Nghệ thuật tạo ra những lời nhắc mạnh mẽ: Hướng dẫn về kỹ thuật nhắc nhở

LLM là gì?

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là một loại thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI) sử dụng một số kỹ thuật và một tập hợp dữ liệu lớn để hiểu , tạo , tóm tắt và dự đoán nội dung mới.

Các mô hình ngôn ngữ sử dụng tính năng tự hồi quy để tạo văn bản. Mô hình dự báo phân bố xác suất của từ sau trong chuỗi dựa trên lời nhắc hoặc ngữ cảnh ban đầu. Sau đó, từ có khả năng xảy ra cao nhất sẽ được tạo ra, lặp lại liên tục để tạo ra các từ dựa trên ngữ cảnh ban đầu.

Kỹ thuật nhanh chóng là gì?

Kỹ thuật nhắc nhở đề cập đến việc tạo ra các lời nhắc hoặc hướng dẫn hiệu quả để hướng dẫn hành vi của mô hình ngôn ngữ hoặc hệ thống AI. Nó liên quan đến việc xây dựng các truy vấn hoặc lệnh để gợi ra phản hồi hoặc đầu ra mong muốn từ AI. Kỹ thuật nhanh chóng là rất quan trọng để tinh chỉnh các mô hình như GPT-3 để tạo ra kết quả chính xác và phù hợp.

Bằng cách thiết kế cẩn thận các lời nhắc, nhà phát triển có thể kiểm soát kiểu, giọng điệu và nội dung đầu ra của AI. Nó đòi hỏi phải hiểu các khả năng và hạn chế của mô hình, thử nghiệm các cách diễn đạt khác nhau và lặp lại để đạt được kết quả mong muốn. Kỹ thuật kịp thời là điều cần thiết để khai thác tiềm năng của hệ thống AI đồng thời tránh những sai lệch, thiếu chính xác hoặc kết quả đầu ra ngoài ý muốn.

Tại sao nhắc nhở kỹ thuật?

Mặc dù LLM rất tốt trong việc tạo ra các phản hồi thích hợp cho các nhiệm vụ khác nhau, trong đó mô hình dự đoán phân bố xác suất của từ tiếp theo trong chuỗi và tạo ra các từ có khả năng xảy ra nhất. Quá trình này tiếp tục lặp đi lặp lại và nhiệm vụ nhất định đã được hoàn thành. Nhưng sau đó có một số thách thức trong việc tạo ra các phản hồi phù hợp.

• Thiếu kiến ​​thức thông thường
• Đôi khi không có sự hiểu biết theo ngữ cảnh
• Đấu tranh để duy trì một luồng logic nhất quán
• Có thể không hiểu đầy đủ ý nghĩa cơ bản của văn bản

Để giải quyết những thách thức này, kỹ thuật kịp thời đóng một vai trò quan trọng. Các nhà phát triển có thể hướng dẫn đầu ra của mô hình ngôn ngữ bằng cách thiết kế cẩn thận các lời nhắc và cung cấp ngữ cảnh, ràng buộc hoặc hướng dẫn bổ sung để định hướng quá trình tạo. Kỹ thuật nhắc nhở giúp giảm thiểu các hạn chế của mô hình ngôn ngữ và cải thiện tính mạch lạc, mức độ liên quan và chất lượng của các phản hồi được tạo ra.

Tại sao Kỹ thuật nhanh chóng lại quan trọng đối với AI?

Kỹ thuật nhanh chóng đòi hỏi phải hiểu được khả năng của mô hình AI và kết quả mong muốn. Đây là một bước quan trọng trong việc khai thác sức mạnh của công nghệ AI một cách hiệu quả và có trách nhiệm.

• Đầu ra được kiểm soát:  Các mô hình AI như GPT-3 tạo ra phản hồi dựa trên lời nhắc được cung cấp. Kỹ thuật nhanh chóng hiệu quả cho phép các nhà phát triển kiểm soát và định hình đầu ra của AI, đảm bảo nó phù hợp với mục đích và giai điệu đã định.
• Độ chính xác:  Việc tạo ra các lời nhắc được xác định rõ ràng giúp thu được kết quả chính xác và phù hợp từ hệ thống AI. Nếu không có lời nhắc thích hợp, AI có thể tạo ra những phản hồi mơ hồ hoặc không chính xác.
• Giảm thiểu sai lệch:  Kỹ thuật kịp thời có thể giúp giảm thiểu sai lệch trong kết quả đầu ra của AI. Bằng cách đưa ra lời nhắc rõ ràng và không thiên vị, nhà phát triển có thể giảm khả năng tạo ra nội dung thiên vị hoặc nhạy cảm.
• Thích ứng:  Các mô hình AI khác nhau có điểm mạnh và điểm yếu khác nhau. Kỹ thuật nhắc nhở cho phép các nhà phát triển điều chỉnh lời nhắc cho phù hợp với các mô hình cụ thể, tối đa hóa hiệu suất và khả năng thích ứng của chúng.
• Hiểu biết về ngữ cảnh:  Việc tạo ra các lời nhắc cung cấp ngữ cảnh cho phép AI tạo ra các phản hồi mạch lạc và phù hợp hơn theo ngữ cảnh, cải thiện chất lượng tương tác tổng thể.
• Các trường hợp sử dụng dự kiến:  Lời nhắc thích hợp đảm bảo rằng hệ thống AI được sử dụng đúng mục đích đã định. Ví dụ: lời nhắc chính xác rất quan trọng trong các ứng dụng y tế hoặc pháp lý để đảm bảo kết quả đầu ra chính xác và an toàn.
• Hiệu quả:  Lời nhắc được thiết kế tốt giúp hợp lý hóa hoạt động tương tác với hệ thống AI, giảm thiểu nhu cầu lặp lại hoặc chỉnh sửa nhiều lần, giúp tiết kiệm thời gian và tài nguyên.
• Sử dụng có đạo đức và có trách nhiệm:  Bằng những lời nhắc kỹ thuật chu đáo, các nhà phát triển có thể đóng góp vào việc sử dụng có đạo đức và có trách nhiệm của AI, tránh nội dung có hại hoặc gây hiểu lầm.

