Vậy làm sao để tối ưu hóa việc tương tác với AI? Prompt Engineering chính là giải pháp. Đây là nghệ thuật tạo ra các câu lệnh (prompt) chính xác, giúp mô hình hiểu rõ và thực hiện đúng các nhiệm vụ bạn yêu cầu. Trong bài viết này, Admatrix sẽ cùng tìm hiểu chi tiết về Prompt Engineering và cách áp dụng chúng vào thực tế.


Tổng quan về Prompt Engineering

Screenshot 2025 01 22 174910

Trước khi đi sâu vào Prompt Engineering, bạn cần hiểu rõ về khái niệm Prompt. Trong ngôn ngữ lập trình và trí tuệ nhân tạo, Prompt có thể là một câu hỏi hoặc một đoạn văn bản dẫn dắt mà con người sử dụng để tương tác với công cụ AI. Thông qua việc cung cấp một Prompt chính xác, người dùng có thể nhận được đầu ra mong muốn từ các hệ thống AI như Chat GPT, GPT-2, Stable Diffusion và nhiều công nghệ khác.


Khái niệm

Prompt Engineering là quá trình tạo ra đầu vào cho các công cụ AI. Nghĩa là, bạn cần thiết kế Prompt một cách tỉ mỉ và logic để có thể kiểm soát được kết quả đầu ra từ các mô hình AI một cách chính xác.

Prompt Engineering không chỉ đơn giản là tạo ra các câu hỏi hoặc đoạn văn bản dẫn dắt, mà nó còn có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Ví dụ, trong viễn thông, Prompt Engineering có thể giúp xây dựng các hệ thống tự động trả lời cho khách hàng,…


Tại sao Prompt Engineering lại quan trọng?

Từ việc tạo nội dung sáng tạo đến giải quyết các vấn đề phức tạp, Prompt Engineering đang định hình cách chúng ta tương tác với AI trong cuộc sống hàng ngày. Dưới đây là một số vai trò chính của Prompt Engineering:


Cầu nối giữa người và máy:

Prompt Engineering đóng vai trò như một ngôn ngữ trung gian giữa con người và AI. Nó giúp chúng ta truyền đạt ý định và yêu cầu một cách rõ ràng và dễ hiểu cho máy móc. Để AI có thể hiểu đúng và thực hiện chính xác những gì chúng ta mong muốn, việc thiết kế prompt một cách hợp lý là vô cùng quan trọng. Nếu không có prompt rõ ràng, AI sẽ không thể hiểu đúng mục tiêu, dẫn đến kết quả không mong muốn.


Tối ưu hóa hiệu suất:

Một prompt được thiết kế chính xác và hợp lý sẽ giúp AI tạo ra những kết quả chính xác, hiệu quả hơn, đáp ứng đúng yêu cầu của người dùng. Việc tối ưu hóa prompt giúp cải thiện hiệu suất của AI, làm cho mô hình hoạt động hiệu quả hơn và tiết kiệm thời gian, công sức trong việc xử lý thông tin. Đặc biệt, với những nhiệm vụ phức tạp, một prompt tốt có thể giúp mô hình tiết kiệm tài nguyên mà vẫn cho ra kết quả tốt nhất.


Khơi gợi sự sáng tạo:

Prompt Engineering không chỉ giúp giải quyết các nhiệm vụ cụ thể mà còn có thể khơi gợi sự sáng tạo từ AI. Bằng cách sử dụng các prompt được thiết kế đặc biệt, chúng ta có thể tạo ra những nội dung độc đáo và sáng tạo, như viết thơ, sáng tác truyện, hoặc thậm chí phát triển ý tưởng kinh doanh mới. Prompt được thiết kế đúng cách có thể đưa ra những ý tưởng mà người dùng chưa từng nghĩ tới, mở ra những khả năng sáng tạo vô hạn.


Cá nhân hóa trải nghiệm:

Một trong những ưu điểm lớn của Prompt Engineering là khả năng cá nhân hóa trải nghiệm người dùng. Bằng cách điều chỉnh và tinh chỉnh các prompt, chúng ta có thể tạo ra những phản hồi và tương tác phù hợp với từng cá nhân, đáp ứng nhu cầu và sở thích riêng biệt của mỗi người. Điều này giúp nâng cao chất lượng trải nghiệm người dùng, làm cho AI trở nên linh hoạt và dễ sử dụng hơn trong các tình huống cụ thể.


