Giới thiệu

Trong kỷ nguyên của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), cách chúng ta tương tác với AI đã thay đổi một cách căn bản. Thay vì lập trình các thuật toán từng dòng, giờ đây chúng ta định hình hành vi của AI thông qua các gợi ý - một giao diện có vẻ đơn giản nhưng lại vô cùng mạnh mẽ. Dù bạn là một kỹ sư ML triển khai ứng dụng GPT-4 tùy chỉnh hay một nhà khoa học dữ liệu đang thử nghiệm với LLAMA 2, bạn có thể sẽ tham gia vào một hình thức thiết kế gợi ý nào đó.

Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của việc tùy chỉnh LLM, hai phương pháp chính nổi bật: Kỹ Thuật Gợi Ý (Prompt Engineering) và Tinh Chỉnh Gợi Ý (Prompt Tuning). Cả hai đều hứa hẹn tối ưu hóa hiệu suất của AI nhưng hoạt động trên các đầu khác nhau của phổ. Vậy năng lực thực sự nằm ở đâu?

Kỹ Thuật Gợi Ý Là Gì?

Kỹ thuật gợi ý đề cập đến việc thủ công tạo ra văn bản đầu vào để hướng dẫn LLM đến một đầu ra mong muốn. Đây là nghệ thuật (và khoa học) viết hướng dẫn hiệu quả, ví dụ và các manh mối ngữ cảnh bằng ngôn ngữ tự nhiên - không yêu cầu đào tạo mô hình.

Ví dụ:
"Dịch câu sau sang tiếng Pháp: 'Nhà ga gần nhất ở đâu?'"

Hoặc:

"Tóm tắt bài báo này trong hai câu. Hãy ngắn gọn nhưng bao quát các sự kiện chính."

Các kỹ thuật như zero-shot, few-shot, và chain-of-thought prompting đã xuất hiện để nâng cao hiệu suất trên các nhiệm vụ NLP thường cạnh tranh với các mô hình đã được tinh chỉnh.

Lợi Ích

• Không cần đào tạo hoặc tính toán.
• Linh hoạt giữa các nhiệm vụ và lĩnh vực.
• Tiếp cận ngay cả với những người không lập trình hoặc không chuyên về ML.
• Hoạt động tốt với các LLM đa mục đích (ví dụ: GPT-4, Claude, Mistral).

Hạn Chế

• Dễ bị ảnh hưởng và không nhất quán - thay đổi nhỏ trong từ ngữ có thể ảnh hưởng lớn đến đầu ra.
• Khó mở rộng hoặc tự động hóa cho các khối lượng công việc lớn.
• Khó khăn với các nhiệm vụ chuyên biệt cao hoặc điều chỉnh theo miền.

Tóm lại, kỹ thuật gợi ý giống như "AI lệnh dòng." Nó nhanh, nhẹ và thường đủ cho việc lập nguyên mẫu - nhưng không phải lúc nào cũng vững chắc.

Tinh Chỉnh Gợi Ý Là Gì?

Mặt khác, tinh chỉnh gợi ý là một phương pháp tập trung vào ML hơn. Thay vì viết các gợi ý bằng ngôn ngữ tự nhiên, chúng ta học các vector nhúng "gợi ý mềm" cụ thể cho nhiệm vụ được thêm vào các token đầu vào của LLM. Một tập hợp các tham số có thể đào tạo.

Khác với tinh chỉnh toàn bộ (cập nhật tất cả các tham số của mô hình), tinh chỉnh gợi ý chỉ điều chỉnh một số lượng rất nhỏ các tham số, đôi khi ít hơn 1% của mô hình.

Lợi Ích

• Tùy chỉnh hiệu quả và chi phí thấp.
• Cho phép điều chỉnh theo miền mà không thay đổi trọng số mô hình cốt lõi.
• Vững chắc và đáng tin cậy hơn so với các gợi ý thủ công.
• Dễ mở rộng hơn cho các trường hợp sử dụng trong sản xuất (ví dụ: công cụ nội bộ, chatbot).

Thách Thức

• Cần cơ sở hạ tầng đào tạo và một số chuyên môn về ML.
• Đầu ra ít có thể diễn giải hơn so với các gợi ý bằng ngôn ngữ tự nhiên.
• Các gợi ý mềm thường gắn liền với kích thước/mô hình cụ thể được sử dụng trong quá trình tinh chỉnh.

Các Biến Thể Phổ Biến

• Prefix Tuning: Tối ưu hóa các nhúng tiền tố chỉ.
• P-Tuning: Học các gợi ý mềm trong khi giữ nguyên mô hình.
• LORA (Low-Rank Adaptation): Thay đổi một số lớp bằng các ma trận có hạng thấp.
• Adapter Tuning: Thêm các module nhẹ vào các lớp hiện có.

Những kỹ thuật này đã giúp việc tinh chỉnh các mô hình rất lớn với tính toán giới hạn trở nên khả thi, một bước thiết yếu cho các tổ chức muốn có hiệu suất AI độc quyền mà không phải xây dựng mô hình từ đầu.

Trường Hợp Sử Dụng Thực Tế

• Một nhà khoa học dữ liệu tại một startup fintech có thể sử dụng kỹ thuật gợi ý để nhanh chóng thử nghiệm với GPT-4 nhằm tóm tắt các báo cáo thu nhập.
• Một công ty nghiên cứu y tế có thể sử dụng tinh chỉnh gợi ý để điều chỉnh mô hình LLaMA cho các câu hỏi và trả lời sinh học, sử dụng dữ liệu độc quyền dưới các yêu cầu bảo mật nghiêm ngặt.
• Một phương pháp kết hợp: các công ty thường bắt đầu với kỹ thuật gợi ý, sau đó chuyển sang tinh chỉnh gợi ý khi các yêu cầu nhiệm vụ ổn định.

Tương Lai: Các Phương Pháp Kết Hợp và Tự Động

Ranh giới giữa hai phương pháp này đã bắt đầu mờ nhạt. Các công cụ như AutoPrompt, PromptGen và AutoTuner đang tự động hóa quá trình tạo gợi ý bằng các phương pháp dựa trên gradient hoặc tiến hóa. Trong khi đó, các framework mã nguồn mở như PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) và Transformers + LoRA làm cho việc tinh chỉnh trở nên dễ tiếp cận hơn bao giờ hết.

Tương lai có thể sẽ là kết hợp:

• Ngôn ngữ tự nhiên cho việc lặp nhanh.
• Các gợi ý có thể đào tạo để vững chắc và triển khai.
• Các engine lựa chọn gợi ý và học meta có khả năng thích ứng theo thời gian dựa trên nhiệm vụ và ngữ cảnh người dùng.

Vậy... Năng Lực Thực Sự Nằm Ở Đâu?

Câu trả lời phụ thuộc vào mục tiêu và hạn chế của bạn:

• Cần tốc độ và linh hoạt? → Kỹ thuật gợi ý thắng.
• Cần tính ổn định, kiểm soát và tối ưu hóa theo nhiệm vụ? → Tinh chỉnh gợi ý là đồng minh của bạn.

Thật ra, cả hai đều là công cụ, không phải đối thủ. Năng lực thực sự nằm ở việc hiểu khi nào và cách sử dụng mỗi loại và khi nào kết hợp chúng.

Kết Luận

Kỹ thuật gợi ý là nghệ thuật viết cho mô hình. Tinh chỉnh gợi ý là khoa học đào tạo nó lắng nghe tốt hơn. Làm chủ cả hai, bạn sẽ mở khóa toàn bộ tiềm năng của AI hiện đại.