Chain of Thought Prompting (CoT) คือเทคนิคการออกแบบคำสั่งที่เน้นให้ AI แสดงกระบวนการคิดแบบขั้นตอนในการแก้ปัญหา แทนที่จะเป็นการถามคำถามง่ายๆ เทคนิคนี้ทำให้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Model หรือ LLM) แสดงลำดับความคิดหรือขั้นตอนเหตุผลที่ใช้ในการหาคำตอบสุดท้าย
Chain of Thought Prompting: เทคนิคการทำให้ AI แสดงวิธีคิด
ประเภทของ Chain of Thought Prompting
- Multimodal CoT
- ทำงานกับทั้งรูปภาพและข้อความในกรอบการทำงานสองขั้นตอน
- ผู้ใช้ป้อนรูปภาพพร้อมคำอธิบายบริบทและคำถาม
- ขั้นตอนแรก: โมเดลแสดงเหตุผลว่ารูปภาพและข้อความเกี่ยวข้องกันอย่างไร
- ขั้นตอนที่สอง: โมเดลใช้เหตุผลนั้นในการอนุมานคำตอบ
- Least-to-Most Prompting
- ใช้แก้ปัญหาที่ซับซ้อน
- โมเดลแยกปัญหาใหญ่เป็นปัญหาย่อยๆ
- ผู้ใช้ป้อนปัญหาย่อยตามลำดับจนได้คำตอบสุดท้าย
- Zero-shot CoT
- ไม่จำเป็นต้องใส่ตัวอย่างการคิดเชิงตรรกะ
- ใช้วลี “let’s think this through step by step” ท้ายคำสั่ง
- กระตุ้นให้ LLM แสดงการคิดแบบเป็นขั้นตอน
วิธีการใช้งาน
การใช้ CoT ไม่ใช่แค่บอกให้ LLM แสดงวิธีทำ แต่ผู้ใช้ต้องป้อนตัวอย่างการแก้ปัญหาที่มีเหตุผลพร้อมกับคำถาม เช่น ในการแก้โจทย์คณิตศาสตร์หลายขั้นตอน:
1.แสดงกระบวนการคิด:
2 + 3 = 5
เพิ่ม 3 ได้ 8
ลบ 2 เหลือ 6
2. จากนั้นถามโจทย์ใหม่: “แก้โจทย์ต่อไปนี้ด้วยวิธีเดียวกัน: 3 + 7 – 2 + 5”
LLM จะแสดงทั้งคำตอบสุดท้าย (13) และขั้นตอนการคำนวณ
การประยุกต์ใช้
CoT มีประโยชน์ในหลายด้าน:
- การคำนวณทางคณิตศาสตร์
- การใช้เหตุผลเชิงสามัญสำนึก
- การคิดเชิงสัญลักษณ์
- การตอบคำถาม
โดยรวมแล้ว CoT เป็นวิธีการที่ช่วยให้ได้คำตอบที่แม่นยำมากขึ้นสำหรับคำถามที่ซับซ้อน
Thai 
English 
Chinese 
Japanese 
Korean