Chain of Thought: เคล็ดลับสู่ Prompt ที่แม่นยำ

 

ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเข้ามามีบทบาทสำคัญในการทำงานและการตัดสินใจในหลากหลายธุรกิจ การเขียน Prompt ที่มีประสิทธิภาพกลายเป็นหนึ่งในทักษะที่สำคัญที่สุด หลักการ Chain of Thought (CoT) เป็นแนวทางพื้นฐานที่ช่วยเพิ่มความสามารถของ AI ในการตอบคำถามหรือแก้ปัญหาที่ซับซ้อนอย่างเป็นลำดับขั้นตอน ในบทความนี้ เราจะสำรวจว่าหลักการ CoT คืออะไร มีที่มาอย่างไร และเหตุใดจึงสำคัญต่อการพัฒนา Prompt ที่มีคุณภาพ

Chain of Thought คืออะไร?

Chain of Thought หรือ CoT คือแนวทางที่ช่วยให้การคิดหรือการแก้ปัญหาถูกแบ่งออกเป็นลำดับขั้นตอนที่ชัดเจน หลักการนี้เน้นให้ AI อธิบายกระบวนการคิดอย่างมีโครงสร้าง ไม่ใช่เพียงแค่ให้คำตอบสุดท้าย แต่ต้องแสดงเหตุผลและลำดับการคำนวณหรือวิเคราะห์ที่นำไปสู่คำตอบนั้น

องค์ประกอบสำคัญของ Chain of Thought
1. Input: คำถามหรือข้อมูลที่ต้องการวิเคราะห์
2. Reasoning Steps: กระบวนการคิดเป็นขั้นตอน เช่น การแยกปัจจัย การวิเคราะห์ทางเลือก หรือการคำนวณ
3. Output: ผลลัพธ์ที่ได้จากการวิเคราะห์ทีละขั้นตอน

ที่มาของ Chain of Thought

หลักการ CoT ถูกนำเสนอในงานวิจัยชื่อ "Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models" (2022) โดย Jason Wei และทีมวิจัยจาก Google ซึ่งได้รับการเผยแพร่ใน arXiv (arXiv:2201.11903) โดยในงานวิจัยนี้ทีมผู้วิจัยแสดงให้เห็นว่า AI ที่ได้รับการกระตุ้นให้คิดแบบ CoT สามารถแก้ปัญหาที่ซับซ้อนได้ดีกว่า AI ที่ให้คำตอบแบบตรงไปตรงมา ตัวอย่างที่พวกเขาใช้รวมถึงการแก้โจทย์คณิตศาสตร์ที่ต้องอาศัยลำดับการคำนวณและการให้เหตุผลเชิงตรรกะ ซึ่งสามารถศึกษาเพิ่มเติมได้จากงานวิจัยต้นฉบับที่ arXiv:https://arxiv.org/abs/2201.11903

ตัวอย่างการนำ CoT มาใช้ เช่น การแก้โจทย์คณิตศาสตร์ที่ต้องการลำดับการคำนวณ หรือการวิเคราะห์ปัญหาทางธุรกิจที่ต้องพิจารณาหลายปัจจัยพร้อมกัน

ตัวอย่างง่าย ๆ การประยุกต์ใช้ Chain of Thought 

คำถาม:
คุณเป็นผู้จัดการโรงงานผลิตสินค้าแห่งหนึ่ง ในการผลิตสินค้าต้องใช้เครื่องจักร 3 ชนิดที่ทำงานร่วมกัน:

• เครื่องจักร A ผลิตได้ 50 ชิ้น/ชม.
• เครื่องจักร B ผลิตได้ 30 ชิ้น/ชม.
• เครื่องจักร C ผลิตได้ 20 ชิ้น/ชม.

ข้อจำกัดคือ:

1. เครื่องจักรทุกเครื่องต้องทำงานอย่างต่อเนื่อง 8 ชั่วโมง
2. ต้องผลิตสินค้าขั้นต่ำ 600 ชิ้นในหนึ่งวัน

คุณจะวางแผนอย่างไรเพื่อให้การผลิตบรรลุเป้าหมายในข้อจำกัดที่กำหนด?

