ການກະຕຸ້ນເຕືອນທາງລົບໃນ AI ແມ່ນຫຍັງ?

ຄຳຕອບສັ້ນໆ: ການກະຕຸ້ນເຕືອນທາງລົບບອກ AI ວ່າຄວນຫຼີກລ່ຽງຫຍັງ, ເຊິ່ງຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມມົວ, ຄວາມວຸ້ນວາຍ, ການຊໍ້າຊ້ອນ, ຫຼື ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ບໍ່ເປັນແບບ. ມັນມີຄວາມສຳຄັນເພາະວ່າຜົນຜະລິດຈະຖືກຄວບຄຸມ ແລະ ສອດຄ່ອງກັນຫຼາຍຂຶ້ນ, ໂດຍສະເພາະເມື່ອຈຸດລົ້ມເຫຼວທີ່ພົບເລື້ອຍທີ່ສຸດແມ່ນງ່າຍທີ່ຈະສັງເກດເຫັນ. ມັນເຮັດວຽກໄດ້ດີທີ່ສຸດເມື່ອທ່ານຈັບຄູ່ການກະຕຸ້ນເຕືອນຫຼັກທີ່ຊັດເຈນກັບລາຍຊື່ຂໍ້ຍົກເວັ້ນສັ້ນໆ ແລະ ມີເປົ້າໝາຍ.

ບົດຮຽນຫຼັກ:

ການຄວບຄຸມ : ກຳນົດເປົ້າໝາຍກ່ອນ, ຈາກນັ້ນສະກັດກັ້ນພຽງແຕ່ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ບໍ່ຕ້ອງການທີ່ເປັນໄປໄດ້ຫຼາຍທີ່ສຸດ.

ຄວາມຈຳເພາະ : ປ່ຽນການຫ້າມທີ່ບໍ່ຈະແຈ້ງດ້ວຍຂໍ້ຍົກເວັ້ນທີ່ຊັດເຈນ ເຊັ່ນ: ການມົວ, ການໃຊ້ຄຳເວົ້າຊ້ຳໆ, ຫຼື ວັດຖຸເພີ່ມເຕີມ.

ດຸນຍະພາບ : ຮັກສາການກະຕຸ້ນທາງລົບໃຫ້ສັ້ນເພື່ອໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບຈະແຈ້ງໂດຍບໍ່ປ່ຽນເປັນຮາບພຽງ.

ການທົດສອບ : ປັບການຍົກເວັ້ນຫຼັງຈາກແຕ່ລະການແລ່ນເມື່ອຮູບແບບເຮັດຜິດພາດຊ້ຳໆຢູ່ເລື້ອຍໆ.

ພໍດີ : ຈັບຄູ່ຂໍ້ຄວາມທາງລົບກັບໜ້າວຽກ, ບໍ່ວ່າຈະໝາຍເຖິງຮູບພາບ, ການຂຽນ, ການຕອບກັບທີ່ສະໜັບສະໜູນ, ຫຼືຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ.

ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:

🔗 ການຄົ້ນຫາທີ່ໃຊ້ AI ແມ່ນຫຍັງ ແລະ ມັນເຮັດວຽກແນວໃດ
ອະທິບາຍການຄົ້ນຫາອັດສະລິຍະ, ການຈັດອັນດັບ ແລະ ຜົນໄດ້ຮັບສ່ວນບຸກຄົນໂດຍໃຊ້ AI.

🔗 AI ມີຊີວິດຢູ່ບໍ? ສິ່ງທີ່ວິທະຍາສາດເວົ້າໃນມື້ນີ້
ສຳຫຼວດຄຳນິຍາມຂອງຊີວິດ, ສະຕິ, ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດຂອງ AI ໃນປະຈຸບັນ.

🔗 AI ໃຊ້ພະລັງງານຫຼາຍປານໃດໃນການປະຕິບັດຕົວຈິງ
ແບ່ງແຍກຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການຝຶກອົບຮົມທຽບກັບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການອະນຸມານ, ສູນຂໍ້ມູນ ແລະ ປະສິດທິພາບ.

🔗 AI ຖືກປະດິດຂຶ້ນເມື່ອໃດ? ໄລຍະເວລາປະຫວັດສາດໂດຍຫຍໍ້
ກວມເອົາຈຸດສຳຄັນທີ່ສຳຄັນຕັ້ງແຕ່ການປະມວນຜົນໃນຕົ້ນໆຈົນເຖິງການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກທີ່ທັນສະໄໝ.

ການກະຕຸ້ນເຕືອນທາງລົບໃນ AI ແມ່ນຫຍັງ? 🧠

ການ ກະຕຸ້ນເຕືອນທາງລົບໃນ AI ແມ່ນຊຸດຄຳສັ່ງທີ່ບອກແບບຈຳລອງວ່າ ບໍ່ ຄວນສ້າງຫຍັງ.

ແທນທີ່ຈະພຽງແຕ່ເວົ້າວ່າ:

• “ສ້າງຮູບຄົນທີ່ເປັນຈິງຂອງຜູ້ຍິງໃນແສງອ່ອນໆ”

ທ່ານອາດຈະເພີ່ມ:

• “ບໍ່ມີພາບມົວ”

• "ບໍ່ມີນິ້ວມືເພີ່ມ"

• "ບໍ່ມີແບບກາຕູນ"

• "ບໍ່ມີຕາທີ່ບິດເບືອນ"

• "ບໍ່ມີຂໍ້ຄວາມຢູ່ໃນພື້ນຫຼັງ"

ສ່ວນທີສອງນັ້ນແມ່ນການກະຕຸ້ນທາງລົບ.

ໜ້າທີ່ຫຼັກຂອງການກະຕຸ້ນລົບແມ່ນເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຮູບແບບທີ່ບໍ່ຕ້ອງການໃນຜົນຜະລິດ. ມັນເຮັດໜ້າທີ່ຄືກັບຕົວກອງ, ຫຼືບາງທີອາດຈະຄ້າຍຄືກັບຕົວເຝົ້າປະຕູສະໂມສອນທີ່ຕັດສິນໃຈວ່າສິ່ງປະດິດທາງສາຍຕາໃດຈະບໍ່ເຂົ້າມາໃນຄືນນີ້ 🚪

ໃນການນຳໃຊ້ຕົວຈິງ, ການກະຕຸ້ນທາງລົບມັກຈະປາກົດຢູ່ໃນ:

• ເຄື່ອງສ້າງຮູບພາບ AI

• ລະບົບການສ້າງຂໍ້ຄວາມ

• ເຄື່ອງມືໂອນຍ້າຍແບບ

• ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກການສ້າງວິດີໂອ

• ການສ້າງສຽງໃນບາງກໍລະນີ

• ທໍ່ສົ່ງວິສະວະກຳທີ່ວ່ອງໄວສຳລັບການນຳໃຊ້ທາງທຸລະກິດ

ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ມັນບໍ່ແມ່ນເວດມົນ. ການກະຕຸ້ນທາງລົບບໍ່ໄດ້ຮັບປະກັນຄວາມສົມບູນແບບ. ມັນຊຸກຍູ້ຕົວແບບອອກຈາກຜົນໄດ້ຮັບທີ່ແນ່ນອນ. ບາງຄັ້ງກໍ່ຄ່ອຍໆ. ບາງຄັ້ງກໍ່ຄືກັບລົດເຂັນຊື້ເຄື່ອງທີ່ມີລໍ້ແຕກ.

ເປັນຫຍັງການກະຕຸ້ນເຕືອນທາງລົບໃນ AI ຈຶ່ງມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍ📌

ນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ຄົນຮຽນຮູ້ໄດ້ໄວ - AI ເກັ່ງໃນການຄາດເດົາ, ແຕ່ການຄາດເດົາບໍ່ຄືກັນກັບຄວາມເຂົ້າໃຈ.

ເມື່ອທ່ານຂຽນການກະຕຸ້ນປົກກະຕິ, ແບບຈຳລອງຈະພະຍາຍາມຕອບສະໜອງຄຳຮ້ອງຂໍໂດຍອີງໃສ່ຮູບແບບທີ່ມັນໄດ້ຮຽນຮູ້ມາ. ສິ່ງນັ້ນສາມາດນຳໄປສູ່ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ເຂັ້ມແຂງ, ແຕ່ມັນຍັງສາມາດນຳເອົາຂີ້ເຫຍື້ອທີ່ທ່ານບໍ່ເຄີຍຂໍມາໄດ້. ຮູບຄົນຈິນຕະນາການທີ່ອ່ອນນຸ້ມຈະກາຍເປັນຜິວໜັງພາດສະຕິກທີ່ລຽບເກີນໄປ. ຮູບຜະລິດຕະພັນທີ່ສະອາດກໍ່ມີຂໍ້ຄວາມແບບສຸ່ມລອຍຢູ່ໃນມຸມທັນທີ. ໂຄງຮ່າງຂອງບລັອກກາຍເປັນຕົວຕື່ມທົ່ວໄປ. ທ່ານຮູ້ຮູບແບບ.

ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ Negative Prompt ໃນ AI ມີຄວາມສຳຄັນ. ມັນ ປັບປຸງການຄວບຄຸມ .

ມັນຊ່ວຍດ້ວຍ:

• ຄວາມແມ່ນຍຳ - ທ່ານຫຼຸດຜ່ອນພື້ນທີ່ຜົນຜະລິດ

• ຄວາມສອດຄ່ອງ - ຄວາມແປກໃຈແບບສຸ່ມໜ້ອຍລົງ

• ການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບ - ການເຮັດຄວາມສະອາດໜ້ອຍລົງໃນພາຍຫຼັງ

• ການຄຸ້ມຄອງແບບ - ຫຼີກລ່ຽງຮູບລັກສະນະ ຫຼື ໂທນສີທີ່ທ່ານບໍ່ມັກ

• ການຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດ - ກຳຈັດຂໍ້ບົກຜ່ອງ ແລະ ສິ່ງປະດິດທົ່ວໄປ

• ປະຫຍັດເວລາ - ຜົນຜະລິດດີຂຶ້ນໃນຄວາມພະຍາຍາມໜ້ອຍລົງ

ໃນການທົດສອບຂອງຂ້ອຍເອງ, ຊ່ອງຫວ່າງລະຫວ່າງການກະຕຸ້ນທີ່ດີ ແລະ ການກະຕຸ້ນທີ່ປັບປຸງແລ້ວທີ່ມີຄຳລົບມັກຈະໃຫຍ່ກວ່າທີ່ຄົນຄາດຫວັງ. ການເພີ່ມຄຳແນະນຳ "ບໍ່ລວມ" ສອງສາມຄຳສາມາດຮູ້ສຶກວ່າມີພະລັງຫຼາຍກວ່າການເພີ່ມຄຳອະທິບາຍເພີ່ມເຕີມສິບຄຳ. ບໍ່ແມ່ນທຸກໆຄັ້ງ, ແຕ່ມັກຈະພຽງພໍທີ່ຈະນັບໄດ້.

ສິ່ງໃດທີ່ເຮັດໃຫ້ການກະຕຸ້ນທາງລົບທີ່ດີໃນ AI? ✅✨

ການກະຕຸ້ນທາງລົບທີ່ດີບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນກອງຄຳທີ່ຖືກຫ້າມແບບສຸ່ມເທົ່ານັ້ນ. ມັນ ຕ້ອງມີຈຸດປະສົງ, ເຈາະຈົງ ແລະ ໃຊ້ໄດ້ຈິງ .

ການກະຕຸ້ນທາງລົບທີ່ດີມັກຈະມີລັກສະນະເຫຼົ່ານີ້:

• ກ່ຽວຂ້ອງກັບຜົນຜະລິດ

  • ຖ້າທ່ານຕ້ອງການຮູບຄົນຄືຈິງ, ຟີມເນກາຕິບເຊັ່ນ: “ກາຕູນ, ອານິເມ, ລາຍລະອຽດຕ່ຳ” ກໍ່ເປັນສິ່ງທີ່ສົມເຫດສົມຜົນ.

• ສຸມໃສ່ຄວາມຜິດພາດທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນ

  • ສຳລັບມື, ໃບໜ້າ, ຕົວໜັງສື, ກາຍວິພາກ, ຄວາມມົວ, ແລະ ຄວາມວຸ້ນວາຍ - ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຈຸດທີ່ພົບເລື້ອຍທີ່ພົບເລື້ອຍ.

• ສັ້ນພໍທີ່ຈະຢູ່ຢ່າງຈະແຈ້ງ

  • ບັນຊີລາຍຊື່ຂະໜາດໃຫຍ່ອາດຈະກາຍເປັນເລື່ອງຍາກທີ່ຈະໃຊ້ ແລະ ຂັດແຍ້ງກັນ.

• ເຈາະຈົງໂດຍບໍ່ກາຍເປັນຄົນທີ່ມັກຄິດຫຼາຍເກີນໄປ

  • “ບໍ່ມີນິ້ວມືເກີນ” ດີກ່ວາ “ກຳຈັດຄວາມບໍ່ສະໝໍ່າສະເໝີທາງຊີວະວິທະຍາທັງໝົດອອກຈາກໂຄງສ້າງອະໄວຍະວະພາຍໃນຂອງມະນຸດ.” ມາດຽວນີ້.

• ຈັບຄູ່ກັບການກະຕຸ້ນໃນທາງບວກທີ່ເຂັ້ມແຂງ

  • ການກະຕຸ້ນເຕືອນທາງລົບເຮັດວຽກໄດ້ດີທີ່ສຸດເມື່ອ AI ຮູ້ສິ່ງທີ່ທ່ານ ຕ້ອງ ການ.

ການກະຕຸ້ນທາງລົບທີ່ອ່ອນແອມັກຈະມີລັກສະນະແບບນີ້:

• ມົວເກີນໄປ - "ເຮັດໃຫ້ມັນດີຂຶ້ນ"

• ກວ້າງເກີນໄປ - "ບໍ່ມີຫຍັງໜ້າກຽດ"

• ຂັດແຍ້ງກັນເກີນໄປ - “ເບິ່ງຄືຈິງແຕ່ບໍ່ມີເງົາ ບໍ່ມີໂຄງສ້າງ ບໍ່ມີລາຍລະອຽດຜິວໜັງ”

• ຍາວເກີນໄປ - ການຖິ້ມຄຳຫລັກທີ່ບໍ່ມີທີ່ສິ້ນສຸດໂດຍບໍ່ມີໂຄງສ້າງ

ວິທີທີ່ດີທີ່ຈະຄິດກ່ຽວກັບມັນແມ່ນແບບນີ້: ການກະຕຸ້ນທາງບວກຈະກຳນົດຈຸດໝາຍປາຍທາງ, ແລະການກະຕຸ້ນທາງລົບຈະລຶບເສັ້ນທາງທີ່ທ່ານບໍ່ຕ້ອງການໃຫ້ AI ໄປ 🚗

ບາງທີອາດບໍ່ແມ່ນຄຳປຽບທຽບທີ່ສົມບູນແບບ. ຄ້າຍຄືກັບການລຶບເສັ້ນທາງໜອງນ້ຳອອກຈາກ GPS ຫຼາຍກວ່າ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ມັນກໍ່ຍັງດີພໍສົມຄວນ.

ຕາຕະລາງປຽບທຽບ - ວິທີທົ່ວໄປໃນການໃຊ້ Negative Prompt ໃນ AI 📊

ນີ້ແມ່ນຕາຕະລາງປຽບທຽບຕົວຈິງທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນຮູບແບບການກະຕຸ້ນທາງລົບທົ່ວໄປທີ່ສຸດ ແລະບ່ອນທີ່ພວກມັນເຮັດວຽກໄດ້ດີທີ່ສຸດ, ໂດຍອີງໃສ່ ຄໍາແນະນໍາກ່ຽວກັບການກະຕຸ້ນຮູບພາບ , ຄໍາແນະນໍາດ້ານວິສະວະກໍາການກະຕຸ້ນ LLM , ແລະ ຄໍາແນະນໍາດ້ານວິສະວະກໍາການກະຕຸ້ນ API .

