Discover Prompt Engineering | Google AI Essentials

Tóm tắt video "Khám phá Kỹ thuật Nhắc nhở | Google AI Essentials"

Tóm tắt ngắn:

Video giới thiệu khái niệm Kỹ thuật Nhắc nhở (Prompt Engineering), một kỹ thuật thiết kế lời nhắc hiệu quả để khai thác tối đa khả năng của các mô hình AI đàm thoại như Gemini, ChatGPT, và Co-pilot.
Video thảo luận về cách thức hoạt động của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) và những hạn chế của chúng, đồng thời nhấn mạnh tầm quan trọng của việc viết lời nhắc rõ ràng, cụ thể và cung cấp ngữ cảnh đầy đủ.
Kỹ thuật Nhắc nhở có thể ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như tạo nội dung, tóm tắt văn bản, phân loại, trích xuất dữ liệu, dịch thuật, chỉnh sửa và giải quyết vấn đề.
Video giới thiệu phương pháp lặp lại (iteration) để cải thiện chất lượng đầu ra của AI, bao gồm đánh giá kết quả và sửa đổi lời nhắc. Kỹ thuật Nhắc nhở Bắn (Few-shot prompting) cũng được đề cập, sử dụng các ví dụ để hướng dẫn mô hình AI tạo ra kết quả mong muốn.

Tóm tắt chi tiết:

Phần 1: Giới thiệu về Kỹ thuật Nhắc nhở

Video giới thiệu khái niệm Kỹ thuật Nhắc nhở, một kỹ thuật thiết kế lời nhắc hiệu quả để khai thác tối đa khả năng của các mô hình AI đàm thoại.
Kỹ thuật Nhắc nhở tương tự như cách chúng ta sử dụng ngôn ngữ trong cuộc sống hàng ngày, để tạo kết nối, thể hiện ý kiến, hoặc giải thích ý tưởng.
Lời nhắc là kiểu nhập văn bản cung cấp hướng dẫn cho mô hình AI về cách tạo đầu ra.
Ví dụ: chủ sở hữu cửa hàng quần áo có thể muốn mô hình AI đưa ra ý tưởng tiếp thị. Lời nhắc hiệu quả sẽ cung cấp thông tin đầy đủ về loại cửa hàng, đối tượng khách hàng, và mục tiêu tiếp thị.

Phần 2: Hiểu về Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs)

LLMs là mô hình AI được đào tạo trên lượng lớn văn bản để xác định các mẫu giữa các từ, khái niệm và cụm từ.
LLMs học cách tạo ra phản hồi hữu ích cho các lời nhắc bằng cách được đào tạo trên hàng triệu nguồn văn bản, bao gồm các trang web, sách, và hơn thế nữa.
LLMs dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi bằng cách tính toán xác suất cho các từ có thể khác nhau dựa trên dữ liệu có sẵn.
Ví dụ: "Sau khi trời mưa trên đường phố là một..." LLM có thể dự đoán từ tiếp theo là "ướt" vì nó có xác suất cao hơn các từ khác như "sạch" hoặc "khô".

Phần 3: Hạn chế của LLMs

LLMs có thể bị hạn chế bởi dữ liệu đào tạo, có thể chứa thành kiến hoặc không đủ thông tin về một chủ đề cụ thể.
LLMs có thể gây ảo giác (hallucination), tạo ra thông tin không chính xác về mặt thực tế.
Ví dụ: LLM có thể cung cấp thông tin sai lệch về lịch sử của một công ty hoặc số lượng nhân viên hiện tại.

Phần 4: Viết lời nhắc hiệu quả

Chất lượng của lời nhắc ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng đầu ra của AI.
Lời nhắc cần rõ ràng, cụ thể, cung cấp ngữ cảnh đầy đủ và bối cảnh liên quan.
Ví dụ: Thay vì hỏi "Tôi nên đến nhà hàng nào ở San Francisco?", nên hỏi "Tôi nên đến nhà hàng nào ở San Francisco, có những lựa chọn ăn chay ngon?".

Phần 5: Ứng dụng của Kỹ thuật Nhắc nhở

Kỹ thuật Nhắc nhở có thể được sử dụng để tạo nội dung, tóm tắt văn bản, phân loại, trích xuất dữ liệu, dịch thuật, chỉnh sửa và giải quyết vấn đề.
Ví dụ: tạo dàn ý cho một bài viết, tóm tắt một đoạn văn bản, phân loại cảm xúc trong đánh giá của khách hàng, trích xuất thông tin từ báo cáo, dịch thuật văn bản, chỉnh sửa giọng điệu của văn bản, và đưa ra giải pháp cho các vấn đề tại nơi làm việc.

Phần 6: Phương pháp lặp lại (Iteration)

Phương pháp lặp lại là một quá trình liên tục đánh giá kết quả đầu ra và sửa đổi lời nhắc để cải thiện chất lượng đầu ra của AI.
Lặp lại là một phần quan trọng của Kỹ thuật Nhắc nhở, giúp tối ưu hóa kết quả đầu ra cho nhu cầu cụ thể.

Phần 7: Kỹ thuật Nhắc nhở Bắn (Few-shot prompting)

Kỹ thuật Nhắc nhở Bắn sử dụng các ví dụ để hướng dẫn mô hình AI tạo ra kết quả mong muốn.
Ví dụ: cung cấp các mô tả sản phẩm đã có để mô hình AI tạo ra mô tả sản phẩm mới theo cùng một phong cách.
Số lượng ví dụ tối ưu có thể khác nhau tùy thuộc vào mô hình AI và nhiệm vụ cụ thể.

Kết luận:

Kỹ thuật Nhắc nhở là một kỹ năng quan trọng cần thực hành để sử dụng AI hiệu quả tại nơi làm việc.
Video khuyến khích người xem tiếp tục học hỏi và phát triển kỹ năng này để khai thác tối đa khả năng của các công cụ AI đàm thoại.
Video cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc sử dụng AI một cách có trách nhiệm.