การใช้ Chain of Thought:

1. Input:

   • อัตราการผลิตของเครื่องจักร: A (50 ชิ้น/ชม.), B (30 ชิ้น/ชม.), C (20 ชิ้น/ชม.)
   • ระยะเวลาการทำงาน: 8 ชั่วโมง/วัน
   • เป้าหมาย: ผลิตสินค้าขั้นต่ำ 600 ชิ้น

2. Reasoning Steps:

   • ขั้นที่ 1: คำนวณความสามารถในการผลิตของเครื่องจักรแต่ละเครื่องใน 8 ชั่วโมง
     • A: 50 × 8 = 400 ชิ้น
     • B: 30 × 8 = 240 ชิ้น
     • C: 20 × 8 = 160 ชิ้น
   • ขั้นที่ 2: รวมผลการผลิตจากเครื่องจักรทั้ง 3
     • รวม: 400 + 240 + 160 = 800 ชิ้น
   • ขั้นที่ 3: เปรียบเทียบกับเป้าหมายขั้นต่ำ (600 ชิ้น)
     • ผลการผลิต (800 ชิ้น) เกินกว่าเป้าหมาย 600 ชิ้น
   • ขั้นที่ 4: ตรวจสอบว่าเครื่องจักรทุกเครื่องทำงานต่อเนื่อง 8 ชั่วโมงตามข้อกำหนด

3. Output:

   • ใช้เครื่องจักรทั้ง 3 ชนิดทำงานต่อเนื่อง 8 ชั่วโมง
   • ผลิตได้ 800 ชิ้น ซึ่งบรรลุเป้าหมายขั้นต่ำ

รูปแบบการเขียน Prompt ด้วยแนวคิด Chain of Thought

ในการเขียน Prompt โดยใช้หลักการ Chain of Thought ควรเน้นให้ AI แสดงกระบวนการคิดทีละขั้นตอนอย่างชัดเจน ต่อไปนี้คือรูปแบบตัวอย่าง:

1. ขั้นตอน 1: ระบุคำถามหรือปัญหาให้ชัดเจน
2. ขั้นตอน 2: กระตุ้นให้ AI วิเคราะห์หรืออธิบายคำตอบทีละขั้นตอน
3. ขั้นตอน 3: ขอให้ AI สรุปผลลัพธ์จากกระบวนการคิดที่ได้

ตัวอย่าง Prompt:
"กรุณาช่วยตอบคำถามต่อไปนี้โดยอธิบายกระบวนการคิดทีละขั้นตอน:

คุณมีลูกบอล 3 สี (แดง, น้ำเงิน, เขียว) ถ้าคุณสุ่มหยิบลูกบอล 2 ลูกจากทั้งหมด ความน่าจะเป็นที่จะได้ลูกบอลสีแดงและน้ำเงินพร้อมกันคือเท่าไร?"

การตอบของ AI:
1. ระบุจำนวนลูกบอลแต่ละสี: สีแดง 1 ลูก, สีน้ำเงิน 1 ลูก, สีเขียว 1 ลูก
2. คำนวณจำนวนวิธีการเลือกหยิบ 2 ลูกจาก 3 ลูกทั้งหมด: C(3,2) = 3 วิธี
3. คำนวณจำนวนวิธีการเลือกหยิบสีแดงและสีน้ำเงินพร้อมกัน: 1 วิธี (สีแดง 1 ลูก และสีน้ำเงิน 1 ลูก)
4. ความน่าจะเป็น = จำนวนวิธีที่ตรงตามเงื่อนไข / จำนวนวิธีทั้งหมด = 1/3
5. คำตอบ: ความน่าจะเป็นคือ 1/3

ความสำคัญของ Chain of Thought ต่อการเขียน Prompt

1. เพิ่มความแม่นยำของคำตอบ: CoT ช่วยให้ AI คิดอย่างมีโครงสร้างและลดโอกาสการให้คำตอบผิดพลาด โดยเฉพาะในปัญหาที่ซับซ้อน
2. จัดการคำถามที่ซับซ้อน: AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลหลายมิติพร้อมกัน และตอบสนองต่อโจทย์ที่มีเงื่อนไขซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ
3. โปร่งใสและตรวจสอบได้: CoT ช่วยให้ผู้ใช้งานเข้าใจกระบวนการคิดของ AI และสามารถตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์ในแต่ละขั้นตอนได้
4. ช่วยพัฒนาทักษะการเขียน Prompt: หลักการ CoT ไม่เพียงช่วย AI ทำงานได้ดีขึ้น แต่ยังช่วยให้ผู้เขียน Prompt มีโครงสร้างการเขียนที่ชัดเจนและตอบโจทย์ได้ตรงจุดมากขึ้น

