Kỹ thuật nhắc nhở: Định nghĩa, ví dụ, mẹo và hơn thế nữa

Kỹ thuật nhanh chóng là gì?

Kỹ thuật nhắc nhở là một phương pháp thực hành trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên của trí tuệ nhân tạo trong đó văn bản mô tả những gì AI yêu cầu làm. Được hướng dẫn bởi đầu vào này, AI sẽ tạo ra đầu ra. Điều này có thể ở các dạng khác nhau với mục đích sử dụng văn bản dễ hiểu của con người để giao tiếp với các mô hình. Vì mô tả nhiệm vụ được nhúng vào đầu vào nên mô hình thực hiện linh hoạt hơn với các khả năng.

Lời nhắc là gì?

Lời nhắc là mô tả chi tiết về kết quả mong muốn được mong đợi từ mô hình. Đó là sự tương tác giữa người dùng và mô hình AI. Điều này sẽ giúp chúng ta hiểu rõ hơn về kỹ thuật là gì.

Ví dụ về Kỹ thuật nhanh chóng

Lời nhắc được sử dụng trong các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT và GPT-3 có thể là các truy vấn văn bản đơn giản. Với tất cả những điều này, chất lượng được đo bằng mức độ chi tiết bạn có thể cung cấp. Chúng có thể dùng để tóm tắt văn bản , câu hỏi và câu trả lời, tạo mã, trích xuất thông tin, v.v.

Vì LLM có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề phức tạp trong đó có nhiều hướng dẫn nên điều quan trọng là phải chi tiết. Hãy xem một số ví dụ về lời nhắc cơ bản:

Lời nhắc

Điều này đưa ra bản tóm tắt theo mẫu Hỏi đáp.

Chúng ta vừa xem minh họa về việc sử dụng LLM. Khả năng chỉ là vô tận. Kỹ thuật nhanh chóng có thể được điều chỉnh cho các kết quả đầu ra khác nhau. Dưới đây là ví dụ cho các loại nội dung khác nhau:

Văn bản – ChatGPT, GPT

1. Sự khác biệt giữa AI sáng tạo và AI truyền thống là gì?
2. Cung cấp 10 biến thể cho dòng tiêu đề “Các trường hợp sử dụng AI mang tính sáng tạo hàng đầu cho doanh nghiệp”.
3. Viết dàn ý cho một bài viết về lợi ích của AI tổng hợp đối với hoạt động tiếp thị.
4. Tạo 300 từ cho mỗi phần của bài viết.
5. Tạo tiêu đề hấp dẫn cho từng phần.
6. Tạo mô tả sản phẩm 100 từ cho ProductXYZ theo năm kiểu.
7. Xác định kỹ thuật nhắc nhở theo thông số iambic, phong cách Shakespearean.

Mã – ChatGPT, Codex

1. Hoạt động như một nghệ sĩ ASCII dịch tên đối tượng sang mã ASCII.
2. Xác định lỗi trong một đoạn mã nhất định.
3. Viết hàm nhân hai số và trả về kết quả.
4. Phát triển API REST cơ bản bằng Python.
5. Giải thích chức năng của mã được cung cấp.
6. Đơn giản hóa một mã nhất định.
7. Tiếp tục viết mã được cung cấp.

Hình ảnh – Khuếch tán ổn định, Midjourney, Dall-E 2

1. Miêu tả một con chó trong ô tô đeo kính râm và đội mũ theo phong cách Salvador Dali.
2. Minh họa một con thằn lằn trên bãi biển theo phong cách nghệ thuật đất sét.
3. Tạo hình ảnh một người đàn ông sử dụng điện thoại trên tàu điện ngầm, độ phân giải 4K với hiệu ứng làm mờ hiệu ứng xóa phông.
4. Thiết kế hình dán minh họa một người phụ nữ đang uống cà phê trên bàn với khăn trải bàn kẻ ca rô.
5. Hình dung một khu rừng rậm với ánh sáng điện ảnh và chụp ảnh thiên nhiên.
6. Tạo hình ảnh góc nhìn thứ nhất nhìn ra những đám mây màu cam khi mặt trời mọc

Làm cách nào để thiết kế lời nhắc AI của bạn?

Chất lượng của lời nhắc là rất quan trọng. Có nhiều cách để cải thiện chúng và giúp mô hình của bạn cải thiện kết quả đầu ra. Hãy cùng xem một số mẹo dưới đây:

1. Đóng vai: Ý tưởng là làm cho mô hình hoạt động như một hệ thống cụ thể. Do đó tạo ra sự tương tác phù hợp và nhắm mục tiêu một kết quả cụ thể. Điều này tiết kiệm thời gian và sự phức tạp nhưng vẫn đạt được kết quả to lớn. Đây có thể là đóng vai trò là giáo viên, người biên tập mã hoặc người phỏng vấn.
2. Rõ ràng: Điều này có nghĩa là loại bỏ sự mơ hồ. Đôi khi, vì cố gắng trình bày chi tiết nên cuối cùng chúng ta lại đưa vào những nội dung không cần thiết. Một cách tuyệt vời để đạt được điều này là ngắn gọn.
3. Đặc điểm kỹ thuật: Điều này liên quan đến việc nhập vai, nhưng ý tưởng là phải cụ thể và chuyển sang hướng hợp lý. Điều này tránh được đầu ra phân tán.
4. Tính nhất quán: Tính nhất quán có nghĩa là duy trì dòng chảy trong cuộc trò chuyện. Giữ một giọng điệu thống nhất để bạn có thể đảm bảo tính dễ đọc của cuộc trò chuyện.

Xem thêm: Mua tài khoản chat gpt plus với giá ưu đãi!

