Kỹ Thuật Ngữ Cảnh: Tại Sao và Cách Tối Ưu Hóa Ngữ Cảnh
Trong hai năm qua, kỹ thuật prompt đã trở thành một kỹ năng quan trọng để khai thác tối đa hệ thống AI. Tuy nhiên, khi các cửa sổ ngữ cảnh ngày càng lớn, một lĩnh vực mới đang nổi lên: kỹ thuật ngữ cảnh.
Kỹ Thuật Ngữ Cảnh Là Gì?
Kỹ thuật ngữ cảnh là việc thiết kế các hệ thống để cung cấp ngữ cảnh cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Nó bao gồm việc lấp đầy cửa sổ ngữ cảnh của LLM với chính xác những gì cần thiết để thành công trong một bước cụ thể của quy trình làm việc phức tạp. Đây là việc thiết lập nền tảng cho các mô hình thực hiện hiệu quả.
Môi Trường Hoàn Chỉnh Cho Mô Hình
Môi trường hoàn chỉnh cho mô hình bao gồm: bối cảnh, tông giọng, ý định, lịch sử, công cụ và các biện pháp bảo vệ.
Hãy so sánh LLM với một hệ điều hành, trong đó CPU là mô hình và RAM đại diện cho "bộ nhớ làm việc" của mô hình. Giống như một hệ điều hành lựa chọn những gì phù hợp vào RAM, kỹ thuật ngữ cảnh là khoa học về việc lấp đầy cửa sổ ngữ cảnh với đúng lượng thông tin cần thiết.
Thông tin đủ để thực hiện nhiệm vụ, nhưng không quá nhiều để làm rối LLM và tiết kiệm chi phí token. Các mô hình AI nhận được ngữ cảnh từ nhiều nguồn động khác nhau, bao gồm:
- Hướng dẫn - các prompt, ký ức, biện pháp bảo vệ và sở thích
- Truy xuất - các hệ thống truy xuất để lấy thông tin liên quan
- Đầu ra công cụ - dữ liệu chảy vào từ tìm kiếm web và API
Tất cả chúng tạo thành nhận thức của mô hình về nhiệm vụ hiện tại. Kỹ thuật ngữ cảnh là việc phối hợp nhận thức này một cách chính xác, đảm bảo rằng mỗi token đều có giá trị và mỗi phần của ngữ cảnh đều phục vụ một mục đích.
Cửa Sổ Ngữ Cảnh
Cửa sổ ngữ cảnh là lượng thông tin mà mô hình nhìn thấy tại một thời điểm. Nó có giới hạn, và có nhiều cuộc tranh luận xung quanh việc tối ưu hóa token để quản lý tốt nhất cửa sổ này.
Kỹ thuật ngữ cảnh là nghệ thuật cẩn thận lấp đầy cửa sổ này với thông tin chính xác. Có rất nhiều ngữ cảnh có sẵn cho mô hình tại bất kỳ thời điểm nào. Ví dụ, một tác nhân nghiên cứu sâu có thể truy xuất hàng trăm trang nội dung thông qua các công cụ tìm kiếm - vượt xa khả năng mà mô hình có thể chứa trong cửa sổ ngữ cảnh của nó.
Nó giống như việc đóng gói một chiếc túi cho một chuyến đi bộ đường dài. Lấy quá ít thì bạn sẽ bị lạc. Lấy quá nhiều thì bạn sẽ bị áp lực.
Nếu bạn cung cấp quá ít thông tin, mô hình sẽ đưa ra câu trả lời mơ hồ. Nếu bạn cung cấp quá nhiều thông tin, ngữ cảnh sẽ bị tràn.
Tại Sao Kỹ Thuật Ngữ Cảnh Quan Trọng
Trong các hệ thống đa tác nhân, nơi một nhiệm vụ phức tạp được phân phối qua nhiều tác nhân, việc quản lý ngữ cảnh trở nên vô cùng quan trọng.
Xem xét một kịch bản nơi một nhiệm vụ đang được chia sẻ giữa nhiều tác nhân. Các tác nhân phụ nhận được một phần ngữ cảnh tổng thể và một nhiệm vụ nhỏ. Tác nhân phân chia nhiệm vụ có ngữ cảnh tổng thể của nhiệm vụ. Các tác nhân phụ không có ngữ cảnh rộng hơn đó. Họ có thể dễ dàng hiểu lầm và không sản xuất gần gũi với nhiệm vụ ban đầu.
Điều này thường xảy ra trong các kiến trúc đa tác nhân. Giao tiếp giữa các tác nhân có thể khắc phục vấn đề hiểu lầm giữa các tác nhân, nhưng điều này vẫn đang ở giai đoạn đầu. Cho đến khi nó trưởng thành, hãy đảm bảo rằng nhiệm vụ có thể thực hiện song song cho các kịch bản đa tác nhân.
Một trong những cách để giảm thiểu vấn đề này là nén ngữ cảnh. Các tương tác giữa các tác nhân có thể kéo dài hàng trăm lượt và có thể có các cuộc gọi công cụ nặng token, dẫn đến tràn ngữ cảnh. Tại mỗi lượt, nén ngữ cảnh chỉ để chuyển tiếp các token có giá trị cao.
Đây là một trong những kỹ thuật của kỹ thuật ngữ cảnh. Các nguyên tắc chung để xây dựng các tác nhân vẫn còn ở giai đoạn đầu, vì vậy có rất nhiều thí nghiệm đang diễn ra.