แนวทางการนำ Chain of Thought ไปใช้

1. ระบุคำถามให้ชัดเจน: การเขียน Prompt ควรระบุคำถามที่มีรายละเอียดและเจาะจง เช่น การขอให้ AI อธิบายขั้นตอนการคิด
2. กระตุ้นให้ AI อธิบายกระบวนการคิด: ใช้คำสั่งใน Prompt เช่น "กรุณาอธิบายทีละขั้นตอน" หรือ "แสดงลำดับการคำนวณ"
3. ทดลองและปรับปรุง: ทดสอบ Prompt หลายรูปแบบเพื่อดูว่าผลลัพธ์ที่ได้ตรงกับความต้องการหรือไม่ และปรับแก้ให้เหมาะสม

สรุป

หลักการ Chain of Thought เป็นเครื่องมือสำคัญในการพัฒนา Prompt ที่มีคุณภาพ ไม่ว่าจะเป็นการช่วยให้ AI ตอบคำถามได้อย่างแม่นยำ จัดการปัญหาที่ซับซ้อน หรือช่วยเพิ่มความโปร่งใสในการวิเคราะห์ข้อมูล การนำ CoT มาใช้ในงานต่าง ๆ จึงเป็นก้าวสำคัญที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของการใช้ AI ในองค์กรและส่งเสริมการพัฒนาทักษะการเขียน Prompt ให้กับพนักงานในยุคดิจิทัล

หากองค์กรของคุณกำลังมองหาวิธีปรับปรุงการใช้ AI ให้มีประสิทธิภาพ ลองเริ่มต้นจากการเรียนรู้และประยุกต์ใช้หลักการ Chain of Thought ในการเขียน Prompt ตั้งแต่วันนี้!

Shadows of Trees: A Walk Through Beijing’s Beauty

 

Walking through the streets of Beijing in the crisp winter air, I was captivated by the beauty of tree shadows dancing on the walls beside the street. The sunlight created a perfect contrast, forming delicate patterns of light and shadow that felt like a natural work of art. Each shadow seemed to tell a story, reflecting the grace and strength of the trees around me. The chill in the air, with temperatures ranging from -4°C to 5°C, added to the serene atmosphere, making the sunlight feel warmer and more welcoming.

This walk allowed me to slow down and appreciate life’s simple moments. Shadows often go unnoticed, but they hold a quiet elegance that deserves attention. Whether it’s the outline of a tree or the curve of a branch, these natural patterns reflect the harmony of the environment. Beijing’s winter might be cold, but it’s also full of hidden beauty, waiting to be discovered by those who take the time to look.

Photography Gears: 7RM3, FE24-70 F4.5-56

10 เทรนด์ AI ในปี 2025

 

1. AI แบบอัตโนมัติ (Autonomous Agentic AI)

AI agents จะมีความเป็นอิสระมากขึ้น สามารถทำงานที่ซับซ้อนหลายขั้นตอนได้โดยไม่ต้องอาศัยการป้อนข้อมูลจากมนุษย์มากนัก

พวกเขาสามารถวางแผน ให้เหตุผล และปรับตัวได้แบบเรียลไทม์ ดังที่ Sissie Hsiao จาก Google กล่าวไว้ว่า "ผู้ช่วย AI จะพัฒนาไปสู่ประสบการณ์ขั้นสูงที่ปรับแต่งได้อย่างแท้จริง ซึ่งผู้ใช้พึ่งพาได้ทุกวัน"

หมายความว่าวันหนึ่ง AI จะสามารถจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้นได้ เช่น การจัดตารางเวลาในสัปดาห์ของคุณ หรือการจัดการโครงการขนาดใหญ่

ปัจจุบัน AI agents สามารถทำงานที่คาดเดาได้ดี แต่ยังคงมีปัญหาในการจัดการกับความแตกต่างเล็กน้อยและสถานการณ์ที่ไม่คาดคิด

2. AI แบบหลายรูปแบบ (Multimodal AI)

เพื่อให้ AI agents มีความเป็นอิสระมากขึ้น พวกเขาจำเป็นต้องจัดการข้อมูลเช่นเดียวกับที่เราทำ ผ่านการมองเห็น เสียง และข้อความทั้งหมดพร้อมกัน

นั่นคือสิ่งที่ AI แบบหลายรูปแบบมุ่งหวังที่จะบรรลุ ดังที่ Aashima Gupta ผู้อำนวยการฝ่ายโซลูชันอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพระดับโลกของ Google Cloud อธิบายไว้ว่า "เราจะเห็นการเพิ่มขึ้นของการนำโมเดล AI แบบหลายรูปแบบมาใช้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล เช่น บันทึกทางการแพทย์ ข้อมูลการถ่ายภาพ และข้อมูลจีโนม เพื่อสรุปข้อมูลเชิงลึก ซึ่งจะเข้าใกล้วิสัยทัศน์ของการแพทย์ส่วนบุคคลมากขึ้น"

