Giới Thiệu

Kỹ thuật gợi ý (Prompt Engineering) đã trở thành một lĩnh vực quan trọng với sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như GPT-2 và GPT-3, đặc biệt là sau sự ra mắt của ChatGPT vào năm 2022. Mặc dù được gọi là "kỹ thuật", nhưng nó thường mang tính nghệ thuật nhiều hơn là khoa học, phụ thuộc vào việc tinh chỉnh gợi ý qua nhiều lần thử nghiệm.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về cấu trúc của một gợi ý, các kỹ thuật gợi ý phổ biến, các vấn đề bảo mật liên quan, và cách tối ưu hóa hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ lớn.

Cấu Trúc Của Gợi Ý

Gợi ý có thể có độ dài khác nhau, tuy nhiên, các nhà cung cấp LLM khác nhau có giới hạn tối đa khác nhau. Dưới đây là bốn thành phần chính của một gợi ý:

• Hướng dẫn: Những gì bạn cần mô hình thực hiện
• Ngữ cảnh: Thông tin nền để mô hình hiểu rõ hơn về tình huống
• Dữ liệu đầu vào: Dữ liệu mà mô hình cần xử lý
• Định dạng đầu ra: Kiểu hoặc định dạng của đầu ra

Ví Dụ Gợi Ý: Phân Loại

Hướng dẫn: Phân loại đánh giá của khách hàng này là Tích cực, Tiêu cực, hay Trung lập.

Ngữ cảnh: Đánh giá liên quan đến trải nghiệm tại một nhà hàng.

Dữ liệu đầu vào: "Món ăn rất ngon, nhưng dịch vụ rất chậm."

Định dạng đầu ra: Một từ: Tích cực, Tiêu cực, hoặc Trung lập.

Khi bạn nhập gợi ý này vào ChatGPT, bạn có thể nhận được kết quả như sau:

"Đánh giá này là Trung lập - nó chứa cả khía cạnh tích cực (món ăn ngon) và tiêu cực (dịch vụ chậm)."

Nếu bạn cung cấp hướng dẫn chính xác hơn, kết quả sẽ là một từ duy nhất: Trung lập.

Hướng Dẫn

Hướng dẫn là phần quan trọng nhất trong một gợi ý. Nếu thiếu nó, LLM sẽ không biết cần phải làm gì. Dưới đây là một số ví dụ về các loại hướng dẫn khác nhau:

• Tóm tắt: Tóm tắt bài viết này (sao chép văn bản từ bài viết này)
• Lập trình: Viết một phương thức C# để tải tệp lên AWS S3
• Phân tích: Thực hiện phân tích cảm xúc cho đánh giá
• So sánh: Nêu sự khác biệt giữa Android và iPhone

Ngữ Cảnh

Ngữ cảnh là thông tin nền, chi tiết và khung cảnh giúp mô hình hiểu rõ hơn về yêu cầu của bạn. Với ngữ cảnh, mô hình sẽ điều chỉnh phản hồi cho phù hợp với tình huống, mục tiêu và phong cách của bạn, làm cho đầu ra trở nên chính xác và liên quan hơn. Một số ví dụ:

• Khung công việc: Bạn là một huấn luyện viên nghề nghiệp giúp một kỹ sư phần mềm chuẩn bị cho các buổi phỏng vấn.
• Thông tin nền: Người dùng là học sinh trung học bắt đầu học lập trình và muốn các ví dụ đơn giản kèm giải thích.
• Giới hạn: Giải thích trong vòng 100 từ, sử dụng ngôn ngữ đơn giản.
• Tham khảo: Đây là một đoạn trích từ hướng dẫn phong cách của công ty. Viết bài viết để phù hợp với giọng điệu này.

Dữ Liệu Đầu Vào

Dữ liệu đầu vào là văn bản mà bạn cung cấp cho LLM để hướng dẫn đầu ra của nó. Nó bao gồm hướng dẫn + ngữ cảnh + dữ liệu mà bạn cung cấp cho mô hình.

Đầu Ra

Đầu ra là phản hồi được tạo ra bởi mô hình sau khi xử lý dữ liệu đầu vào (gợi ý). Nó có thể là văn bản, mã, phân loại, tóm tắt, câu trả lời, v.v. Bạn cũng có thể định nghĩa định dạng đầu ra như "một từ", JSON, CSV hoặc một tóm tắt văn bản.

