Published on

Cách viết prompt cho AI phần 4 - Kỹ thuật General Prompting và Zero-Shot

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 Kỹ thuật General Prompting và Zero-Shot.

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

Giới Thiệu General Prompting và Zero-Shot

General Prompting / Zero-Shot là kỹ thuật đơn giản nhất trong các phương pháp Prompt Engineering, được sử dụng để hướng dẫn các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) tạo ra kết quả mà không cần cung cấp bất kỳ ví dụ nào. Kỹ thuật này phù hợp cho các tác vụ yêu cầu mô hình xử lý dựa trên mô tả nhiệm vụ và văn bản đầu vào, giúp tiết kiệm thời gian và tối ưu hóa quy trình.

General Prompting / Zero-Shot là gì?

Zero-Shot có nghĩa là không cung cấp ví dụ cho mô hình. Trong kỹ thuật này, bạn chỉ cần đưa ra một mô tả nhiệm vụ và một đoạn văn bản ban đầu để LLM bắt đầu xử lý. Đầu vào có thể là:

  • Một câu hỏi.
  • Phần mở đầu của một câu chuyện.
  • Một bộ hướng dẫn cụ thể.

Mục tiêu là hướng dẫn mô hình dự đoán đầu ra chính xác dựa trên thông tin được cung cấp, mà không cần các mẫu ví dụ như trong các kỹ thuật One-Shot hoặc Few-Shot.

Ví dụ về Zero-Shot Prompting

Dưới đây là một ví dụ minh họa từ tài liệu Prompt Engineering: Concepts and Techniques:

  • Tên: 1_1_movie_classification
  • Mục tiêu: Phân loại các bài đánh giá phim thành TÍCH CỰC (POSITIVE), TRUNG LẬP (NEUTRAL) hoặc TIÊU CỰC (NEGATIVE).
  • Mô hình: gemini-pro
  • Cấu hình:
    • Temperature: 0.1 (đặt thấp để đảm bảo kết quả chính xác, không cần sáng tạo).
    • Token Limit: 5.
    • Top-K: Không áp dụng (N/A).
    • Top-P: 1 (vô hiệu hóa để sử dụng giá trị mặc định của mô hình).
  • Prompt:
    Classify movie reviews as POSITIVE, NEUTRAL or NEGATIVE. 
Review: "Her" is a disturbing study revealing the direction humanity is headed if AI is allowed to keep evolving, unchecked. I wish there were more movies like this masterpiece. 
Sentiment:
  • Đầu ra: POSITIVE

Phân tích ví dụ

  • Trong ví dụ trên, bài đánh giá phim chứa các từ ngữ mang tính đối lập như "disturbing" (gây khó chịu) và "masterpiece" (kiệt tác), điều này có thể làm phức tạp việc dự đoán. Tuy nhiên, mô hình vẫn xác định đúng cảm xúc tổng thể là TÍCH CỰC dựa trên ngữ cảnh.
  • Temperature được đặt ở mức 0.1 để đảm bảo kết quả xác định, phù hợp với nhiệm vụ phân loại không yêu cầu sự sáng tạo.
  • Top-K và Top-P được vô hiệu hóa (Top-K: N/A, Top-P: 1) để sử dụng hành vi mặc định của mô hình, giúp đơn giản hóa quá trình.

Khi nào nên sử dụng Zero-Shot?

Kỹ thuật Zero-Shot phù hợp khi:

  • Nhiệm vụ đơn giản và mô hình có khả năng hiểu rõ yêu cầu chỉ từ mô tả.
  • Bạn muốn tiết kiệm thời gian và không cần cung cấp ví dụ.
  • Mô hình đã được huấn luyện tốt và có khả năng tổng quát hóa trên các tác vụ tương tự.

Tuy nhiên, nếu kết quả không như mong đợi, bạn có thể chuyển sang các kỹ thuật nâng cao hơn như:

  • One-Shot Prompting: Cung cấp một ví dụ duy nhất.
  • Few-Shot Prompting: Cung cấp nhiều ví dụ để mô hình học theo mẫu.

Thực Hành Tốt Nhất

Để tối ưu hóa hiệu quả của Zero-Shot Prompting, hãy:

  • Viết prompt rõ ràng, ngắn gọn: Tránh sử dụng ngôn ngữ mơ hồ hoặc phức tạp.
  • Xác định nhiệm vụ cụ thể: Đảm bảo mô hình hiểu đúng yêu cầu (ví dụ: phân loại, trả lời câu hỏi, viết văn bản).
  • Điều chỉnh cấu hình mô hình: Sử dụng Temperature thấp (0.1–0.2) cho các tác vụ cần chính xác, hoặc cao hơn (0.7–1.0) nếu cần sự sáng tạo.
  • Kiểm tra và lặp lại: Nếu kết quả không đạt, tinh chỉnh prompt hoặc chuyển sang kỹ thuật khác.

Kết Luận

General Prompting / Zero-Shot là điểm khởi đầu lý tưởng cho bất kỳ ai làm việc với Prompt Engineering. Với sự đơn giản và linh hoạt, kỹ thuật này cho phép bạn khai thác sức mạnh của LLM mà không cần chuẩn bị dữ liệu ví dụ phức tạp. Tuy nhiên, để đạt được kết quả tối ưu, việc hiểu rõ nhiệm vụ và tinh chỉnh prompt là rất quan trọng.

Hãy thử áp dụng Zero-Shot trong các dự án của bạn và chia sẻ kết quả! Nếu bạn có thắc mắc hoặc cần thêm ví dụ, hãy để lại phản hồi để chúng tôi hỗ trợ.

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