ลองนึกภาพ AI ที่สามารถอ่านรายงาน ฟังบันทึกเสียงของคุณ และทำความเข้าใจแผนภูมิได้พร้อมกัน

AI กำลังเริ่มรวมอินพุตต่างๆ เข้าด้วยกัน แต่มันยังห่างไกลจากกระแสหลัก และการเชื่อมต่อเหล่านี้ยังคงเป็นเรื่องยาก

3. การคำนวณเวลาอนุมาน (Inference-Time Compute)

การคำนวณเวลาอนุมานเป็นเรื่องเกี่ยวกับการปรับแต่งวิธีที่ AI "คิด" เมื่อทำงาน

François Chollet มองว่ามันเป็น "ตัวขับเคลื่อนความสามารถของ AI ที่สำคัญ" ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า

สิ่งนี้กำลังส่งผลกระทบอย่างมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับอุปกรณ์ต่างๆ เช่น สมาร์ทโฟน ซึ่งความเร็วและประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญ

ลองนึกถึง AI บนอุปกรณ์ของ Apple Intelligence หรือผลงานของ Hugging Face เกี่ยวกับโมเดลน้ำหนักเบา ซึ่งทำให้พวกเขามีเวลามากขึ้นในการ "คิด" ตามความยากของงาน ซึ่งได้รับแรงบันดาลใจจากโมเดล o1 ของ OpenAI

4. Edge AI และโมเดลขนาดเล็ก (SLMs)

Edge AI ย้ายการคำนวณจากคลาวด์ไปยังอุปกรณ์ต่างๆ เช่น โทรศัพท์และเซ็นเซอร์

แบบจำลองภาษาขนาดเล็ก (SLMs) กำลังนำการเปลี่ยนแปลงนี้ ดังที่ Jim Fan ของ NVIDIA อธิบายไว้ว่า "ปี 2025 จะเป็นปีที่การคำนวณจำนวนมากเริ่มเปลี่ยนไปเป็นการอนุมานที่ edge"

หมายความว่า AI จะทำงานได้ดีขึ้นในตำแหน่งที่คุณอยู่ ไม่ว่าจะเป็นแชทบอทบนโทรศัพท์ของคุณ หรือหุ่นยนต์ในบ้านของคุณ โดยไม่กระทบต่อความเป็นส่วนตัวของคุณหรือทำให้แบตเตอรี่หมด

5. หน่วยความจำใกล้เคียงอนันต์ (Near-Infinite Memory)

AI กำลังพัฒนาขึ้นในการจดจำการสนทนา การตั้งค่า และการโต้ตอบที่คุณมีกับมัน

"หน่วยความจำใกล้เคียงอนันต์" นี้สามารถเปิดใช้งานประสบการณ์ที่ปรับแต่งได้อย่างมาก Martin Keen คาดการณ์ว่า "เรากำลังเข้าใกล้หน่วยความจำใกล้เคียงอนันต์ ซึ่งบอทสามารถเก็บทุกสิ่งที่พวกเขารู้เกี่ยวกับเราไว้ในหน่วยความจำได้ตลอดเวลา"

AI กำลังเริ่มขยายขีดความสามารถของหน่วยความจำ แต่ก็ยังไม่ราบรื่นนัก

นอกจากนี้ ยังมีคำถามใหญ่เกี่ยวกับความเป็นส่วนตัว คุณต้องการให้ AI ของคุณจดจำทุกอย่างจริงๆ หรือ?

6. เสียงแบบเรียลไทม์ 

การพิมพ์เป็นเรื่องของเมื่อวาน (Real-Time Voice: Typing Is So Yesterday)

การรวมเสียงแบบเรียลไทม์ถูกกำหนดให้แทนที่การพิมพ์ทั้งหมด

Swyx คาดการณ์ว่า "อินพุตแชทบอททุกตัวจะมีเสียงแบบเรียลไทม์ภายในปี 2025"

เราได้พูดคุยกับ Swyx และ Alessio ในพอดแคสต์ Latent Space:

Voice AI มีอยู่แล้ว แต่ก็ยังไม่สมบูรณ์แบบ

คำสั่งที่เข้าใจผิดและการสนับสนุนภาษาที่ไม่สม่ำเสมอยังคงเป็นปัญหา

คุณสามารถคาดหวังการสนทนาที่ราบรื่นและเป็นธรรมชาติมากขึ้นกับอุปกรณ์ของคุณ โดยไม่ต้องพูดซ้ำห้าครั้งเพื่อให้ AI ของคุณ "เข้าใจ" คุณ

