LangChain is a framework that revolves around large language models (LLMs). It enables the development of applications using LLMs for various purposes like chatbots, generative question-answering, summarization, and more.
Tag Archives: python
สอนเขียน Prompt ChatGPT จงแสดงวิธีทำ Zero Shot Chain of Thought (Zero-shot-CoT) – Prompt Engineering ep.5
Prompt Engineering เป็นศาสตร์ที่เกี่ยวกับการออกแบบ Prompt หรือคำสั่ง ที่จะชี้นำโมเดลภาษา (Language Model) ให้ผลิตผลลัพท์ที่เราต้องการ เวลาที่เราออกแบบ Prompt สำหรับงานที่ซับซ้อน เราจำเป็นต้องให้โมเดลมีเวลาในการคิด และแตกงานที่ซับซ้อนออกเป็นขั้นตอนย่อย เนื่องจากโมเดลภาษา LLM ต้องการเวลาในการประมวผลข้อมูล และตอบคำถาม เช่นเดียวกับมนุษย์ ยกตัวอย่างเช่น มนุษย์ ใช้เวลาในการ คุณเลข 5 x 6 แค่ 1 วินาที แต่ใช้เวลา 10 วินาที ในการคูณเลข 55 x 65 แล้วใช้เวลามากขึ้นเรื่อย ๆ สำหรับการคูณเลข 555 x 656 โมเดลภาษาก็ต้องการเวลาเพิ่มเช่นกัน แต่เราจะมีวิธีเขียน Prompt บอกโมเดลให้ใช้เวลาคิดเพิ่มเต็มที่เลยได้ยังไง
สอนเขียน Prompt ChatGPT สั่งให้ AI ตรวจเช็คเงื่อนไขที่จำเป็น ก่อนทำงาน – Prompt Engineering ep.3
ChatGPT เป็น LLM ระดับ Advance มันจะพยายามอย่างที่สุดที่จะตอบคำถามที่เราป้อนให้ จากข้อมูลมหาศาลที่มันถูกเทรนมา อย่างไรก็ตามมันไม่มีข้อมูลความรู้จากโลกความเป็นจริงที่เป็นปัจจุบัน ไม่สามารถเข้าใจบริบทอื่น ๆ นอกจากที่อยู่ในใน Training Data ดังนั้นเมื่อเราถามคำถาม หรือสั่งอะไรที่เป็นไปไม่ได้ บางทีมันจะสร้างคำตอบที่ฟังดูดี แต่อาจจะไม่เป็นความจริง ตอบกลับมาให้เราได้ ทางแก้ก็คือเราควรรู้เท่าทัน เข้าใจว่ามันคือ โปรแกรมคอมพิวเตอร์โปรแกรมหนึ่ง ซึ่งมีข้อจำกัด ไม่สามารถรู้ทุกอย่าง ไม่สามารถทำได้ทุกอย่าง ไม่สามารถทำสิ่งที่เป็นไปไม่ได้ให้เป็นไปได้ และสั่งให้มันตรวจเช็คเงื่อนไขที่จำเป็นก่อนทำงาน ไม่ได้ก็ตอบว่าไม่ได้ตรง ๆ
Prompt Engineering คืออะไร
Prompt Engineering คือ เป็นคอนเซ็ปต์ใหม่ ในวิชาปัญญาประดิษฐ์ (AI) อยู่ในสาขา ประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing, NLP) โดยโฟกัสที่การพัฒนาและปรับ Prompt ให้เหมาะสมสำหรับการใช้สั่งการโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Model, LM) อย่างมีประสิทธิภาพ Prompt Engineering เกี่ยวข้องกับทักษะและเทคนิคในการทำความเข้าใจขีดความสามารถและข้อจำกัดของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM)
Pandas_UI เครื่องมือจัดการ Pandas DataFrame แบบง่าย ๆ – Pandas ep.7
