Phân biệt Zero-shot Prompting và Few-shot Prompting chi tiết

Trong kỹ thuật Prompt Engineering, việc nắm vững cách phân biệt Zero-shot Prompting và Few-shot Prompting là yêu cầu bắt buộc để tối ưu hóa hiệu suất hệ thống AI. Bài viết này sẽ đi sâu vào phân tích sự khác biệt về cấu trúc câu lệnh, khả năng suy luận của mô hình và tác động đến chi phí Token.

Zero-shot Prompting là gì?

Zero-shot Prompting là một kỹ thuật nền tảng mà bất kỳ kỹ sư Prompt nào cũng cần nắm vững. Hiểu một cách đơn giản, đây là phương pháp đưa ra yêu cầu cho AI mà không cung cấp bất kỳ ví dụ hay dữ liệu mẫu nào trước đó.

Định nghĩa Zero-shot Prompting

Zero-shot Prompting là kỹ thuật tương tác với AI, trong đó người dùng chỉ đưa ra câu lệnh và mong đợi mô hình thực hiện nhiệm vụ dựa trên kiến thức đã được huấn luyện sẵn. “Zero-shot” có nghĩa là “không có lần thử nào”, tức là AI không được xem trước các cặp câu hỏi – trả lời mẫu để học theo ngữ cảnh cụ thể của bạn.

Cách hoạt động của Zero-shot Prompting

Cơ chế vận hành của Zero-shot dựa trên khả năng khái quát hóa cực cao của các mô hình Transformer. Khi bạn gửi một prompt, AI sẽ phân tích các token (từ ngữ), đối chiếu với kho ngữ liệu khổng lồ mà nó đã học để hiểu ý định và đưa ra phản hồi logic nhất. Nó tận dụng các mối liên hệ ngữ nghĩa để đoán xem kết quả nào là phù hợp với yêu cầu của người dùng.

Ví dụ: Giả sử bạn cần phân loại cảm xúc của một đoạn văn. Thay vì đưa mẫu, bạn chỉ cần ra lệnh:

“Hãy phân loại đoạn văn sau là tích cực, tiêu cực hoặc trung lập: ‘Tôi rất hài lòng với tốc độ xử lý của chiếc laptop này!'”

AI sẽ ngay lập tức trả về kết quả: Tích cực.

Ưu điểm và hạn chế của Zero-shot Prompting

• Tốc độ và sự tiện lợi: Đây là cách nhanh nhất để lấy kết quả từ AI mà không mất công soạn thảo ví dụ.
• Tiết kiệm Token: Vì không có dữ liệu mẫu, độ dài của prompt ngắn hơn, giúp giảm chi phí khi sử dụng API và tránh vượt quá giới hạn ngữ cảnh.
• Tính đa dụng: Phù hợp cho các tác vụ sáng tạo hoặc truy vấn thông tin phổ thông.

Dù mạnh mẽ, Zero-shot vẫn có những rào cản nhất định:

• Độ chính xác không ổn định: Đối với các tác vụ đòi hỏi định dạng đầu ra khắt khe hoặc logic phức tạp, AI dễ bị rơi vào tình trạng ảo giác.
• Thiếu sự nhất quán: AI có thể trả về các kiểu định dạng khác nhau cho cùng một loại yêu cầu nếu câu lệnh không đủ chặt chẽ. 

Few-shot Prompting là gì?

Nếu Zero-shot là yêu cầu ngay lập tức, thì Few-shot Prompting giống như một buổi huấn luyện ngắn hạn  để AI hiểu sâu hơn về mong muốn của bạn.

Định nghĩa Few-shot Prompting

Few-shot Prompting là kỹ thuật cung cấp cho AI một vài ví dụ (thường từ 2 đến 5 ví dụ) minh họa cho nhiệm vụ cụ thể trước khi đưa ra câu lệnh chính thức. Việc này giúp thiết lập một khuôn mẫu về tư duy và định dạng để AI bắt chước theo một cách chính xác nhất.

