Published on

Giới Thiệu Tài Liệu Prompt Engineering - Concepts and Techniques

Authors

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

Coderkiemcom từ hôm nay sẽ bắt đầu chuỗi bài viết về Prompt Engineering - Concepts and Techniques, sẽ hướng dẫn các đồng râm các kỹ thuật viết prompt từ a-z từ 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

  • Part 1: Giới Thiệu Tài Liệu
  • Part 2: Lộ trình học tập (Đang tiếng hành)
  • Part 3: Tổng quan Các Kỹ Thuật Prompt (Đang tiếng hành)
  • Part 4: ...
  • ...

Bạn đang làm việc với các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) và muốn tối ưu hóa kết quả đầu ra? Tài liệu "Prompt Engineering: Concepts and Techniques" do Lee Boonstra chấp bút, với sự đóng góp từ nhiều chuyên gia, là nguồn tài nguyên quý giá để bạn nắm vững nghệ thuật và khoa học của việc tạo ra các prompt hiệu quả.

Tổng Quan về Prompt Engineering

Prompt Engineering được định nghĩa là quá trình thiết kế các prompt chất lượng cao để hướng dẫn các LLM tạo ra kết quả chính xác. Đây là một quá trình lặp đi lặp lại, trong đó prompt (chủ yếu là văn bản, đôi khi kèm theo hình ảnh hoặc các phương thức khác) đóng vai trò là đầu vào để mô hình dự đoán đầu ra cụ thể. Mục tiêu là đảm bảo LLM tạo ra các phản hồi chính xác và phù hợp với nhiệm vụ. Bất kỳ ai cũng có thể viết prompt, nhưng để tạo ra prompt hiệu quả nhất đòi hỏi sự hiểu biết và kỹ năng.

Những Nội Dung Chính của Tài Liệu

Tài liệu đi sâu vào các khía cạnh quan trọng của Prompt Engineering, cung cấp cả lý thuyết và thực tiễn:

1. Cách LLM Hoạt Động

  • LLM hoạt động như một công cụ dự đoán, lấy văn bản tuần tự làm đầu vào và dự đoán token tiếp theo dựa trên dữ liệu huấn luyện.
  • Việc viết prompt giúp thiết lập LLM để dự đoán đúng trình tự token, dẫn đến kết quả mong muốn.

2. Cấu Hình Đầu Ra của LLM

Các cài đặt mô hình ảnh hưởng lớn đến đầu ra. Tài liệu giới thiệu các yếu tố quan trọng:

  • Giới hạn Token (Output Length): Kiểm soát số lượng token tối đa trong phản hồi, ảnh hưởng đến chi phí và thời gian phản hồi. Có thể cần tinh chỉnh prompt để phù hợp.
  • Kiểm soát Lấy Mẫu (Sampling Controls):
    • Nhiệt độ (Temperature): Điều chỉnh mức độ ngẫu nhiên. Nhiệt độ thấp (ví dụ: 0.2) cho kết quả xác định, phù hợp với tác vụ cần chính xác. Nhiệt độ cao tạo kết quả sáng tạo hơn. Nhiệt độ 0 tương ứng với greedy decoding.
    • Top-K và Top-P: Giới hạn lựa chọn token trong tập hợp có xác suất cao nhất. Top-K chọn K token hàng đầu, Top-P chọn token có xác suất tích lũy không vượt quá P, ảnh hưởng đến tính đa dạng của văn bản.
  • Tài liệu cảnh báo về repetition loop bug khi các cài đặt không phù hợp và gợi ý các giá trị khởi đầu (ví dụ: nhiệt độ 0 cho tác vụ có đáp án duy nhất).

3. Các Kỹ Thuật Prompting

Tài liệu giới thiệu nhiều kỹ thuật tiên tiến để cải thiện hiệu quả prompt:

  • General Prompting / Zero-shot: Cung cấp mô tả tác vụ mà không cần ví dụ.
  • One-shot & Few-shot: Đưa vào một hoặc nhiều ví dụ để mô hình bắt chước cấu trúc hoặc mẫu đầu ra.
  • System, Contextual và Role Prompting:
    • System Prompting: Đặt ngữ cảnh và mục đích tổng thể (ví dụ: dịch, phân loại), có thể yêu cầu định dạng đầu ra cụ thể (như JSON).
    • Contextual Prompting: Cung cấp thông tin nền liên quan đến tác vụ.
    • Role Prompting: Gán vai trò cụ thể cho mô hình (ví dụ: giáo viên, hướng dẫn viên).
  • Step-back Prompting: Yêu cầu LLM xem xét câu hỏi chung trước khi giải quyết vấn đề cụ thể, kích hoạt kiến thức nền.
  • Chain of Thought (CoT): Tạo các bước suy luận trung gian để cải thiện khả năng suy luận. Hiệu quả nhưng tăng số token, dẫn đến chi phí cao hơn.
  • Self-consistency: Tạo nhiều đường suy luận và chọn câu trả lời nhất quán nhất, cải thiện độ chính xác nhưng tốn kém.
  • Tree of Thoughts (ToT): Khám phá nhiều đường suy luận đồng thời, phù hợp với tác vụ phức tạp.
  • ReAct (Reason & Act): Kết hợp suy luận với sử dụng công cụ bên ngoài (tìm kiếm, API, trình thông dịch code).

4. Automatic Prompt Engineering (APE)

Sử dụng mô hình để tự động tạo, đánh giá và chọn lọc prompt, tối ưu hóa quá trình.

5. Code Prompting

LLM có thể được hướng dẫn để:

  • Viết, giải thích, dịch hoặc gỡ lỗi code.
  • Hỗ trợ các tác vụ liên quan đến lập trình.

6. Multimodal Prompting

Sử dụng nhiều định dạng đầu vào (văn bản, hình ảnh, âm thanh, code) để hướng dẫn LLM.

7. Thực Hành Tốt Nhất

Tài liệu cung cấp các lời khuyên để tối ưu hóa prompt:

  • Cung cấp ví dụ (one-shot/few-shot).
  • Thiết kế prompt đơn giản, dễ hiểu.
  • Xác định rõ đầu ra mong muốn.
  • Sử dụng chỉ thị thay vì ràng buộc khi có thể.
  • Kiểm soát độ dài token.
  • Sử dụng biến để tạo prompt động.
  • Thử nghiệm với định dạng đầu vào và phong cách viết.
  • Trộn lẫn thứ tự lớp trong ví dụ few-shot cho phân loại.
  • Thích ứng với cập nhật mô hình.
  • Sử dụng JSON cho dữ liệu có cấu trúc để giảm ảo giác, kết hợp với JSON Schemas và công cụ JSON Repair nếu cần.
  • Tài liệu hóa chi tiết các thử nghiệm prompt, sử dụng công cụ như Vertex AI Studio.

Kết Luận

Tài liệu "Prompt Engineering: Concepts and Techniques" là một cẩm nang toàn diện, từ khái niệm cơ bản đến kỹ thuật nâng cao, giúp bạn khai thác tối đa khả năng của LLM. Với các ví dụ thực tế và lời khuyên hữu ích, đây là nguồn tài nguyên không thể thiếu cho bất kỳ ai làm việc với các mô hình ngôn ngữ lớn.

Hãy khám phá tài liệu này ngay hôm nay để nâng cao kỹ năng Prompt Engineering của bạn!

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