Hướng dẫn kỹ thuật nhanh chóng của OpenAI: Làm chủ ChatGPT cho các ứng dụng nâng cao

Hiểu kỹ thuật nhanh chóng

Kỹ thuật nhanh chóng là nghệ thuật và khoa học trong việc tạo ra các đầu vào (lời nhắc) để có được đầu ra mong muốn từ các mô hình AI như ChatGPT. Đó là một kỹ năng quan trọng để tối đa hóa hiệu quả của những mô hình này.

ChatGPT, được xây dựng dựa trên kiến ​​trúc GPT-3 và GPT-4 của OpenAI, đã tiến bộ đáng kể, trở nên phản hồi nhanh hơn và nhận biết ngữ cảnh hơn. Hiểu được sự phát triển của nó là chìa khóa để thành thạo kỹ thuật nhanh chóng.

Giống như người chỉ huy lành nghề chỉ huy một dàn nhạc, kỹ thuật nhanh chóng cho phép chúng tôi chỉ đạo các mô hình này thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, từ tạo tài liệu kỹ thuật chi tiết đến tạo nội dung sáng tạo và hấp dẫn. Hướng dẫn này sẽ hướng dẫn bạn các chiến lược và chiến thuật giúp biến đổi sự tương tác của bạn với AI, nâng tầm nó từ những trao đổi cơ bản thành những cuộc trò chuyện có sắc thái và có ý nghĩa.

Hãy xem xét sự khác biệt khi hỏi "Làm cách nào để thêm số trong Excel?" so với “Làm cách nào để tự động tính tổng một cột số tiền bằng đô la trong Excel, với tổng số được hiển thị ở bên phải trong cột 'Tổng'? Lời nhắc thứ hai, chi tiết hơn, ít để lại sự giải thích của AI, dẫn đến phản hồi chính xác và hữu ích hơn. Tương tự, việc hiểu cách sử dụng các đặc tính, dấu phân cách và hướng dẫn từng bước có thể tác động sâu sắc đến chất lượng đầu ra của AI, đặc biệt là đối với các tác vụ phức tạp.

Hướng dẫn về kỹ thuật nhanh chóng này sẽ không chỉ bao gồm các khía cạnh lý thuyết mà còn cung cấp các ví dụ thực tế, thực hành. Bạn sẽ tìm hiểu cách sử dụng hiệu quả các chiến thuật như cung cấp văn bản tham khảo để hướng dẫn AI tránh bịa đặt hoặc cách chia nhỏ các nhiệm vụ phức tạp thành các nhiệm vụ phụ đơn giản hơn có thể mang lại kết quả chính xác hơn.

1. Rõ ràng và chi tiết

Việc tạo lời nhắc hiệu quả cho các mô hình AI như GPT-4 cần có sự kết hợp giữa độ chính xác, ngữ cảnh và sự rõ ràng. Sự khác biệt giữa một lời nhắc được chuẩn bị kỹ lưỡng và một lời nhắc được suy nghĩ kỹ lưỡng có thể là sự khác biệt giữa một câu trả lời mơ hồ, chung chung và một câu trả lời cụ thể, có liên quan cao.

Ví dụ 1: Tận dụng khả năng hiểu ngôn ngữ của ChatGPT cho các truy vấn kỹ thuật

• Lời nhắc không hiệu quả: “Làm cách nào để sửa lỗi trong mã của tôi?”
  • Đầu ra AI: “Để sửa lỗi trong mã của bạn, trước tiên bạn cần xác định lỗi, hiểu lý do tại sao nó xảy ra và sau đó sửa đổi mã để sửa lỗi.”
• Truy vấn kỹ thuật hiệu quả: “Tôi đang viết mã bằng Python và nhận được 'KeyError' khi cố gắng truy cập từ điển. Đoạn mã là: . Điều gì gây ra lỗi này và làm cách nào để khắc phục nó?"
  • Đầu ra AI: "'KeyError' trong mã Python của bạn có thể là do bạn cố truy cập vào một khóa không tồn tại trong từ điển. Đây là cách bạn có thể sửa đổi mã của mình để xử lý lỗi này: [Đoạn mã đã sửa đổi có giải thích]."

