Lời nhắc

Lời nhắc là văn bản đầu vào định hướng cách LLM phản hồi, với sự rõ ràng, cụ thể và các kỹ thuật như vài ví dụ hay chuỗi suy nghĩ giúp cải thiện chất lượng đầu ra của AI.

Vai trò của Lời nhắc trong LLM

Lời nhắc đóng vai trò quan trọng trong hoạt động của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Chúng là cơ chế chính giúp người dùng tương tác với các mô hình này. Bằng cách xây dựng câu hỏi hoặc chỉ dẫn một cách hiệu quả, bạn có thể ảnh hưởng đáng kể đến chất lượng và mức độ phù hợp của phản hồi do LLM tạo ra. Lời nhắc tốt là yếu tố cần thiết để tận dụng tối đa tiềm năng của LLM, dù là cho mục đích kinh doanh, sáng tạo nội dung hay nghiên cứu.

Lời nhắc được sử dụng như thế nào trong LLM?

Lời nhắc được sử dụng theo nhiều cách khác nhau để định hướng đầu ra của LLM. Dưới đây là một số phương pháp phổ biến:

  1. Lời nhắc không ví dụ (Zero-Shot Prompting): Giao cho LLM một nhiệm vụ mà không cung cấp ví dụ nào. Ví dụ, hỏi trực tiếp: “Dịch ‘cheese’ sang tiếng Pháp.”
  2. Lời nhắc một ví dụ (One-Shot Prompting): Cung cấp một ví dụ để minh họa nhiệm vụ. Ví dụ: “Dịch tiếng Anh sang tiếng Pháp: cheese => fromage. Giờ hãy dịch ‘bread’.”
  3. Lời nhắc vài ví dụ (Few-Shot Prompting): Đưa ra nhiều ví dụ để hướng dẫn mô hình. Ví dụ: “Dịch tiếng Anh sang tiếng Pháp: cheese => fromage, bread => pain. Giờ hãy dịch ‘apple’.”
  4. Lời nhắc chuỗi suy nghĩ (Chain-of-Thought Prompting): Bao gồm các bước suy luận chi tiết trong lời nhắc để giúp mô hình tạo ra phản hồi có suy nghĩ. Ví dụ: “Nếu bạn có 5 quả táo và mua thêm 3 quả nữa, bạn có bao nhiêu quả táo? Trước tiên, bạn có 5 quả táo. Sau đó, bạn thêm 3 quả nữa, tổng cộng là 8 quả táo.”

Xây dựng Lời nhắc Hiệu quả trong LLM

Tạo lời nhắc hiệu quả cần sự rõ ràng và cụ thể. Dưới đây là một số mẹo:

  • Rõ ràng: Sử dụng ngôn ngữ đơn giản, không mơ hồ. Tránh biệt ngữ và từ vựng phức tạp. Ví dụ, thay vì hỏi: “Ai thắng cuộc bầu cử?”, hãy chỉ rõ: “Đảng nào đã chiến thắng cuộc tổng tuyển cử năm 2023 ở Paraguay?”
  • Cụ thể: Cung cấp đủ ngữ cảnh cần thiết. Thay vì hỏi: “Hãy tạo danh sách tiêu đề cho cuốn tự truyện của tôi”, hãy cụ thể: “Hãy tạo danh sách mười tiêu đề cho cuốn tự truyện của tôi. Cuốn sách kể về hành trình của tôi với tư cách là một nhà phiêu lưu đã sống một cuộc đời khác thường, gặp gỡ nhiều cá tính khác nhau và cuối cùng tìm thấy sự bình yên trong việc làm vườn.”
  • Chỉ dẫn tích cực: Định khung chỉ dẫn của bạn một cách tích cực. Thay vì nói, “Đừng làm tiêu đề quá dài”, hãy chỉ rõ: “Mỗi tiêu đề nên có từ hai đến năm từ.”

