Kỹ thuật nhắc nhở AI

Kỹ thuật nhanh chóng, còn được gọi là học theo ngữ cảnh, là nghệ thuật và khoa học nhúng các hướng dẫn dành cho các mô hình AI lớn vào các thông điệp được gửi đến chúng.

Bạn có thể sử dụng AI để có được kết quả tốt từ mô hình hoặc để đào tạo thêm chức năng của nó. Bộ kỹ năng kết hợp sự hiểu biết tốt về máy tính, truyền thông, khoa học dữ liệu và học máy.

Bài đăng trên blog này xem xét các tính năng và lợi ích khác nhau của kỹ thuật nhắc nhở AI. Ngoài ra, bài đăng còn bao gồm các ví dụ và tài nguyên hữu ích giúp bạn nắm bắt chủ đề này tốt hơn.

Nhu cầu về lời nhắc AI tốt

Các hệ thống AI như mô hình ngôn ngữ lớn biến các từ thành token để giúp chúng xử lý và tạo ra ngôn ngữ. Quá trình này được gọi là tokenization và bao gồm việc chia nhỏ các khối văn bản lớn thành các đơn vị nhỏ hơn, chẳng hạn như ký tự, từ và từ phụ. Các token này sau đó được gán các giá trị số và đưa vào mạng nơ-ron để tạo ra đầu ra.

Kết quả ở đây là sự thay đổi trong các từ đầu vào hoặc trình tự của chúng sẽ gây ra sự thay đổi tương tự trong đầu ra của mạng nơ-ron. Các từ đại diện cho ý nghĩa trong thế giới AI, vì vậy mỗi từ đều có giá trị nếu bạn muốn tận dụng tối đa hệ thống. Sau đây là một số lợi ích của việc viết lời nhắc AI tốt.

• Đầu ra tốt hơn:Các mô hình máy biến áp có thể tạo ra những phản ứng rất ấn tượng vì chúng sự chú ý cơ chế cho phép họ duy trì ngữ cảnh trong bất kỳ hoạt động nào. Mặt khác, người dùng hoặc kỹ sư nhắc nhở sẽ hướng dẫn mô hình đưa ra kết quả tốt hơn bằng cách nhập những từ tốt nhất để tập trung sự chú ý của mô hình AI và do đó tạo ra nội dung có liên quan và hấp dẫn nhất.
• Hiệu quả cao hơn:Với những lời nhắc phù hợp, mô hình AI không chỉ cung cấp nội dung tốt nhất mà còn thực hiện nhanh chóng và hiệu quả. Điều này giúp người dùng tiết kiệm thời gian và kết quả đầu ra thường sẽ ít phải chỉnh sửa hoặc xử lý hơn. Mô hình AI cũng có thể vượt quá mong đợi của người viết lời nhắc theo thời gian.
• Độ chính xác tốt hơn: Đối với các hoạt động liên quan đến tính toán, một lời nhắc tốt cũng tạo ra kết quả chính xác hơn. Trong các tình huống khác, nó làm giảm khả năng ảo giác – khi AI cố gắng tự tạo ra các chi tiết và đưa ra như một sự thật.

Sử dụng cho Kỹ thuật nhanh chóng

Kỹ thuật Prompt cung cấp cho người dùng khả năng điều khiển máy thông minh bằng ngôn ngữ hàng ngày. Điều này khiến nó trở thành một kỹ năng rất linh hoạt và sẽ tiếp tục tìm thấy nhiều ứng dụng hơn. Sau đây là một số ứng dụng chính mà kỹ thuật Prompt hiện đang được sử dụng.