Ví dụ 2: Viết sáng tạo với phong cách bắt chước

• Lời nhắc không hiệu quả: "Viết một truyện ngắn."
  • Đầu ra AI: Ngày xửa ngày xưa, ở một vùng đất xa xôi, có một vương quốc phải đối mặt với một mối nguy hiểm lớn ..."
• Lời nhắc bắt chước phong cách hiệu quả: “Viết một truyện ngắn theo phong cách Ernest Hemingway, tập trung vào cuộc trò chuyện giữa hai người bạn cũ bất ngờ gặp nhau.”
  • Đầu ra AI: "Mặt trời chiếu xuống con đường đầy bụi nơi Jack và Tom, hai người bạn cũ, tình cờ gặp nhau. 'Đã nhiều năm rồi', Jack nói, giọng khô khốc như không khí. 'Đã nhiều năm kể từ khi chiến tranh', Tom trả lời. [Câu chuyện tiếp tục theo phong cách cô đọng, có lời thoại của Hemingway]."

Ví dụ 3: Tư vấn du lịch

• Lời nhắc không hiệu quả: "Tôi nên làm gì ở Paris?"
  • Đầu ra AI: "Ở Paris, bạn có thể ghé thăm các địa danh như Tháp Eiffel, Bảo tàng Louvre và Nhà thờ Đức Bà."
• Lời nhắc hiệu quả: "Tôi sẽ đến thăm Paris trong ba ngày vào mùa hè này với mục tiêu tập trung vào nghệ thuật và lịch sử. Bạn có thể gợi ý một hành trình chi tiết không?"
  • Đầu ra AI: "Ngày 1: Tham quan Bảo tàng Louvre vào buổi sáng, sau đó đi bộ đến Nhà thờ Đức Bà. [Lịch trình chi tiết hơn sau]."

Thông tin chi tiết để tạo lời nhắc tốt hơn

1. Tính đặc hiệu: Càng cụ thể càng tốt. Lời nhắc của bạn càng chi tiết thì phản hồi sẽ càng phù hợp.
2. Thông tin theo ngữ cảnh: Bao gồm tất cả bối cảnh có liên quan. Điều này giúp AI hiểu được bản chất chính xác của yêu cầu của bạn.
3. Mục tiêu rõ ràng: Nêu rõ những gì bạn mong đợi ở đầu ra. Cho dù đó là một công thức, một kế hoạch du lịch hay một giải pháp kỹ thuật, hãy làm rõ mục tiêu của bạn.
4. Tránh mơ hồ: Những lời nhắc mơ hồ dẫn đến những câu trả lời chung chung. Làm rõ yêu cầu của bạn để có được câu trả lời chính xác.
5. Sử dụng các định dạng đã biết: Nếu có thể, hãy yêu cầu thông tin ở định dạng cụ thể, như danh sách, hướng dẫn từng bước hoặc sơ đồ.

2. Tăng cường phản hồi AI bằng tài liệu tham khảo

Việc sử dụng chiến lược các văn bản tham khảo trong kỹ thuật nhắc nhở có thể nâng cao đáng kể chất lượng và độ chính xác của phản hồi từ các mô hình AI như GPT-4. Bằng cách cung cấp thông tin có liên quan, đáng tin cậy cùng với truy vấn của bạn, bạn có thể hướng dẫn AI soạn câu trả lời dựa trên tài liệu nhất định, làm cho câu trả lời trở nên đáng tin cậy và chính xác hơn theo ngữ cảnh.

Ví dụ 1: Giải thích khoa học

• Lời nhắc thông thường: "Lỗ đen hình thành như thế nào?"
  • Đầu ra AI: "Một lỗ đen hình thành từ tàn dư của một ngôi sao lớn chết đi trong một vụ nổ siêu tân tinh. Nếu khối lượng lõi đủ lớn, nó sẽ sụp đổ dưới lực hấp dẫn của chính nó thành một lỗ đen."
• Lời nhắc nâng cao với văn bản tham chiếu:
  • Văn bản tham khảo được cung cấp: "[Bài báo khoa học về sự tiến hóa của sao và lỗ đen]"
  • nhanh chóng: "Dùng thông tin từ bài báo khoa học được cung cấp, hãy giải thích quá trình hình thành lỗ đen."
  • Đầu ra AI: "Dựa trên bài báo khoa học được cung cấp, một lỗ đen hình thành khi một ngôi sao lớn cạn kiệt nhiên liệu hạt nhân và lõi của nó sụp đổ. Bài báo nêu chi tiết: ['Các đoạn trích có liên quan từ bài báo']."