ຮູບແບບການກະຕຸ້ນເຕືອນທາງລົບ	ດີທີ່ສຸດສຳລັບ	ຕົວຢ່າງຖ້ອຍຄຳ	ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງໃຊ້ໄດ້	ຄວາມຜິດພາດທົ່ວໄປ
ການກຳຈັດສິ່ງປະດິດ	ຮູບພາບ AI	"ມົວ, ສຽງລົບກວນ, ຄຸນນະພາບຕ່ຳ, ເປັນພິກເຊວ"	ຕັດສິ່ງມົວໆທີ່ເບິ່ງເຫັນໄດ້ໄວ	ໃຊ້ຄຳສັບກ່ຽວກັບຄຸນນະພາບທີ່ຊໍ້າຊ້ອນກັນຫຼາຍເກີນໄປ
ການແກ້ໄຂດ້ານກາຍວິພາກ	ຮູບຄົນ, ຕົວລະຄອນ	“ນິ້ວມືເກີນ, ມືບໍ່ດີ, ໃບໜ້າບິດເບືອນ”	ເປົ້າໝາຍຄວາມຜິດພາດຂອງຮູບຮ່າງມະນຸດແບບຄລາສສິກ	ລືມເສີມຄວາມແຂງແຮງຂອງຮູບພາບຫຼັກ
ການຍົກເວັ້ນຮູບແບບ	ທິດທາງສິລະປະ	"ກາຕູນ, ອານິເມ, ແບບກາຕູນ, ເກີນຄວາມອີ່ມຕົວ"	ຮັກສາຜົນຜະລິດໃຫ້ໃກ້ຄຽງກັບໂທນພາບທີ່ເລືອກໄວ້	ການບລັອກແບບທີ່ທ່ານຍັງຕ້ອງການ, ຢ່າງງຸ່ມງ່າມ
ການເຮັດຄວາມສະອາດພື້ນຫຼັງ	ຮູບພາບຜະລິດຕະພັນ, ຮູບແບບຈຳລອງ	"ພື້ນຫຼັງທີ່ວຸ້ນວາຍ, ຂໍ້ຄວາມ, ເຄື່ອງໝາຍນ້ຳ"	ຊ່ວຍແຍກຫົວຂໍ້ໄດ້ດີຂຶ້ນ	ກຳລັງຂໍເບິ່ງລາຍລະອຽດຂອງສາກໃນຂະນະທີ່ຫ້າມລາຍລະອຽດ
ການຍົກເວັ້ນວັດຖຸ	ການສ້າງສາກ	"ບໍ່ມີລົດ, ບໍ່ມີຄົນແອອັດ, ບໍ່ມີສັດ"	ກຳຈັດອົງປະກອບທີ່ບໍ່ຕ້ອງການໂດຍກົງ	ຈຳກັດສະຖານທີ່ຫຼາຍເກີນໄປຈົນຮູ້ສຶກວ່າຫວ່າງເປົ່າ
ການຄວບຄຸມສຽງສຳລັບຂໍ້ຄວາມ	ການຂຽນດ້ວຍ AI	"ບໍ່ມີພາສາສະແລງ, ບໍ່ມີພາສາທີ່ເກີນຈິງ, ບໍ່ມີການເວົ້າຊ້ຳໆ"	ເພີ່ມຄວາມຄົມຊັດໃຫ້ແກ່ສຽງ ແລະ ການອ່ານງ່າຍຂຶ້ນ	ການທີ່ເຂັ້ມງວດຫຼາຍຈົນເຮັດໃຫ້ການຂຽນຟັງຄືວ່າຍາກ
ການກັ່ນຕອງຄວາມປອດໄພ ຫຼື ຍີ່ຫໍ້	ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກທາງທຸລະກິດ	"ບໍ່ມີພາສາທີ່ຮຸນແຮງ, ບໍ່ມີການເມືອງ"	ຫຼຸດຜ່ອນຜົນຜະລິດທີ່ມີຄວາມສ່ຽງໃນການນຳໃຊ້ແບບມືອາຊີບ	ສົມມຸດວ່າມັນແກ້ໄຂທຸກໆກໍລະນີຂອບ
ການຄວບຄຸມຮູບແບບ	ຜົນຜະລິດທີ່ມີໂຄງສ້າງ	"ບໍ່ມີໂຕະ, ບໍ່ມີລູກປືນຫຼາຍເກີນໄປ, ບໍ່ມີອີໂມຈິ"	ເປັນປະໂຫຍດເມື່ອທ່ານຕ້ອງການຮູບແບບທີ່ແນ່ນອນ	ຂັດແຍ້ງກັບຮູບແບບທີ່ຮ້ອງຂໍ... ເກີດຂຶ້ນຫຼາຍ

ເບິ່ງຮູບແບບ. ການກະຕຸ້ນທາງລົບທີ່ດີທີ່ສຸດບໍ່ໄດ້ພະຍາຍາມຄວບຄຸມທຸກຢ່າງ. ພວກເຂົາແກ້ໄຂຈຸດລົ້ມເຫຼວທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນຫຼາຍທີ່ສຸດ.

ວິທີການກະຕຸ້ນທາງລົບເຮັດວຽກຢູ່ເບື້ອງຫຼັງ ⚙️

ໂດຍບໍ່ຕ້ອງຫຼົງທາງໄປໄກເກີນໄປໃນວັດຊະພືດ, ການກະຕຸ້ນທາງລົບຈະມີອິດທິພົນຕໍ່ຮູບແບບໂດຍ ການທໍ້ຖອຍຄວາມກ່ຽວຂ້ອງບາງຢ່າງໃນລະຫວ່າງການຜະລິດ .

ໃນເຄື່ອງມືຮູບພາບ, ລະບົບຈະເບິ່ງທັງການກະຕຸ້ນຫຼັກ ແລະ ການກະຕຸ້ນລົບ ແລະ ພະຍາຍາມເຄື່ອນຍ້າຍເຂົ້າໃກ້ອັນໜຶ່ງໃນຂະນະທີ່ເຄື່ອນຍ້າຍອອກຈາກອີກອັນໜຶ່ງ. ນັ້ນແມ່ນລຸ້ນທີ່ງ່າຍດາຍ, ແມ່ນແລ້ວ, ແຕ່ມັນຊ່ວຍໄດ້. ຄິດວ່າມັນຄືກັບການຊີ້ນຳດ້ວຍມືດຽວ ໃນຂະນະທີ່ຄ່ອຍໆຍູ້ແຜນທີ່ທີ່ບໍ່ດີອອກດ້ວຍມືອີກຂ້າງໜຶ່ງ. ໃນເຄື່ອງມືທີ່ສ້າງຂຶ້ນໃນ Diffusers, ແມ່ນແຕ່ໜ້າດິນ API ທີ່ຕິດພັນກໍ່ມີພາກສະໜາມເຊັ່ນ negative_prompt_embeds ສຳລັບການຄວບຄຸມປະເພດນີ້.

ໃນເຄື່ອງມືພາສາ, ຄຳແນະນຳທາງລົບຊ່ວຍສ້າງຮູບຮ່າງ:

• ໂຕນ

• ໂຄງສ້າງ

• ຫົວຂໍ້ຕ້ອງຫ້າມ

• ຂໍ້ຈຳກັດແບບ

• ການຄວບຄຸມການຊ້ຳຄືນ

• ພຶດຕິກຳການຈັດຮູບແບບ

ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວ AI ແມ່ນການດຸ່ນດ່ຽງຄວາມມັກ.

ນັ້ນໝາຍຄວາມວ່າການກະຕຸ້ນທາງລົບບໍ່ແມ່ນສະວິດວິເສດແຍກຕ່າງຫາກ. ພວກມັນແມ່ນສ່ວນໜຶ່ງຂອງ ລະບົບນິເວດຄຳສັ່ງ . ເຊິ່ງຍັງອະທິບາຍວ່າເປັນຫຍັງພວກມັນສາມາດລົ້ມເຫຼວໄດ້ເມື່ອ:

• ການກະຕຸ້ນໃນທາງບວກອ່ອນແອເກີນໄປ

• ການກະຕຸ້ນທາງລົບຍາວເກີນໄປ

• ຄຳແນະນຳມີຄວາມຂັດແຍ້ງກັນ

• ຮູບແບບບໍ່ສາມາດຈັດການກັບພາບເນກາຕິບໄດ້ດີປານໃດ

• ຄຳຮ້ອງຂໍນີ້ສັບສົນເກີນໄປສຳລັບບັດຜ່ານດຽວ

ແລະແມ່ນແລ້ວ, ເຄື່ອງມືທີ່ແຕກຕ່າງກັນຕອບສະໜອງແຕກຕ່າງກັນ. ບາງຮູບແບບຮູບພາບມັກການກະຕຸ້ນທາງລົບທີ່ສະອາດ. ບາງຮູບແບບກໍ່ຍົກບ່າໄຫລ່ຫຼາຍຫຼືໜ້ອຍ ແລະ ເຮັດສິ່ງໃດກໍ່ຕາມທີ່ພວກມັນໄດ້ຕັ້ງໄວ້ແລ້ວ. AI ສາມາດຄົມຊັດ ແລະ ແຂງກະດ້າງໃນເວລາດຽວກັນ 😬

ການກະຕຸ້ນເຕືອນທາງລົບໃນ AI ສຳລັບການສ້າງຮູບພາບ 🎨🖼️

ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ຄຳສັບນີ້ຖືກໃຊ້ເລື້ອຍໆທີ່ສຸດ.

