Trí tuệ nhân tạo - AI

Prompt Engineering là gì?

Posted on by thach11149

Prompt Engineering là quá trình thiết kế, tinh chỉnh và tối ưu hóa các câu lệnh (prompts) đầu vào để đạt được kết quả đầu ra chính xác, liên quan và mong muốn nhất từ một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

Nói cách khác, đó là nghệ thuật và khoa học của việc giao tiếp hiệu quả với AI.

🎯 Mục đích Cốt lõi

Mục tiêu chính của Prompt Engineering là:

  1. Định hướng Mô hình: Hướng dẫn mô hình thực hiện một vai trò cụ thể (ví dụ: một giáo viên, một lập trình viên, một chuyên gia marketing).
  2. Cung cấp Ngữ cảnh: Cung cấp đủ thông tin và ràng buộc để mô hình đưa ra phản hồi phù hợp.
  3. Kích hoạt Khả năng: Khai thác tối đa các khả năng tiềm ẩn của mô hình (ví dụ: suy luận logic, lập kế hoạch, viết code).
  4. Kiểm soát Đầu ra: Giảm thiểu các phản hồi không chính xác, mơ hồ hoặc “ảo giác” (hallucinations).

📝 Các Thành phần Chính của một Prompt Tốt

Một prompt hiệu quả thường bao gồm một hoặc nhiều thành phần sau:

Thành phần Mô tả Ví dụ
Instruction (Hướng dẫn) Chỉ rõ nhiệm vụ mà mô hình cần thực hiện. Hãy viết một bài đăng trên LinkedIn.
Context (Ngữ cảnh) Cung cấp thông tin nền tảng, dữ liệu hoặc kiến thức liên quan. Bài đăng này là về lợi ích của công nghệ AI trong giáo dục.
Role (Vai trò) Chỉ định nhân cách hoặc chuyên môn mà mô hình cần thể hiện. Bạn là một chuyên gia marketing nổi tiếng.
Constraint/Format (Ràng buộc/Định dạng) Đặt giới hạn về độ dài, phong cách, hoặc định dạng đầu ra. Đảm bảo sử dụng emoji, độ dài không quá 100 từ, và liệt kê các ý dưới dạng bullet point.
Example (Ví dụ) Cung cấp một hoặc nhiều ví dụ về đầu vào và đầu ra mong muốn (Kỹ thuật Few-Shot Learning). Input: “Trái cây”. Output: “Táo, Cam, Chuối”.

🧠 Các Kỹ thuật Prompt Engineering Phổ Biến

  1. Zero-Shot Prompting: Đưa ra hướng dẫn trực tiếp mà không có bất kỳ ví dụ nào.
    • Ví dụ: “Viết một bài thơ về mùa thu.”
  2. Few-Shot Prompting: Cung cấp một vài ví dụ về nhiệm vụ trước khi đưa ra yêu cầu chính. Đây là cách hiệu quả để mô hình hiểu được khuôn mẫu đầu ra mong muốn.
    • Ví dụ: (Ví dụ 1: Danh từ -> Định nghĩa. Ví dụ 2: Động từ -> Định nghĩa.) Yêu cầu: “Tính từ.” -> Định nghĩa.
  3. Chain-of-Thought (CoT) Prompting: Yêu cầu mô hình trình bày các bước suy luận trước khi đưa ra câu trả lời cuối cùng. Điều này đặc biệt hữu ích cho các tác vụ phức tạp, giải toán hoặc suy luận logic.
    • Ví dụ: “Hãy giải bài toán này và giải thích từng bước bạn đã làm.”

Prompt Engineering là một kỹ năng cần thiết cho bất kỳ ai muốn sử dụng LLMs một cách chuyên nghiệp.

thach11149