Trong kỷ nguyên số hóa hiện nay, trí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng khẳng định vai trò quan trọng của mình trong mọi lĩnh vực, từ kinh doanh, giáo dục cho đến y tế. Một trong những yếu tố then chốt giúp AI hoạt động hiệu quả chính là Prompt Engineering. Vậy Prompt Engineering là gì và tại sao nó lại quan trọng đến vậy? Bài viết này sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn toàn diện về Prompt Engineering, cùng với những cách áp dụng hiệu quả để nâng cao hiệu suất và độ chính xác của các dự án AI. Hãy cùng NextX – Phần mềm CRM tìm hiểu thông qua bài viết dưới đây.
I. Sơ lược về Prompt Engineering
1. Prompt Engineering là gì?
Prompt (lời nhắc) là một chuỗi văn bản được sử dụng để hướng dẫn hoặc cung cấp thông tin cho một mô hình AI thực hiện một nhiệm vụ cụ thể. Nó đóng vai trò như cầu nối giao tiếp giữa con người và máy móc, giúp con người truyền đạt mong muốn và nhận lại kết quả mong muốn từ mô hình AI. Ví dụ như: “Hãy viết một bài thơ về đất nước”, “ Dịch văn bản này sang tiếng anh”, …
Prompt Engineering (kỹ thuật thiết kế lời nhắc) là một lĩnh vực mới nổi trong trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc thiết kế và tối ưu hóa các prompt để cải thiện hiệu suất của các mô hình AI.
Xem thêm: NextX AI CRM
2. Vai trò của Prompt Engineering
Do đây là mô hình tập trung vào việc tối ưu hóa các Prompt để cải thiện hiệu suất làm việc của AI nên nó có những vai trò sau:
- Tạo ra kết quả chính xác và hiệu quả từ mô hình AI: Prompt Engineering giúp tinh chỉnh các prompt (lời nhắc) để cung cấp cho các mô hình AI sinh tạo như Chat GPT, DALL-E, v.v. nhằm thu được kết quả chính xác và hiệu quả hơn, giảm thiểu nỗ lực chỉnh sửa sau khi sinh ra nội dung.
- Mở rộng khả năng của AI: Prompt Engineering giúp khai thác tối đa tiềm năng của các mô hình AI, cho phép chúng thực hiện các nhiệm vụ phức tạp và sáng tạo hơn.
- Giải quyết các vấn đề phức tạp do kỹ thuật này cho phép chia nhỏ các nhiệm vụ phức tạp thành các bước trung gian, giúp mô hình AI sinh ra kết quả chính xác hơn.
3. Lịch sử phát triển của Prompt Engineering
Kỹ thuật Prompt Engineering bắt nguồn từ sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong những năm gần đây. LLM có khả năng xử lý và tạo ra văn bản một cách tự nhiên. Nhưng chúng cần được hướng dẫn bằng các prompt để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể.
2017: OpenAI ra mắt mô hình ngôn ngữ GPT-3, đánh dấu bước tiến lớn trong khả năng tạo văn bản của AI. Tuy nhiên, GPT-3 vẫn cần được hướng dẫn bằng các prompt phức tạp để đạt được hiệu quả tốt nhất.
2018: Các nhà nghiên cứu bắt đầu tập trung vào việc phát triển các kỹ thuật hiệu quả hơn để thiết kế prompt cho LLM. Thuật ngữ “Prompt Engineering” được chính thức ra đời.
2019: Google ra mắt bộ công cụ Prompt Builder, giúp người dùng dễ dàng tạo ra các prompt hiệu quả hơn.
2020: Hugging Face ra mắt thư viện Prompt Design, cung cấp nhiều nguồn tài nguyên và công cụ cho Prompt Engineering.
2021: Microsoft ra mắt mô hình ngôn ngữ LaMDA. Mô hình được thiết kế specifically để tương tác với người dùng thông qua các prompt.