Ví dụ 2: Giải thích pháp luật

• Lời nhắc thông thường: "Ý nghĩa pháp lý của hành vi trộm cắp tài sản trí tuệ là gì?"
  • Đầu ra AI: "Hành vi trộm cắp tài sản trí tuệ có thể dẫn đến hậu quả pháp lý như kiện tụng, phạt tiền và trong trường hợp nghiêm trọng là phạt tù."
• Lời nhắc nâng cao với văn bản tham chiếu:
  • Văn bản tham khảo được cung cấp: "[Bài báo tạp chí pháp luật về luật sở hữu trí tuệ]"
  • nhanh chóng: "Tham khảo bài báo tạp chí pháp lý được cung cấp, giải thích ý nghĩa pháp lý cụ thể của hành vi trộm cắp tài sản trí tuệ."
  • Đầu ra AI: "Bài báo trên tạp chí pháp lý nêu rõ rằng hành vi trộm cắp tài sản trí tuệ có thể dẫn đến kiện tụng dân sự, thiệt hại theo luật định và các cáo buộc hình sự tiềm ẩn. Cụ thể, bài báo đề cập: ['Trích dẫn trực tiếp từ bài báo']."

Thông tin chi tiết về cách sử dụng văn bản tham khảo trong lời nhắc

1. Chọn văn bản liên quan: Chọn văn bản tham khảo có liên quan trực tiếp đến truy vấn của bạn.
2. Đặc điểm kỹ thuật nhắc nhở: Hướng dẫn rõ ràng AI sử dụng văn bản tham chiếu được cung cấp để soạn câu trả lời.
3. Trích dẫn: Yêu cầu AI trích dẫn các phần cụ thể của văn bản tham chiếu trong phản hồi của nó để đảm bảo tính chính xác và xác minh.
4. Xử lý thông tin không đầy đủ: Hướng dẫn AI nêu rõ nếu văn bản được cung cấp không chứa thông tin cần thiết để trả lời câu hỏi.

3. Đơn giản hóa các nhiệm vụ phức tạp với Phân chia nhiệm vụ con

Chìa khóa để xử lý hiệu quả các tác vụ phức tạp với các mô hình AI như GPT-4 nằm ở việc chia chúng thành các tác vụ phụ đơn giản hơn. Cách tiếp cận này không chỉ đơn giản hóa quy trình mà còn nâng cao độ chính xác và mức độ phù hợp của các phản hồi của AI. Dưới đây, chúng tôi trình bày chiến lược này thông qua các ví dụ cụ thể, nêu bật những ưu điểm của việc sử dụng phân loại mục đích, kỹ thuật tóm tắt và các cuộc hội thoại có cấu trúc cho các truy vấn phức tạp.

Ví dụ 1: Truy vấn dịch vụ khách hàng

• Cách tiếp cận không hiệu quả: Một lời nhắc duy nhất yêu cầu hỗ trợ chung.
  • Nhắc người dùng: "Tôi đang gặp vấn đề với tài khoản của mình."
  • Đầu ra AI: "Bạn có thể vui lòng nêu rõ bản chất của các vấn đề về tài khoản của mình không?"
• Phương pháp tiếp cận hiệu quả: Phân loại truy vấn thành các danh mục và cung cấp hỗ trợ có mục tiêu.
  • Nhắc người dùng: "Tôi đang gặp vấn đề khi truy cập vào tài khoản của mình."
  • Chỉ thị AI: "Phân loại truy vấn vào 'Quản lý tài khoản', sau đó đưa ra các bước cụ thể để khắc phục sự cố truy cập."
  • Đầu ra AI: "Có vẻ như bạn đang gặp sự cố khi truy cập vào tài khoản của mình. Hãy bắt đầu bằng cách đặt lại mật khẩu của bạn. [Tiếp theo là các bước chi tiết]."

