หน้าแรก>การเขียนโปรแกรมที่เกี่ยวข้อง>ซอร์สโค้ดอื่น ๆ
ดาวน์โหลด

โครงการพร้อมท์มหัศจรรย์?‍♂️

พื้นที่เก็บข้อมูลนี้มีทรัพยากรด้านวิศวกรรม Prompt ที่คัดกรองด้วยมือ โดยมุ่งเน้นไปที่ Generative Pretrained Transformer (GPT), ChatGPT, PaLM และอื่นๆ 

   Prompt工程课即将来临...

สารบัญ

  • กระดาษ
  • เครื่องมือและรหัส
  • เอพีไอ
  • ชุดข้อมูล
  • แบบอย่าง
  • เครื่องตรวจจับเนื้อหา AI
  • ให้ความรู้
    • บทช่วยสอน
  • วิดีโอ
  • หนังสือ
  • ชุมชน
  • วิธีการมีส่วนร่วม

กระดาษ

-

  • เทคโนโลยีวิศวกรรมพร้อมท์ :

    • วิธีปรับปรุงโครงการ ChatGPT Prompt โดยใช้ไดเร็กทอรี Prompt Pattern [2023] (Arxiv)
    • การเพิ่มประสิทธิภาพแบบแยกตามการไล่ระดับสีเพื่อการปรับแต่งและการค้นพบที่รวดเร็ว [2023] (Arxiv) - เคล็ดลับทั่วไป: การสาธิตการสร้างห่วงโซ่ความคิดสำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ [2023] (Arxiv)
    • คำแนะนำแบบก้าวหน้า: การเรียนรู้แบบจำลองภาษาอย่างต่อเนื่อง [2023] (Arxiv)
    • เคล็ดลับการประมวลผลเป็นชุด: การอนุมานอย่างมีประสิทธิภาพด้วย LLM API [2023] (Arxiv)
    • การแจ้งเตือนอย่างต่อเนื่องเพื่อแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อน [2022] (Arxiv)
    • เคล็ดลับเชิงโครงสร้าง: ปรับขนาดการเรียนรู้ตามบริบทเป็น 1,000 ตัวอย่าง [2022] (Arxiv)
    • โมเดลภาษาขนาดใหญ่เป็นวิศวกรพร้อมท์ระดับมนุษย์ [2022] (Arxiv)
    • ถามฉันอะไรก็ได้: กลยุทธ์ง่ายๆ สำหรับการกระตุ้นโมเดลภาษา [2022] (Arxiv)
    • เคล็ดลับให้ GPT-3 มีความน่าเชื่อถือ [2022] (Arxiv)
    • เคล็ดลับด่วน: แนวทางแบบแยกส่วนในการแก้ปัญหางานที่ซับซ้อน [2022] (Arxiv)
    • PromptChainer: การผูกมัดโมเดลภาษาขนาดใหญ่พร้อมท์ผ่านการเขียนโปรแกรมด้วยภาพ [2022] (Arxiv)
    • การตรวจสอบวิศวกรรมคำใบ้ในแบบจำลองการแพร่กระจาย [2022] (Arxiv)
    • แสดงผลงานของคุณ: ร่างคร่าวๆ ของการคำนวณขั้นกลางโดยใช้โมเดลภาษา [2021] (Arxiv)
    • เคล็ดลับการสอนเพื่อพลิกโฉม GPTk [2021] (Arxiv)
    • ตัวชี้นำที่เรียงลำดับอย่างน่าอัศจรรย์และการค้นพบ: การเอาชนะความไวของลำดับคิวตัวอย่างขนาดเล็ก [2021] (Arxiv)
    • พลังแห่งขนาดเพื่อการปรับพารามิเตอร์ที่รวดเร็วอย่างมีประสิทธิภาพ [2021] (Arxiv)
    • การเขียนโปรแกรมโมเดลภาษาขนาดใหญ่: เหนือกว่ากระบวนทัศน์ไม่กี่ช็อต [2021] (Arxiv) - การปรับแต่งคำนำหน้า: การปรับคำแนะนำอย่างต่อเนื่องให้เหมาะสมสำหรับรุ่น [2021] (Arxiv)

