Kỹ thuật Prompt Engineering là gì
Kỹ thuật Prompt Engineering là gì
Prompt engineering là nghệ thuật tạo ra các đầu vào hướng dẫn hệ thống AI tạo ra kết quả mong muốn. Đầu vào của hệ thống AI được gọi là 'prompt' (lời nhắc). Vì vậy, prompt engineering có nghĩa là: tạo ra prompt tốt nhất để đạt được kết quả mong muốn. Một prompt có thể dao động từ một câu hỏi đơn giản đến một hướng dẫn phức tạp, tùy thuộc vào nhiệm vụ và hệ thống AI.
Bởi Frank Dumon
Một ví dụ hàng ngày
Một gợi ý về AI: một đồng nghiệp nhờ bạn viết một email, nhưng anh ta không nói cho bạn biết là gửi cho ai, về chủ đề gì, hay với giọng điệu nào. Bạn phải đoán, và khả năng cao là bạn sẽ sai. Nếu anh ta đưa ra hướng dẫn rõ ràng, bạn đã có thể viết chính xác những gì anh ta muốn. Một công cụ AI hoạt động theo cách tương tự: bạn đưa ra hướng dẫn mơ hồ, bạn sẽ nhận được kết quả không mong muốn. Bạn đưa ra một prompt được xác định rõ, bạn sẽ nhận được đầu ra rõ ràng. Cho dù bạn sử dụng AI để tạo văn bản, hình ảnh, âm nhạc hay giải quyết các vấn đề phức tạp: một prompt được thiết kế tốt sẽ đảm bảo AI hiểu nhiệm vụ, dẫn đến đầu ra đáp ứng kỳ vọng của bạn. Trong những năm gần đây, prompt engineering đã phát triển mạnh mẽ và sẽ vẫn có tầm quan trọng sống còn đối với các mô hình AI trong những năm tới.
Prompt Engineering trong thực tế
Việc tạo ra các prompt hiệu quả vừa là nghệ thuật vừa là khoa học. Nó bắt đầu với một hình dung rõ ràng về kết quả mong muốn và kiến thức sâu sắc về khả năng của AI. Một prompt hiệu quả là rõ ràng, súc tích và cụ thể, tránh những sự mơ hồ có thể làm AI hiểu sai.
10 mẹo thực tế để bắt đầu
1. Hiểu mô hình AI – Biết những gì mô hình có thể và không thể làm. Ví dụ: GPT-3.5 có dữ liệu đến tháng 4 năm 2023, nhưng các phiên bản mới hơn (GPT‑4 Turbo) có thể truy xuất thông tin mới hơn thông qua duyệt web.
2. Bắt đầu với một mục tiêu rõ ràng – Biết chính xác bạn muốn AI làm gì.
3. Hãy cụ thể – Hướng dẫn mơ hồ dẫn đến kết quả khó đoán.
4. Cung cấp tất cả ngữ cảnh cần thiết – Giúp AI hiểu bức tranh toàn cảnh; đừng cho rằng mô hình biết ngữ cảnh của bạn.
5. Chia nhỏ các câu hỏi phức tạp – Chia một câu hỏi khó thành các bước nhỏ hơn, từng bước một. Điều này hướng dẫn AI một cách hiệu quả đến câu trả lời mong muốn.
6. Diễn đạt lại prompt của bạn – Không nhận được câu trả lời bạn muốn? Hãy thay đổi cách diễn đạt hoặc góc nhìn. Một sự điều chỉnh nhỏ có thể tạo ra sự khác biệt lớn.
7. Sử dụng hướng dẫn hoặc ví dụ – Ví dụ: bắt đầu với “Viết một bản tóm tắt ngắn về…” hoặc đưa ra một ví dụ về phong cách mong muốn.