Ví dụ 2: Tóm tắt tài liệu dài

• Cách tiếp cận không hiệu quả: Cố gắng tóm tắt một tài liệu dài trong một lần.
  • Nhắc người dùng: "Tóm tắt cuốn sách 300 trang này cho tôi."
  • Đầu ra AI: "Tôi xin lỗi, nhưng tôi không thể xử lý tài liệu dài hơn cửa sổ ngữ cảnh của mình."
• Phương pháp tiếp cận hiệu quả: Tóm tắt tài liệu từng phần và xây dựng một bản tóm tắt đầy đủ theo cách đệ quy.
  • Chỉ thị AI: "Tóm tắt từng chương riêng biệt, sau đó tạo bản tóm tắt tóm tắt, tiến hành đệ quy."
  • Nhắc người dùng: "Tóm tắt chương 1 của cuốn sách này."
  • Đầu ra AI: "Tóm tắt chương 1: [Tóm tắt ngắn gọn chương 1]."
  • Quá trình tiếp tục: Quy trình tương tự được áp dụng cho từng chương, sau đó là bản tóm tắt cuối cùng kết hợp tất cả các bản tóm tắt riêng lẻ.

Lợi ích của Phân chia nhiệm vụ phụ và Kỹ thuật nhắc nhở theo ngữ cảnh

1. Độ chính xác tăng: Bằng cách tập trung vào các khía cạnh cụ thể của một nhiệm vụ phức tạp, AI có thể đưa ra phản hồi chính xác và phù hợp hơn.
2. Nâng cao hiệu quả: Việc chia nhỏ các nhiệm vụ giúp chúng dễ quản lý hơn và giảm khả năng xảy ra lỗi hoặc kết quả đầu ra không liên quan.
3. Trải nghiệm người dùng tốt hơn: Người dùng nhận được hướng dẫn có mục tiêu, từng bước, hữu ích hơn những phản hồi chung chung.
4. Hiệu quả chi phí: Lời nhắc nhỏ hơn, có mục tiêu hơn có thể tiết kiệm chi phí hơn so với lời nhắc lớn hơn, phức tạp hơn.

4. Cho GPT thời gian để suy nghĩ

Chiến lược cho các mô hình thời gian để "suy nghĩ" và chia nhỏ các nhiệm vụ phức tạp thành các bước có thể quản lý sẽ cải thiện đáng kể chất lượng phản hồi từ các mô hình AI như GPT-4.

Ví dụ 1: Đánh giá bài toán

• Cách tiếp cận không hiệu quả: Trực tiếp yêu cầu người mẫu đánh giá cách giải quyết của học sinh.
  • Nhắc người dùng: "Giải bài toán này của học sinh có đúng không?"
  • Đầu ra AI: "Lời giải của học sinh có vẻ đúng/sai."
• Phương pháp tiếp cận hiệu quả: Hướng dẫn mô hình tự tìm ra giải pháp trước khi đánh giá bài làm của học sinh.
  • Nhắc người dùng: "Đầu tiên, hãy giải bài toán này. Sau đó, so sánh lời giải của bạn với lời giải của học sinh và đánh giá tính đúng đắn của nó."
  • Đầu ra AI: "Giải pháp của tôi: [Giải pháp chi tiết]. So sánh với giải pháp của học sinh, tôi thấy một lỗi trong cách tính toán [phần cụ thể] của họ. Cách tiếp cận đúng phải là [phương pháp đúng]."

Ví dụ 2: Phân tích tài liệu

• Cách tiếp cận không hiệu quả: Cố gắng phân tích một tài liệu lớn trong một truy vấn.
  • Nhắc người dùng: "Tóm tắt những điểm chính trong toàn bộ tài liệu này."
  • Đầu ra AI: "Tôi không thể xử lý toàn bộ tài liệu do nó quá dài."
• Phương pháp tiếp cận hiệu quả: Trích xuất tuần tự các đoạn trích và truy vấn tiếp theo để phân tích toàn diện.
  • Nhắc người dùng: "Trích xuất các đoạn trích chính từ tài liệu này liên quan đến [chủ đề cụ thể]."
  • Đầu ra AI: "Đoạn trích 1: [Đoạn văn liên quan]. Đoạn trích 2: [Một đoạn văn liên quan khác]."
  • Lời nhắc người dùng theo dõi: "Có đoạn trích nào phù hợp hơn không? Hãy đảm bảo chúng chứa đầy đủ ngữ cảnh."
  • Đầu ra AI: "Đoạn trích bổ sung: [Đoạn văn liên quan thêm]."

