Thế giới không thiếu LLM với những lựa chọn mà chúng ta có; thành thật mà nói, Những mô hình này đã được thương mại hóa ngay lúc này và đang tăng tốc, ví dụ hãy tham khảo bài viết gần đây nhất của tôi OpenAI GPT4o, Meta Llama 3.1B, Google Gemini 1.5 pro. Các ứng dụng như ChatGPT và Perplexity được hỗ trợ bởi LLM sẽ trở thành những công cụ hàng ngày tương tự như MS Word và Excel.

Do đó, điều quan trọng nhất đối với một chuyên gia đang làm việc là cách chúng ta khai thác giá trị từ các mô hình này và cách bạn khiến các ứng dụng này hoạt động tốt nhất cho bạn. Đó là một kỹ thuật thiết yếu mà mọi chuyên gia CNTT cần nắm vững → kỹ thuật nhanh chóng. 

Thế nào là một lời nhắc tốt? 

Để khai thác hiệu quả sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), một lời nhắc tốt phải rõ ràng, cụ thể và có cấu trúc tốt. Sau đây là các yếu tố chính tạo nên một lời nhắc tốt 

1. Độ rõ nét và độ đặc hiệu
   • Hướng dẫn rõ ràng:Lời nhắc cần cung cấp hướng dẫn rõ ràng để tránh nhiều cách hiểu khác nhau.
   • Chi tiết cụ thể: Bao gồm thông tin chi tiết về bối cảnh, kết quả mong muốn, định dạng, phong cách và độ dài.

2. Bối cảnh và Bối cảnh
   • Bối cảnh liên quan: Cung cấp đủ thông tin cơ bản để giúp mô hình hiểu được tình huống.
   • Thông số kỹ thuật của khán giả: Điều chỉnh lời nhắc cho phù hợp với đối tượng mục tiêu để đảm bảo thông tin đầu ra có liên quan.

3. Định dạng đầu ra mong muốn
   • Ví dụ:Sử dụng ví dụ để minh họa định dạng đầu ra dự kiến.
   • Định dạng có cấu trúc: Xác định rõ ràng cấu trúc của câu trả lời, chẳng hạn như dấu đầu dòng, danh sách hoặc đoạn văn.

4. Sự tinh chỉnh lặp đi lặp lại
   • Cơ chế phản hồi: Cho phép cải tiến liên tục dựa trên phản hồi của mô hình.
   • Thử nghiệm: Thử nghiệm nhiều lời nhắc khác nhau để xác định lời nhắc hiệu quả nhất.

5. Tránh sự mơ hồ
   • Ngôn ngữ chính xác:Giảm thiểu việc sử dụng các mô tả mơ hồ hoặc “không rõ ràng”.
   • Hướng dẫn rõ ràng: Nêu rõ những việc nên làm và những việc không nên làm.

Làm thế nào các khuôn khổ làm cho lời nhắc có hiệu quả

Khung kỹ thuật nhanh chóng cung cấp một cấu trúc giúp bạn xây dựng một lời nhắc hiệu quả hơn. Hơn 40 khung kỹ thuật nhanh chóng đã được phát triển trong hai năm qua, khá là khó để theo dõi. Về cơ bản, Đánh giá một khung kỹ thuật nhanh chóng bao gồm việc đánh giá hiệu quả, khả năng sử dụng, khả năng cải tiến lặp đi lặp lại, số liệu hiệu suất, hỗ trợ cộng đồng và khả năng thích ứng của nó.

Tôi đề xuất năm khuôn khổ sau dựa trên tính dễ sử dụng, hiệu suất đầu ra, trường hợp sử dụng, khả năng tái sử dụng nhanh chóng. 

Khung CRISP 

• Bối cảnh: Cung cấp bối cảnh chi tiết, giúp mô hình hiểu được tình huống.
• Yêu cầu: Xác định rõ nhiệm vụ, đảm bảo mô hình biết phải làm gì.
• Thông tin chi tiết: Thêm thông tin bổ sung, nâng cao khả năng hiểu biết của mô hình.
• Phong cách: Xác định giọng điệu và cách thức phản hồi, làm cho nó phù hợp với đối tượng mục tiêu.
• Tham số: Đặt ranh giới cho phản hồi, chẳng hạn như độ dài và định dạng, đảm bảo đầu ra đáp ứng các yêu cầu cụ thể.

Khung ERA 

• Kỳ vọng: Phác thảo kết quả mong muốn, cung cấp các mục tiêu rõ ràng cho mô hình.
• Vai trò: Chỉ rõ vai trò của mô hình, hướng dẫn hành vi của mô hình.
• Hoạt động: Mô tả nhiệm vụ cụ thể, đảm bảo mô hình biết hành động cần thực hiện.

Khung RTF 

• Lời yêu cầu: Xác định rõ ràng yêu cầu của người dùng.
• Nhiệm vụ: Chỉ rõ nhiệm vụ cần thực hiện.
• Định dạng: Phác thảo định dạng mong muốn của phản hồi, đảm bảo tính rõ ràng và có cấu trúc.

Khung chuỗi suy nghĩ (CoT) 

• Lý luận từng bước: Khuyến khích mô hình suy nghĩ từng bước để giải quyết vấn đề, cải thiện chất lượng các nhiệm vụ lý luận phức tạp.
• Quá trình lặp lại: Cho phép tinh chỉnh và phản hồi, nâng cao hiệu suất của mô hình theo thời gian.

