liu, Y. et al. (2021). *Fantastically Ordered Prompts and Where to Find Them: Overcoming Few-Shot Prompt Order Sensitivity*. arXiv:2104.08786. - Chang, K. et al. (2024). *Efficient Prompting Methods for Large Language Models: A Survey*. arXiv:2404.01077. - Li, Z. et al. (2024). *Prompt Compression for Large Language Models: A Survey*. arXiv:2410.12388. - Genkina, D. (2024). *AI Prompt Engineering Is Dead*. *IEEE Spectrum*. [5]. - Li, W. et al. (2025). *A Survey of Automatic Prompt Engineering: An Optimization Perspective*. arXiv:2502.11560. - Wu, Z. et al. (2025). *The Dark Side of Function Calling: Pathways to Jailbreaking Large Language Models*. *EMNLP 2025*. PDF. ## หมายเหตุ 1. ↑ [1.0](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(TH)#cite_ref-google_guide_1-0) [1.1](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(TH)#cite_ref-google_guide_1-1) [1.2](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(TH)#cite_ref-google_guide_1-2) [1.3](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(TH)#cite_ref-google_guide_1-3) «Prompt Engineering for AI Guide». *Google Cloud*. [1] 2. ↑ [2.0](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(TH)#cite_ref-wiki_prompt_2-0) [2.1](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(TH)#cite_ref-wiki_prompt_2-1) [2.2](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(TH)#cite_ref-wiki_prompt_2-2) [2.3](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(TH)#cite_ref-wiki_prompt_2-3) [2.4](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(TH)#cite_ref-wiki_prompt_2-4) [2.5](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(TH)#cite_ref-wiki_prompt_2-5) [2.6](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(TH)#cite_ref-wiki_prompt_2-6) «Техника подсказок». *Википедия*. [2] 3. ↑ [3.0](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(TH)#cite_ref-gpt3_paper_3-0) [3.1](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(TH)#cite_ref-gpt3_paper_3-1) Brown, Tom B., et al. «Language Models are Few-Shot Learners». *arXiv:2005.14165* \[cs.CL\], 28 мая 2020 г. [3] 4. [↑](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(TH)#cite_ref-ieee_dead_4-0) «AI Prompt Engineering Is Dead». *IEEE Spectrum*. [4]