Lợi ích và thông tin chi tiết

1. Độ sâu phân tích: Bằng cách đưa ra các giải pháp hoặc phân tích trước, AI có thể đưa ra những đánh giá chính xác và chuyên sâu hơn.
2. Học có hướng dẫn: Trong các tình huống dạy kèm, việc sử dụng độc thoại nội tâm và gợi ý sẽ khuyến khích học sinh tìm ra giải pháp một cách độc lập, nâng cao trải nghiệm học tập của các em.
3. Bảo hiểm toàn diện: Đối với phân tích tài liệu, các phương pháp tiếp cận tuần tự và đệ quy đảm bảo bao quát toàn diện mà không bỏ sót các chi tiết quan trọng.
4. Tránh thiên vị: Bằng cách tạo ra giải pháp của riêng mình trước, AI sẽ tránh được sự thiên vị có thể phát sinh khi đánh giá trực tiếp một câu trả lời nhất định.

5. Tận dụng các công cụ bên ngoài

Việc kết hợp các công cụ và tài nguyên bên ngoài vào các tương tác AI có thể cải thiện đáng kể độ chính xác và mức độ liên quan của các phản hồi do các mô hình như GPT-4 tạo ra. Phần này trình bày cách sử dụng tìm kiếm dựa trên nội dung nhúng để truy xuất kiến ​​thức, thực thi mã để tính toán chính xác và gọi hàm để tăng cường khả năng của các mô hình AI.

Ví dụ 1: Tính toán chính xác khi thực thi mã

• Không thực thi mã: Chỉ dựa vào khả năng tính toán của mô hình.
  • Nhắc người dùng: "Tính căn bậc hai của 529."
  • Đầu ra AI: "Căn bậc hai của 529 xấp xỉ 23."
• Với việc thực thi mã: Đảm bảo độ chính xác trong tính toán.
  • Nhắc người dùng: "Tính căn bậc hai của 529."
  • Chỉ thị AI: "Viết và thực thi mã Python để tính toán điều này."
  • Đầu ra AI"python import math math.sqrt(529) Căn bậc hai của 529 chính xác là 23."

Ví dụ 2: Sử dụng lệnh gọi API cho tương tác động

• Không có lệnh gọi API: Giới hạn ở các phản hồi tĩnh, được lập trình sẵn.
  • Nhắc người dùng: "Gửi lời nhắc cho bạn tôi về cuộc họp ngày mai của chúng ta."
  • Đầu ra AI: "Nhắc nhở: Đừng quên gửi tin nhắn cho bạn bè của bạn về cuộc họp ngày mai."
• Với lệnh gọi API: Tương tác với các hệ thống bên ngoài để thực hiện các hành động theo thời gian thực.
  • Nhắc người dùng: "Gửi lời nhắc cho bạn John của tôi về cuộc họp ngày mai của chúng ta."
  • Chỉ thị AI: "Sử dụng API nhắn tin để gửi lời nhắc."
  • Đầu ra AI"python import message message.write(to='John', message='Hey, remember our meeting tomorrow!')  Lời nhắc được gửi tới John về cuộc họp ngày mai."

Lợi ích và thông tin chi tiết

1. Cơ sở kiến ​​thức mở rộng: Bằng cách sử dụng tìm kiếm dựa trên nội dung nhúng, AI có thể truy cập và kết hợp một lượng lớn thông tin cập nhật, nâng cao mức độ liên quan và độ chính xác của các phản hồi.
2. Độ chính xác trong tính toán: Việc thực thi mã cho phép AI thực hiện các phép tính toán học chính xác, điều này đặc biệt hữu ích trong bối cảnh kỹ thuật hoặc khoa học.
3. Khả năng tương tác: Lệnh gọi API cho phép AI tương tác với các hệ thống bên ngoài, tạo điều kiện thuận lợi cho các hành động trong thế giới thực như gửi tin nhắn hoặc đặt lời nhắc.

