Bạn đã dành hàng giờ để “chat” với ChatGPT nhưng kết quả vẫn chưa thực sự như ý? Lý do có thể không nằm ở AI, mà là cách bạn giao tiếp với nó. Hôm nay, chúng ta sẽ cùng nhau khám phá Prompt Engineering là gì? Đây là một kỹ năng thú vị giúp bạn biến những câu lệnh mơ hồ thành những câu hỏi có chiều sâu và nhận được kết quả tối ưu từ AI.
Prompt Engineering là gì?
Prompt Engineering là gì? Prompt Engineering là quá trình thiết kế và tối ưu hóa các lệnh nhắc (prompts) để hướng dẫn mô hình AI tạo ra kết quả chính xác, phù hợp với mong muốn của người dùng. Mặc dù AI có khả năng bắt chước phong cách giao tiếp của con người, nhưng chúng vẫn cần những hướng dẫn cụ thể để sản xuất nội dung chất lượng và phù hợp với ngữ cảnh.
Trong Prompt Engineering, người dùng chọn lựa cách diễn đạt, từ ngữ, biểu tượng và định dạng phù hợp để dẫn dắt AI. Điều này không chỉ giúp hệ thống cung cấp câu trả lời chính xác hơn, mà còn tạo ra một trải nghiệm giao tiếp có ý nghĩa với người dùng.
Prompt Engineering có vai trò quan trọng trong việc phát triển các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI), giúp tạo ra kết quả mong muốn. Khi được thiết kế một cách chính xác, một Prompt có thể nâng cao đáng kể chất lượng phản hồi từ mô hình AI. Ngược lại, nếu Prompt không được cấu trúc tốt, nó có thể dẫn đến các phản hồi không đúng yêu cầu, không liên quan, hoặc có sai sót.
5 kỹ thuật trong Prompt Engineering
Nếu bạn đã hiểu rõ Prompt Engineering là gì thì phần tiếp theo, hãy cùng tìm hiểu 5 kỹ thuật trong Prompt Engineering. Tùy thuộc vào mục tiêu và ngữ cảnh cụ thể, người làm prompt có thể lựa chọn phương pháp phù hợp để tối ưu hóa chất lượng phản hồi.
Zero-shot prompting
Với kỹ thuật zero-shot prompting, AI được yêu cầu thực hiện một nhiệm vụ mà không cần bất kỳ ví dụ hay hướng dẫn nào trước. Mô hình phải hoàn toàn dựa vào kiến thức đã được huấn luyện để đưa ra câu trả lời. Kỹ thuật này thường được sử dụng khi câu hỏi đơn giản hoặc thông tin đã được biết đến rộng rãi.
Ví dụ: “Hãy giải thích hàm “map” trong Python và cách sử dụng nó.
Few-shot prompting
Kỹ thuật này cung cấp cho AI một vài ví dụ trong chính câu lệnh. Các ví dụ này giúp mô hình hiểu cách diễn đạt, cấu trúc và mức độ chi tiết mong muốn, từ đó đưa ra phản hồi chính xác hơn.
Ví dụ: Trước khi yêu cầu giải thích hàm “filter”, prompt có thể cung cấp ví dụ về cách sử dụng hàm “map” và “reduce” để làm mẫu.
Chain-of-thought (CoT) prompting
Phong cách này khuyến khích AI suy luận theo từng bước nhỏ, thay vì đưa ra câu trả lời ngay lập tức. Phương pháp này giúp xử lý các vấn đề phức tạp một cách logic, giống như cách mà con người suy nghĩ.
Ví dụ: Thay vì hỏi “Hàm “lambda” trong Python hoạt động thế nào?”, prompt có thể hướng AI trả lời theo từng bước: (1) Định nghĩa hàm “lambda”, (2) Nêu ưu điểm so với hàm thông thường, (3) Cung cấp ví dụ sử dụng.
>> Hiểu rõ cách sử dụng Prompt Engineering trong khóa học Generative AI tại CodeGym.
Tree of Thoughts (ToT)
Kỹ thuật Tree of Thoughts mở rộng từ CoT bằng cách cho phép mô hình khám phá nhiều nhánh ý tưởng khác nhau thay vì chỉ theo một hướng duy nhất. Sau đó, AI sẽ so sánh, đánh giá và chọn ra nhánh hợp lý nhất.