ເມື່ອຄົນເວົ້າກ່ຽວກັບ Negative Prompt ໃນ AI , ພວກມັນມັກຈະໝາຍເຖິງ ການສ້າງຮູບພາບ . ນັ້ນເປັນເຫດຜົນທີ່ສົມເຫດສົມຜົນເພາະວ່າຮູບແບບຮູບພາບເປັນທີ່ຮູ້ຈັກກັນດີໃນການເຮັດຊ້ຳຄວາມຜິດພາດຄລາສສິກສອງສາມຢ່າງ:

• ແຂນຂາພິເສດ

• ມືທີ່ບິດເບືອນ

• ຕາແປກໆ

• ວັດຖຸທີ່ຊໍ້າກັນ

• ໂຄງສ້າງຂີ້ຕົມ

• ຂໍ້ຄວາມແບບສຸ່ມ

• ລາຍລະອຽດຕ່ຳ

• ການເປີດຮັບແສງຫຼາຍເກີນໄປ

• ສ່ວນປະກອບທີ່ສັບສົນ

ສະນັ້ນຖ້າການກະຕຸ້ນຂອງທ່ານແມ່ນ:

• "ຮູບຄົນໃນຮູບເງົາຂອງອັດສະວິນໃນແສງສີທອງ"

ທ່ານອາດຈະເພີ່ມການກະຕຸ້ນເຕືອນທາງລົບເຊັ່ນ:

• "ມົວ, ນິ້ວມືເກີນ, ໃບໜ້າບິດເບືອນ, ກາຍວິພາກບໍ່ດີ, ລາຍລະອຽດຕ່ຳ, ຕົວໜັງສື, ເຄື່ອງໝາຍນ້ຳ, ຖືກຕັດ"

ນັ້ນບອກລະບົບວ່າຄວນຫຼີກລ່ຽງຫຍັງໃນຂະນະທີ່ສະແດງພາບຂອງອັກຄະມະຫາເສນາ.

ການກະຕຸ້ນຮູບພາບທີ່ບໍ່ດີມັກຈະແນໃສ່:

• ບັນຫາດ້ານກາຍວິພາກ

  • ມືບໍ່ດີ, ນິ້ວມືເກີນ, ແຂນຂາເຊື່ອມເຂົ້າກັນ

• ບັນຫາຄຸນນະພາບ

  • ຄຸນນະພາບຕໍ່າ, ມົວ, ມີສຽງລົບກວນ, ມີຮູບພິກເຊວ

• ບັນຫາການປະພັນ

  • ຕັດແລ້ວ, ຫົວຂໍ້ຊໍ້າກັນ, ຂໍ້ຄວາມບໍ່ຢູ່ໃນໃຈກາງ

• ຮູບແບບບໍ່ກົງກັນ

  • ກາຕູນ, ອານິເມ, ຜິວໜັງທີ່ບໍ່ສົມຈິງ, ອີ່ມຕົວເກີນໄປ

• ສິ່ງປະດິດທີ່ຫຼົງໄຫຼ

  • ລາຍນ້ຳ, ຂໍ້ຄວາມ, ໂລໂກ້, ກອບ

ແຕ່ຢ່າເຮັດຫຼາຍເກີນໄປ

ຜູ້ໃຊ້ຫຼາຍຄົນຖິ້ມລາຍຊື່ຂໍ້ຄວາມລົບຂະໜາດໃຫຍ່ທີ່ເຂົາເຈົ້າຄັດລອກມາຈາກບ່ອນໃດບ່ອນໜຶ່ງ. ບາງຄັ້ງມັນກໍ່ຊ່ວຍໄດ້. ບາງຄັ້ງມັນຄືກັບການໂຍນຜ້າຫົ່ມສິບຫົກຜືນໃສ່ໂຄມໄຟ ແລະ ສົງໄສວ່າເປັນຫຍັງຫ້ອງຈຶ່ງເບິ່ງມືດມົວ.

ການກະຕຸ້ນທາງລົບທີ່ຍາວໆສາມາດ:

• ເຮັດໃຫ້ຮູບແບບສັບສົນ

• ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຄິດສ້າງສັນ

• ໂຄງສ້າງລຽບ

• ລຶບລາຍລະອຽດທີ່ດີ

• ສ້າງຜົນຜະລິດທີ່ເປັນຫມັນ

ສະນັ້ນແມ່ນແລ້ວ, ໃຊ້ພວກມັນ - ພຽງແຕ່ໃຊ້ພວກມັນດ້ວຍຄວາມຕັ້ງໃຈ.

ການກະຕຸ້ນເຕືອນທາງລົບໃນ AI ສຳລັບການຂຽນ ແລະ Chatbots ✍️💬

ການກະຕຸ້ນເຕືອນທາງລົບບໍ່ພຽງແຕ່ສຳລັບຮູບພາບເທົ່ານັ້ນ. ມັນຍັງມີພະລັງໃນ ລະບົບການຂຽນ, chatbots, ຜູ້ຊ່ວຍສະໜັບສະໜູນ ແລະ ຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງເນື້ອຫາ .

ສຳລັບຂໍ້ຄວາມ, ການກະຕຸ້ນທາງລົບສາມາດບອກແບບຈຳລອງໃຫ້ຫຼີກລ່ຽງ:

• ການເຮັດຊ້ຳ

• ຖ້ອຍຄຳທີ່ຊ້ຳແລ້ວຊ້ຳອີກ

• ພາສາສະເພາະ

• ພາສາການຂາຍທີ່ຮຸກຮານ

• ອີໂມຈິ

• ລູກປືນເກີນ

• ການຄາດເດົາ

• ການຮຽກຮ້ອງທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບການສະໜັບສະໜູນ

• ຫົວຂໍ້ ຫຼື ໂຕນສະເພາະໃດໜຶ່ງ

ຕົວຢ່າງ, ແທນທີ່ຈະພຽງແຕ່ເວົ້າວ່າ:

• “ຂຽນລາຍລະອຽດຜະລິດຕະພັນສຳລັບເຄື່ອງຊົງກາເຟລະດັບພຣີມຽມ”

ທ່ານສາມາດເພີ່ມ:

• “ຢ່າເວົ້າດ້ວຍສຽງທີ່ຮຸນແຮງ”

• “ຫຼີກລ່ຽງການກ່າວອ້າງທີ່ເກີນຈິງ”

• "ບໍ່ມີຄຳເວົ້າທີ່ຕື່ມເຕັມ"

• “ບໍ່ມີຄຳສັບສະເພາະຂອງບໍລິສັດ”

• "ຢ່າໃຊ້ຄຳເວົ້າທີ່ຊ້ຳຊາກຄືກັບຕົວປ່ຽນແປງເກມ ຫຼື ການຕັດຕໍ່ທີ່ທັນສະໄໝ"

ນັ້ນປ່ຽນແປງນໍ້າສຽງຢ່າງສິ້ນເຊີງ.

ການກະຕຸ້ນທາງລົບສຳລັບການຂຽນແມ່ນເປັນປະໂຫຍດເມື່ອທ່ານຕ້ອງການ:

• ສຽງຍີ່ຫໍ້ທີ່ສະອາດກວ່າ

• ປະໂຫຍກທົ່ວໄປໜ້ອຍລົງ

• ສຽງທີ່ເປັນມືອາຊີບຫຼາຍຂຶ້ນ

• ການຈັດຮູບແບບທີ່ອ່ານງ່າຍກວ່າ

• ການເຮັດຊ້ຳໜ້ອຍລົງ

• ຜົນຜະລິດທີ່ປອດໄພກວ່າສຳລັບທີມງານ ແລະ ລູກຄ້າ

ຂ້ອຍຄິດວ່າກໍລະນີການນຳໃຊ້ນີ້ຖືກປະເມີນຄ່າຕໍ່າເກີນໄປ. ທຸກຄົນເວົ້າກ່ຽວກັບສິລະປະ AI ທີ່ສວຍງາມ, ເຊິ່ງມັນຍຸດຕິທຳ, ເພາະມັນມີສີສັນ ແລະ ໜ້າຈົດຈຳ. ແຕ່ສຳລັບຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການເຮັດວຽກ, ການຄວບຄຸມນ້ຳສຽງໃນການຂຽນແມ່ນບ່ອນທີ່ການກະຕຸ້ນທາງລົບໄດ້ຮັບອາຫານທ່ຽງຢ່າງງຽບໆ 🍽️

ຄວາມຜິດພາດທົ່ວໄປທີ່ຄົນເຮົາເຮັດກັບການກະຕຸ້ນທາງລົບໃນ AI 🚫

ການກະຕຸ້ນທາງລົບເບິ່ງຄືວ່າງ່າຍກວ່າທີ່ມັນເປັນ.