Các dạng Prompt phổ biến

Prompt, như chúng ta đã biết, là những câu lệnh hoặc yêu cầu mà chúng ta đưa ra cho mô hình AI. Tùy thuộc vào cách chúng ta xây dựng Prompt, có thể chia chúng thành hai loại chính:


Prompt tự nhiên (Natural Prompt):

  Đặc điểm: Prompt tự nhiên giống như cách chúng ta giao tiếp hàng ngày. Chúng thường không có cấu trúc cố định và sử dụng ngôn ngữ tự nhiên, linh hoạt.

  Ví dụ: “Viết một bài thơ về tình yêu”, “Hãy kể một câu chuyện cười”, “Tóm tắt bài báo này”.

  Ưu điểm: Dễ sử dụng, linh hoạt và có thể tạo ra những kết quả bất ngờ.

  Nhược điểm: Kết quả có thể không nhất quán và khó kiểm soát.

Prompt có cấu trúc (Structured Prompt):

  Đặc điểm: Prompt có cấu trúc được thiết kế với một cấu trúc nhất định, thường bao gồm các từ khóa, cú pháp cụ thể để chỉ dẫn cho mô hình AI.

  Ví dụ: “Tạo một danh sách 5 điểm về lợi ích của việc tập thể dục”, “Viết một đoạn văn ngắn về một chú chó Golden Retriever, bao gồm các thông tin về ngoại hình, tính cách và thói quen”.

  Ưu điểm: Kết quả chính xác hơn, dễ kiểm soát và có thể tái tạo.

  Nhược điểm: Cần hiểu rõ về cấu trúc của Prompt để sử dụng hiệu quả.

Các thuật ngữ cơ bản trong Prompt Engineering:

Prompt Engineering là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng, và việc nắm vững các thuật ngữ cơ bản sẽ giúp bạn dễ dàng tham gia vào các cuộc thảo luận và ứng dụng công nghệ này vào thực tế.


Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM)

Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) là một hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) được đào tạo trên một lượng lớn văn bản. Chúng có khả năng hiểu và tạo ra văn bản giống như con người. LLM có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau như: trả lời câu hỏi, dịch ngôn ngữ, viết mã, và thậm chí là sáng tạo văn học. Các LLM nổi tiếng hiện nay bao gồm GPT-3, BERT và Jurassic-1 Jumbo.


Prompt

Prompt là một câu hỏi hoặc yêu cầu mà chúng ta đưa ra cho LLM. Nó giống như một gợi ý để giúp LLM hiểu rõ hơn về những gì chúng ta muốn. Prompt có thể đơn giản hoặc phức tạp, tùy thuộc vào nhiệm vụ mà chúng ta muốn LLM thực hiện. Ví dụ: “Viết một bài thơ về tình yêu”, “Tóm tắt bài báo này”, “Dịch câu này sang tiếng Pháp”.


Token

Token là đơn vị nhỏ nhất của ngôn ngữ mà LLM có thể xử lý. Nó có thể là một từ, một dấu câu hoặc thậm chí là một phần của một từ. Khi chúng ta đưa một Prompt vào LLM, Prompt sẽ được chia thành các token. Số lượng token trong một Prompt sẽ ảnh hưởng đến chi phí và tốc độ xử lý của LLM.


Context Window

Context Window là một khái niệm quan trọng trong LLM. Nó xác định số lượng token tối đa mà LLM có thể xử lý trong một lần. Nếu Prompt của chúng ta quá dài, LLM sẽ chỉ xử lý một phần của Prompt nằm trong Context Window. Điều này có nghĩa là chúng ta cần chia Prompt thành các phần nhỏ hơn nếu nó quá dài.


Prompt Engineering hoạt động như thế nào?

Tất tần tật về kiến thức Prompt Engineering


Prompt Engineering là quá trình thiết kế và tối ưu hóa các câu lệnh (prompts) để giúp mô hình AI hiểu và thực hiện nhiệm vụ một cách chính xác và hiệu quả. Khi bắt đầu, nhiệm vụ cụ thể mà mô hình cần hoàn thành sẽ được xác định, từ đó xây dựng các câu lệnh sao cho mô hình có thể dễ dàng hiểu yêu cầu và phản hồi chính xác.

