Published on

Cách viết prompt cho AI phần 2 - Định Nghĩa Tổng Quan Kỹ Thuật Prompt

Authors

Link tài liệu bản tiếng Anh: Prompt Engineering - Concepts and Techniques

Coderkiemcom tiếp tục chuỗi bài viết về Prompt Engineering - Concepts and Techniques, hướng dẫn các kỹ thuật viết prompt từ A-Z dựa trên tài liệu này.

Chuỗi bài viết này được chia sẻ cộng đồng, không được kinh doanh dưới mọi hình thức, NGHIÊM CẤM CÁC THÁNH LÙA GÀ DƯỚI MỌI HÌNH THỨC

Định Nghĩa Tổng Quan Kỹ Thuật Prompt

Kỹ thuật Prompt (Prompt Engineering) là quá trình thiết kế các prompt chất lượng cao để hướng dẫn các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) tạo ra kết quả chính xác. Đây là một quá trình lặp đi lặp lại, đòi hỏi sự tinh chỉnh liên tục để đạt được đầu ra mong muốn. Trong phần này, chúng ta sẽ khám phá định nghĩa và các khía cạnh cốt lõi của Prompt Engineering, dựa trên tài liệu "Prompt Engineering: Concepts and Techniques".

Prompt là gì?

Prompt là đầu vào mà LLM sử dụng để dự đoán và tạo ra một đầu ra cụ thể. Đầu vào này chủ yếu là văn bản, nhưng trong một số trường hợp, chẳng hạn như multimodal prompting, có thể bao gồm các phương thức khác như hình ảnh, âm thanh hoặc code. Một prompt được thiết kế tốt sẽ giúp LLM hiểu rõ nhiệm vụ và tạo ra phản hồi phù hợp.

Mục tiêu của Prompt Engineering

Mục tiêu chính của Prompt Engineering là hướng dẫn LLM tạo ra các phản hồi chính xác và phù hợp với nhiệm vụ được giao. Nếu prompt không rõ ràng hoặc không được tối ưu hóa, LLM có thể trả về kết quả mơ hồ, không chính xác hoặc không đáp ứng được yêu cầu. Do đó, việc thiết kế prompt hiệu quả là yếu tố then chốt để khai thác tối đa khả năng của LLM.

Prompt Engineering Bao Gồm Những Gì?

Quá trình Prompt Engineering bao gồm:

  • Tinh chỉnh prompt: Thử nghiệm và điều chỉnh để tìm ra prompt tốt nhất cho nhiệm vụ.
  • Tối ưu hóa độ dài: Đảm bảo prompt không quá dài để giảm chi phí tính toán và thời gian phản hồi.
  • Đánh giá phong cách và cấu trúc: Lựa chọn từ ngữ, tông giọng và cách tổ chức prompt phù hợp với mục tiêu.

Ai Có Thể Viết Prompt?

Bất kỳ ai cũng có thể viết prompt! Bạn không cần phải là nhà khoa học dữ liệu hay kỹ sư học máy. Tuy nhiên, để tạo ra các prompt hiệu quả, bạn cần hiểu cách LLM hoạt động và áp dụng các kỹ thuật phù hợp.

LLM Hoạt Động Như Thế Nào?

LLM hoạt động như một công cụ dự đoán. Mô hình nhận văn bản tuần tự làm đầu vào và dự đoán token tiếp theo dựa trên:

  • Dữ liệu huấn luyện: Kiến thức mà mô hình đã học được.
  • Các token trước đó: Ngữ cảnh trong prompt hoặc cuộc hội thoại.

Việc viết prompt là cách bạn thiết lập ngữ cảnh để LLM dự đoán đúng trình tự token, từ đó tạo ra kết quả mong muốn.

Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Hiệu Quả của Prompt

Hiệu quả của prompt phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm:

  • Mô hình sử dụng: Các mô hình như Gemini, GPT, Claude, Gemma hoặc LLaMA có đặc điểm riêng, đòi hỏi prompt được tối ưu hóa riêng.
  • Dữ liệu huấn luyện: Kiến thức của mô hình ảnh hưởng đến cách nó hiểu và phản hồi prompt.
  • Cấu hình mô hình: Các tham số như nhiệt độ (temperature), top-K, top-P hoặc giới hạn token ảnh hưởng đến đầu ra.
  • Lựa chọn từ ngữ: Từ ngữ chính xác và rõ ràng giúp giảm thiểu sự mơ hồ.
  • Phong cách và tông giọng: Phù hợp với mục đích của nhiệm vụ (chẳng hạn: trang trọng, sáng tạo, kỹ thuật).
  • Cấu trúc và ngữ cảnh: Cách tổ chức prompt và cung cấp thông tin nền liên quan.

Các Tác Vụ Mà Prompt Có Thể Thực Hiện

Prompt có thể được sử dụng cho nhiều loại tác vụ, bao gồm:

  • Tóm tắt văn bản: Rút gọn nội dung dài thành ngắn gọn.
  • Trích xuất thông tin: Lấy dữ liệu cụ thể từ văn bản.
  • Hỏi đáp: Trả lời câu hỏi dựa trên ngữ cảnh.
  • Phân loại văn bản: Gán nhãn cho văn bản (ví dụ: tích cực, tiêu cực).
  • Dịch ngôn ngữ hoặc mã: Chuyển đổi giữa các ngôn ngữ hoặc định dạng mã.
  • Tạo mã: Viết mã lập trình.
  • Tài liệu mã: Giải thích hoặc tạo tài liệu cho mã.
  • Suy luận: Thực hiện các bước suy luận logic để giải quyết vấn đề.

Tối Ưu Hóa Cho Từng Mô Hình

Mỗi mô hình có cách xử lý prompt khác nhau. Vì vậy, prompt cần được tùy chỉnh cho mô hình cụ thể, chẳng hạn:

  • Gemini trong Vertex AI: Có thể yêu cầu định dạng đầu ra cụ thể như JSON.
  • GPT hoặc Claude: Phù hợp với các tác vụ sáng tạo hoặc phân tích.
  • Mô hình mã nguồn mở (Gemma, LLaMA): Có thể cần prompt chi tiết hơn để bù đắp cho hạn chế về dữ liệu huấn luyện.

Kết Luận

Kỹ thuật Prompt không chỉ là việc viết một câu hỏi hay chỉ thị, mà là một quá trình có chủ đích và lặp lại nhằm tạo ra các đầu vào hiệu quả nhất để tương tác với LLM. Bằng cách hiểu rõ cách LLM hoạt động, các yếu tố ảnh hưởng đến prompt và các loại tác vụ có thể thực hiện, bạn có thể tối đa hóa khả năng của LLM để tạo ra các phản hồi chính xác, hữu ích và phù hợp với nhiều ứng dụng khác nhau.

Hãy tiếp tục theo dõi chuỗi bài viết để khám phá các kỹ thuật Prompt Engineering tiên tiến hơn!

Nếu bạn thấy bài viết này hữu ích, hãy chia sẻ suy nghĩ và phản hồi của bạn. Ý kiến của bạn sẽ giúp cải thiện nội dung và hỗ trợ cộng đồng người dùng.

Chuỗi bài viết này được chia sẻ cộng đồng, không được kinh doanh dưới mọi hình thức, NGHIÊM CẤM CÁC THÁNH LÙA GÀ DƯỚI MỌI HÌNH THỨC.

Discuss on Twitter