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 Gemini, Claude, ChatGPT, và cách tối ưu hóa prompt trong ứng dụng Llama AI.
- Các điểm chính bao gồm: cung cấp thông tin chi tiết trong prompt, sử dụng ví dụ, chia nhỏ vấn đề thành các bước nhỏ, thử nghiệm nhiều lần và sử dụng định dạng đầu ra cụ thể (ví dụ: Markdown). Người nói nhấn mạnh việc không cần làm cho prompt quá phức tạp.
- Việc viết prompt hiệu quả giúp cải thiện độ chính xác và hiệu quả của kết quả trả về từ LLM, tiết kiệm thời gian và công sức. Điều này được minh họa qua việc sử dụng prompt tự động trong Llama AI.
- Video trình bày chi tiết các nguyên tắc viết prompt, bao gồm ví dụ cụ thể và giải thích cách sử dụng các kỹ thuật như few-shot learning và việc sử dụng delimiters (dấu phân cách) trong prompt.
Tóm tắt chi tiết:
Video được chia thành các phần chính xoay quanh 5 nguyên tắc viết prompt hiệu quả:
Phần 1: Giới thiệu và Nguyên tắc 1: Cung cấp thông tin chi tiết
Người nói giới thiệu về kinh nghiệm cá nhân khi sử dụng prompt với các LLM khác nhau và nhấn mạnh rằng viết prompt không cần quá phức tạp. Nguyên tắc đầu tiên là cung cấp thông tin chi tiết để mô hình hiểu rõ yêu cầu. Ví dụ được đưa ra là một prompt dài, được sử dụng trong Llama AI để phân cụm tiêu đề bài viết về công nghệ, giới hạn độ dài mô tả mỗi cụm là 120 chữ. Người nói giải thích việc thiết lập persona (vai trò) cho mô hình (ví dụ: chuyên gia công nghệ) để cải thiện kết quả. Việc sử dụng XML tags hoặc các delimiters khác (dấu ngoặc, dấu xuống dòng) để phân tách dữ liệu đầu vào cũng được đề cập. Người nói nhấn mạnh việc chỉ định định dạng đầu ra mong muốn (ví dụ: Markdown).
Phần 2: Nguyên tắc 2: Sử dụng ví dụ (Few-shot learning)
Nguyên tắc này đề cập đến việc cung cấp ví dụ để hướng dẫn mô hình. Ví dụ được đưa ra là prompt để phân loại chủ đề video, với danh sách các chủ đề mẫu được cung cấp. Người nói so sánh việc này với việc hướng dẫn một thực tập sinh, sử dụng kỹ thuật few-shot learning (hoặc one-shot learning). Một ví dụ khác về việc dịch câu được đưa ra. Người nói nhấn mạnh rằng không cần phải dùng hết tất cả ví dụ trong một prompt.
Phần 3: Nguyên tắc 3: Chia nhỏ vấn đề (Chain of Thought)
Nguyên tắc này khuyến khích chia nhỏ vấn đề phức tạp thành các bước nhỏ hơn, giống như cách giải quyết một bài toán. Người nói đề cập đến khả năng tự động hóa chain of thought của các mô hình GPT-4 và GPT-4 mini. Người nói cũng tham khảo hướng dẫn từ OpenAI về prompt engineering, đặc biệt là việc chia nhỏ nhiệm vụ phức tạp thành các nhiệm vụ nhỏ hơn.
Phần 4: Nguyên tắc 4: Thử nghiệm nhiều lần
Người nói nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thử nghiệm nhiều prompt khác nhau, ngay cả khi chỉ thay đổi một vài từ. Việc này giúp tìm ra prompt tối ưu nhất. Người nói chia sẻ kinh nghiệm cá nhân phải thử nghiệm nhiều lần để tối ưu hóa prompt cho ứng dụng Llama AI. Người nói khuyên nên lưu lại các prompt hiệu quả để sử dụng lại sau này. Việc sử dụng phiên bản pro của các dịch vụ LLM cũng được đề cập để tránh giới hạn số lượng prompt.
Phần 5: Nguyên tắc 5: AI không phải là toàn năng
Nguyên tắc cuối cùng nhấn mạnh rằng AI không phải là giải pháp cho mọi vấn đề. Người nói khuyên nên kiểm tra lại thông tin từ AI và cân nhắc sử dụng các phương pháp truyền thống hoặc kết hợp cả hai. Người nói cảnh báo về việc không nên quá phụ thuộc vào AI và cần đánh giá hiệu quả của việc sử dụng AI trong từng trường hợp cụ thể. Người nói kết luận rằng việc viết prompt hiệu quả cần sự luyện tập và kinh nghiệm, và việc giao tiếp với AI nên tự nhiên và đơn giản. Người nói khuyến khích người xem comment để đề xuất các chủ đề video tiếp theo.
Câu nói đáng chú ý: "Viết prompt không cần quá phức tạp", "Càng chi tiết càng hiệu quả", "AI không phải là thần thánh".