1. Giải quyết vấn đề: Nhiều mô hình AI ngôn ngữ lớn có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề lớn và phức tạp bằng cách chỉ cần nêu vấn đề ở dạng đơn giản với họ và sau đó yêu cầu giải pháp. Ví dụ, ChatGPT rất tuyệt vời trong việc này. Từ việc tạo lịch trình đến trả lời các câu hỏi khó, các vấn đề pháp lý và thậm chí là chẩn đoán y khoa.
2. Tạo nội dung: Các mô hình ngôn ngữ lớn rất giỏi trong việc tạo ra mọi loại nội dung với lời nhắc phù hợp. Bạn có thể dễ dàng hướng dẫn mô hình tạo bài đăng trên blog, bài thơ, cốt truyện, mã máy tính, công thức nấu ăn, nhạc, hình ảnh, video và thư email bằng cách sử dụng lời nhắc phù hợp.
3. Nghiên cứu & Thu thập thông tin: Hầu hết các mô hình AI được đào tạo trên một lượng dữ liệu khổng lồ và điều này giúp dễ dàng đặt câu hỏi cho chúng để có thông tin cụ thể. Việc đưa ra các lời nhắc có liên quan có thể giúp bất kỳ người dùng nào dễ dàng truy xuất bất kỳ thông tin nào. Với các mô hình được đào tạo tốt, quy trình này đã trở nên tốt hơn các công cụ tìm kiếm tiêu chuẩn, dẫn đến một thế hệ ứng dụng tìm kiếm hỗ trợ AI mới như bạn.com và bối rối.ai.
4. Hỗ trợ viết:Với những gợi ý đúng đắn, AI tạo ra là công nghệ sáng tạo nhất mà con người hiện biết đến. Từ những ý tưởng sáng tạo để viết mọi loại tác phẩm cho đến sửa lỗi ngữ pháp và tóm tắt bài viết, khả năng đưa ra những gợi ý đúng đắn có thể tạo nên sự khác biệt lớn trong cuộc sống của các nhà văn và nhân viên văn phòng.
5. Hỗ trợ lập trình:Mặc dù có những trợ lý lập trình AI được tùy chỉnh cao như Trợ lý GitHub và Công cụ thì thầm mã Amazon, khả năng đưa ra lời nhắc phù hợp cho các mô hình AI chung có thể thúc đẩy năng suất của người viết mã và tiết kiệm thời gian phát triển quý báu.
6. Dịch: Các mô hình ngôn ngữ lớn là bậc thầy trong việc dịch ngôn ngữ và bạn có thể sử dụng điều này để có lợi cho mình với các lời nhắc đúng. Trái ngược với việc chỉ dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác, bạn có thể tự do sửa đổi đầu ra theo khả năng nhắc nhở của mình.
7. Chatbot & Trợ lý cá nhân: Ban đầu, có những công cụ tự động hóa như Zapier và IFTTT giúp người dùng tự động hóa các tác vụ bằng giao diện trực quan. Tuy nhiên, các plugin ChatGPT và các dịch vụ tương tự đang thay đổi ngành công nghiệp bằng cách cho phép người dùng tự động hóa các thứ trên Internet bằng lời nhắc.
8. Tinh chỉnh & Tùy chỉnh: Sau khi mô hình AI được đào tạo trước với nhiều dữ liệu văn bản, hình ảnh, âm thanh hoặc video, bước tiếp theo thường là giai đoạn tinh chỉnh. Ở đây, mô hình chung được tùy chỉnh để tập trung vào các tác vụ cụ thể hơn, chẳng hạn như tạo nội dung hoặc chatbot bằng kỹ thuật nhắc nhở.

Những kỹ năng cần thiết

Kỹ thuật nhanh là một nghệ thuật và khoa học đòi hỏi sự kết hợp của cả kỹ năng kỹ thuật và phi kỹ thuật để đạt hiệu quả cao. Trong khi một số dự án hoặc vị trí kỹ thuật nhanh có thể yêu cầu các kỹ năng chuyên môn cụ thể, các kỹ năng chung hơn được nêu dưới đây:

• Khả năng phân tích và giải quyết vấn đề: Khả năng xác định, phân tích và phân định vấn đề một cách sáng tạo có thể sẽ trở thành kỹ năng bổ ích nhất của con người trong tương lai do trí tuệ nhân tạo thống trị. Để tận dụng tối đa mô hình AI, bạn cần có khả năng nhanh chóng xác định vấn đề trong mọi tình huống, phân tích tình huống để tìm ra giải pháp tiềm năng và phác thảo chính xác lộ trình hoặc quy trình sáng tạo để giải quyết vấn đề.
• Kỹ năng giao tiếp bằng lời nói và văn bản: Bạn cũng cần kỹ năng giao tiếp tốt để giúp bạn tận dụng tối đa các tương tác với mô hình AI. Hầu hết các mô hình hiện nay đều hoạt động với giao tiếp bằng văn bản, nhưng các giao diện cuối cùng sẽ mở rộng để bao gồm kỹ năng nói và các kỹ năng khác. Tuy nhiên, hiểu biết tốt về giao tiếp là tất cả những gì cần thiết.
• Kiến thức về AI, ML và NLP:Việc hiểu cách thức hoạt động của các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI), cách thức hoạt động của máy học (ML) và lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) cũng rất hữu ích.
• Kiến thức lập trình máy tính:Mặc dù không phải là yêu cầu bắt buộc đối với việc nhắc nhở AI, nhưng hiểu biết vững chắc về ngôn ngữ lập trình và cách truyền đạt ý tưởng cho máy móc cũng như giải quyết vấn đề bằng những ý tưởng đó có thể vô cùng hữu ích trong kỹ thuật nhắc nhở.
• Phân tích dữ liệu: Phân tích dữ liệu và nhắc nhở AI có nhiều điểm chung. Kỹ năng phân tích dữ liệu cho phép bạn xác định và trích xuất những hiểu biết và mô hình có giá trị từ dữ liệu phản hồi nhanh. Biết cách trực quan hóa và trình bày dữ liệu của bạn cho đối tượng, nhóm hoặc khách hàng cũng rất hữu ích.