Các Kỹ Thuật Gợi Ý Phổ Biến

Few-Shot Learning

Few-shot learning là kỹ thuật mà mô hình học từ một số lượng rất ít ví dụ trước khi đưa ra dự đoán. Ví dụ, bạn có thể cung cấp một vài ví dụ về cách phân loại và mô hình sẽ học từ đó để đưa ra phân loại cho các dữ liệu mới.

Zero-Shot Learning

Zero-shot learning là khả năng của mô hình để thực hiện nhiệm vụ mà không cần ví dụ nào trước đó. Điều này phụ thuộc rất nhiều vào việc mô hình đã được đào tạo như thế nào và ngữ cảnh mà bạn cung cấp.

Chain-of-Thought Prompting

Kỹ thuật này khuyến khích mô hình suy nghĩ theo chuỗi, giúp nó đi từ bước này sang bước khác để giải quyết vấn đề một cách logic. Điều này rất hữu ích trong việc giải quyết các bài toán phức tạp.

Các Thực Hành Tốt Nhất

• Tinh chỉnh gợi ý: Luôn thử nghiệm với các gợi ý khác nhau để tìm ra phiên bản tốt nhất.
• Cung cấp ngữ cảnh rõ ràng: Điều này giúp mô hình hiểu mục tiêu của bạn hơn.
• Kiểm tra đầu ra: Đánh giá kết quả để cải thiện gợi ý của bạn.

Các Cạm Bẫy Thường Gặp

• Hướng dẫn mơ hồ: Nếu hướng dẫn không rõ ràng, mô hình có thể đưa ra kết quả không chính xác.
• Thiếu ngữ cảnh: Không cung cấp đủ thông tin nền có thể dẫn đến hiểu lầm.
• Lạm dụng kỹ thuật: Sử dụng quá nhiều kỹ thuật gợi ý có thể làm cho mô hình khó hiểu.

Mẹo Tối Ưu Hiệu Suất

• Giới hạn độ dài gợi ý: Mặc dù nhiều mô hình cho phép gợi ý dài, nhưng giữ cho gợi ý ngắn gọn sẽ giúp mô hình hoạt động tốt hơn.
• Thử nghiệm với các định dạng đầu ra khác nhau: Điều này sẽ giúp bạn tìm ra định dạng tốt nhất cho nhu cầu của bạn.

Giải Quyết Vấn Đề

Nếu bạn gặp phải kết quả không mong muốn, hãy thử những điều sau:

• Đánh giá lại hướng dẫn: Có thể hướng dẫn của bạn chưa rõ ràng.
• Cung cấp thêm ngữ cảnh: Thêm thông tin có thể giúp mô hình hiểu rõ hơn.
• Thử nghiệm với các kỹ thuật khác nhau: Đôi khi một kỹ thuật mới có thể tạo ra kết quả tốt hơn.

Kết Luận

Kỹ thuật gợi ý là một lĩnh vực thú vị và đang phát triển nhanh chóng trong thế giới trí tuệ nhân tạo. Việc hiểu rõ cách thức hoạt động và tối ưu hóa gợi ý của bạn sẽ giúp bạn tận dụng tối đa sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn. Hãy bắt đầu thử nghiệm và tinh chỉnh gợi ý của bạn ngay hôm nay để tạo ra những kết quả ấn tượng hơn!

Câu Hỏi Thường Gặp (FAQ)

1. Kỹ thuật gợi ý là gì?
   Kỹ thuật gợi ý là quá trình tối ưu hóa các đầu vào cho mô hình ngôn ngữ lớn để nhận được đầu ra tốt nhất.

2. Có những loại kỹ thuật gợi ý nào?
   Có ba loại kỹ thuật chính: few-shot, zero-shot, và chain-of-thought prompting.

3. Tại sao ngữ cảnh lại quan trọng?
   Ngữ cảnh giúp mô hình hiểu rõ hơn về yêu cầu của bạn, từ đó cải thiện độ chính xác của đầu ra.

Hãy áp dụng những kiến thức này vào thực tế và khám phá sức mạnh của kỹ thuật gợi ý trong công việc của bạn!