Cách hoạt động của Few-shot Prompting

Kỹ thuật này hoạt động dựa trên khả năng học hỏi theo ngữ cảnh. Khi AI nhận được các cặp ví dụ, nó sẽ tự điều chỉnh trọng số ưu tiên cho định dạng và phong cách đó trong phiên làm việc hiện tại. Điều này giúp mô hình thu hẹp phạm vi phản hồi, tập trung vào cấu trúc mà bạn đã định hình sẵn.

Ví dụ: Thay vì chỉ yêu cầu dịch thuật, bạn cung cấp phong cách dịch thuật chuyên ngành:

“Dịch các từ sau sang tiếng Anh chuyên ngành Marketing:

• Trải nghiệm khách hàng -> Customer Experience
• Điểm chạm thương hiệu -> Brand Touchpoint
• Tỷ lệ chuyển đổi -> [AI sẽ tự điền là Conversion Rate]”

Ưu nhược điểm của Few-shot Prompting

• Kiểm soát định dạng tuyệt vời: Đảm bảo AI luôn trả về kết quả theo đúng cấu trúc (JSON, bảng, danh sách…) mà bạn mong muốn.
• Tăng độ chính xác cho tác vụ khó: Đặc biệt hữu ích trong lập trình, phân tích dữ liệu phức tạp hoặc viết lách theo giọng văn thương hiệu.
• Giảm thiểu lỗi logic: Các ví dụ đóng vai trò là kim chỉ nam giúp AI không đi chệch hướng.

Tuy nhiên, Few-shot Prompting vẫn tồn tại một số hạn chế

• Tốn tài nguyên (Tokens): Việc chèn nhiều ví dụ khiến prompt dài hơn, làm tăng chi phí và có thể gây nhiễu nếu ví dụ không nhất quán.
• Rủi ro thiên kiến (Bias): Nếu ví dụ bạn đưa ra có sai sót, AI sẽ học theo đúng cái sai đó.

Phân biệt Zero-shot Prompting và Few-shot Prompting

Việc lựa chọn giữa Zero-shot và Few-shot không chỉ đơn thuần là cung cấp ví dụ hay không, mà là sự cân nhắc chiến lược về hiệu suất và tài nguyên. Dưới đây là những khác biệt cốt lõi mà các kỹ sư AI thường xuyên phải phân tích.

Khác nhau về cách cung cấp thông tin

Sự khác biệt rõ rệt nhất nằm ở ngữ cảnh đầu vào. Zero-shot dựa hoàn toàn vào khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên của AI thông qua câu lệnh trực tiếp. Ngược lại, Few-shot yêu cầu một quy trình “mồi” (priming), nơi bạn đóng vai trò là người dẫn dắt bằng cách cung cấp các cặp dữ liệu mẫu để định hướng tư duy cho mô hình.

Khác nhau về độ chính xác kết quả

Trong các tác vụ đòi hỏi sự sáng tạo tự do như viết thơ, tóm tắt ý chính, Zero-shot thường cho kết quả đa dạng và thú vị hơn. Tuy nhiên, đối với các tác vụ có tính kỹ thuật cao, yêu cầu logic chặt chẽ hoặc định dạng đặc thù như viết code, trích xuất dữ liệu thực thể, Few-shot Prompting vượt trội hoàn toàn về độ chính xác nhờ việc giảm thiểu các phản hồi lệch lạc.

Khác nhau về thời gian và độ phức tạp prompt

Viết một Zero-shot Prompt chỉ mất vài giây, lý tưởng cho các nhu cầu tức thời. Few-shot đòi hỏi sự đầu tư công sức để chọn lọc các ví dụ tiêu biểu, chất lượng cao. Nếu ví dụ của bạn không đại diện cho toàn bộ vấn đề, AI có thể bị “overfitting” (học vẹt) và trả về kết quả rập khuôn theo ví dụ đó.

Bảng so sánh Zero-shot và Few-shot Prompting

Khi nào nên dùng Zero-shot Prompting?

Zero-shot không phải là kém hơn Few-shot, các kỹ thuật này sẽ cho kết quả tối ưu nếu bạn biết dùng đúng chỗ.