Các yếu tố của một lời nhắc

Đây là những thuộc tính tạo nên bộ khung của lời nhắc. Đây có thể là:

1. Hướng dẫn: Đó là một câu lệnh yêu cầu mô hình thực hiện một việc gì đó.
2. Bối cảnh: Bối cảnh là những gì hợp lý hóa mô hình cho vấn đề. Nếu không, nó có thể hoàn toàn sai ngữ cảnh và đưa ra phản hồi kém.
3. Dữ liệu đầu vào: Đây là đầu vào dưới dạng toàn bộ thực thể duy nhất.
4. Chỉ báo đầu ra: Khi nhập vai, nó cho biết loại đầu ra sẽ là mã. Phần tử này giúp kênh mô hình xuất ra một cách phù hợp.

Mẫu lời nhắc tiêu chuẩn

Chúng ta hãy thử xem tổng quan về định dạng trông như thế nào. Dưới đây là ví dụ giữa người dùng và mô hình với các hướng dẫn đơn giản.

Ít lần: Đây là mẫu gợi ý sử dụng phương pháp học tập theo ngữ cảnh. Ở đây có cung cấp giáo dục trong ngữ cảnh, cho phép mô hình xử lý trước các ví dụ. Chúng ta sẽ xem xét điều này nhiều hơn trong phần tiếp theo bên dưới. Ít ảnh có thể được định dạng như sau:

Trong mẫu câu hỏi và trả lời, chúng ta có:

Kỹ thuật nhắc nhở

Có nhiều kỹ thuật khác nhau được sử dụng trong việc viết lời nhắc. Họ là xương sống.

1. Nhắc nhở không bắn

Zero-shot cung cấp một lời nhắc không nằm trong quá trình đào tạo nhưng vẫn hoạt động như mong muốn. Tóm lại, LLM có thể khái quát hóa.

Ví dụ:

Lời nhắc :

Đầu ra:

Kiến thức về ý nghĩa của “tình cảm” đã khiến người mẫu không biết cách phân loại câu hỏi mặc dù nó chưa được cung cấp nhiều phân loại văn bản để thực hiện. Có thể có một cạm bẫy vì không có dữ liệu mô tả nào được cung cấp trong văn bản. Sau đó, chúng ta có thể sử dụng lời nhắc vài lần.

2. Nhắc nhở ngắn gọn/Học theo ngữ cảnh

Theo cách hiểu cơ bản, vài cảnh quay sử dụng một vài ví dụ (cảnh quay) về những gì nó phải làm. Điều này cần một số hiểu biết sâu sắc từ một cuộc trình diễn để thực hiện. Thay vì chỉ dựa vào những gì nó được huấn luyện, nó dựa trên những cú đánh có sẵn.

3. Chuỗi suy nghĩ (CoT)

CoT cho phép mô hình đạt được khả năng suy luận phức tạp thông qua các bước suy luận ở giữa. Nó liên quan đến việc tạo ra và cải thiện các bước trung gian được gọi là “chuỗi lý luận” để thúc đẩy sự hiểu biết và kết quả đầu ra ngôn ngữ tốt hơn. Nó có thể giống như một sự kết hợp kết hợp vài lần thực hiện các nhiệm vụ phức tạp hơn.

Những điều cần tránh khi tạo lời nhắc?

Trước khi tổng hợp, có một số điều chúng ta nên tránh khi tạo lời nhắc:

1. Quá tải thông tin (Mơ hồ) : Cố gắng cung cấp thông tin ngắn gọn càng nhiều càng tốt vì nó có thể trở thành thông tin rác và làm giảm độ chính xác của kết quả.
2. Câu hỏi mở : Chúng ta nên tránh đặt những câu hỏi mở hoặc không chính xác. Một câu hỏi mơ hồ có thể là: Bạn có thể giúp tôi tìm đường về nhà không? Chúng không cụ thể và quá chung chung và sẽ gây ra phản ứng thiếu chính xác và kém hiệu quả.
3. Sử dụng các ràng buộc kém : Các ràng buộc là những ranh giới và giới hạn về mức độ phân tán của một tình huống. Điều này đòi hỏi phải cung cấp các yêu cầu cụ thể. Đây có thể là để đóng vai người mẫu.

Phần kết luận

Chúng tôi đã thấy hướng dẫn chi tiết về kỹ thuật nhắc nhở cung cấp thông tin chi tiết về các nguyên tắc cơ bản và cách chúng hoạt động trong các mô hình AI. AI đã trải qua một cuộc cách mạng hoàn chỉnh về các trường hợp sử dụng với khả năng vô tận và các ứng dụng tương lai. Lời nhắc có thể hướng dẫn các mô hình AI giống như hướng dẫn của con người, cách mạng hóa tương lai. Ví dụ như tài khoản gpt 4. Hiểu các nguyên tắc và trụ cột là rất quan trọng để sử dụng AI hiệu quả.

Bài học chính

• NLP và Generative AI đã trải qua những cải tiến kể từ năm 2022, khiến kỹ thuật nhanh chóng trở nên quan trọng để thành thạo các mô hình ngôn ngữ.
• Kỹ thuật nhắc nhở trong AI sử dụng kiểu nhập văn bản để mô tả, tính linh hoạt của mô hình và hiểu văn bản mà con người có thể đọc được.
• Tinh chỉnh lời nhắc là điều cần thiết để cải thiện chất lượng và kết quả đầu ra, sử dụng phương pháp nhập vai để tiết kiệm thời gian và duy trì tính nhất quán trong các cuộc hội thoại để diễn ra trôi chảy và dễ đọc hơn.

Xem thêm: Gói trải nghiệm dành cho người mới sử dụng tài khoản chat gpt 4.

Các câu hỏi thường gặp