Làm thế nào để viết lời nhắc hiệu quả

Để viết lời nhắc hiệu quả cho các mô hình AI, bạn chỉ cần ghi nhớ một số mẹo sau.

1. Xác định mục đích: Trước tiên, bạn phải làm rõ những gì bạn sắp tạo ra và lý do tại sao bạn làm điều này. Tự hỏi bản thân mục tiêu của hoạt động và làm rõ về kết quả mong đợi.
2. Cung cấp hướng dẫn rõ ràng và cụ thể: Cố gắng làm cho lời nhắc của bạn đơn giản và dễ hiểu. Nó phải chứa thông tin cụ thể và hướng dẫn rõ ràng về những gì bạn cần.
3. Bao gồm các câu hỏi mở:Các mô hình AI tạo sinh hoạt động tốt với các câu hỏi mở, không yêu cầu trả lời trực tiếp Có hoặc Không mà khuyến khích tư duy tự do, tự do sáng tạo và khả năng trả lời theo nhiều hình thức.
4. Bao gồm thông tin theo ngữ cảnh:Bạn có thể cải thiện thêm kết quả gợi ý của mình bằng cách đưa vào thông tin cơ bản về vấn đề, giải thích về đối tượng mục tiêu, đề cập đến thời gian hoặc địa điểm, chỉ định các định dạng cụ thể, cung cấp ví dụ, làm rõ mọi thuật ngữ mơ hồ và tham chiếu đến các phát biểu trước đó.
5. Lặp lại: Hầu hết các LLM đều có tính năng chú ý giúp chúng nhận biết ngữ cảnh. Bạn có thể sử dụng tính năng này bằng cách tham chiếu đến các câu lệnh trước đó do mô hình đưa ra, bằng cách thay đổi các tùy chọn mà mô hình đưa ra để phản hồi và bằng cách yêu cầu mô hình làm lại công việc trước đó với các tùy chọn khác. Lặp lại có thể tạo ra kết quả mạnh mẽ vì nó giúp bạn sửa đổi và cải thiện đầu ra ban đầu.

Một số ví dụ gợi ý

Bạn có thể tạo ra nhiều lời nhắc như số sao trên bầu trời. Danh sách sau đây chỉ cung cấp các ví dụ để giúp hướng dẫn sự sáng tạo của bạn.

