Bí Quyết Viết Prompt Trong AI Hiệu Quả Để Sử Dụng Gemini
Gemini, mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ từ Google, mang đến khả năng hỗ trợ đa dạng, từ viết lách sáng tạo đến lập trình. Tuy nhiên, để khai thác tối đa tiềm năng của Gemini, người dùng cần biết cách viết prompt hiệu quả. Bài viết dưới đây là một số bí kíp giúp người dùng chinh phục nghệ thuật prompt. Hãy cùng Cloud Ace tìm hiểu nhé.
| Các kỹ thuật Prompting | Ưu điểm | Nhược điểm | Ví dụ | |
|---|---|---|---|---|
|
Zero-shot prompt |
Người dùng chỉ cần đưa ra yêu cầu mà không cần cung cấp bất kỳ ví dụ nào trước, và dựa theo dữ liệu mà các mô hình AI có, nó sẽ tạo ra câu trả lời với dữ liệu đó. |
Đơn giản, dễ sử dụng |
Kết quả có thể không chính xác, thiếu liên quan hoặc không phù hợp với yêu cầu của nhiệm vụ. |
"Viết một đoạn văn mô tả về trí tuệ nhân tạo" |
|
Few-shot prompt |
Người dùng cần đưa ra yêu cầu kèm theo nhiều ví dụ để mô hình hiểu rõ hơn. Lưu ý khi sử dụng:
|
Không tốn chi phí huấn luyện, dễ triển khai |
Giới hạn bởi cửa sổ ngữ cảnh, thêm độ trễ |
Prompt: Phân loại các đoạn văn bản sau Ví dụ 1: "Giảm 50% toàn bộ sản phẩm trong hôm nay" Loại: Quảng cáo Ví dụ 2: "Thủ tướng chính phủ vừa có chuyến thăm.." Loại: Tin tức Văn bản cần phân loại: "Mở bán căn hộ cao cấp với chiết khấu hấp dẫn..." |
|
Chain-of-thoughts |
Hướng dẫn LLM giải thích từng bước suy luận logic trước khi đưa ra câu trả lời, để cải thiện khả năng giải quyết vấn đề phức tạp, nâng cao độ chính xác. |
Bằng cách chia nhỏ các ý tưởng phức tạp thành các bước nhỏ hơn, có sự kết nối với nhau, phương pháp này thúc đẩy lý luận rõ ràng, nâng cao độ chính xác ở kết quả đầu ra. |
Chất lượng kết quả phụ thuộc vào khả năng diễn đạt suy nghĩ người dùng. Có thể không phù hợp với mọi loại vấn đề, đặc biệt là những vấn đề đòi hỏi quyết định nhanh chóng, trực quan |
Prompt: "Giải bài toán sau: Ví dụ 1: An có 2 quả cam, mẹ cho An thêm 3 quả. Hỏi An có tất cả bao nhiêu quả cam? Lời giải: An có 2 quả cam, mẹ cho thêm 3 quả, vậy An có tất cả 2 + 3 = 5 quả cam Bài toán cần giải: Bình có 4 cái kẹo, Hoa cho Bình thêm 2 cái. Hỏi Bình có tất cả bao nhiêu |
|
Self-Ask |
Hướng dẫn LLM tự đặt câu hỏi để phân tích và giải quyết các vấn đề phức tạp để nâng cao khả năng suy luận logic và giải quyết vấn đề của LLM. |
Giúp LLM tinh chỉnh sự hiểu biết, tăng cường khả năng suy luận và tạo ra phản hồi chính xác và chi tiết hơn. Ứng dụng khi các thông tin liên quan hoặc đầu ra mơ hồ |
Tốn thời gian, có thể dẫn đến sai sót |
Prompt: "Trước khi tóm tắt văn bản này, hãy tự hỏi: 'Thông điệp chính của văn bản là gì?' và 'Những điểm chính nào hỗ trợ cho thông điệp đó?'" |
|
Rephrase & Respond |
Con người hoặc dùng LLM để xác định thông tin không liên quan và loại bỏ những thông tin không liên quan trước khi trả lời câu hỏi. |
Cải thiện đáng kể độ chính xác phản hồi LLM. Chia nhỏ nhiệm vụ thành các phần đơn giản hơn, giúp mô hình dễ xử lý hơn. Quá trình diễn đạt lại khuyến khích LLM suy nghĩ sâu hơn và khám phá nhiều cách giải thích khác nhau trước khi trả lời.
|
Việc diễn đạt lại sẽ thêm một bước vào quy trình, làm tăng thêm chi phí tính toán. Khi diễn đạt lại lời nhắc ban đầu, LLM có thể hiểu sai dẫn đến phản hồi không chính xác. Việc hiểu được lý do tại sao LLM lại diễn đạt lại câu hỏi theo một cách nhất định là một thách thức. Hiệu quả có thể thay đổi tùy theo LLM và nhiệm vụ được giao. |
Prompt ban đầu: "Hôm nay là một ngày đẹp trời. Tôi muốn mua một chiếc xe hơi mới. Bạn có thể cho tôi biết giá của chiếc Tesla Model S, màu đỏ, sản xuất năm 2023 là bao nhiêu không? À mà thôi, tôi đổi ý rồi, tôi muốn biết giá của chiếc Tesla Model 3, màu xanh dương, sản xuất năm 2022.”
|
Vietnamese 
English 