Ví dụ về Kỹ thuật nhanh chóng

Dưới đây là một số ví dụ đơn giản về kỹ thuật nhanh chóng:

1. Nhiệm vụ: Dịch một câu từ tiếng Anh sang tiếng Pháp.
   • Lời nhắc không rõ ràng: “Dịch cái này.”
   • Lời nhắc hiệu quả: “Hãy dịch câu tiếng Anh sau sang tiếng Pháp: 'Hôm nay bạn thế nào?'”
2. Nhiệm vụ: Tóm tắt một bài báo.
   • Lời nhắc không rõ ràng: “Tóm tắt bài viết này.”
   • Lời nhắc hiệu quả: “Cung cấp một bản tóm tắt ngắn gọn về những điểm chính trong bài báo này về biến đổi khí hậu”.
3. Nhiệm vụ: Tạo một câu chuyện sáng tạo bắt đầu bằng một câu cho trước.
   • Lời nhắc không rõ ràng: “Tiếp tục câu chuyện này.”
   • Lời nhắc hiệu quả: “Xây dựng một câu chuyện xoay quanh câu mở đầu này: 'Ngôi nhà cũ ở cuối phố luôn là…'”

Thiết kế lời nhắc cho các nhiệm vụ khác nhau

Nhiệm vụ đầu tiên là tải khóa API OpenAI của bạn vào biến môi trường.

Hàm 'get_completion' tạo ra sự hoàn thành từ mô hình ngôn ngữ dựa trên lời nhắc nhất định bằng mô hình đã chỉ định. Chúng tôi sẽ sử dụng GPT-3.5-turbo.

Tóm tắt

Quá trình thực hiện ở đây là tóm tắt văn bản tự động , một trong những hoạt động phổ biến trong các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên . Trong lời nhắc, chúng tôi chỉ yêu cầu tóm tắt tài liệu và nhập đoạn văn mẫu; người ta không đưa ra ví dụ đào tạo mẫu. Sau khi kích hoạt API, chúng ta sẽ nhận được định dạng tóm tắt của đoạn văn đầu vào.

đầu ra

Trả lời câu hỏi

Bằng cách cung cấp bối cảnh với một câu hỏi, chúng tôi hy vọng mô hình sẽ dự đoán câu trả lời từ bối cảnh nhất định. Vì vậy, nhiệm vụ ở đây là trả lời câu hỏi không có cấu trúc.

đầu ra

Phân loại văn bản

Nhiệm vụ là thực hiện phân loại văn bản . Đưa ra một văn bản, nhiệm vụ là dự đoán cảm xúc của văn bản, cho dù đó là tích cực, tiêu cực hay trung tính.

đầu ra

Kỹ thuật cho kỹ thuật nhanh chóng hiệu quả

Kỹ thuật nhanh chóng, hiệu quả bao gồm việc sử dụng các kỹ thuật khác nhau để tối ưu hóa đầu ra của các mô hình ngôn ngữ.

Một số kỹ thuật bao gồm:

• Cung cấp hướng dẫn rõ ràng
• Chỉ định định dạng mong muốn bằng cách sử dụng thông báo hệ thống để đặt ngữ cảnh
• Sử dụng tính năng kiểm soát nhiệt độ để điều chỉnh tính ngẫu nhiên của phản hồi và liên tục tinh chỉnh các lời nhắc dựa trên đánh giá và phản hồi của người dùng.

Lời nhắc không bắn

Đối với lời nhắc không bắn, không có ví dụ nào được cung cấp để đào tạo. LLM hiểu lời nhắc và hoạt động tương ứng.