Khung LangGPT 

LangGPT là một khuôn khổ kỹ thuật nhanh chóng lấy cảm hứng từ các ngôn ngữ lập trình có cấu trúc có thể tái sử dụng giúp cho lời nhắc NLP có cấu trúc và tái sử dụng hơn. 

• Dựa trên mẫu: Sử dụng các mẫu, biến và lệnh để tạo lời nhắc có cấu trúc, giúp tạo ra đầu ra chất lượng cao dễ dàng hơn.
• Cấu trúc hai lớp: Cho phép sử dụng lại và đưa ra các lời nhắc theo mô-đun, nâng cao hiệu quả và tính nhất quán.
• Hỗ trợ cộng đồng: Cung cấp các mẫu và tài nguyên dùng chung, thúc đẩy sự hợp tác và cải tiến liên tục.

Mô-đun cơ bản bao gồm các thành phần sau:

Nó được tạo ra bởi một cộng đồng có trụ sở tại Trung Quốc và đã chứng minh hiệu suất tốt hơn trong việc hướng dẫn LLM thực hiện các nhiệm vụ so với các khuôn khổ kỹ thuật nhanh chóng khác

Ưu và nhược điểm của từng khung với một kịch bản

Mỗi khuôn khổ đều có điểm mạnh và điểm yếu, và sự lựa chọn phụ thuộc vào mức độ phức tạp của nhiệm vụ, mục tiêu của bạn và mức độ quen thuộc của người dùng với khuôn khổ. Sau đây là một ví dụ nêu bật ưu và nhược điểm của các khuôn khổ này 

Tạo kế hoạch SEO để tối ưu hóa trang web sản phẩm SaaS:

Bạn có thể tìm thấy đầu ra của những lời nhắc này dựa trên ChatGPT đây. 

Các trường hợp sử dụng lý tưởng cho từng khuôn khổ. 

Trường hợp sử dụng cũng đóng vai trò lớn đối với khuôn khổ lựa chọn. Sau đây là bảng phân loại các lĩnh vực khác nhau và chỉ ra khuôn khổ kỹ thuật nhanh chóng phù hợp nhất cho từng danh mục dựa trên điểm mạnh và đặc điểm của chúng.

Kết luận 

Sự phát triển của các khuôn khổ kỹ thuật nhanh chóng phản ánh sự tiến bộ nhanh chóng của các mô hình ngôn ngữ AI và các ứng dụng của chúng. Ban đầu, kỹ thuật nhanh chóng tập trung vào các phương pháp tiếp cận dựa trên hướng dẫn đơn giản, nhưng kể từ đó đã phát triển thành các khuôn khổ tinh vi hơn để tối đa hóa tiềm năng AI.

• GIÒN: Phù hợp nhất cho các nhiệm vụ đòi hỏi bối cảnh chi tiết và phản hồi toàn diện, chẳng hạn như viết, tài chính, tiếp thị và pháp lý.
• CoT: Cung cấp phương pháp tiếp cận từng bước, tăng cường tính rõ ràng cho các quy trình phức tạp.
• THỜI ĐẠI: Cung cấp kết quả đơn giản và dễ hiểu, phù hợp với các nhiệm vụ nhanh chóng và trực tiếp.
• Bản dịch tiếng Anh: Hiệu quả cho các đầu ra ngắn gọn và có cấu trúc, phù hợp với nội dung truyền thông xã hội.
• LangGPT: Có cấu trúc cao và có thể tùy chỉnh, lý tưởng cho các tác vụ thiết kế, SEO và mã hóa đòi hỏi tính nhất quán và khả năng tái sử dụng.

Nói như vậy, bất chấp xu hướng tự động hóa này, chuyên môn của con người vẫn đóng vai trò quan trọng trong việc điều chỉnh các ứng dụng AI cho các ngành cụ thể và đảm bảo tuân thủ và an toàn.

Thưởng: dưới đây là lời nhắc mà tôi sử dụng để đưa ra tiêu đề bài viết này bằng CRISP, vì vậy tôi khuyên bạn nên sử dụng khuôn khổ này ngay bây giờ.

Bối cảnh: Bạn là một cây bút viết về công nghệ và chuyên gia SEO, đang viết một bài viết để đưa ra góc nhìn chuyên môn về khuôn khổ kỹ thuật nhanh chóng.

Lời yêu cầu: Cấu trúc tiêu đề bài viết sao cho tối ưu hóa SEO nhất. Vui lòng sử dụng Google Keyword Planner, Ahrefs và SEMrush để xác định năm từ khóa hàng đầu.

Cái nhìn thấu suốt:Bài viết hướng đến các chuyên gia CNTT có một số hiểu biết về kỹ thuật nhanh chóng. Bài viết được sử dụng cho bài đăng trên LinkedIn và bản tin.

Phong cách: Hấp dẫn.

Các tham số:Tiêu đề phải ngắn gọn, hấp dẫn và kêu gọi hành động.

Đặt mua

nhận bản tin của chúng tôi vì chúng tôi sẽ đăng nhiều mẹo và lời nhắc thiết thực hơn để tối ưu hóa công việc hàng ngày của bạn. 

Tài liệu tham khảo

1. ERA/ERF: https://easyaibeginner.com
2. GIÒN: https://promptengineering.org/the-crisp-method-a-dynamic-framework-for-advanced-ai-reasoning-and-decision-making/
3. Gợi ý học tập COT: https://learnprompting.org/docs/intermediate/chain_of_thought
4. LangGPT: https://www.langgpt.ai/ 
5. Hướng dẫn của bạn để làm chủ tất cả các khuôn khổ nhắc nhở khác nhau