Hướng Dẫn Cơ Bản Về Kỹ Thuật Lập Đề Câu Hỏi Trong ChatGPT

Kể từ khi ra mắt, ChatGPT đã tạo ra sóng gió trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, thu hút hơn 100 triệu người dùng trong thời gian ngắn. Bí quyết đằng sau hiệu suất ấn tượng và tính linh hoạt của ChatGPT nằm ở một nghệ thuật tinh tế được nhúng sâu trong chương trình của nó – kỹ thuật lập đề câu hỏi.

Được ra mắt vào năm 2022, DALL-E, MidJourney và StableDiffusion đã nhấn mạnh tiềm năng phá vỡ của Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới. Nhưng chính Open AI và ChatGPT của họ mới thực sự chiếm được vị trí trung tâm sau đó vào năm 2022. Và động lực này không có dấu hiệu giảm tốc.

Thông báo của Google về Bard và Meta’s Lamma 2 để đáp lại ChatGPT của OpenAI đã tăng cường đáng kể động lực của cuộc đua trí tuệ nhân tạo. Bằng cách cung cấp cho các mô hình này các đầu vào, chúng ta đang hướng dẫn hành vi và phản hồi của chúng. Điều này khiến tất cả chúng ta trở thành kỹ sư lập đề câu hỏi ở một mức độ nhất định. Ngành công nghệ đã nhận ra điều này. Các nhà đầu tư mạo hiểm đang đổ tiền vào các startup tập trung vào kỹ thuật lập đề câu hỏi, như Vellum AI. Hơn nữa, Forbes báo cáo rằng các kỹ sư lập đề câu hỏi có thể kiếm được mức lương vượt quá 300.000 đô la, cho thấy một thị trường lao động đầy triển vọng và có giá trị.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ làm sáng tỏ thế giới của kỹ thuật lập đề câu hỏi trong bối cảnh ChatGPT. Chúng ta sẽ khám phá các nguyên tắc và kỹ thuật cốt lõi, và kiểm tra các ứng dụng thương mại của chúng.

Hãy bắt đầu bằng cách hiểu cách ChatGPT hoạt động và vai trò quan trọng của kỹ thuật lập đề câu hỏi trong quá trình này.

Cơ Chế Đằng Sau Kỹ Thuật Lập Đề Câu Hỏi Trong ChatGPT

Bí quyết đằng sau thành công của ChatGPT là khả năng hiểu và bắt chước những sắc thái của cuộc trò chuyện giữa con người. Mô hình này được đào tạo trên một loạt các văn bản internet đa dạng, nhưng quan trọng là, nó không biết về các tài liệu hoặc nguồn cụ thể trong tập dữ liệu đào tạo, đảm bảo tính tổng quát hơn là tính cụ thể. Cách tiếp cận đào tạo này cho phép ChatGPT tạo ra các phản hồi sáng tạo, điều hướng các cuộc đối thoại phức tạp, và thậm chí thể hiện một chút hài hước. Tuy nhiên, điều quan trọng cần nhớ là ChatGPT không thực sự hiểu hoặc có niềm tin; nó tạo ra phản hồi dựa trên các mẫu mà nó đã học được trong quá trình đào tạo.

Khả năng của ChatGPT trong việc hiểu và phản hồi ngôn ngữ của con người một cách tinh tế và nhận thức về ngữ cảnh làm cho nó trở thành một công cụ cực kỳ linh hoạt.

Cơ chế của các mô hình này dựa trên khái niệm về “token” – những phần rời rạc của ngôn ngữ có thể dao động từ một ký tự đơn lẻ đến một từ hoàn chỉnh. Các mô hình này hoạt động với một số lượng token cụ thể tại một thời điểm (4096 cho GPT-3.5-Turbo hoặc 8192 hoặc 32768 cho GPT-4), dự đoán chuỗi token tiếp theo có khả năng xảy ra. Các mô hình xử lý các token bằng cách sử dụng đại số tuyến tính phức tạp, dự đoán token tiếp theo có khả năng xảy ra nhất.

Ví dụ, một câu đơn giản gồm chín từ có thể trở thành mười token. Thậm chí một từ phức tạp đơn lẻ cũng có thể trở thành nhiều token, giúp mô hình hiểu và tạo ngôn ngữ tốt hơn. Ngay cả các ngôn ngữ có cấu trúc từ phức tạp như tiếng Đức cũng được quản lý thông qua quá trình tạo token.