  • การใช้เหตุผลและการเรียนรู้ตามบริบท :

    • การใช้เหตุผลลูกโซ่การคิดหลายรูปแบบในแบบจำลองภาษา [2023] (Arxiv)
    • ในความคิดที่สอง เราไม่ยึดถือเส้นทางของการคิดขั้นเดียว! อคติและความเป็นอันตรายในการอนุมานแบบ Zero-shot [2022] (Arxiv)
    • ReAct: การทำงานร่วมกันของการใช้เหตุผลและการกระทำในรูปแบบภาษา [2022] (Arxiv)
    • โมเดลภาษาเป็นนักให้เหตุผลโลภ: การวิเคราะห์อย่างเป็นทางการของห่วงโซ่ความคิด [2022] (Arxiv)
    • ความก้าวหน้าในการสร้างแบบจำลองภาษาที่ดีขึ้นสำหรับการอนุมาน [2022] (Arxiv)
    • โมเดลภาษาขนาดใหญ่เป็นเหตุผลที่ไร้เหตุผล [2022] (Arxiv)
    • การใช้เหตุผลเหมือนผู้ดำเนินการโปรแกรม [2022] (Arxiv)
    • ความสอดคล้องในตนเองปรับปรุงการใช้เหตุผลลูกโซ่ความคิดในแบบจำลองภาษา [2022] (Arxiv)
    • ทบทวนบทบาทของการสาธิต: อะไรทำให้การเรียนรู้ตามบริบทได้ผล [2022] (อาร์ซิฟ)
    • เรียนรู้ที่จะอธิบาย: การใช้เหตุผลหลายรูปแบบสำหรับคำถามและคำตอบทางวิทยาศาสตร์ผ่านห่วงโซ่ความคิด [2022] (Arxiv)
    • Thought Chain กระตุ้นให้เกิดการอนุมานในโมเดลภาษาขนาดใหญ่ [2021] (Arxiv)
    • การสร้างความรู้พร้อมท์สำหรับการใช้เหตุผลร่วมกัน [2021] (Arxiv)
    • BERTese: เรียนรู้การสื่อสารกับ BERT [2021] (Acl)

  • ประเมินและปรับปรุงโมเดลภาษา :

    • โมเดลภาษาขนาดใหญ่มีแนวโน้มที่จะถูกรบกวนจากบริบทที่ไม่เกี่ยวข้อง [2023] (Arxiv)
    • การรวบรวมข้อมูลฐานความรู้ภายในของแบบจำลองภาษา [2023] (Arxiv) - วิธีการค้นพบพฤติกรรมของแบบจำลองภาษา: การประเมินการเขียนแบบจำลอง [2022] (Arxiv) ลิงก์ต้นฉบับ
    • ปรับเทียบก่อนใช้งาน: ปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานไม่กี่ช็อตของโมเดลภาษา [2021] (Arxiv) ลิงก์ต้นฉบับ

  • การประยุกต์ใช้โมเดลภาษา :

    • เคล็ดลับในการจำแนกมส์ที่เป็นอันตรายต่อเนื่องหลายรูปแบบ [2023] (Arxiv) ลิงก์ต้นฉบับ
    • แบบจำลองภาษาพร้อมท์สำหรับการสังเคราะห์การสนทนาทางสังคม [2023] (Arxiv) ลิงก์ต้นฉบับ
    • พร้อมท์การรับรู้สามัญสำนึกสำหรับการสร้างการสนทนาอย่างเอาใจใส่ที่มีการควบคุม [2023] (Arxiv) ลิงก์ต้นฉบับ
    • โมเดลภาษาที่ได้รับความช่วยเหลือจากโปรแกรม [2023] (Arxiv) ลิงก์ต้นฉบับ
    • การเขียนพร้อมท์ทางกฎหมายสำหรับการทำนายคำพิพากษาทางกฎหมายหลายภาษา [2023] (Arxiv) ลิงก์ต้นฉบับ
    • การวิจัยเกี่ยวกับวิศวกรรมที่รวดเร็วสำหรับการแก้ปัญหา CS1 โดยใช้ภาษาธรรมชาติ [2022] (Arxiv) ลิงก์ต้นฉบับ
    • การสร้างพล็อตโดยใช้แบบจำลองภาษาที่ผ่านการฝึกอบรมมาแล้ว [2022] (Acl) ลิงก์ต้นฉบับ
    • พร้อมท์อัตโนมัติ: การใช้พรอมต์ที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติเพื่อดึงความรู้จากโมเดลภาษา [2020] (Arxiv) ลิงก์ต้นฉบับ