ນີ້ແມ່ນຂໍ້ຜິດພາດທົ່ວໄປທີ່ສຸດ.

1. ບໍ່ຊັດເຈນເກີນໄປ

ຕົວຢ່າງທີ່ບໍ່ດີ:

• “ບໍ່ມີສິ່ງທີ່ບໍ່ດີ”

AI ບໍ່ມີເປົ້າໝາຍທີ່ແນ່ນອນຢູ່ທີ່ນັ້ນ. "ບໍ່ດີ" ເກືອບບໍ່ມີຄວາມໝາຍຫຍັງເລີຍ.

ດີກວ່າ:

• "ບໍ່ມີການມົວ, ບໍ່ມີການບິດເບືອນ, ບໍ່ມີວັດຖຸເພີ່ມເຕີມ"

2. ຂັດແຍ້ງກັບການກະຕຸ້ນຫຼັກ

ຖ້າທ່ານຮ້ອງຂໍ:

• “ຕະຫຼາດແຟນຕາຊີທີ່ມີລາຍລະອຽດອຸດົມສົມບູນ”

ແລະການກະຕຸ້ນທາງລົບຂອງເຈົ້າກ່າວວ່າ:

• "ບໍ່ມີຄວາມວຸ້ນວາຍ, ບໍ່ມີຝູງຊົນ, ບໍ່ມີລາຍລະອຽດພື້ນຫຼັງ"

ເອີ... ເຈົ້າໄດ້ປະຕິເສດຄຳຮ້ອງຂໍຂອງເຈົ້າເອງແລ້ວ.

3. ການໃສ່ຄຳຫລັກຫຼາຍເກີນໄປ

ບາງຄັ້ງບັນຊີລາຍຊື່ທີ່ຖືກຄັດລອກຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍອາດຈະເຮັດວຽກໄດ້, ແຕ່ສ່ວນຫຼາຍແລ້ວພວກມັນມັກຈະບວມ. ຮູບແບບການສູນເສຍຄວາມຊັດເຈນ. ມັນຄືກັບການພະຍາຍາມກຳກັບຮູບເງົາໂດຍການຮ້ອງ 80 ໂນດພ້ອມກັນ 🎬

4. ການໃຊ້ຂໍ້ຄວາມທາງລົບໂດຍບໍ່ມີຄວາມຊັດເຈນໃນທາງບວກ

ການກະຕຸ້ນທາງລົບບໍ່ສາມາດຊ່ວຍກູ້ແນວຄວາມຄິດທີ່ອ່ອນແອໄດ້. ມັນສາມາດປັບປຸງການກະຕຸ້ນທີ່ດີໄດ້, ແມ່ນແລ້ວ. ມັນບໍ່ສາມາດປະດິດມັນຂຶ້ນມາໄດ້ຢ່າງມະຫັດສະຈັນ.

5. ສົມມຸດວ່າທຸກຮູບແບບຕີຄວາມໝາຍຄຳສັບໃນລັກສະນະດຽວກັນ

ລະບົບໜຶ່ງມີປະຕິກິລິຍາຢ່າງແຮງຕໍ່ “ຄຸນນະພາບຕໍ່າ.” ອີກລະບົບໜຶ່ງບໍ່ສົນໃຈມັນ. ລະບົບໜຶ່ງສົນໃຈກ່ຽວກັບ “ມືທີ່ຜິດຮູບ.” ອີກລະບົບໜຶ່ງພຽງແຕ່ກະພິບຕາ. ການທົດສອບມີຄວາມສຳຄັນ.

6. ພະຍາຍາມຄວບຄຸມທຸກໆພິກເຊວ ຫຼື ທຸກໆປະໂຫຍກ

ການຄວບຄຸມຫຼາຍເກີນໄປສາມາດເຮັດໃຫ້ຜົນຜະລິດຫຼຸດລົງໄດ້. ຄວາມສະອາດແມ່ນດີ. ຕາຍແມ່ນບໍ່ມີ. ມັນມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນ.

ຕົວຢ່າງການປະຕິບັດຕົວຈິງຂອງການກະຕຸ້ນເຕືອນທາງລົບໃນ AI 🔍

ຕົວຢ່າງເຮັດໃຫ້ສິ່ງນີ້ຊັດເຈນຂຶ້ນ, ສະນັ້ນນີ້ແມ່ນບາງຕົວຢ່າງ.

ຕົວຢ່າງທີ 1 - ຮູບຄົນແບບຈິງ

ຫົວຂໍ້ຫຼັກ:
ຮູບຖ່າຍໃກ້ໆທີ່ເບິ່ງຄືຈິງຂອງຜູ້ຍິງໃນແສງປ່ອງຢ້ຽມອ່ອນໆ, ໂຄງສ້າງຜິວໜັງທຳມະຊາດ, ຄວາມເລິກຂອງພາບຕື້ນ

ການກະຕຸ້ນທາງລົບ:
ມົວ, ນິ້ວມືເກີນ, ຕາບິດເບືອນ, ຜິວໜັງພາດສະຕິກ, ອີ່ມຕົວເກີນໄປ, ກາຕູນ, ຕົວໜັງສື, ເຄື່ອງໝາຍນ້ຳ

ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງເຮັດວຽກ:
ມັນປົກປ້ອງຄວາມເປັນຈິງ ແລະ ສະກັດກັ້ນຄວາມຜິດພາດທາງສາຍຕາທີ່ພົບເລື້ອຍທີ່ສຸດ.

---

ຕົວຢ່າງທີ 2 - ຮູບພາບຜະລິດຕະພັນ

ຫົວຂໍ້ຫຼັກ:
ຮູບຜະລິດຕະພັນແບບມິນິມາລິສຂອງໂມງອັດສະລິຍະສີດຳເທິງພື້ນຫຼັງສີຂາວ, ໄຟສະຕູດິໂອ

ການກະຕຸ້ນທາງລົບ:
ຄວາມວຸ້ນວາຍ, ການສະທ້ອນ, ວັດຖຸພິເສດ, ຂໍ້ຄວາມ, ການບິດເບືອນໂລໂກ້, ລາຍລະອຽດຕ່ຳ, ຄວາມວຸ້ນວາຍຂອງເງົາ

ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງເຮັດວຽກ:
ມັນເຮັດໃຫ້ກອບງ່າຍດາຍ ແລະ ສະອາດທາງການຄ້າ.

---

ຕົວຢ່າງທີ 3 - ການຂຽນບລັອກ

ການກະຕຸ້ນຫຼັກ:
ຂຽນບົດນຳບລັອກທີ່ເປັນປະໂຫຍດກ່ຽວກັບຜົນຜະລິດຂອງຫ້ອງການຢູ່ເຮືອນດ້ວຍນ້ຳສຽງທີ່ເປັນມິດກັບຜູ້ຊ່ຽວຊານ

ການກະຕຸ້ນທາງລົບ:
ບໍ່ມີພາສາທີ່ເກີນຈິງ, ບໍ່ມີຄຳເວົ້າທີ່ຊ້ຳຊາກ, ບໍ່ມີການໃຊ້ຄຳເວົ້າແບບຫຸ່ນຍົນ, ບໍ່ມີຄຳສັນຍາທີ່ເກີນຈິງ

ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງເຮັດວຽກ:
ມັນປ້ອງກັນການເຕີມເຕັມທີ່ຄ້າຍຄືກັບ AI ທົ່ວໄປ ແລະ ເຮັດໃຫ້ສຳເນົາເປັນທຳມະຊາດຫຼາຍຂຶ້ນ.