Các Kỹ thuật Lời nhắc Nâng cao

Lời nhắc vài ví dụ và chuỗi suy nghĩ

Các nhà nghiên cứu đã phát hiện rằng việc cung cấp ví dụ (lời nhắc vài ví dụ) hoặc bao gồm các bước suy luận chi tiết (lời nhắc chuỗi suy nghĩ) có thể cải thiện đáng kể hiệu suất của mô hình. Ví dụ:

  • Lời nhắc vài ví dụ: “Dịch tiếng Anh sang tiếng Pháp: cheese => fromage, bread => pain. Giờ hãy dịch ‘apple’.”
  • Lời nhắc chuỗi suy nghĩ: “Roger có 5 quả bóng tennis. Anh ấy mua thêm 6 quả nữa. Tổng cộng Roger có bao nhiêu quả bóng tennis? Trước tiên, Roger có 5 quả bóng tennis. Sau đó, anh ấy mua thêm 6 quả nữa, nghĩa là bây giờ anh ấy có 11 quả bóng tennis.”

Lời nhắc có cấu trúc

Việc cấu trúc lời nhắc một cách hợp lý có thể giúp LLM tạo ra phản hồi chính xác và phù hợp hơn. Ví dụ, nếu nhiệm vụ là chăm sóc khách hàng, bạn có thể bắt đầu bằng một thông điệp hệ thống: “Bạn là một trợ lý AI thân thiện, có thể hỗ trợ khách hàng về đơn hàng gần đây của họ.”

Câu hỏi thường gặp

Lời nhắc trong LLM là gì?

Lời nhắc là văn bản đầu vào cung cấp cho một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để hướng dẫn phản hồi của nó. Đó có thể là câu hỏi, chỉ dẫn hoặc ngữ cảnh giúp mô hình tạo ra kết quả phù hợp.

Lời nhắc không ví dụ, một ví dụ và vài ví dụ là gì?

Lời nhắc không ví dụ giao nhiệm vụ cho mô hình mà không có ví dụ. Một ví dụ bao gồm một ví dụ, trong khi vài ví dụ cung cấp nhiều ví dụ để hướng dẫn đầu ra của LLM.

Làm thế nào để tôi xây dựng lời nhắc hiệu quả cho LLM?

Hãy sử dụng ngôn ngữ rõ ràng, cụ thể, cung cấp ngữ cảnh phù hợp và định khung chỉ dẫn một cách tích cực. Việc đưa vào ví dụ hoặc các bước suy luận từng bước có thể cải thiện chất lượng phản hồi.

Lời nhắc chuỗi suy nghĩ là gì?

Lời nhắc chuỗi suy nghĩ bao gồm các bước suy luận chi tiết trong lời nhắc để hướng dẫn LLM đưa ra các phản hồi cẩn trọng và chính xác.

Sẵn sàng xây dựng AI của riêng bạn?

Chatbot thông minh và công cụ AI trong cùng một nền tảng. Kết nối các khối trực quan để biến ý tưởng của bạn thành các luồng tự động.

Tìm hiểu thêm

One-Shot Prompting: Dạy LLM Tạo Nhúng YouTube
One-Shot Prompting: Dạy LLM Tạo Nhúng YouTube

One-Shot Prompting: Dạy LLM Tạo Nhúng YouTube

Tìm hiểu cách FlowHunt sử dụng one-shot prompting để hướng dẫn LLM tìm và nhúng video YouTube phù hợp vào WordPress. Kỹ thuật này đảm bảo nhúng iframe hoàn hảo,...

5 phút đọc
LLM Prompt Engineering +4
LLM Là Giám Khảo Đánh Giá AI
LLM Là Giám Khảo Đánh Giá AI

LLM Là Giám Khảo Đánh Giá AI

Hướng dẫn toàn diện về cách sử dụng Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) làm giám khảo để đánh giá các tác nhân AI và chatbot. Tìm hiểu về phương pháp LLM Là Giám Khảo, c...

12 phút đọc
AI LLM +10