  • ตัวอย่างการตรวจจับภัยคุกคามและมาตรการรับมือ :

    • ปัญญาประดิษฐ์ตามรัฐธรรมนูญ: ไม่เป็นอันตรายผ่าน AI Feedback [2022] (Arxiv) ลิงก์ต้นฉบับ
    • เพิกเฉยต่อเคล็ดลับก่อนหน้า: เทคนิคการโจมตีสำหรับโมเดลภาษา [2022] (Arxiv) ลิงก์ต้นฉบับ
    • ข้อความที่สร้างโดยเครื่องจักร: การสำรวจแบบจำลองภัยคุกคามและวิธีการตรวจจับอย่างครอบคลุม [2022] (Arxiv) ลิงก์ต้นฉบับ
    • การประเมินความอ่อนไหวของแบบจำลองภาษาที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าผ่านตัวอย่างฝ่ายตรงข้ามที่จัดทำขึ้นด้วยมือ [2022] (Arxiv) ลิงก์ต้นฉบับ
    • การตรวจจับความเป็นพิษโดยใช้คำแนะนำที่สร้างขึ้น [2022] (Arxiv) ลิงก์ต้นฉบับ - เราจะรู้ได้อย่างไรว่าโมเดลภาษารู้อะไร? [2020] (มิตร)

  • การเรียนรู้ไม่กี่ครั้งและการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน :

    • Promptagator: การดึงข้อมูลหนาแน่นเพียงไม่กี่ช็อตจาก 8 ตัวอย่าง [2022] (Arxiv)
    • Few-Shot prompts สำหรับความไม่น่าเชื่อถือในการตีความในการให้เหตุผลเชิงข้อความ [2022] (Arxiv)
    • ทำให้โมเดลภาษาที่ได้รับการฝึกล่วงหน้าดีขึ้นสำหรับผู้เรียนเพียงไม่กี่คน [2021] (Acl)
    • โมเดลภาษาเป็นผู้เรียนเพียงไม่กี่คน [2020] (Arxiv)

  • การสร้างข้อความเป็นรูปภาพ :

    • การจำแนกประเภทตัวแก้ไขคำใบ้สำหรับการสร้างข้อความเป็นรูปภาพ [2022] (Arxiv)
    • แนวทางการออกแบบสำหรับโมเดลการสร้างข้อความเป็นรูปภาพทางวิศวกรรมที่รวดเร็ว [2021] (Arxiv)
    • การสังเคราะห์ภาพความละเอียดสูงโดยใช้แบบจำลองการแพร่กระจายแฝง [2021] (Arxiv)
    • DALL·E: การสร้างภาพจากข้อความ [2021] (Arxiv)

  • ข้อความเป็นเพลง/การสร้างเสียง :

    • MusicLM: การสร้างเพลงจากข้อความ [2023] (Arxiv)
    • ERNIE-Music: การสร้างเพลงจากข้อความเป็นคลื่นโดยใช้แบบจำลองการแพร่กระจาย [2023] (Arxiv)
    • Noise2Music: การสร้างเพลงแบบปรับข้อความโดยใช้โมเดลการแพร่กระจาย (2023) (Arxiv)
    • AudioLM: วิธีสร้างเสียงตามการสร้างแบบจำลองภาษา [2023] (Arxiv)
    • Make-An-Audio: การสร้างข้อความเป็นเสียงโดยใช้โมเดลการแพร่กระจายคิวที่ปรับปรุงแล้ว [2023] (Arxiv)

  • การสร้างข้อความเป็นวิดีโอ :