Ví dụ: Khi được hỏi “Có những phương pháp lập trình nào trong Python?”, AI có thể chia thành các nhánh như “lập trình hướng đối tượng”, “lập trình chức năng” và phát triển nội dung chi tiết cho từng nhánh.
Role Prompting
Với cách tiếp cận này, người dùng sẽ “đặt vai” cho AI trước khi đưa ra yêu cầu. Điều này giúp mô hình tạo ra phản hồi theo phong cách và quan điểm của vai trò được chỉ định.
Ví dụ: “Bạn là một lập trình viên chuyên về React, hãy viết một đoạn mã ví dụ cho một component đơn giản.” Kỹ thuật này giúp đầu ra vừa đúng nội dung vừa phù hợp với bối cảnh công việc.
Lợi ích của Prompt Engineering
Prompt Engineering mang lại nhiều giá trị thực tiễn trong việc tận dụng sức mạnh của AI. Dưới đây là ba lợi ích nổi bật:
Tạo ra kết quả tốt ngay từ ban đầu
Prompt Engineering giúp AI hiểu rõ yêu cầu ngay từ đầu, giảm thiểu việc phải chỉnh sửa và tiết kiệm thời gian xử lý. Khi người dùng xây dựng prompt một cách rõ ràng và có cấu trúc hợp lý, AI sẽ nắm bắt chính xác yêu cầu. Nếu prompt diễn đạt rõ ràng về mục tiêu đầu ra (như định dạng, phong cách hay mức độ chi tiết), AI sẽ tạo ra những kết quả sát với nhu cầu của người dùng hơn, đảm bảo nội dung nhất quán và phù hợp với các mục tiêu đã đề ra.
Tối ưu hóa cho từng loại mô hình AI
Mỗi loại mô hình AI có những ưu điểm riêng, do đó cách viết prompt cũng cần điều chỉnh để phát huy tối đa khả năng của chúng. Mô hình GPT-4 nổi bật với khả năng tổng hợp và lập luận, vì vậy prompt nên tập trung vào yêu cầu phân tích, giải thích hoặc so sánh. Ngược lại, mô hình Gemini của Google mạnh về việc tìm kiếm thông tin chính xác và kịp thời, do đó prompt nên bao gồm các câu hỏi cần dữ liệu mới hoặc thông tin cập nhật. Việc chọn lựa cách viết prompt phù hợp với từng mô hình sẽ giúp khai thác tối ưu sức mạnh của hệ thống, tạo ra phản hồi chính xác, tự nhiên và cá nhân hóa hơn.
Mở rộng khả năng của AI ngoài thiết kế ban đầu
Một prompt sáng tạo có thể dẫn dắt AI thực hiện các nhiệm vụ vượt ra ngoài những gì nó đã được lập trình. Ví dụ, bằng cách mô tả ngữ cảnh và vai trò cụ thể, người dùng có thể khiến AI “đóng vai” một phiên dịch viên chuyên nghiệp để chuyển ngữ một cách tự nhiên, ngay cả khi mô hình chưa được huấn luyện cho các ngôn ngữ khác nhau.
Tương tự, nếu prompt được cấu trúc như một kịch bản với các quy tắc và tương tác, AI có thể phát triển thành một trò chơi đối thoại. Trong lĩnh vực khoa học, việc đặt prompt chi tiết có thể giúp AI hỗ trợ trong việc phân tích dữ liệu phức tạp, như trong quan sát thiên văn hoặc dự đoán xu hướng từ tập dữ liệu lớn.
Trên đây là những chia sẻ của CodeGym về Prompt Engineering là gì? Trong bối cảnh AI ngày càng gắn liền với hoạt động cá nhân lẫn doanh nghiệp, việc làm chủ kỹ năng Prompt Engineering sẽ trở thành lợi thế quan trọng. Đây chính là chìa khóa để tối ưu hiệu quả công việc, khai thác trọn vẹn sức mạnh của công nghệ và dẫn đầu trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo.
0 Lời bình