Bạn nên sử dụng Zero-shot khi thực hiện các tác vụ mà mô hình AI đã được huấn luyện cực kỳ kỹ lưỡng hoặc khi bạn cần một kết quả nhanh chóng mà không quá khắt khe về định dạng. Đây cũng là lựa chọn hàng đầu khi bạn đang khám phá khả năng của AI về một chủ đề mới.

Ví dụ: 

• Sáng tạo nội dung: “Viết một lời chào mừng khách hàng mới gia nhập khóa học Python.”
• Tóm tắt văn bản: “Hãy tóm tắt bài báo này trong 3 dòng ngắn gọn.”
• Dịch thuật thông thường: “Dịch câu sau sang tiếng Nhật: ‘Chào buổi sáng’.”

Khi nào nên dùng Few-shot Prompting?

Few-shot là vũ khí đắc lực khi bạn cần AI làm việc như một chuyên gia thực thụ trong một quy trình làm việc (workflow) cụ thể.

Hãy ưu tiên Few-shot khi bạn cần sự nhất quán tuyệt đối về mặt cấu trúc (Output Structure) hoặc khi tác vụ đó mang tính đặc thù cao mà kiến thức chung của AI chưa đủ để đáp ứng hoàn hảo. Đặc biệt là trong SEO và Content Marketing, nơi giọng văn thương hiệu cần được duy trì xuyên suốt.

Ví dụ: Trong SEO, Few-shot cực kỳ hiệu quả để tạo Meta Description:

“Dựa trên cấu trúc sau, hãy viết Meta Description cho bài viết về ‘AI Marketing’:

• Ví dụ 1: [Tiêu đề: Học Python] -> [Mô tả: Khóa học Python từ cơ bản đến nâng cao cho người mới. Cam kết đầu ra…]

• Ví dụ 2: [Tiêu đề: AI Marketing] -> [AI sẽ tự động viết theo đúng văn phong và độ dài tương tự ví dụ 1]”

Câu hỏi thường gặp (FAQ)

Zero-shot Prompting có kém chính xác không?

Không hẳn. Với các tác vụ phổ biến như tóm tắt văn bản hoặc trả lời kiến thức chung, Zero-shot trên các mô hình mạnh như GPT có độ chính xác gần như tuyệt đối. Nó chỉ kém hơn khi tác vụ đòi hỏi một định dạng đầu ra (Output format) chuyên biệt.

Few-shot Prompting cần bao nhiêu ví dụ là đủ?

Thông thường, 3 ví dụ là con số lý tưởng (Golden Number). Ví dụ thứ nhất để thiết lập định dạng, ví dụ thứ hai để khẳng định quy luật, và ví dụ thứ ba để AI hiểu sự đa dạng của dữ liệu.

Người mới nên dùng Zero-shot hay Few-shot?

Người mới nên bắt đầu bằng Zero-shot để hiểu khả năng thấu cảm của AI. Khi kết quả không đạt như ý, hãy nâng cấp lên Few-shot bằng cách thêm ví dụ mẫu để điều chỉnh.

Có nên kết hợp cả Zero-shot và Few-shot không?

Thực tế, Few-shot luôn bao hàm Zero-shot bên trong nó (vì bạn vẫn cần một câu lệnh chính). Kỹ thuật kết hợp tốt nhất là đưa ra câu lệnh rõ ràng (Zero-shot) sau đó mới chèn ví dụ (Few-shot) để minh họa.

Không có phương pháp nào là “tốt nhất tuyệt đối” giữa Zero-shot Prompting và Few-shot Prompting, mà quan trọng là chọn đúng theo nhu cầu. Nếu cần phản hồi nhanh và đơn giản, Zero-shot Prompting là lựa chọn phù hợp; trong khi đó, Few-shot Prompting phát huy hiệu quả khi yêu cầu độ chính xác và định dạng đầu ra cao. Nắm vững hai kỹ thuật này sẽ giúp bạn khai thác AI một cách thông minh và linh hoạt hơn.