2022: Google AI ra mắt Prompt Playground, một công cụ trực tuyến cho phép người dùng thử nghiệm với các prompt khác nhau và xem kết quả đầu ra của các mô hình AI khác nhau.
Xem thêm: AI hỗ trợ CRM thiết lập quy trình kinh doanh thông minh, hiệu quả
4. Các ứng dụng của Prompt Engineering
Ứng dụng trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs)
Prompt Engineering được sử dụng để hướng dẫn LLM tạo ra các định dạng văn bản sáng tạo khác nhau như thơ, kịch bản, tác phẩm âm nhạc, email,.. với chất lượng và độ chính xác cao.
Prompt Engineering giúp LLM dịch ngôn ngữ một cách chính xác và tự nhiên hơn, đồng thời có thể điều chỉnh ngữ điệu và phong cách cho phù hợp với ngữ cảnh.
Prompt Engineering giúp tóm tắt văn bản, trả lời câu hỏi hoặc phân loại văn bản. Hỗ trợ trong việc tổ chức và quản lý thông tin.
Ứng dụng trong Chatbots, hệ thống trả lời tự động
Prompt Engineering giúp tạo ra chatbot có thể trò chuyện với người dùng một cách tự nhiên và hấp dẫn, cung cấp thông tin, hỗ trợ khách hàng hoặc giải trí. Prompt Engineering giúp xây dựng hệ thống trả lời tự động cho các câu hỏi thường gặp (FAQ), hỗ trợ khách hàng giải quyết vấn đề nhanh chóng và hiệu quả. Hoặc Prompt Engineering cũng được sử dụng trong các ứng dụng giáo dục để hỗ trợ học tập, giảng dạy. Nó giúp tạo bài tập, giải đáp thắc mắc hoặc cung cấp phản hồi cho bài tập,…
Xem thêm: Top 5 công cụ vẽ bằng AI đầy độc đáo cho nhà sáng tạo nghệ thuật
II. Lợi ích của Prompt Engineering trong các dự án AI
1. Tối ưu hóa kết quả đầu ra
Prompt Engineering giúp xác định rõ mục tiêu. Một lời nhắc cụ thể, rõ ràng giúp mô hình AI hiểu rõ hơn về mục tiêu của yêu cầu. Điều này giúp mô hình đưa ra câu trả lời chính xác hơn vì nó biết chính xác điều gì đang được mong đợi. Ví dụ, khi yêu cầu mô hình viết một bài luận về “tác động của biến đổi khí hậu,” lời nhắc có thể được cụ thể hóa hơn bằng cách nói “viết một bài luận về tác động của biến đổi khí hậu đối với nông nghiệp ở Việt Nam. Việc cung cấp ngữ cảnh đầy đủ cho mô hình giúp nó hiểu rõ hơn về bối cảnh của câu hỏi.
Hoặc Prompt Engineering cũng giúp giảm thiểu sự mơ hồ, cụ thể hóa yêu cầu của mình giúp cho AI có thể đưa ra câu trả lời chính xác hơn.
Xem thêm: 6 cách sử dụng Chat GPT hiệu quả nhất định bạn phải biết
2. Giảm thiểu sai sót và lệch lạc
Prompt Engineering đóng vai trò quan trọng trong việc định hướng mô hình AI bằng cách cung cấp các chỉ dẫn cụ thể, chi tiết. Việc thiết kế các prompts cẩn thận giúp mô hình hiểu rõ hơn yêu cầu của người dùng. Từ đó giảm thiểu các phản hồi không chính xác hoặc không phù hợp. Prompt Engineering cho phép kết hợp các ví dụ học tập “Zero-shot” cùng với một tập dữ liệu nhất định. Điều này giúp đo lường và cải thiện hiệu suất của mô hình AI, tăng cường khả năng thích ứng của nó với các tình huống mới, giảm thiểu sự lệch lạc.