Đầu tiên, Prompt Engineering yêu cầu việc tạo ra một Dataset chất lượng, chứa các ví dụ mẫu, để mô hình học hỏi. Sau đó, Prompt sẽ được thiết kế sao cho phù hợp với nhiệm vụ đã định nghĩa. Các câu lệnh cần phải rõ ràng, logic, và dễ hiểu để mô hình có thể xử lý hiệu quả. Sau khi thiết kế Prompt, mô hình sẽ được tinh chỉnh (fine-tuned) thông qua đào tạo với Dataset, giúp cải thiện khả năng phản hồi chính xác.

Cuối cùng, mô hình sẽ được kiểm thử và điều chỉnh để tối ưu hóa hiệu suất và độ chính xác trong việc thực hiện các nhiệm vụ. Quá trình này không ngừng được cải thiện qua các vòng lặp, giúp mô hình AI ngày càng trở nên mạnh mẽ và đáng tin cậy hơn.

Ví dụ:

  • Prompt kém: “Viết về một con chó.”
  • Prompt tốt: “Viết một đoạn văn ngắn về một chú chó Golden Retriever thông minh và trung thành, thích chơi bóng và đi dạo trong công viên. Hãy tập trung miêu tả đôi mắt của chú chó.”

Như bạn thấy, Prompt thứ hai cung cấp nhiều thông tin chi tiết hơn, giúp mô hình AI hiểu rõ hơn về yêu cầu của người dùng và tạo ra một kết quả cụ thể hơn.

Tóm lại, Prompt Engineering là một kỹ thuật giúp chúng ta giao tiếp hiệu quả với các mô hình AI. Bằng cách thiết kế những Prompt chất lượng, chúng ta có thể tận dụng tối đa khả năng của AI để giải quyết nhiều vấn đề khác nhau trong cuộc sống.


Cách xây dựng câu lệnh prompt hoàn chỉnh

Để có được kết quả tốt nhất từ một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), việc xây dựng một câu lệnh prompt hiệu quả là rất quan trọng. Một prompt hoàn chỉnh thường bao gồm các yếu tố sau:


  1. Instruction (Yêu cầu cụ thể): Đây là phần cốt lõi của một prompt, xác định rõ ràng nhiệm vụ mà bạn muốn AI thực hiện. Càng cụ thể, AI càng hiểu rõ yêu cầu của bạn và đưa ra kết quả chính xác hơn.

Ví dụ: “Viết một bài thơ”, “Tóm tắt bài báo này”, “Dịch câu này sang tiếng Pháp”.


  1. Context (Ngữ cảnh): Đây là những thông tin bổ sung giúp AI hiểu rõ hơn về bối cảnh của yêu cầu. Ngữ cảnh có thể bao gồm: chủ đề, phong cách, tone, đối tượng, v.v.

Ví dụ: “Viết một bài thơ tình buồn về mùa đông, dành cho người yêu xa.”


  1. Input Data (Dữ liệu đầu vào): Đây là dữ liệu mà AI sẽ sử dụng để thực hiện nhiệm vụ. Input data có thể là một đoạn văn bản, một câu hỏi, một hình ảnh hoặc bất kỳ loại dữ liệu nào khác mà mô hình đã được đào tạo để xử lý.

Ví dụ: “Tóm tắt bài báo sau: …”


  1. Output Indicator (Định dạng kết quả): Đây là phần chỉ rõ định dạng của kết quả mà bạn mong muốn. Bạn có thể yêu cầu AI trả lời dưới dạng một danh sách, một đoạn văn, một bài thơ, một bảng, v.v.

Ví dụ: “Tạo một danh sách 5 điểm về lợi ích của việc tập thể dục”, “Viết một đoạn văn ngắn giới thiệu về sản phẩm A theo phong cách quảng cáo”.


Các Kĩ thuật Prompt Engineering In-context Learning

Thay vì phải huấn luyện lại toàn bộ mô hình, in-context learning giúp chúng ta tận dụng khả năng thích ứng của mô hình để thực hiện các nhiệm vụ mới một cách nhanh chóng và hiệu quả. Dưới đây là một số loại hình phổ biến trong Prompt Engineering In-context Learning.