Vượt Qua Các Prompt: Một Cách Tiếp Cận Hệ Thống
Các prompt là các hướng dẫn trong một tương tác để hoàn thành một nhiệm vụ. Kỹ thuật prompt liên quan đến các cách diễn đạt, ví dụ, hoặc định dạng cụ thể kích hoạt các phản hồi mong muốn. Kỹ thuật ngữ cảnh yêu cầu các phương pháp hệ thống: thiết kế cơ sở dữ liệu, kiến trúc thông tin, hệ thống truy xuất và quản lý tri thức.
- Prompt là những gì bạn yêu cầu. Ví dụ: "Dịch đoạn văn này sang tiếng Tây Ban Nha"
- Ngữ cảnh là những gì mô hình biết khi bạn yêu cầu nó. Ví dụ: "Người dùng là một người Nam Á. Các cuộc trò chuyện trước đây nói về việc thăm Tây Ban Nha."
Prompt chỉ là đỉnh của tảng băng. Ngữ cảnh là tất cả những gì dưới bề mặt giúp điều đó trở nên khả thi.
Kỹ thuật ngữ cảnh là một khái niệm lớn hơn nhiều. Thiết kế các hệ thống để cung cấp ngữ cảnh đúng nhất cho các tác nhân hoạt động trong môi trường sản xuất trong nhiều tháng đòi hỏi cấu trúc. Những cấu trúc này phải có khả năng mở rộng và được kiểm tra nghiêm ngặt để tránh làm hỏng các môi trường sản xuất thực tế.
Sự Chuyển Đổi Từ Prompt Sang Ngữ Cảnh
Sự chuyển đổi từ prompt sang ngữ cảnh không chỉ là ngữ nghĩa, mà còn là hệ thống.
Kỹ Thuật Một Ngữ Cảnh Tuyệt Vời
Để tạo ra ngữ cảnh hiệu quả, bạn phải đưa ra quyết định trong thời gian thực - về những gì nên bao gồm, loại bỏ và mang theo. Các câu hỏi chính bao gồm:
- Nhiệm vụ tổng thể là gì?
- Thông tin nào mà mô hình cần?
- Điều gì nên được nhớ từ các bước trước đó?
- Điều gì nên được quên để tránh nhầm lẫn?
Kỹ thuật ngữ cảnh vẫn là một lĩnh vực đang nổi lên, và các phương pháp tốt nhất tiếp tục phát triển. Tuy nhiên, đây không phải là một kỹ năng tùy chọn. Đó là cốt lõi của cách mà các hệ thống AI mạnh mẽ sẽ hoạt động từ bây giờ trở đi.
Các Thực Hành Tốt Nhất Trong Kỹ Thuật Ngữ Cảnh
- Xác định mục tiêu rõ ràng: Đảm bảo rằng bạn hiểu rõ nhiệm vụ bạn đang cố gắng thực hiện.
- Thường xuyên đánh giá ngữ cảnh: Liên tục xem xét và điều chỉnh ngữ cảnh để đảm bảo tính chính xác và độ liên quan.
- Sử dụng công cụ hỗ trợ: Áp dụng các công cụ và hệ thống để tổ chức và quản lý ngữ cảnh hiệu quả hơn.
Những Cạm Bẫy Thường Gặp
- Cung cấp thông tin quá ít: Dẫn đến câu trả lời không đầy đủ hoặc không chính xác.
- Cung cấp thông tin quá nhiều: Khiến mô hình không thể xử lý và dẫn đến tràn ngữ cảnh.
Mẹo Tăng Hiệu Suất
- Tối ưu hóa kích thước ngữ cảnh: Chỉ bao gồm thông tin thiết yếu để thực hiện nhiệm vụ.
- Sử dụng nén ngữ cảnh: Chuyển tiếp chỉ các token quan trọng giữa các lượt tương tác.
Giải Quyết Sự Cố
- Khi mô hình không phản hồi chính xác: Xem xét lại ngữ cảnh đã cung cấp và điều chỉnh thông tin cần thiết.
- Khi có sự hiểu lầm giữa các tác nhân: Cải thiện giao tiếp và chia sẻ ngữ cảnh giữa các tác nhân.
Câu Hỏi Thường Gặp (FAQ)
Q: Kỹ thuật ngữ cảnh có thể áp dụng trong lĩnh vực nào?
A: Kỹ thuật ngữ cảnh có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như AI, phát triển phần mềm, và hệ thống đa tác nhân.
Q: Làm thế nào để bắt đầu với kỹ thuật ngữ cảnh?
A: Bắt đầu bằng việc nghiên cứu các nguyên tắc cơ bản và thực hành với các dự án nhỏ để tạo ra ngữ cảnh hiệu quả.
Kết Luận
Kỹ thuật ngữ cảnh đang trở thành một yếu tố thiết yếu trong việc phát triển các hệ thống AI mạnh mẽ. Hiểu rõ về kỹ thuật này không chỉ giúp bạn tối ưu hóa hiệu suất của các mô hình mà còn tạo ra những sản phẩm có giá trị hơn cho người dùng. Hãy bắt đầu áp dụng những kiến thức này ngay hôm nay để nâng cao kỹ năng của bạn trong lĩnh vực AI!
Hãy chia sẻ bài viết này nếu bạn thấy nó hữu ích!