Mô hình GPT (Generative Pre-trained Transformer) hoạt động bằng cách tạo ra một token tại một thời điểm, bắt đầu từ token đầu tiên và tiếp tục cho đến token cuối cùng. Sau khi tạo ra mỗi token, mô hình sẽ quay lại toàn bộ chuỗi và xử lý lại để tạo ra token tiếp theo. Quá trình lặp lại này tiếp tục cho đến khi token cuối cùng được tạo ra, khiến quá trình tạo văn bản giống như một vòng lặp lớn.

Nhưng đây là điều quan trọng – chất lượng của những phản hồi này phụ thuộc rất nhiều vào các câu hỏi nó nhận được. Giống như việc điều khiển một cuộc trò chuyện với con người, việc hướng dẫn một cuộc đối thoại với ChatGPT đòi hỏi một mức độ kỹ năng và hiểu biết nhất định. Đó là nơi kỹ thuật lập đề câu hỏi phát huy tác dụng.

Kỹ Thuật Lập Đề Câu Hỏi Là Gì?

Kỹ thuật lập đề câu hỏi là nghệ thuật tạo ra các câu hỏi/chỉ dẫn chính xác và hiệu quả để hướng dẫn các mô hình trí tuệ nhân tạo (như NLP/Xem) như ChatGPT tạo ra các đầu ra hữu ích, chính xác, hữu ích và an toàn nhất.

Kỹ thuật lập đề câu hỏi không chỉ giới hạn ở việc tạo văn bản mà còn có ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Nó đang được sử dụng ngày càng nhiều trong các lĩnh vực như tự động hóa quy trình robot, tài sản 3D, kịch bản, hướng dẫn robot và các loại nội dung và phương tiện kỹ thuật số khác. Nó cung cấp một sự kết hợp độc đáo giữa logic, mã hóa, nghệ thuật và trong một số trường hợp, các bộ điều chỉnh đặc biệt.

Khi một câu hỏi có thể bao gồm văn bản ngôn ngữ tự nhiên, hình ảnh hoặc các loại dữ liệu đầu vào khác, đầu ra có thể thay đổi đáng kể trên các dịch vụ và công cụ trí tuệ nhân tạo. Mỗi công cụ có các bộ điều chỉnh đặc biệt mô tả trọng lượng của từ, phong cách, quan điểm, bố cục hoặc các thuộc tính khác của phản hồi mong muốn.

Lĩnh vực này là rất quan trọng để tạo ra các dịch vụ trí tuệ nhân tạo tốt hơn và đạt được kết quả vượt trội từ các công cụ trí tuệ nhân tạo hiện có. Các nhà phát triển doanh nghiệp, ví dụ, thường sử dụng kỹ thuật lập đề câu hỏi để tùy chỉnh các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) như GPT-3 để cung cấp năng lượng cho một rô-bốt trò chuyện hướng đến khách hàng hoặc xử lý các nhiệm vụ như tạo hợp đồng ngành cụ thể.

Quá trình lặp lại này của việc tinh chỉnh câu hỏi và đo lường hiệu suất của trí tuệ nhân tạo là một yếu tố quan trọng trong việc cho phép các mô hình trí tuệ nhân tạo tạo ra các phản hồi mục tiêu và hữu ích trong các ngữ cảnh khác nhau.

Trở Thành Một Kỹ Sư Lập Đề Câu Hỏi

Mô hình GPT-4 có khả năng hiểu các hướng dẫn phức tạp và giải quyết các vấn đề phức tạp một cách chính xác, khiến nó trở thành một tài nguyên vô giá. Tuy nhiên, có các phương pháp khác nhau để tiếp cận khả năng của mô hình này, và việc hiểu những phương pháp này là rất quan trọng đối với vai trò của một kỹ sư lập đề câu hỏi trong việc tối ưu hóa cả hiệu quả và chi phí.

Có hai cách cơ bản để tương tác với các mô hình GPT như GPT-4. Một cách là thông qua API của OpenAI, nơi chi phí được tính cho mỗi token đầu vào và đầu ra. Trong kịch bản này, chi phí cho 1K token có thể thay đổi dựa trên kích thước ngữ cảnh. Ví dụ, trong một ngữ cảnh lớn 32K, chi phí có thể lên đến 0,06 đô la cho các token đầu vào và 0,12 đô la cho các token đầu ra. Do đó, khi xử lý một lượng lớn yêu cầu, chi phí sử dụng có thể tích lũy nhanh chóng.