6. Kiểm tra hệ thống

Kiểm tra có hệ thống hoặc quy trình đánh giá (evals) rất quan trọng trong việc xác định tính hiệu quả của những thay đổi trong hệ thống AI. Cách tiếp cận này liên quan đến việc so sánh kết quả đầu ra của mô hình với một bộ tiêu chuẩn được xác định trước hoặc các câu trả lời "tiêu chuẩn vàng" để đánh giá độ chính xác.

Ví dụ 1: Xác định mâu thuẫn trong câu trả lời

• Kịch bản thử nghiệm: Phát hiện sự mâu thuẫn trong câu trả lời của mô hình so với câu trả lời của chuyên gia.
  • Chỉ thị hệ thống: Xác định xem phản hồi của mô hình có mâu thuẫn với bất kỳ phần nào trong câu trả lời do chuyên gia cung cấp hay không.
  • Đầu vào của người dùng: "Neil Armstrong trở thành người thứ hai đi bộ trên mặt trăng, sau Buzz Aldrin."
  • Quá trình đánh giá: Hệ thống kiểm tra tính nhất quán với câu trả lời của chuyên gia nêu rõ Neil Armstrong là người đầu tiên đặt chân lên mặt trăng.
  • Đầu ra mô hình: Phản hồi của mô hình mâu thuẫn trực tiếp với câu trả lời của chuyên gia, cho thấy có lỗi.

Ví dụ 2: So sánh mức độ chi tiết trong câu trả lời

• Kịch bản thử nghiệm: Đánh giá xem câu trả lời của mô hình có phù hợp, vượt hoặc kém câu trả lời của chuyên gia về mặt chi tiết hay không.
  • Chỉ thị hệ thống: So sánh độ sâu thông tin giữa câu trả lời của mô hình và câu trả lời của chuyên gia.
  • Đầu vào của người dùng: "Neil Armstrong lần đầu tiên đặt chân lên mặt trăng vào ngày 21 tháng 1969 năm 02, lúc 56:XNUMX UTC."
  • Quá trình đánh giá: Hệ thống đánh giá xem phản hồi của mô hình có cung cấp nhiều chi tiết hơn, bằng hoặc ít chi tiết hơn so với câu trả lời của chuyên gia hay không.
  • Đầu ra mô hình: Phản hồi của mô hình cung cấp thêm chi tiết (thời gian chính xác), phù hợp và mở rộng câu trả lời của chuyên gia.

Lợi ích và thông tin chi tiết

1. Độ chính xác và độ tin cậy: Kiểm tra có hệ thống đảm bảo rằng phản hồi của mô hình AI là chính xác và đáng tin cậy, đặc biệt là khi xử lý thông tin thực tế.
2. Phát hiện lỗi: Nó giúp xác định các lỗi, mâu thuẫn hoặc không nhất quán trong các phản hồi của mô hình.
3. Đảm bảo chất lượng: Cách tiếp cận này rất cần thiết để duy trì tiêu chuẩn chất lượng cao trong nội dung do AI tạo ra, đặc biệt là trong bối cảnh giáo dục, lịch sử hoặc các bối cảnh nhạy cảm với thực tế khác.

Kết luận và thông điệp rút ra

Thông qua các ví dụ và chiến lược được thảo luận, chúng ta đã thấy tính đặc hiệu của các lời nhắc có thể thay đổi đáng kể kết quả đầu ra như thế nào và việc chia nhỏ các nhiệm vụ phức tạp thành các nhiệm vụ phụ đơn giản hơn có thể khiến những thách thức khó khăn trở nên dễ quản lý như thế nào. Chúng tôi đã khám phá sức mạnh của các công cụ bên ngoài trong việc tăng cường khả năng AI và tầm quan trọng của việc kiểm tra có hệ thống trong việc đảm bảo độ tin cậy và độ chính xác của các phản hồi AI. Thăm nom Hướng dẫn kỹ thuật nhanh chóng của OpenAI để có kiến ​​thức nền tảng bổ sung cho việc khám phá toàn diện của chúng tôi về các kỹ thuật và chiến lược nâng cao nhằm tối ưu hóa các tương tác AI.