	nhanh chóng	Chi tiết
1.	Này, tôi sắp đi du lịch tới London, bạn có gợi ý nào về những việc nên làm không?	Giúp lập kế hoạch cho chuyến đi
2.	Tôi đang viết một bộ phim về một siêu anh hùng và tôi muốn bạn tạo cốt truyện và xây dựng 5 nhân vật cho tôi.	Hỗ trợ sáng tạo
3.	Tôi muốn bạn đóng vai trò là nhà khoa học dữ liệu và viết mã cho tôi. Tôi có một tập dữ liệu về (*mô tả*). Bạn có thể xây dựng một mô hình học máy để dự đoán (*biến mục tiêu*) không?	ChatGPT là trợ lý khoa học dữ liệu
4.	Tôi muốn bạn đóng vai trò là nhà khoa học dữ liệu và viết mã cho tôi. Tôi có tập dữ liệu này về (*mô tả*). Bạn có thể viết mã Python để trực quan hóa dữ liệu không?	ChatGPT là trợ lý khoa học dữ liệu
5.	Viết danh sách 15 ý tưởng quảng cáo cho (*sản phẩm của bạn*). Đối tượng mục tiêu là (*mục tiêu*) và sản phẩm nổi bật với (*tính năng*).
6.	Đưa ra đánh giá chi tiết về (*nhập sản phẩm hoặc dịch vụ*)
7.	Bạn có thể viết cho tôi mã JavaScript để tạo số ngẫu nhiên với 15 cột và 100 hàng không?	ChatGPT như trợ lý mã hóa
8.	Một chiếc xe thể thao màu vàng chân thực với bánh xe mạ crôm trên nền đường phố đông đúc.	Hình ảnh Dall-E
9.	Một cặp vợ chồng lớn tuổi đang ngồi trên băng ghế trong công viên vào một ngày nắng.	Hình ảnh Dall-E
10.	Cảnh tượng ngoạn mục của bãi biển nhiệt đới với cây xanh và làn nước trong vắt.	Hình ảnh Dall-E
11.	Tôi muốn bạn hoạt động như một nhà phát triển phần mềm. Vui lòng cung cấp tài liệu cho chức năng bên dưới (*Nhập chức năng*)	ChatGPT như trợ lý mã hóa
12.	Biểu đồ đường trung bình động phổ biến	Trình thông dịch mã ChatGPT
13.	Tạo bản đồ nhiệt bằng cách sử dụng dữ liệu này	Trình thông dịch mã ChatGPT
14.	Sử dụng cột 1 và 2 từ dữ liệu này để tính toán (*Nhập giá trị mong muốn*)	Trình thông dịch mã ChatGPT
15.	Viết email cho chủ tịch và xin lỗi vì tôi không thể đến dự cuộc họp. Nói với ông ấy 5 lời nói dối tại sao tôi không thể đến dự.
16.	Viết một blog dài 700 từ về canh tác thẳng đứng trong nhà kính. Bao gồm ưu và nhược điểm của canh tác thẳng đứng, chi phí ước tính để thiết lập một dự án thí điểm và các câu hỏi thường gặp.	Hoạt động trên hầu hết các chatbot
17.	Tôi muốn bạn đóng vai người phỏng vấn. Tôi sẽ là ứng viên và bạn sẽ hỏi tôi những câu hỏi phỏng vấn để thực hành cho vị trí (*vị trí*) trong một công ty. Đừng hỏi tất cả các câu hỏi cùng một lúc. Chỉ cần hỏi tôi một câu hỏi, sau đó chờ tôi trả lời. Đừng giải thích bất cứ điều gì. Hãy hỏi tôi từng câu hỏi một như người phỏng vấn thường làm và chờ tôi trả lời. Câu đầu tiên của tôi là "Xin chào"	ChatGPT rất giỏi trong việc này
18.	Tôi muốn bạn đóng vai trò là bác sĩ ảo của tôi. Tôi sẽ mô tả các triệu chứng sinh lý của mình và bạn sẽ cung cấp chẩn đoán và kế hoạch điều trị cho các triệu chứng đó. Vui lòng chỉ trả lời chẩn đoán và kế hoạch điều trị của bạn và chỉ cung cấp giải thích khi cần thiết. Yêu cầu đầu tiên của tôi là "Tôi đã bị ngứa ran ở chân trong vài ngày qua."
19.	Tôi muốn bạn đóng vai trò là một thiết bị đầu cuối Linux, tôi sẽ nhập lệnh và bạn sẽ trả lời với kết quả chính xác mà thiết bị đầu cuối Linux sẽ tạo ra. Không giải thích bất cứ điều gì và chỉ trả lời khi tôi viết thư cho bạn. Hiểu chứ?
20.	Bức tranh vẽ một chú chó dễ thương mặc vest, ánh sáng tự nhiên, màu sắc tươi sáng	Các trình tạo hình ảnh như Stable Diffusion & Dalle-E
21.	Vịt nhựa dễ thương đang chơi đàn ghita, nhân vật đứng, kết xuất máy xay sinh tố 3D, màu sắc tươi sáng
22.	Sư tử lông xù 3D, cận cảnh dễ thương và đáng yêu, đôi mắt tròn to phản chiếu dễ thương, bộ lông dài và mềm mại, kết xuất Pixar, hiệu ứng điện ảnh mượt mà của Unreal Engine, chi tiết phức tạp, điện ảnh	Hình ảnh minh họa 3D về Stable Diffusion
23.	Con mèo gelatin đuổi theo một con bướm khổng lồ trong khu rừng ma thuật. –v5	Hình ảnh Midjourney v5
24.	Nhân vật dễ thương với các bộ phận cơ khí bằng thép và cao su có chi tiết siêu thực với màu sắc tươi sáng	Hình ảnh Midjourney v4

Câu Hỏi Thường Gặp

Tài nguyên viết lời nhắc AI

1. https://openart.ai/promptbook
2. https://towardsdatascience.com/
3. https://docs.openai.com/
4. https://www.coursera.org/
5. https://www.udemy.com/
6. https://www.chatgpttrainings.com/book
7. https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide
8. https://www.promptengineering.org/master-prompt-engineering-ai-prompt/

Kết luận

Chúng ta đã đi đến phần cuối của bài viết này về kỹ thuật nhắc nhở AI và bạn đã thấy những cơ hội khác nhau mà lời nhắc mang lại cho cả người mới bắt đầu và chuyên gia dày dạn kinh nghiệm.

Kỹ thuật nhanh là cầu nối giữa con người và trí tuệ nhân tạo. Vì vậy, khả năng tạo ra kết quả chất lượng cao và có giá trị từ các hệ thống AI phụ thuộc vào trình độ nhanh của bạn.