    • Dreamix: โมเดลการแพร่กระจายวิดีโอสำหรับโปรแกรมตัดต่อวิดีโอสากล [2023] (Arxiv) - การปรับแต่งวิดีโอ: การปรับแต่งโมเดลการกระจายภาพเพียงครั้งเดียวสำหรับการสร้างข้อความเป็นวิดีโอ [2022] (Arxiv)
    • เสียงรบกวนจากดนตรี: การสร้างเพลงแบบมีเงื่อนไขตามข้อความตามแบบจำลองการแพร่กระจาย [2023] (Arxiv)
    • เสียง LM: วิธีการสร้างแบบจำลองภาษาของเสียง [2023] (Arxiv)

  • ภาพรวม :

    • นักบินนักบินและ Codex: อุณหภูมิร้อน ลมเย็น หรือมนต์ดำ [2022] (Arxiv)

เครื่องมือและรหัส

-

ชื่อ อธิบาย ลิงค์
ดัชนีจีพีที GPT Index เป็นโครงการที่ประกอบด้วยชุดโครงสร้างข้อมูลที่ออกแบบมาเพื่อทำให้การทำงานกับฐานความรู้ภายนอกขนาดใหญ่ด้วย LLM ง่ายขึ้น [Github]
แจ้ง ใช้ LLM เพื่อแก้ไขปัญหา NLP และใช้ Promptify เพื่อสร้างพรอมต์งาน NLP ที่แตกต่างกันได้อย่างง่ายดายสำหรับโมเดลกำเนิดยอดนิยม เช่น GPT และ PaLM [Github]
แจ้งดีกว่าครับ ทดสอบชุดการทดสอบก่อนที่จะพุช LLM prompts ไปสู่การใช้งานจริง [Github]
องค์ประกอบเชิงโต้ตอบ Explorerx ICE เป็นตัวสร้างภาพการติดตามสำหรับไลบรารี Python และโปรแกรมโมเดลภาษา [Github]
แลงเชนซ์ สร้างแอปพลิเคชันโดยใช้ LLM ร่วมกัน [Github]
เปิดพร้อมท์ กรอบงานโอเพ่นซอร์สเพื่อการเรียนรู้ที่รวดเร็ว [Github]
พรอมต์เครื่องยนต์ พื้นที่เก็บข้อมูลนี้มีไลบรารีของยูทิลิตี้ NPM สำหรับการสร้างและบำรุงรักษาพร้อมท์โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) [Github]
แจ้ง AI สถานที่ทำงานขั้นสูงสำหรับ GPT-3 [Github]
แหล่งที่มาพร้อมท์ PromptSource เป็นชุดเครื่องมือสำหรับการสร้าง แบ่งปัน และใช้ข้อความแจ้งที่เป็นภาษาธรรมชาติ [Github]
แหล่งความคิด กรอบการทำงานของเครื่องจักรเพื่อคิดเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ [Github]

เอปี้

ชื่อ อธิบาย URL ชำระเงินหรือโอเพ่นซอร์ส
OpenAI GPT-n สำหรับงานภาษาธรรมชาติ Codex สำหรับการแปลภาษาธรรมชาติเป็นโค้ด และ DALL·E สำหรับการสร้างและแก้ไขภาพดิบ [โอเพ่นเอไอ] จ่าย
เชื่อมโยงกันAI Cohere ให้การเข้าถึงโมเดลภาษาขนาดใหญ่ขั้นสูงและเครื่องมือประมวลผลภาษาธรรมชาติผ่าน API [เชื่อมโยง AI] จ่าย
มานุษยวิทยา เร็วๆ นี้ [มานุษยวิทยา] จ่าย
FLAN-T5XXL เร็วๆ นี้ [ฮักกินเฟซ] โอเพ่นซอร์ส

ชุดข้อมูล

-

ชื่อ อธิบาย URL
P3 (แหล่งรวมการแจ้งเตือนสาธารณะ) P3 (Public Pool of Prompts) คือชุดของชุดข้อมูลภาษาอังกฤษที่ได้รับแจ้งซึ่งมีงาน NLP ต่างๆ [กอดใบหน้า]
พร้อมท์ ChatGPT ที่ยอดเยี่ยม พื้นที่เก็บข้อมูลนี้มีการดูแลจัดการพร้อมท์ ChatGPT เพื่อการใช้งาน ChatGPT ที่ดียิ่งขึ้น [Github]