ใน ep ที่แล้ว เราใช้ Pandas Profiling ในการช่วยทำการสำรวจข้อมูล Exploratory Data Analysis (EDA) แต่ถ้าเราต้องการเปลี่ยนแปลงข้อมูลนิด ๆ หน่อย ๆ หรือเราต้องการพล็อตกราฟที่ใน Pandas Profiling ไม่มีมาให้ล่ะ จะทำอย่างไร เราสามารถใช้ Pandas_UI มาช่วยได้
สอน PyTorch ฟังก์ชัน gather เลือกข้อมูล จาก Tensor หลายมิติ – Tensor ep.4
ใน ep ก่อน ๆ เราได้เรียนรู้ Tensor การจัดการมิติ การเลือกข้อมูลด้วย indexing, slicing กันไปแล้ว ใน ep นี้ เราจะมาเรียนรู้การเลือกข้อมูล Tensor ที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น ด้วย gather อ่านเอกสารแล้วอาจจะยังงง เรามาดูตัวอย่างกันเลยดีกว่า
Part of Speech Tagging คืออะไร และ Named-Entity Recognition / Tagging คืออะไร สอน POS Tagging, NER ภาษาไทย – PyThaiNLP ep.4
งานทาง NLP อีกงาน ที่เป็นเรื่องพื้นฐานสุด ๆ ที่เราต้องเรียนรู้ ก่อนที่จะเข้าใจ ภาษาใด ๆ คือ Part of Speech ส่วนของคำพูด หรือ คำไหนทำหน้าที่อะไรในประโยค เช่น คำนาม กริยา กรรม เมื่อได้คำนามมาแล้ว เราจะมาเรียนรู้ Named-Entity Recognition ทำ Named-Entity Tagging ว่าคำ ๆ นี้ เป็น ชื่อสิ่งที่อยู่ในโลกความเป็นจริงหรือไม่ ประเภทอะไร เช่น ชื่อคน สถานที่ องค์กร
สอน fastai2 จำแนกรูปภาพ Pets หมา แมว 37 สายพันธุ์ ด้วย Machine Learning, Deep Neural Networks – Image Classification ep.7
จาก ep ที่แล้ว AI จำแนกรูปภาพ หมา แมว 37 สายพันธุ์ เราได้ใช้ fastai version 1 ในการทำ Image Classification ได้ผลลัพธ์แม่นยำ 94% โดยใช้เวลาเทรนเพียงแค่ไม่เกิน 5 นาที กับ Code หลัก ๆ เพียงแค่ 3 บรรทัด เวลาผ่านไปหลายเดือน ขณะนี้ fastai ออกเวอร์ชันใหม่ เป็น fastai2 มี API ที่เปลี่ยนไปเล็กน้อย เน้นความยืดหยุ่นมากขึ้น ช่วยให้เราเทรนโมเดล และข้อมูลที่มีความซับซ้อนได้อย่างสะดวกยิ่งขึ้น
Flask คืออะไร พัฒนาเว็บ Web Application ด้วยภาษา Python สอนใช้งาน ตัวอย่าง Flask Framework ติดตั้ง บน Heroku by Example – heroku ep.2
ใน ep ก่อน เราได้สมัคร Account ของ Heroku เรียบร้อยแล้ว ดังนั้นใน ep นี้เราจะมาสร้าง App ง่าย ๆ ด้วยภาษา Python และ Flask Framework แล้ว Deploy ขึ้นไปยัง Heroku ให้ User สามารถเข้ามาใช้ได้ผ่านทาง Internet
Spell Checker คืออะไร Spell Checker ภาษาไทย ตรวจการสะกดคำภาษาไทย ด้วย PyThaiNLP โปรแกรมตรวจคำผิดภาษาไทย ด้วย Python – PyThaiNLP ep.3
จากใน ep ที่แล้ว เราได้ใช้งาน PyThaiNLP ตัดคำภาษาไทย ตัดข้อความยาว ๆ Tokenization ออกมาเป็น Token เรียบร้อยแล้ว ใน ep นี้ เราจะมาดูว่า แต่ละ Token นั่นสะกดถูกหรือไหม Spellchecker รวมไปถึงแนะนำ และแก้ไขให้ถูกต้อง Spelling Correction ก่อนที่จะนำไปป้อนให้โมเดลในงานวิเคราะห์ทางด้าน NLP ต่อไป