---

ຕົວຢ່າງທີ 4 - ການຕອບສະໜອງຕໍ່ການສະໜັບສະໜູນລູກຄ້າ

ການກະຕຸ້ນຫຼັກ:
ຮ່າງຄຳຕອບຊ່ວຍເຫຼືອທີ່ສຸພາບສຳລັບການຂົນສົ່ງທີ່ຊັກຊ້າ

ການກະຕຸ້ນທາງລົບ:
ຢ່າຕຳນິລູກຄ້າ, ບໍ່ມີນໍ້າສຽງປ້ອງກັນ, ບໍ່ມີຄຳສັບທາງກົດໝາຍ, ບໍ່ມີຄຳຂໍໂທດທີ່ເປົ່າຫວ່າງທີ່ເວົ້າຊ້ຳສອງເທື່ອ

ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງໄດ້ຜົນ:
ມັນຊ່ວຍປັບປຸງຄວາມເປັນມືອາຊີບ ແລະ ອາລົມ.

ເບິ່ງວິທີທີ່ການກະຕຸ້ນທາງລົບເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ແມ່ນແບບສຸ່ມ. ແຕ່ລະອັນແມ່ນກ່ຽວຂ້ອງກັບຄວາມສ່ຽງຕົວຈິງຂອງຄວາມລົ້ມເຫຼວ.

ເວລາໃດທີ່ທ່ານບໍ່ຄວນເພິ່ງພາແຮງເກີນໄປຕໍ່ກັບການກະຕຸ້ນທາງລົບ 🪫

ການກະຕຸ້ນທາງລົບມີຄຸນຄ່າ, ແຕ່ພວກມັນບໍ່ແມ່ນດາວເດັ່ນຂອງລາຍການສະເໝີໄປ.

ບາງຄັ້ງມັນກໍ່ສະຫຼາດກວ່າທີ່ຈະປັບປຸງການກະຕຸ້ນເຕືອນຫຼັກແທນ.

ໃຊ້ຄວາມລະມັດລະວັງເມື່ອ:

• ຄຳຮ້ອງຂໍຂອງທ່ານມີຂໍ້ຈຳກັດຫຼາຍເກີນໄປແລ້ວ

• ຜົນຜະລິດຂອງຮູບແບບຮູ້ສຶກວ່າຮາບພຽງ ແລະ ບໍ່ມີຊີວິດຊີວາ

• ລາຍຊື່ລົບຂອງທ່ານຍາວກວ່າຂໍ້ຄວາມຕົວຈິງ

• ເຄື່ອງມືນີ້ຕອບສະໜອງຕໍ່ນ້ຳໜັກທາງລົບໜ້ອຍຫຼາຍ

• ເຈົ້າຍັງບໍ່ທັນໄດ້ທົດສອບລຸ້ນ prompt ທີ່ງ່າຍດາຍກວ່າກ່ອນ

ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ອ່ອນແອຫຼາຍຢ່າງທີ່ຖືກຕຳໜິວ່າເປັນຍ້ອນ AI ແມ່ນພຽງແຕ່ຄຳແນະນຳທີ່ບໍ່ຊັດເຈນໃນການໃສ່ແວ່ນຕາກັນແດດ. ການກະຕຸ້ນຫຼັກທີ່ດີກວ່າມັກຈະແກ້ໄຂໄດ້ຫຼາຍກວ່າບັນຫາທາງລົບອື່ນໆ.

ສະນັ້ນວິທີການທີ່ສົມດຸນຈຶ່ງເຮັດວຽກໄດ້ດີທີ່ສຸດ:

• ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການກະຕຸ້ນຫຼັກທີ່ຊັດເຈນ

• ຕື່ມຄຳສັບທາງລົບທີ່ແນໃສ່ເປົ້າໝາຍສອງສາມຄຳ

• ທົດສອບ

• ປັບປຸງໂດຍອີງໃສ່ສິ່ງທີ່ຜິດພາດ

ຂະບວນການນັ້ນດີກ່ວາການຖິ້ມການກະຕຸ້ນແບບສຸ່ມເກືອບທຸກໆຄັ້ງ.

ວິທີການຂຽນຂໍ້ຄວາມປະຕິເສດທີ່ດີກວ່າໃນ AI ເທື່ອລະຂັ້ນຕອນ 🛠️

ນີ້ແມ່ນຂະບວນການງ່າຍໆທີ່ທ່ານສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້.

ຂັ້ນຕອນທີ 1 - ກຳນົດຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຕ້ອງການ

ຖາມຕົວທ່ານເອງ:

• ຂ້ອຍກຳລັງພະຍາຍາມສ້າງຫຍັງ?

• ຂ້ອຍຕ້ອງການແບບ, ໂທນສີ ຫຼື ຮູບແບບໃດ?

ຂັ້ນຕອນທີ 2 - ຄາດຄະເນຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນ

ລອງຄິດເບິ່ງວ່າມັກຈະມີຫຍັງຜິດພາດເກີດຂຶ້ນ.

• ກາຍວິພາກແປກໆບໍ?

• ຮູບພາບທີ່ມີສຽງລົບກວນ?

• ຂໍ້ຄວາມຊໍ້າກັນບໍ?

• ນໍ້າສຽງນອກຍີ່ຫໍ້ບໍ?

ຂັ້ນຕອນທີ 3 - ຂຽນຂໍ້ຍົກເວັ້ນສະເພາະ

ປ່ຽນຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນເຫຼົ່ານັ້ນໃຫ້ກາຍເປັນສິ່ງທີ່ບໍ່ດີໂດຍກົງ.

• "ບໍ່ມີພາບມົວ"

• "ບໍ່ມີພາສາສະແລງ"

• "ບໍ່ມີມືເພີ່ມເຕີມ"

• "ບໍ່ມີຂໍ້ຄວາມພື້ນຫຼັງ"

ຂັ້ນຕອນທີ 4 - ຮັກສາລາຍຊື່ໃຫ້ລຽບງ່າຍ

ເລີ່ມຈາກສິ່ງເລັກໆນ້ອຍໆ. ເຈົ້າສາມາດເພີ່ມໄດ້ອີກໃນພາຍຫຼັງສະເໝີ.

ຂັ້ນຕອນທີ 5 - ທົດສອບ ແລະ ປັບ

ຖ້າ AI ຍັງເຮັດຜິດພາດຢູ່, ໃຫ້ແນໃສ່ຄວາມຜິດພາດນັ້ນໃຫ້ຊັດເຈນຂຶ້ນ. ຖ້າຜົນໄດ້ຮັບກາຍເປັນແຂງກະດ້າງເກີນໄປ, ໃຫ້ລຶບຂໍ້ຈຳກັດບາງຢ່າງອອກ.

ແມ່ແບບຂະໜາດນ້ອຍທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງ

ສຳລັບຮູບພາບ:

• ການກະຕຸ້ນຫຼັກ: ຫົວຂໍ້ + ແບບ + ແສງ + ອົງປະກອບ

• ການກະຕຸ້ນທາງລົບ: ບັນຫາກາຍວິພາກ + ຮູບແບບທີ່ບໍ່ກົງກັນ + ການລຶບສິ່ງປະດິດອອກ

ສຳລັບການຂຽນ:

• ການກະຕຸ້ນຫຼັກ: ເປົ້າໝາຍ + ຜູ້ຊົມ + ນ້ຳສຽງ + ໂຄງສ້າງ

• ການກະຕຸ້ນທາງລົບ: ນໍ້າສຽງທີ່ຖືກຫ້າມ + ຮູບແບບທີ່ຖືກຫ້າມ + ຄຳເວົ້າທີ່ຊ້ຳໆທີ່ຖືກຫ້າມ + ພື້ນທີ່ມີຄວາມສ່ຽງ

ບໍ່ມີຫຍັງຫຼູຫຼາ. ພຽງແຕ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງ.

ໝາຍເຫດປິດກ່ຽວກັບການກະຕຸ້ນເຕືອນທາງລົບໃນ AI 🌟

Negative Prompt ໃນ AI ແມ່ນຫຍັງ .

ມັນເປັນສ່ວນໜຶ່ງຂອງການກະຕຸ້ນບ່ອນທີ່ທ່ານບອກຕົວແບບວ່າຄວນຫຼີກລ່ຽງຫຍັງ. ນັ້ນແມ່ນຄຳນິຍາມທີ່ສະອາດ. ແຕ່ໃນທາງປະຕິບັດ, ມັນມີຫຼາຍກວ່ານັ້ນ. ມັນເປັນເຄື່ອງມືຄວບຄຸມ. ຕົວກອງທີ່ມີຄຸນນະພາບ. ວິທີການຫຼຸດຜ່ອນຄວາມໄຮ້ສາລະກ່ອນທີ່ມັນຈະປາກົດ. ບໍ່ສົມບູນແບບ, ບໍ່ແມ່ນຢ່າງແທ້ຈິງ, ແຕ່ມີພະລັງຢ່າງແທ້ຈິງ.

