Nắm vững LLM: Hướng dẫn toàn diện để nhắc nhở hiệu quả

Nhắc nhở ít lần bắn

Nhắc nhở vài lần là một kỹ thuật mạnh mẽ cho phép người dùng dạy LLM giải quyết vấn đề theo cách mong muốn. Điều này liên quan đến việc đưa ra cho mô hình một số ví dụ để làm theo trong khi tạo văn bản. Ví dụ: nếu bạn muốn phân loại cảm xúc của các câu, thay vì hỏi trực tiếp LLM về cảm xúc của một câu nhất định, bạn có thể đưa ra một số ví dụ. Trong trường hợp này, toàn bộ lời nhắc có thể trông giống như –

“Ví dụ:
1. Arun rất thông minh. / Tích cực
2. Đội A không thể thắng trận đấu. / Tiêu cực

Xác định cảm xúc: Sóng nhiệt đang giết chết đàn chim.”

Lời nhắc vài lần đặc biệt hữu ích cho các nhiệm vụ có sẵn dữ liệu đào tạo hạn chế, chẳng hạn như tóm tắt hoặc dịch thuật. Bằng cách cung cấp cho LLM một số ví dụ, nó có thể nhanh chóng học cách giải quyết vấn đề và đưa ra phản hồi chính xác.

Giảm tải các nhiệm vụ khó khăn cho các công cụ và plugin

Mặc dù các LLM như mua tài khoản chat gpt plus vượt trội trong việc tạo văn bản nhưng chúng có thể gặp khó khăn với một số tác vụ nhất định như tính toán số học. Trong những trường hợp như vậy, tốt nhất là chuyển các tác vụ này sang các công cụ và plugin chuyên dụng và nhắc LLM sử dụng chúng.

Ví dụ: nếu bạn muốn LLM thực hiện phép tính toán học, bạn có thể nhắc nó sử dụng Wolfram Alpha hoặc MathWay.

Nhắc nhở bị xiềng xích

Đôi khi, việc giải quyết một vấn đề lớn trong một lần có thể khiến LLM choáng ngợp. Nhắc nhở theo chuỗi liên quan đến việc chia vấn đề thành các bước nhỏ hơn và tăng dần nhắc LLM giải quyết từng bước. Ví dụ: nếu bạn muốn LLM viết một câu chuyện ngắn, bạn có thể nhắc nó tạo mô tả nhân vật trước, sau đó là cài đặt, v.v.

Lời nhắc theo chuỗi đặc biệt hữu ích cho các tác vụ viết sáng tạo, cho phép người dùng hướng dẫn LLM theo một câu chuyện cụ thể. Việc chia nhỏ vấn đề thành các bước nhỏ hơn cũng đảm bảo đầu ra mạch lạc và tuân theo cấu trúc logic.

Phát triển nhắc nhở lặp đi lặp lại

Việc tìm lời nhắc tốt nhất cho LLM có thể mất một số lần thử và sai. Phát triển lời nhắc lặp đi lặp lại bao gồm việc thử nghiệm các lời nhắc khác nhau và tinh chỉnh chúng cho đến khi chúng tạo ra kết quả mong muốn. Điều quan trọng là phải theo dõi lời nhắc nào hoạt động tốt nhất cho các tác vụ khác nhau và tinh chỉnh chúng cho phù hợp.

Khi phát triển lặp đi lặp lại các lời nhắc, điều quan trọng là phải thường xuyên đánh giá chất lượng đầu ra của LLM. Chúng tôi có thể thực hiện việc này bằng cách so sánh văn bản được tạo với đầu ra mong muốn hoặc bằng cách sử dụng các số liệu như điểm BLEU hoặc điểm ROUGE.

Xác định kiểu, giai điệu và vai trò đầu ra

Cuối cùng, điều quan trọng là phải xác định phong cách đầu ra, giọng điệu và vai trò của LLM dựa trên lượng độc giả mục tiêu và mục tiêu. Ví dụ: nếu bạn đang xây dựng một chatbot cho trung tâm dịch vụ khách hàng, bạn sẽ muốn LLM hoạt động như một người đại diện lịch sự và hữu ích. Mặt khác, nếu bạn đang phát triển một công cụ viết sáng tạo, bạn có thể muốn LLM giàu trí tưởng tượng và biểu cảm hơn.

Khi xác định phong cách và giọng điệu đầu ra, điều quan trọng là phải xem xét các yếu tố như đối tượng mục tiêu, thuật ngữ dành riêng cho từng lĩnh vực và độ nhạy cảm về văn hóa. Bạn cũng có thể sử dụng các công cụ phân tích cảm xúc hoặc phân loại văn bản để đảm bảo rằng đầu ra của LLM khớp với âm mong muốn.

Phần kết luận

Nhắc nhở là một kỹ thuật mạnh mẽ cho phép người dùng tương tác với LLM hiệu quả hơn. Bằng cách cung cấp bối cảnh nhiệm vụ chi tiết, sử dụng lời nhắc trong vài lần thực hiện, chuyển các nhiệm vụ khó sang các công cụ và plugin, chia nhỏ vấn đề thành các bước nhỏ hơn và tinh chỉnh lặp đi lặp lại các lời nhắc, bạn có thể tận dụng tối đa trải nghiệm LLM của mình. Tuy nhiên, hãy nhớ rằng LLM không hoàn hảo và có thể có những trường hợp chúng không mang lại phản hồi như mong muốn. Trong những trường hợp như vậy, việc xem xét và điều chỉnh lời nhắc của bạn luôn là điều tốt.

Điểm mấu chốt:

• Bước đầu tiên trong việc truy vấn LLM một cách hiệu quả là cung cấp cho chúng bối cảnh nhiệm vụ chi tiết, thông tin liên quan và hướng dẫn.
• Bạn có thể tối ưu hóa lời nhắc của mình thông qua lời nhắc vài lần, lời nhắc theo chuỗi và bằng cách sử dụng các công cụ và plugin cho các tác vụ phức tạp hơn.
• Viết nhanh sẽ tốt hơn khi thực hành.

XEM THÊM: Xem thêm: Trải nghiệm thực tế với tài khoản ChatGPT-4.

Các câu hỏi thường gặp