Vài lời nhắc bắn

Khi lần bắn không thành công, người thực hành sử dụng kỹ thuật nhắc nhở vài lần bắn trong đó họ cung cấp các ví dụ để người mẫu học hỏi và thực hiện tương ứng. Cách tiếp cận này cho phép học tập theo ngữ cảnh bằng cách kết hợp các ví dụ trực tiếp trong lời nhắc.

Nhắc nhở chuỗi suy nghĩ (CoT)

Bằng cách dạy mô hình cân nhắc nhiệm vụ khi trả lời, việc nhắc nhở sẽ tốt hơn. Các nhiệm vụ sử dụng lý luận có thể được hưởng lợi từ điều này. Để đạt được kết quả mong muốn hơn, hãy kết hợp với nhắc nhở vài lần bắn.

Bây giờ bạn đã có ý tưởng cơ bản về các kỹ thuật nhắc nhở khác nhau, hãy sử dụng kỹ thuật nhắc nhở để tạo bot đặt hàng.

Tất cả những gì bạn có thể làm với GPT?

Mục đích chính của việc sử dụng GPT-3 là để tạo ngôn ngữ tự nhiên. Nó hỗ trợ rất nhiều nhiệm vụ khác cùng với việc tạo ngôn ngữ tự nhiên. Một số trong số này là:

Tạo Bot đặt hàng

Bây giờ bạn đã có ý tưởng cơ bản về các kỹ thuật nhắc khác nhau, hãy sử dụng kỹ thuật nhắc nhở để tạo bot đặt hàng bằng API của OpenAI .

Xác định chức năng

Chức năng này sử dụng API OpenAI để tạo phản hồi hoàn chỉnh dựa trên danh sách tin nhắn. Sử dụng tham số làm nhiệt độ được đặt thành 0.

Chúng ta sẽ sử dụng thư viện Panel trong Python để tạo một GUI đơn giản. Hàm coll_messages trong GUI dựa trên Bảng điều khiển sẽ thu thập thông tin đầu vào của người dùng, tạo phản hồi của trợ lý bằng mô hình ngôn ngữ và cập nhật màn hình bằng cuộc trò chuyện.

Cung cấp lời nhắc dưới dạng ngữ cảnh

Lời nhắc được cung cấp trong biến ngữ cảnh, một danh sách chứa từ điển. Từ điển chứa thông tin về vai trò và nội dung của hệ thống liên quan đến dịch vụ tự động có tên OrderBot dành cho nhà hàng pizza. Nội dung mô tả cách OrderBot tương tác với khách hàng, thu thập đơn hàng, hỏi về việc nhận hoặc giao hàng, tổng hợp đơn hàng, kiểm tra các mặt hàng bổ sung, v.v.

Hiển thị Bảng điều khiển cơ bản cho Bot

Mã này sẽ thiết lập một trang tổng quan dựa trên Bảng điều khiển với tiện ích đầu vào và nút để bắt đầu cuộc trò chuyện. Khi nhấp vào nút, chức năng 'collect_messages' sẽ được kích hoạt để xử lý dữ liệu nhập của người dùng và cập nhật bảng hội thoại.

đầu ra

Trên cơ sở lời nhắc nhất định, bot hoạt động như một bot đặt hàng cho Nhà hàng Pizza. Bạn có thể thấy lời nhắc mạnh mẽ như thế nào và có thể dễ dàng tạo ứng dụng.

Phần kết luận

Tóm lại, thiết kế các lời nhắc mạnh mẽ là một khía cạnh quan trọng của kỹ thuật nhắc nhở cho các mô hình ngôn ngữ. Những lời nhắc được soạn thảo kỹ lưỡng sẽ cung cấp điểm khởi đầu và bối cảnh để tạo văn bản, ảnh hưởng đến kết quả đầu ra của các mô hình ngôn ngữ. Chúng đóng một vai trò quan trọng trong việc hướng dẫn nội dung do AI tạo ra bằng cách đặt ra các kỳ vọng, đưa ra hướng dẫn và định hình phong cách, giọng điệu và mục đích của văn bản được tạo ra.

• Lời nhắc hiệu quả mang lại kết quả đầu ra tập trung, phù hợp và mong muốn hơn, cải thiện hiệu suất tổng thể của mô hình ngôn ngữ và trải nghiệm người dùng.
• Để tạo ra những lời nhắc có tác động mạnh mẽ, điều cần thiết là phải xem xét kết quả mong muốn, đưa ra hướng dẫn rõ ràng, kết hợp bối cảnh phù hợp cũng như lặp lại và tinh chỉnh các lời nhắc dựa trên phản hồi và đánh giá.

Do đó, việc nắm vững nghệ thuật kỹ thuật nhanh chóng sẽ trao quyền cho người sáng tạo nội dung khai thác toàn bộ tiềm năng của các mô hình ngôn ngữ và tận dụng công nghệ AI, chẳng hạn như API của OpenAI, để đạt được các mục tiêu cụ thể của họ.

Xem thêm: Mẹo khai thác tối đa tài khoản ChatGPT-4.

Các câu hỏi thường gặp