-

ชื่อ อธิบาย ลิงค์
ChatGPT ChatGPT [โอเพ่นเอไอ]
โคเด็กซ์ โมเดล Codex เป็นรุ่นต่อจากรุ่น GPT-3 ของเรา และสามารถเข้าใจและสร้างโค้ดได้ ข้อมูลการฝึกอบรมประกอบด้วยภาษาธรรมชาติและโค้ดสาธารณะหลายพันบรรทัดบน GitHub [Github]
บลูม BigScience แบบจำลองภาษาหลายภาษาแบบเปิดขนาดใหญ่ที่เข้าถึงได้หลายภาษา [กอดใบหน้า]
เฟซบุ๊ก แอลแอลเอ็ม OPT-175B เป็นโมเดลเทียบเท่า GPT-3 ที่ได้รับการฝึก Meta เป็นโมเดลภาษาที่ได้รับการฝึกฝนที่ใหญ่ที่สุดในปัจจุบัน โดยมีพารามิเตอร์ถึง 175 พันล้านพารามิเตอร์ [อัลปา]
GPT-นีโอเอ็กซ์ GPT-NeoX-20B ซึ่งเป็นโมเดลภาษาถอยหลังอัตโนมัติพารามิเตอร์ 2 หมื่นล้านพารามิเตอร์ที่ผ่านการฝึกอบรม [กอดใบหน้า]
FLAN-T5XXL Flan-T5 เป็นโมเดลที่ได้รับการปรับแต่งคำสั่ง ซึ่งหมายความว่าจะไม่มีพฤติกรรมการยิงเป็นศูนย์ เมื่อได้รับคำสั่งเป็นส่วนหนึ่งของสัญญาณ [กอดเฟซ/กูเกิล]
XLM-RoBERTa-XL รุ่น XLM-RoBERTa-XL ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าเกี่ยวกับข้อมูล CommonCrawl ที่กรองแล้วขนาด 2.5TB ซึ่งมี 100 ภาษา [กอดใบหน้า]
GPT-เจ มันเป็นโมเดลภาษาเชิงสาเหตุคล้ายกับ GPT-2 ที่ได้รับการฝึกในชุดข้อมูล Pile [กอดใบหน้า]

|. การเขียนพร้อมท์ |. ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีการเขียนเรื่องราวและคำแนะนำในการเขียนจากฟอรัมออนไลน์ (reddit) |. Midjourney Prompts | . rlhf-pytorch | การใช้งาน RLHF (การเรียนรู้แบบเสริมแรงด้วยผลตอบรับของมนุษย์) ในสถาปัตยกรรม PaLM โดยพื้นฐานแล้ว ChatGPT แต่ด้วยการเพิ่ม PaLM | . [ Github] | . |. [Github] |. LaMDA-rlhf-pytorch |. การใช้ PyTorch แบบโอเพ่นซอร์สของ Google เพิ่ม RLHF ที่คล้ายกับ ChatGPT | . [Github] |. RLHF |. การดำเนินการเรียนรู้แบบสองภาษา |

เครื่องตรวจจับเนื้อหา AI

-

ชื่อ อธิบาย URL
ตัวแยกประเภทข้อความ AI AI Text Classifier เป็นโมเดล GPT ที่ได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียด ซึ่งสามารถคาดการณ์ความเป็นไปได้ที่ข้อความชิ้นหนึ่งจะถูกสร้างขึ้นโดย AI จากแหล่งต่างๆ เช่น ChatGPT [โอเพ่นเอไอ]
เครื่องตรวจจับเอาต์พุต GPT-2 นี่คือการสาธิตออนไลน์ของ RoBERTa ที่นำไปใช้งานโดยอิงจาก ?/Transformers [กอดใบหน้า]
เครื่องตรวจจับ Openai ตัวแยกประเภท AI สำหรับระบุข้อความที่เขียนโดย AI (ตัวตัด OpenAI Detector Python) [GitHub]

บทช่วยสอน

  • บทนำสู่โครงการพร้อมท์

    • พร้อมท์วิศวกรรม 101 - บทนำและแหล่งข้อมูล
    • พร้อมวิศวกรรม 101". - คู่มือวิศวกรรมพร้อมท์ โดย สุดาไล ราชกุมาร