3. Tiết kiệm thời gian và chi phí
Prompt Engineering cho phép mô hình AI thực hiện các nhiệm vụ một cách hiệu quả hơn. Giảm thiểu sự can thiệp của con người, mọi thứ đều được AI trợ giúp. Điều này giúp các nhà phát triển và người dùng cuối tập trung vào các nhiệm vụ quan trọng khác, tăng cường hiệu suất làm việc tổng thể. Bằng cách hướng dẫn mô hình AI một cách chính xác từ đầu, Prompt Engineering giúp giảm thiểu các yêu cầu tính toán không cần thiết. Điều này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian xử lý mà còn giảm thiểu chi phí liên quan đến tài nguyên tính toán.
III. Cách áp dụng Prompt Engineering hiệu quả trong các dự án AI
1. Các bước cơ bản để thực hiện Prompt Engineering
Bước 1: Định nghĩa nhiệm vụ
Bước đầu tiên là xác định rõ nhiệm vụ mà mô hình AI sẽ thực hiện, ví dụ như dịch ngôn ngữ, tạo nội dung, phân tích dữ liệu, v.v.
Bước 2: Xác định các yêu cầu và ràng buộc
Xác định các yêu cầu về nội dung, phong cách, giọng điệu, độ dài, v.v. cũng như các ràng buộc về nội dung không mong muốn.
Bước 3: Tạo Prompt ban đầu
Dựa trên nhiệm vụ và yêu cầu, tạo ra prompt ban đầu. Prompt có thể là một câu hỏi, một tập chỉ dẫn hoặc một đoạn văn bản kích thích mô hình AI tạo ra nội dung mong muốn.
Bước 4: Thử nghiệm và đánh giá kết quả
Cung cấp prompt cho mô hình AI và đánh giá kết quả đầu ra. Xem xét xem nó có đáp ứng yêu cầu và ràng buộc không, có cần chỉnh sửa hay không.
Bước 5: Lặp lại và cải thiện
Dựa trên kết quả đánh giá, chỉnh sửa và cải thiện prompt. Lặp lại các bước 3-4 cho đến khi đạt được kết quả mong muốn.
Bước 6: Lưu trữ và tái sử dụng
2. Những nguyên tắc cơ bản khi tạo Prompt
- Các Prompt cần rõ ràng và cụ thể: Prompt cần thể hiện rõ ràng mục tiêu mà bạn muốn AI thực hiện. Tránh đưa ra những yêu cầu mơ hồ hoặc không cụ thể. Nên sử dụng ngôn ngữ đơn giản, dễ hiểu để mô hình AI có thể tiếp nhận và xử lý thông tin một cách chính xác
- Cần cung cấp thông tin chi tiết: Thông tin càng chi tiết về ngữ cảnh và yêu cầu của nhiệm vụ càng tốt. Nên sử dụng các ví dụ minh họa để làm rõ ý đồ của bạn. Cần cung cấp thông tin về dữ liệu đào tạo được sử dụng để huấn luyện mô hình AI.
- Viết Prompt bằng ngôn ngữ tự nhiên, giống như cách bạn giao tiếp với con người. Tránh sử dụng ngôn ngữ kỹ thuật hoặc biệt ngữ chuyên ngành. Sử dụng ngữ pháp và chính tả chính xác, tránh trường hợp cho AI hiểu nhầm ý đồ của mình và đưa ra câu trả lời sai lệch về đáp án mà bạn mong muốn.
- Cần theo dõi và đánh giá kết quả đầu ra của mô hình AI. Cần điều chỉnh Prompt dựa trên phản hồi của mô hình để có được kết quả tốt nhất.
3. Các công cụ hỗ trợ Prompt Engineering
Một số công cụ gợi ý
Dưới đây là một số gợi ý về công cụ giúp bạn trong việc tạo Prompt Engineering hiệu quả:
- OpenAI Playground
Đây là một nền tảng trực tuyến cho phép người dùng thử nghiệm và tinh chỉnh các prompt. Nền tảng này hỗ trợ với các mô hình ngôn ngữ của OpentAI như GPT-3 và GPT-4. Công cụ này có giao diện trực quan, hỗ trợ thử nghiệm nhiều phiên bản của prompt, cung cấp phản hồi tức thì từ mô hình.