7. การผสานรวม AI เข้ากับเวิร์กโฟลว์ที่ดีขึ้น (Better AI integration into workflows)

คุณค่าที่แท้จริงของ AI อยู่ที่การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานโดยทำงานร่วมกับมนุษย์

ดังที่ Martin Keen อธิบายไว้ว่า "ผู้เชี่ยวชาญที่จับคู่กับระบบ AI ที่มีประสิทธิภาพควรจะฉลาดกว่าเมื่ออยู่ด้วยกันมากกว่าอยู่คนเดียว"

บริษัทต่างๆ กำลังก้าวไปข้างหน้าเพื่อรวม AI เข้ากับเครื่องมือต่างๆ เช่น อีเมล ซอฟต์แวร์การจัดการโครงการ และแพลตฟอร์มการเข้ารหัส

แต่การนำไปใช้อาจเป็นไปอย่างช้าๆ เมื่อเครื่องมือมีความซับซ้อนเกินไปหรือไม่เหมาะกับเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่

8. การเร่งการพัฒนาผลิตภัณฑ์ (Accelerating Product Development)

คาดว่า AI จะลดระยะเวลาในการออกแบบผลิตภัณฑ์ลงครึ่งหนึ่ง

ดังที่ Scott Likens จาก PwC กล่าวไว้ว่า "AI จะเปลี่ยนแปลงการออกแบบผลิตภัณฑ์ด้วยเครื่องมือที่ทำซ้ำการออกแบบในเวลาไม่กี่ชั่วโมง ไม่ใช่หลายสัปดาห์"

สิ่งนี้เริ่มต้นขึ้นแล้ว โดย AI ช่วยให้ผู้ที่ไม่ใช่โค้ดเดอร์สร้างแอพและบริษัทต่างๆ เร่งความเร็วในการสร้างต้นแบบ

ดังที่ Nathan Benaich คาดการณ์ไว้ ในปี 2025 แอพที่สร้างโดยผู้ที่ไม่ใช่โค้ดเดอร์จะกลายเป็นไวรัลและติดอันดับ 100 อันดับแรกของ App Store

9. การลงทุนที่เพิ่มขึ้น (Increased Investments)

รัฐบาลต่างๆ กำลังเพิ่มเงินลงทุนใน AI เป็นสองเท่าด้วยเงินลงทุนหลายพันล้านที่มุ่งเป้าไปที่การส่งเสริมการวิจัย โครงสร้างพื้นฐาน และนวัตกรรม

อ้างอิงจากรายงาน State of AI Report 2024 "การลงทุนของรัฐบาลมากกว่า 1 หมื่นล้านดอลลาร์จะเปลี่ยนแปลงตลาด AI ในสหรัฐอเมริกา"

การลงทุนเหล่านี้กำลังผลักดันให้เกิดความก้าวหน้า แต่ก็มาพร้อมกับความผันผวน

ความไม่แน่นอนเกี่ยวกับความเป็นผู้นำและความท้าทายในโครงสร้างพื้นฐาน เช่น การขาดแคลน GPU อาจทำให้ความคืบหน้าช้าลง

10. ความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์ (Breakthroughs in Science)

AI กำลังปลดล็อกความเป็นไปได้ใหม่ๆ ในด้านชีววิทยา เคมี และฟิสิกส์

ตั้งแต่การเร่งการค้นพบยาไปจนถึงการปฏิวัติวิทยาศาสตร์วัสดุ ความก้าวหน้าเหล่านี้อาจส่งผลกระทบที่เปลี่ยนแปลงชีวิตได้

ดังที่ Clement Delangue ผู้ร่วมก่อตั้งและซีอีโอของ Hugging Face คาดการณ์ไว้ว่า "เราจะเห็นความก้าวหน้าครั้งใหญ่ใน AI สำหรับชีววิทยาและเคมี"

เราต้องการการลงทุนอย่างต่อเนื่องในการวิจัยแบบสหวิทยาการและเครื่องมือที่ดีขึ้นสำหรับนักวิทยาศาสตร์ในการใช้ประโยชน์จาก AI อย่างมีประสิทธิภาพและแปลเป็นโซลูชันในโลกแห่งความเป็นจริง

NOTE: บทความนี้แปลจากจดหมายข่าวจากเวปไซต์ Learn Prompting เรื่อง "10 AI Trends in 2025 You Can't Miss" - December 25, 2024.