An AI Prompt Engineer Shares Her Secrets

Tóm tắt video "Kỹ sư Kịch bản AI Chia sẻ Bí mật của mình"

Tóm tắt ngắn:

Video giới thiệu về kỹ thuật thiết kế kịch bản (prompt engineering) cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT.
Kỹ thuật này tập trung vào việc tạo ra các kịch bản có thể tái tạo, đáng tin cậy và đáp ứng mục đích cụ thể, đồng thời liên tục đo lường và cải thiện hiệu quả của chúng.
Video giới thiệu các kỹ thuật phổ biến như zero-shot, multi-shot, chain of thought và prompt chaining, đồng thời minh họa cách áp dụng chúng để trích xuất và phân loại thông tin từ dữ liệu.
Video nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thiết kế kịch bản đơn giản, rõ ràng và phù hợp với mục tiêu cụ thể.

Tóm tắt chi tiết:

Phần 1: Giới thiệu về kỹ thuật thiết kế kịch bản

Kỹ sư kịch bản AI làm việc tại Autogen, một công ty hỗ trợ các tổ chức viết các đề xuất, đấu thầu hiệu quả hơn bằng cách tận dụng LLM và kỹ thuật ngôn ngữ.
Kỹ thuật thiết kế kịch bản khác với việc tạo kịch bản thông thường (prompt crafting) ở chỗ nó tập trung vào việc tạo ra các kịch bản có thể tái tạo và đáng tin cậy, đồng thời liên tục đo lường và cải thiện hiệu quả của chúng.
Kỹ thuật này nhằm mục đích tạo ra các khung làm việc có thể mở rộng và áp dụng cho bất kỳ đầu vào nào trong tương lai.

Phần 2: Các kỹ thuật thiết kế kịch bản phổ biến

Zero-shot prompting: Kịch bản đơn giản, không có ví dụ, thường được sử dụng lần đầu tiên khi tương tác với LLM. Tuy nhiên, kỹ thuật này có thể thiếu sự hiểu biết tinh tế về nhiệm vụ và dẫn đến kết quả không chính xác.
Multi-shot prompting: Cung cấp cho mô hình nhiều ví dụ về kết quả mong muốn để giúp nó hiểu rõ hơn về nhiệm vụ. Kỹ thuật này có thể cải thiện độ chính xác nhưng cần lưu ý về vấn đề thiên vị trong các ví dụ.
Chain of Thought prompting: Yêu cầu mô hình trình bày từng bước suy luận của nó, giúp người dùng hiểu rõ hơn quá trình xử lý thông tin của mô hình và phát hiện lỗi.
Prompt chaining: Chia nhiệm vụ phức tạp thành nhiều bước nhỏ, đảm bảo mỗi bước đều được thực hiện trên dữ liệu tốt nhất và tránh sự mâu thuẫn giữa các hướng dẫn.

Phần 3: Minh họa các kỹ thuật thiết kế kịch bản

Video sử dụng Autogen để minh họa các kỹ thuật thiết kế kịch bản thông qua việc trích xuất và phân loại thông tin từ dữ liệu phản hồi của khách hàng.
Ví dụ về zero-shot prompting cho thấy mô hình không thể phân loại chính xác cảm xúc của khách hàng.
Multi-shot prompting giúp cải thiện độ chính xác bằng cách cung cấp các ví dụ về cảm xúc tích cực, tiêu cực và trung lập.
Chain of Thought prompting cho phép người dùng theo dõi quá trình suy luận của mô hình và phát hiện lỗi.
Prompt chaining chia nhiệm vụ thành 3 bước: phân loại cảm xúc, trích xuất chủ đề và nhóm các chủ đề theo cảm xúc.

Phần 4: Kết luận

Kỹ thuật thiết kế kịch bản đơn giản thường là lựa chọn tốt nhất, tuy nhiên các kỹ thuật phức tạp hơn có thể cần thiết cho các nhiệm vụ phức tạp.
Kịch bản nên rõ ràng, đơn giản và phù hợp với mục tiêu cụ thể.
Người dùng có thể sử dụng các mô hình khác để tạo ra bản nháp cho kịch bản của mình.
Cuối cùng, người dùng cần đánh giá và điều chỉnh kịch bản dựa trên mục tiêu và đối tượng mục tiêu của mình.

Lưu ý: Video không đề cập đến bất kỳ công cụ cụ thể nào để tinh chỉnh kịch bản.