Link to original video by Duy Luân Dễ Thương

Cách viết prompt cho AI hiệu quả, dễ ẹc ai cũng làm được

Tóm tắt video "Cách viết prompt cho AI hiệu quả, dễ ẹc ai cũng làm được"

Tóm tắt ngắn:

• Video hướng dẫn cách viết prompt hiệu quả cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT, Bard, LaMDA.
• Các điểm chính bao gồm: cung cấp thông tin chi tiết, đưa ví dụ, chia nhỏ vấn đề, thử nghiệm nhiều lần, sử dụng bản Pro của dịch vụ LLM.
• Viết prompt hiệu quả giúp người dùng kiểm soát đầu ra của LLM, tăng hiệu suất làm việc và giải quyết nhiều vấn đề phức tạp.
• Video giới thiệu phương pháp viết prompt dựa trên kinh nghiệm cá nhân và các hướng dẫn từ Google và OpenAI.

Tóm tắt chi tiết:

Phần 1: Giới thiệu và khái niệm prompt

• Video giới thiệu về việc viết prompt cho LLM, nhấn mạnh rằng prompt không quá phức tạp và chỉ cần giao tiếp tự nhiên như bình thường.
• Video chia sẻ kinh nghiệm từ việc sử dụng LLM như ChatGPT, Bard, LaMDA và các ứng dụng như Le AI.
• Video khẳng định rằng prompt là một công cụ giao tiếp và không cần phải quá phức tạp để đạt hiệu quả.

Phần 2: Nguyên tắc viết prompt hiệu quả

• Nguyên tắc 1: Cung cấp thông tin chi tiết:
  • Nên cung cấp thông tin chi tiết về yêu cầu, mong muốn kết quả, định dạng đầu ra, vai trò của LLM.
  • Ví dụ: yêu cầu LLM phân cụm tiêu đề bài viết về công nghệ, giới hạn độ dài mô tả cho mỗi cụm, xác định vai trò của LLM là chuyên gia công nghệ.
  • Sử dụng delimiter (dấu ngăn cách) để phân biệt các dòng dữ liệu đầu vào như dấu chấm, dấu ngoặc, dấu ba chấm, new line.
  • Ví dụ: sử dụng delimiter "article" để phân biệt các tiêu đề bài viết.
  • Yêu cầu định dạng đầu ra cụ thể như Markdown, JSON, XML, HTML, Bullet Point, List.
• Nguyên tắc 2: Đưa ví dụ:
  • Cung cấp ví dụ về yêu cầu và kết quả mong muốn để LLM hiểu rõ hơn.
  • Ví dụ: cung cấp danh sách chủ đề video và yêu cầu LLM phân loại các chủ đề mới dựa trên ví dụ đã cho.
  • Sử dụng kỹ thuật Few-shot learning hoặc One-shot learning để cung cấp ví dụ cho LLM.
• Nguyên tắc 3: Chia nhỏ vấn đề:
  • Chia nhỏ vấn đề phức tạp thành các bước nhỏ hơn để LLM dễ dàng xử lý.
  • Ví dụ: yêu cầu LLM giải quyết bài toán theo các bước cụ thể như bước 1, bước 2, bước 3.
  • Sử dụng kỹ thuật Chain of Thought để hướng dẫn LLM suy luận từng bước.
• Nguyên tắc 4: Thử nghiệm nhiều lần:
  • Thử nghiệm nhiều prompt khác nhau để tìm ra prompt hiệu quả nhất.
  • Thay đổi một vài chữ trong prompt có thể dẫn đến kết quả tốt hơn.
  • Lưu trữ các prompt hiệu quả để sử dụng lại sau này.
• Nguyên tắc 5: Sử dụng bản Pro của dịch vụ LLM:
  • Sử dụng bản Pro của dịch vụ LLM để có giới hạn sử dụng cao hơn, giúp thử nghiệm nhiều lần và không bị giới hạn bởi số lượng prompt.
  • Ví dụ: sử dụng ChatGPT Plus, Bard Pro, LaMDA Pro.
• Nguyên tắc 6: AI không phải là thần thánh:
  • Không phải mọi vấn đề đều có thể giải quyết bằng AI.
  • Kiểm tra lại thông tin do AI cung cấp.
  • Kết hợp phương pháp truyền thống và AI để đạt hiệu quả tối ưu.

Kết luận:

• Video khẳng định rằng viết prompt hiệu quả là một kỹ năng cần thiết để tận dụng tối đa khả năng của LLM.
• Video khuyến khích người xem tự tin thử nghiệm và áp dụng các nguyên tắc đã chia sẻ để cải thiện kỹ năng viết prompt.
• Video nhấn mạnh rằng AI là một công cụ hỗ trợ và không thể thay thế hoàn toàn con người.
• Video khuyến khích người xem tiếp tục theo dõi và đặt câu hỏi để được chia sẻ thêm về cách tận dụng AI hiệu quả.