  • คู่มือสำหรับผู้เริ่มต้นใช้งานโมเดลภาษาเชิงสร้างสรรค์

    • คู่มือสำหรับผู้เริ่มต้นใช้งานโมเดลภาษาเชิงสร้างสรรค์ - LaMBDA Guide
    • AI เชิงสร้างสรรค์บนพื้นฐานของ Cohere: ตอนที่ 1 - เคล็ดลับเกี่ยวกับโมเดล

  • แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับวิศวกรรมพร้อมท์

    • แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับวิศวกรรมพร้อมท์ OpenAI API
    • วิธีการเขียนคำแนะนำที่ดี

  • คู่มือโครงการพร้อมท์ฉบับสมบูรณ์

    • การแนะนำโครงการ Prompt แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่โดยสมบูรณ์
    • คู่มือวิศวกรรมพร้อมท์: วิธีการออกแบบพร้อมท์ที่ดีที่สุด

  • แจ้งด้านเทคนิคของวิศวกรรม

    • หลักการสำคัญสามประการของวิศวกรรมพร้อมท์ GPT-3
    • เฟรมเวิร์กทั่วไปสำหรับโปรเจ็กต์ ChatGPT Prompt
    • วิธีการเขียนโปรแกรมพร้อมท์

  • แจ้งทรัพยากรโครงการ

    • เคล็ดลับ ChatGPT ที่ยอดเยี่ยม
    • พร้อมท์การแพร่กระจายที่เสถียรที่สุด 100+
    • หนังสือพร้อมท์ DALLE
    • ตำราอาหาร OpenAI
    • โครงการ Prompt ของ Microsoft

วิดีโอ

?- เวอร์ชันขั้นสูงของโครงการ ChatGPT Prompt

  • ChatGPT: 5 เคล็ดลับทางวิศวกรรมที่รวดเร็วสำหรับผู้เริ่มต้น
  • CMU การประมวลผลภาษาธรรมชาติขั้นสูง 2565: การเตือน
  • พร้อมวิศวกรรม – อาชีพใหม่?
  • คู่มือ ChatGPT: ใช้คำสั่งที่ดีกว่าเพื่อเพิ่มผลลัพธ์ของคุณ 10 เท่า
  • แบบจำลองภาษาและวิศวกรรมพร้อมท์: การสำรวจวิธีการกระตุ้นอย่างเป็นระบบใน NLP
  • Prompt Engineering 101: เติมข้อความอัตโนมัติ, ตัวอย่างเป็นศูนย์, ตัวอย่างเดียวและตัวอย่างไม่กี่ตัวอย่าง

ชุมชน

-

  • ความไม่ลงรอยกันของ OpenAI
  • PromptsLab ไม่ลงรอยกัน
  • เรียนรู้พร้อมท์
  • r/ChatGPT ไม่ลงรอยกัน
  • ความไม่ลงรอยกันของ MidJourney

วิธีการมีส่วนร่วม

เรายินดีต้อนรับการมีส่วนร่วมในรายการนี้! นั่นคือเหตุผลหลักที่ฉันสร้างมันขึ้นมา - เพื่อสนับสนุนการมีส่วนร่วมและสนับสนุนให้ผู้คนสมัครรับการเปลี่ยนแปลงเพื่อติดตามข่าวสารล่าสุดเกี่ยวกับการพัฒนาใหม่ๆ ที่น่าตื่นเต้นในด้านโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) และวิศวกรรมพร้อมท์

ก่อนที่จะมีส่วนร่วม โปรดสละเวลาสักครู่เพื่อทบทวนหลักเกณฑ์การสนับสนุนของเรา หลักเกณฑ์เหล่านี้จะช่วยให้แน่ใจว่าการมีส่วนร่วมของคุณสอดคล้องกับเป้าหมายของเรา และเป็นไปตามมาตรฐานคุณภาพและความเกี่ยวข้องของเรา ขอขอบคุณที่สนใจร่วมสนับสนุนโครงการนี้!

แหล่งที่มาของภาพ: docs.cohere.ai
ขยาย
ข้อมูลเพิ่มเติม
แอปที่เกี่ยวข้อง
แนะนำสำหรับคุณ
ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ทั้งหมด