ວິທີທີ່ສະຫຼາດທີ່ສຸດໃນການໃຊ້ມັນບໍ່ແມ່ນການສ້າງບ່ອນຝັງສົບຄຳຫລັກທີ່ໜ້າຢ້ານກົວ ແລະ ວາງມັນໄວ້ທຸກບ່ອນ. ມັນແມ່ນການສັງເກດເຫັນວ່າມີຫຍັງຜິດພາດຢູ່ເລື້ອຍໆ, ຈາກນັ້ນບລັອກບັນຫາເຫຼົ່ານັ້ນດ້ວຍຄຳແນະນຳທີ່ສະຫງົບ ແລະ ສະເພາະເຈາະຈົງ.

ນັ້ນແມ່ນຈຸດທີ່ຫວານຊື່ນ.

ສະຫຼຸບໂດຍຫຍໍ້

• ການ ກະຕຸ້ນເຕືອນທາງລົບໃນ AI ບອກແບບຈຳລອງສິ່ງທີ່ບໍ່ຄວນສ້າງ

• ມັນເປັນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະສຳລັບ ການສ້າງຮູບພາບ , ການຂຽນ ແລະ ການຄວບຄຸມຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ.

• ການກະຕຸ້ນທາງລົບທີ່ດີແມ່ນ ມີຄວາມຊັດເຈນ, ກ່ຽວຂ້ອງ ແລະ ກະທັດຮັດ

• ການກະຕຸ້ນທາງລົບທີ່ບໍ່ດີແມ່ນບໍ່ຈະແຈ້ງ, ບວມ, ຫຼື ຂັດແຍ້ງກັນ

• ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີທີ່ສຸດແມ່ນມາຈາກການລວມການກະຕຸ້ນຫຼັກທີ່ເຂັ້ມແຂງກັບການກະຕຸ້ນລົບເປົ້າໝາຍ

• ການທົດສອບມີຄວາມສຳຄັນ - ຮູບແບບທີ່ແຕກຕ່າງກັນຕອບສະໜອງແຕກຕ່າງກັນ

ເມື່ອທ່ານເລີ່ມໃຊ້ການກະຕຸ້ນທາງລົບໄດ້ດີ, ການກັບໄປໃຊ້ມັນອາດຮູ້ສຶກຄືກັບການປຸງແຕ່ງອາຫານໂດຍບໍ່ໃສ່ເກືອ. ບໍ່ແມ່ນວ່າເປັນໄປບໍ່ໄດ້. ພຽງແຕ່ເຮັດໃຫ້ລະຄາຍເຄືອງເລັກນ້ອຍ, ແລະຜົນໄດ້ຮັບກໍ່ລຽບກວ່າທີ່ມັນຄວນຈະເປັນ 

ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ

ການກະຕຸ້ນເຕືອນທາງລົບໃນ AI ແມ່ນຫຍັງ, ແລະມັນແຕກຕ່າງຈາກການກະຕຸ້ນເຕືອນປົກກະຕິແນວໃດ?

ການກະຕຸ້ນເຕືອນປົກກະຕິບອກຮູບແບບວ່າຄວນສ້າງຫຍັງ, ໃນຂະນະທີ່ການກະຕຸ້ນເຕືອນທາງລົບບອກມັນວ່າຄວນຫຼີກລ່ຽງຫຍັງ. ໃນທາງປະຕິບັດ, ນັ້ນໝາຍຄວາມວ່າທ່ານບໍ່ພຽງແຕ່ອະທິບາຍເປົ້າໝາຍເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງບລັອກຮູບແບບຄວາມລົ້ມເຫຼວທົ່ວໄປ. ບົດຄວາມນຳສະເໜີມັນເປັນຊັ້ນຄວບຄຸມທີ່ຫຼຸດຜ່ອນຮູບແບບ, ສິ່ງປະດິດ, ຫຼືພຶດຕິກຳທີ່ບໍ່ຕ້ອງການແທນທີ່ຈະທົດແທນການກະຕຸ້ນເຕືອນຫຼັກ.

ເປັນຫຍັງ Negative Prompt ໃນ AI ຈຶ່ງປັບປຸງຄຸນນະພາບຜົນຜະລິດໄດ້ຫຼາຍ?

ການກະຕຸ້ນເຕືອນທາງລົບໃນ AI ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນພື້ນທີ່ຜົນຜະລິດ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບແມ່ນຍຳ ແລະ ສອດຄ່ອງກັນຫຼາຍຂຶ້ນ. ແທນທີ່ຈະປ່ອຍໃຫ້ຮູບແບບຄາດເດົາກວ້າງເກີນໄປ, ທ່ານຈະນຳພາມັນອອກຈາກບັນຫາຄວາມມົວ, ຄວາມວຸ້ນວາຍ, ການຊໍ້າຊ້ອນ, ຫຼື ບັນຫາສຽງທີ່ມັກຈະປາກົດຕາມຄ່າເລີ່ມຕົ້ນ. ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວ, ສິ່ງນັ້ນຈະນຳໄປສູ່ການເຮັດຄວາມສະອາດໜ້ອຍລົງ, ການລອງໃໝ່ໜ້ອຍລົງ, ແລະ ຜົນຜະລິດທີ່ເຂັ້ມແຂງຂຶ້ນໃນຮອບທີ່ໜ້ອຍລົງ.

ຂ້ອຍຄວນໃຊ້ການກະຕຸ້ນເຕືອນທາງລົບສຳລັບການສ້າງຮູບພາບ AI ເວລາໃດ?

ໃຊ້ພວກມັນເມື່ອຕົວແບບມັກຈະເຮັດຜິດພາດຊ້ຳໆ ເຊັ່ນ: ນິ້ວມືເກີນ, ໃບໜ້າທີ່ບິດເບືອນ, ໂຄງສ້າງທີ່ເປື້ອນ, ຂໍ້ຄວາມແບບສຸ່ມ, ຫຼື ພື້ນຫຼັງທີ່ວຸ້ນວາຍ. ພວກມັນມີປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະສຳລັບຮູບຄົນ, ຮູບຖ່າຍຜະລິດຕະພັນ, ແລະ ສາກທີ່ມີຮູບແບບທີ່ງ່າຍຕໍ່ການສັງເກດເຫັນຂໍ້ບົກຜ່ອງດ້ານຄຸນນະພາບ. ວິທີການທີ່ເຂັ້ມແຂງທີ່ສຸດແມ່ນການແນໃສ່ບັນຫາທາງສາຍຕາທີ່ແນ່ນອນທີ່ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະປາກົດຫຼາຍທີ່ສຸດ.

ການກະຕຸ້ນທາງລົບສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ການຂຽນດ້ວຍ AI ມີສຽງໜ້ອຍລົງຄືກັບຫຸ່ນຍົນ ຫຼື ຊ້ຳໆໄດ້ບໍ?

ແມ່ນແລ້ວ, ບົດຄວາມໄດ້ລະບຸຢ່າງຊັດເຈນວ່າການກະຕຸ້ນທາງລົບມີຄຸນຄ່າສຳລັບຂໍ້ຄວາມເຊັ່ນດຽວກັນກັບຮູບພາບ. ໃນການຂຽນຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ, ພວກມັນສາມາດຫຼຸດຜ່ອນການໃຊ້ຄຳເວົ້າທີ່ຊ້ຳໆ, ການຕື່ມເຕັມ, ຄຳສັບສະເພາະ, ການຊ້ຳຊ້ອນ, ແລະ ພາສາທີ່ເວົ້າເກີນຈິງ. ນັ້ນເຮັດໃຫ້ພວກມັນເປັນປະໂຫຍດສຳລັບສຽງຂອງແບຣນ, ການຕອບກັບການສະໜັບສະໜູນ, ການແນະນຳບລັອກ, ແລະ ເນື້ອຫາອື່ນໆທີ່ນ້ຳສຽງ ແລະ ການອ່ານງ່າຍມີຄວາມສຳຄັນ.

ຂ້ອຍຈະຂຽນ Negative Prompt ທີ່ດີໃນ AI ໄດ້ແນວໃດໂດຍບໍ່ເຮັດໃຫ້ມັນສັບສົນເກີນໄປ?

ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຜົນໄດ້ຮັບທີ່ທ່ານຕ້ອງການ, ຈາກນັ້ນລະບຸສິ່ງທີ່ມັກຈະຜິດພາດຫຼາຍທີ່ສຸດ. ປ່ຽນຄວາມສ່ຽງເຫຼົ່ານັ້ນໃຫ້ເປັນຂໍ້ຍົກເວັ້ນສັ້ນໆ ແລະ ສະເພາະເຈາະຈົງເຊັ່ນ "ບໍ່ມີການເຮັດໃຫ້ມົວ," "ບໍ່ມີຄຳສັບສະແລງ," ຫຼື "ບໍ່ມີວັດຖຸເພີ່ມເຕີມ" ແທນທີ່ຈະເປັນຄຳແນະນຳທີ່ບໍ່ຈະແຈ້ງເຊັ່ນ "ເຮັດໃຫ້ມັນດີຂຶ້ນ." ການກະຕຸ້ນເຕືອນທາງລົບທີ່ດີໃນ AI ຍັງຄົງກ່ຽວຂ້ອງ, ມີເປົ້າໝາຍ, ແລະ ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນພຽງພໍທີ່ຈະຍັງຄົງຊັດເຈນ.

ຄວາມຜິດພາດທົ່ວໄປທີ່ສຸດທີ່ຄົນເຮົາເຮັດກັບການກະຕຸ້ນທາງລົບແມ່ນຫຍັງ?

ຄວາມຜິດພາດທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດແມ່ນການບໍ່ຊັດເຈນ, ຂັດແຍ້ງກັບການກະຕຸ້ນຫຼັກ, ການອັດແໜ້ນຄຳສຳຄັນຫຼາຍເກີນໄປ, ແລະ ຄາດຫວັງວ່າຈະມີຂໍ້ຄວາມທາງລົບເພື່ອຊ່ວຍກູ້ແນວຄວາມຄິດທີ່ອ່ອນແອ. ບັນຫາທົ່ວໄປອີກອັນໜຶ່ງແມ່ນການພະຍາຍາມຄວບຄຸມທຸກລາຍລະອຽດ, ເຊິ່ງສາມາດເຮັດໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບຮູ້ສຶກຮາບພຽງ ຫຼື ບໍ່ເປັນລະບຽບ. ບົດຄວາມຍັງເຕືອນວ່າຮູບແບບທີ່ແຕກຕ່າງກັນອາດຈະຕີຄວາມໝາຍຄຳສັບດຽວກັນແຕກຕ່າງກັນຫຼາຍ.

ເປັນຫຍັງການກະຕຸ້ນທາງລົບດຽວກັນນີ້ຈຶ່ງເຮັດວຽກໄດ້ດີໃນເຄື່ອງມື AI ໜຶ່ງ ແລະ ບໍ່ດີໃນອີກເຄື່ອງມືໜຶ່ງ?

ເນື່ອງຈາກວ່າການກະຕຸ້ນທາງລົບແມ່ນສ່ວນໜຶ່ງຂອງລະບົບຄຳສັ່ງທີ່ກວ້າງຂວາງຂອງຕົວແບບ, ບໍ່ແມ່ນສະວິດເວດມົນທົ່ວໄປ. ເຄື່ອງມືບາງຢ່າງຕອບສະໜອງຢ່າງແຂງແຮງຕໍ່ຄຳສັບຕ່າງໆເຊັ່ນ "ຄຸນນະພາບຕ່ຳ" ຫຼື "ມືບໍ່ດີ", ໃນຂະນະທີ່ເຄື່ອງມືອື່ນໆຕອບສະໜອງໜ້ອຍ. ຈຸດປະສົງຂອງບົດຄວາມແມ່ນໃຊ້ໄດ້ຈິງ: ທົດສອບຕົວແບບທີ່ທ່ານກຳລັງໃຊ້ແທນທີ່ຈະສົມມຸດວ່າຖ້ອຍຄຳດຽວກັນຈະໂອນໄປທຸກບ່ອນຢ່າງສະອາດ.

ຂ້ອຍຄວນຄັດລອກລາຍຊື່ການກະຕຸ້ນເຕືອນທາງລົບຂະໜາດໃຫຍ່ຈາກຄົນອື່ນບໍ?

ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວນັ້ນບໍ່ແມ່ນບ່ອນທີ່ດີທີ່ສຸດທີ່ຈະເລີ່ມຕົ້ນ. ບັນຊີລາຍຊື່ທີ່ຄັດລອກຍາວໆສາມາດເຮັດໃຫ້ຮູບແບບສັບສົນ, ຄວາມຄິດສ້າງສັນອ່ອນແອລົງ, ເຮັດໃຫ້ລາຍລະອຽດບໍ່ສົມບູນ, ຫຼື ນຳເອົາຄວາມຂັດແຍ້ງທີ່ທ່ານບໍ່ໄດ້ສັງເກດເຫັນ. ວິທີການທີ່ໜ້າເຊື່ອຖືກວ່າແມ່ນການເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍບັນຊີລາຍຊື່ສັ້ນໆທີ່ເຊື່ອມໂຍງກັບຈຸດລົ້ມເຫຼວສະເພາະຂອງທ່ານ, ຈາກນັ້ນປັບໂດຍອີງໃສ່ສິ່ງທີ່ຮູບແບບຜິດພາດຢູ່ເລື້ອຍໆ.

ເວລາໃດດີກວ່າທີ່ຈະປັບປຸງການກະຕຸ້ນຫຼັກແທນທີ່ຈະເພີ່ມຂໍ້ຄວາມລົບເຂົ້າໄປຕື່ມ?

ຖ້າຄຳຮ້ອງຂໍຂອງທ່ານມີຂໍ້ຈຳກັດຢູ່ແລ້ວ, ຜົນຜະລິດຮູ້ສຶກວ່າບໍ່ມີຊີວິດຊີວາ, ຫຼືລາຍຊື່ລົບຂອງທ່ານຍາວກວ່າຕົວກະຕຸ້ນ, ການກະຕຸ້ນຫຼັກອາດຈະຕ້ອງແກ້ໄຂກ່ອນ. ການກະຕຸ້ນລົບປັບປຸງທິດທາງທີ່ດີ, ແຕ່ພວກມັນບໍ່ໄດ້ທົດແທນທິດທາງທີ່ດີ. ບົດຄວາມແນະນຳໃຫ້ຊີ້ແຈງຫົວຂໍ້, ແບບ, ນ້ຳສຽງ, ແລະຮູບແບບກ່ອນທີ່ຈະເພີ່ມຂໍ້ຍົກເວັ້ນເພີ່ມເຕີມ.

ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກງ່າຍໆສຳລັບການທົດສອບ Negative Prompt ໃນ AI ໃນໂຄງການຕົວຈິງແມ່ນຫຍັງ?

ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການກະຕຸ້ນຫຼັກທີ່ຊັດເຈນເຊິ່ງກຳນົດຫົວຂໍ້, ແບບ, ນ້ຳສຽງ, ຫຼືໂຄງສ້າງ. ເພີ່ມພຽງແຕ່ຂໍ້ຄວາມລົບເປົ້າໝາຍສອງສາມອັນໂດຍອີງໃສ່ຄວາມຜິດພາດທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນ, ຈາກນັ້ນທົດສອບ ແລະ ກວດກາສິ່ງທີ່ຍັງຜິດພາດຢູ່. ຈາກນັ້ນ, ປັບປຸງການຍົກເວັ້ນສະເພາະແທນທີ່ຈະຖິ້ມຄຳສຳຄັນເພີ່ມເຕີມ. ການວົນຊ້ຳໆແບບເທື່ອລະຂັ້ນຕອນນັ້ນຖືກນຳສະເໜີເປັນວິທີທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງທີ່ສຸດໃນການປັບປຸງຜົນໄດ້ຮັບຢ່າງສະໝ່ຳສະເໝີ.

ເອກະສານອ້າງອີງ

1. Google Cloud - ການກະຕຸ້ນເຕືອນທາງລົບໃນ AI - docs.cloud.google.com

2. ນັກພັດທະນາ OpenAI - ລະບົບການສ້າງຂໍ້ຄວາມ - developers.openai.com

3. Microsoft Learn - ຄຳແນະນຳດ້ານວິສະວະກຳແບບກະຕຸ້ນ LLM - learn.microsoft.com

4. ກອດໜ້າ - negative_prompt_embeds - huggingface.co

ຊອກຫາ AI ລ່າສຸດໄດ້ທີ່ຮ້ານ AI Assistant ຢ່າງເປັນທາງການ

ກ່ຽວກັບພວກເຮົາ