- AI Dungeon
AI Dungeon là nền tảng cho phép người dùng tạo thử nghiệm prompt. Giúp kiểm tra cách mô hình phản hồi trong nhiều tình huống khác nhau.
- Hugging Face
Cung cấp thư viện transformers, giao diện người dùng để thử nghiệm các mô hình, hỗ trợ nhiều ngôn ngữ và tác vụ.
- Prompt Genius
Prompt Genius là một công cụ trực tuyến cho phép người dùng tạo, thử nghiệm và chia sẻ các prompt. Nó cung cấp các tính năng như tìm kiếm, lọc và xếp hạng prompt dựa trên hiệu quả.
Cách sử dụng công cụ
Hầu hết các công cụ đều có chung một cách sử dụng, nếu có thì sẽ có một số điểm khác biệt trong cách gọi. Nên dưới đây là các bước tổng quát để bạn có thể sử dụng các công cụ trên hiệu quả:
Bước 1: Đăng nhập và lựa chọn mô hình bạn mong muốn
Bước 2: Nhập Prompt ban đầu và chạy thử để xem phản hồi từ mô hình
Bước 3: Dựa trên phản hồi, điều chỉnh Prompt để làm rõ hơn yêu cầu hoặc mục tiêu của bạn
Bước 4: Lặp lại quá trình và tinh chỉnh cho đến khi đạt được mong muốn
IV. Kết luận
Prompt Engineering không chỉ đơn thuần là một kỹ thuật hỗ trợ AI, mà nó còn đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa và nâng cao hiệu quả của các dự án trí tuệ nhân tạo. Qua bài viết này, chúng ta đã hiểu rõ hơn về khái niệm Prompt Engineering, những lợi ích mà nó mang lại cũng như cách áp dụng nó một cách hiệu quả trong thực tiễn. Việc nắm vững và sử dụng thành thạo kỹ thuật này sẽ giúp bạn không chỉ cải thiện kết quả của các mô hình AI mà còn tiết kiệm thời gian và nguồn lực đáng kể. Hãy theo dõi NextX – Trang tin để biết thêm nhiều thông tin hữu ích nha.
|
NextX là nền tảng phần mềm CRM toàn diện nhất dành cho việc chăm sóc và quản lý khách hàng hiện nay. Với hơn 3.000 khách hàng trên toàn quốc, hệ thống con đa dạng nhất thị trường, hệ thống chức năng All-in-One giúp giải quyết được hầu hết các vấn đề doanh nghiệp gặp phải. HỆ THỐNG GIẢI PHÁP HỖ TRỢ >>Giải pháp chính: Phần mềm CRM cho giáo dục đào tạo Phần mềm CRM cho du lịch lữ hành Phần mềm CRM cho vận tải logistic >>Phòng Marketing: >>Phòng kinh doanh: Phần mềm định vị nhân viên thị trường >>Phòng nhân sự: Phần mềm gọi điện cuộc gọi cho telesale >>Phòng hỗ trợ khách hàng: Loyalty App – app chăm sóc khách hàng Phần mềm tổng đài chăm sóc khách hàng Call Center Phần mềm tổng đài ảo Call Center >>Phòng hệ thống phân phối: Phần mềm quản lý hệ thống phân phối HỆ THỐNG GIẢI PHÁP QUẢN LÝ – ĐIỀU HÀNH HỆ THỐNG GIẢI PHÁP BÁN HÀNG |
![[Ưu đãi tháng 11] Tri ân khách hàng – tặng tiền mặt lên đến 1.000.000 đồng](https://nextcrm.vn/wp-content/uploads/2022/11/1.000.000-2.jpg)