Zero-shot Learning

Zero-shot learning là một phương pháp học máy trong đó mô hình không được huấn luyện trên các ví dụ cụ thể nhưng vẫn có thể đưa ra dự đoán chính xác khi gặp các tình huống mới. Trong bối cảnh Prompt Engineering, zero-shot learning cho phép mô hình thực hiện các nhiệm vụ mà không cần bất kỳ ví dụ nào được cung cấp trước đó. Ví dụ, khi yêu cầu mô hình trả lời câu hỏi về một chủ đề chưa từng thấy trong dữ liệu huấn luyện, mô hình vẫn có thể đưa ra câu trả lời hợp lý dựa trên kiến thức đã học từ ngữ cảnh chung.

Ví dụ: Khi yêu cầu mô hình trả lời câu hỏi “Ai là tổng thống của Mỹ?”, nếu mô hình chưa được huấn luyện về câu hỏi này, nó vẫn có thể đưa ra câu trả lời chính xác (ví dụ: “Joe Biden”) nếu có thông tin về Tổng thống hiện tại.


One-shot, Few-shot Learning

One-shot và Few-shot Learning là các kỹ thuật học máy cho phép mô hình học từ một (one-shot) hoặc vài (few-shot) ví dụ duy nhất để hoàn thành nhiệm vụ. Đối với Prompt Engineering, các kỹ thuật này giúp mô hình có thể học và làm quen với tác vụ cụ thể thông qua một hoặc vài ví dụ được cung cấp trong cùng một prompt. Điều này có thể giúp cải thiện độ chính xác và hiệu quả khi mô hình đối mặt với các vấn đề chưa được huấn luyện kỹ.

Ví dụ: Trong trường hợp one-shot, nếu người dùng cung cấp một ví dụ về việc phân loại văn bản theo thể loại, mô hình chỉ cần một ví dụ như “Văn bản này nói về sức khỏe – Thể loại: Sức khỏe” để hiểu và thực hiện đúng tác vụ.


Chain-of-thoughts

Kỹ thuật Chain-of-thoughts yêu cầu mô hình thực hiện các bước suy nghĩ rõ ràng trong quá trình ra quyết định. Điều này đặc biệt quan trọng khi mô hình phải xử lý các vấn đề phức tạp đòi hỏi sự suy luận logic. Thay vì đưa ra câu trả lời ngay lập tức, mô hình sẽ “chain” (xâu chuỗi) các bước lý luận để dẫn đến kết quả cuối cùng. Kỹ thuật này giúp mô hình tăng cường khả năng suy nghĩ có hệ thống và giảm thiểu các lỗi sai khi đối mặt với các tình huống không quen thuộc.

Ví dụ: Khi yêu cầu mô hình giải bài toán toán học phức tạp như “Tính diện tích hình chữ nhật có chiều dài 5 và chiều rộng 3”, thay vì chỉ trả lời 15, mô hình sẽ giải thích quy trình tính diện tích: “Diện tích = chiều dài × chiều rộng = 5 × 3 = 15”.


Prompt Function

Prompt Function là cách cấu trúc các prompt sao cho mô hình có thể hiểu và thực hiện đúng yêu cầu từ người dùng. Các prompt function thường được thiết kế để tận dụng các kỹ thuật như Zero-shot, One-shot, Few-shot hoặc Chain-of-thoughts để tối ưu hóa hiệu suất của mô hình trong các tác vụ khác nhau. Cấu trúc prompt chính xác giúp mô hình dễ dàng tiếp nhận yêu cầu và xử lý thông tin một cách hiệu quả.

Ví dụ: Một prompt function có thể là: “Hãy cung cấp một giải pháp cho vấn đề sau, bao gồm các bước chi tiết: [Mô tả vấn đề].” Prompt này sẽ giúp mô hình không chỉ trả lời câu hỏi mà còn diễn giải quy trình giải quyết vấn đề một cách rõ ràng.

Các kỹ thuật này, khi kết hợp đúng cách, có thể làm tăng đáng kể hiệu suất của mô hình AI, giúp nó linh hoạt hơn trong việc xử lý các tác vụ mới mẻ hoặc phức tạp. Các ứng dụng của chúng đang ngày càng trở nên quan trọng trong lĩnh vực học sâu và trí tuệ nhân tạo, đặc biệt trong việc phát triển các hệ thống tự động hóa, dịch thuật, và trợ lý ảo.


Kết luận

Tóm lại, Prompt Engineering đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa hiệu suất của các công cụ AI và mang lại giá trị lớn cho các ứng dụng thực tiễn. Việc hiểu rõ về khái niệm này sẽ giúp bạn áp dụng tối ưu hóa Prompt một cách hiệu quả và chính xác