8. Nghĩ đến đạo đức – Tránh các prompt có thể dẫn đến nội dung có hại, thiên vị hoặc nhạy cảm.
9. Kiểm tra và thử nghiệm – Thử các prompt khác nhau và sử dụng phản hồi của AI để tinh chỉnh prompt của bạn.
10. Cẩn thận khi xử lý đầu vào không đáng tin cậy từ người dùng trong prompt của bạn.
Ví dụ: prompt tệ so với prompt tốt
| Mục tiêu | Prompt tệ | Prompt tốt |
|---|---|---|
| Công thức nấu ăn | “Đưa ra một công thức nấu ăn” | “Đưa ra một công thức mì ống chay cho 4 người, với thời gian chuẩn bị tối đa 30 phút. Sử dụng các nguyên liệu thông thường.” |
| Bài đăng blog | “Viết về chó” | “Viết một bài blog hào hứng dài 300 từ về lý do tại sao giống chó Labrador là loài chó gia đình tốt. Nêu ba lợi ích (ví dụ: thân thiện, kiên nhẫn, dễ huấn luyện).” |
| Tóm tắt | “Tóm tắt bài báo này” | “Tóm tắt bài báo dưới đây thành 5 câu then chốt. Sử dụng giọng điệu trung lập và tránh thuật ngữ chuyên ngành.” |
Như bạn thấy, việc cụ thể hóa sẽ mang lại kết quả. Bạn càng thực hành và thử nghiệm với các loại prompt khác nhau, bạn càng giỏi trong việc đạt được câu trả lời mình cần.
Vai trò của một kỹ sư prompt
Một kỹ sư prompt kết hợp kiến thức về AI với kỹ năng giao tiếp mạnh mẽ. Mục tiêu là tạo ra các prompt hiệu quả hướng dẫn hệ thống AI đạt được kết quả mong muốn. Vai trò này ngày càng trở nên quan trọng trong các tổ chức sử dụng AI.
Các kỹ năng cần thiết cho một kỹ sư prompt:
• Kiến thức sâu sắc về các mô hình AI và học máy
• Kỹ năng viết và giao tiếp mạnh mẽ
• Có thể phân tích và giải thích kết quả AI
• Khả năng giải quyết vấn đề sáng tạo
Thách thức và cân nhắc đạo đức
• Sự mơ hồ và diễn giải sai – Sự phức tạp và tinh tế của ngôn ngữ con người có thể dẫn đến việc AI hiểu sai.
• Giới hạn của mô hình – Các mô hình AI bị giới hạn bởi dữ liệu huấn luyện và kiến trúc; điều này xác định ranh giới của những gì chúng có thể làm.
• Thiên kiến không chủ ý – Ngôn ngữ và cấu trúc của prompt có thể chứa sự thiên vị, ảnh hưởng đến đầu ra.
• Prompt quá cụ thể – Prompt quá chi tiết có thể làm giảm tính linh hoạt của AI, khiến đầu ra không còn hữu ích trong các ngữ cảnh khác.
Cân nhắc đạo đức
• Công bằng và bao trùm – Một kỹ sư prompt phải chủ động tránh và hạn chế các thiên kiến trong đầu ra của AI.
• Minh bạch và trách nhiệm giải trình – Hệ thống AI phải có quy trình ra quyết định có thể kiểm tra; quy trình này được xác định một phần bởi thiết kế prompt.
• Quyền riêng tư và bảo mật – Đảm bảo các tương tác AI tôn trọng quyền riêng tư của người dùng, đặc biệt khi xử lý dữ liệu nhạy cảm.
• Kiểm soát nội dung – Ngăn AI tạo ra thông tin có hại, xúc phạm hoặc không phù hợp.
Các lỗi thường gặp (và cách tránh chúng)
| Lỗi | Giải pháp |
|---|---|
| Prompt quá mơ hồ (“Kể về AI”) | Thêm mục tiêu, đối tượng và độ dài (“Giải thích cho người mới bắt đầu AI là gì trong 100 từ”) |
| Không gán vai trò | Bắt đầu với “Bạn là một … có kinh nghiệm” (ví dụ: “Bạn là một nhà sử học”) |
| Quên chỉ định độ dài đầu ra | Yêu cầu “tối đa 200 từ” hoặc “ba đoạn văn” |
| Không đặt câu hỏi tiếp theo | Sử dụng đối thoại: đặt câu hỏi tiếp theo để tinh chỉnh câu trả lời |
Khi AI tiếp tục phát triển, prompt engineering cũng sẽ phát triển theo. Những người có thể giao tiếp hiệu quả với hệ thống AI đóng vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của tương tác giữa con người và AI. Cho dù bạn mới bắt đầu hay đã có kinh nghiệm: hãy tiếp tục thử nghiệm, học hỏi và tinh chỉnh prompt của bạn. Thời gian bạn đầu tư vào prompt engineering sẽ được đền đáp xứng đáng với kết quả AI tốt hơn.
Để đọc thêm
Hướng dẫn Prompt Engineering của DAIR AI