Ngược lại, ChatGPT, tận dụng mô hình GPT-4, hoạt động trên một mô hình đăng ký.

Một nhiệm vụ quan trọng khác trong kỹ thuật lập đề câu hỏi liên quan đến việc tinh chỉnh các tham số của mô hình. Quá trình này bao gồm việc điều chỉnh các biến mà mô hình sử dụng để đưa ra dự đoán. Bằng cách tinh chỉnh những tham số này, các kỹ sư lập đề câu hỏi có thể cải thiện chất lượng và độ chính xác của phản hồi của mô hình, khiến chúng trở nên phù hợp và hữu ích hơn.

Mặc dù nhiều kỹ sư lập đề câu hỏi đến từ nền tảng công nghệ, nhưng bản chất đa ngành của lĩnh vực này khiến nó trở nên dễ tiếp cận với các cá nhân từ nhiều nền tảng chuyên môn khác nhau. Ngày càng nhiều, các nhà văn, nhà nghiên cứu và thậm chí các nghệ sĩ đang tận dụng các kỹ năng độc đáo của họ để nâng cao hiệu quả của các mô hình trí tuệ nhân tạo. Sự thay đổi này được phản ánh trên thị trường lao động khi ngày càng nhiều công ty tìm kiếm các kỹ sư lập đề câu hỏi với một loạt các kỹ năng và nền tảng khác nhau.

Thiết Kế Và Kỹ Thuật Lập Đề Câu Hỏi Trong ChatGPT

Thiết kế và kỹ thuật lập đề câu hỏi đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ và bao gồm nhiều hơn là chỉ việc tạo ra các câu hỏi; chúng đòi hỏi một sự hiểu biết sâu sắc về mô hình trí tuệ nhân tạo và một cách tiếp cận tinh chỉnh và lặp lại.

Thiết Kế Câu Hỏi

Thiết kế câu hỏi, ở cốt lõi, là nghệ thuật và khoa học tạo ra câu hỏi hoàn hảo cho một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT để đạt được một mục tiêu rõ ràng. Đó là sự kết hợp của:

• Hiểu biết về LLM: Các mô hình ngôn ngữ khác nhau có thể phản hồi khác nhau với cùng một câu hỏi. Hơn nữa, một số mô hình ngôn ngữ có thể có các từ khóa hoặc kích hoạt cụ thể mà chúng giải thích theo một cách cụ thể.
• Kiến thức về lĩnh vực: Chuyên môn trong lĩnh vực liên quan là rất quan trọng khi thiết kế câu hỏi. Ví dụ, tạo ra một câu hỏi để suy luận chẩn đoán y tế sẽ đòi hỏi kiến thức y tế.
• Cách tiếp cận lặp lại và đo lường chất lượng: Quá trình tạo ra câu hỏi lý tưởng thường liên quan đến thử nghiệm và sai lầm. Do đó, có một cách để đánh giá chất lượng đầu ra ngoài việc chỉ dựa vào phán đoán chủ quan là rất quan trọng, đặc biệt khi sử dụng câu hỏi ở quy mô lớn.

Kỹ Thuật Lập Đề Câu Hỏi

Kỹ thuật lập đề câu hỏi là một lĩnh vực mở rộng của thiết kế câu hỏi bao gồm một số quá trình quan trọng:

• Thiết kế câu hỏi ở quy mô: Quá trình này bao gồm thiết kế các câu hỏi siêu (câu hỏi tạo ra các câu hỏi khác) và các mẫu câu hỏi, có thể được khởi tạo tại thời điểm chạy.
• Thiết kế công cụ và tích hợp: Các câu hỏi có thể bao gồm kết quả từ các công cụ bên ngoài, và việc tích hợp các công cụ này một cách liền mạch vào hệ thống là rất quan trọng.
• Quy hoạch, lập kế hoạch và quản lý câu hỏi: Triển khai một ứng dụng LLM, như một rô-bốt trò chuyện, thường đòi hỏi quản lý các thư viện câu hỏi, lập kế hoạch và chọn câu hỏi phù hợp, và tích hợp các công cụ khác một cách hiệu quả.
• Đánh giá và đảm bảo chất lượng câu hỏi: Khía cạnh này bao gồm việc xác định các chỉ số và quy trình để đánh giá câu hỏi cả tự động và với sự tham gia của con người.
• Tối ưu hóa câu hỏi: Chi phí và độ trễ của mô hình trí tuệ nhân tạo có thể phụ thuộc vào việc chọn mô hình và độ dài của câu hỏi (số token).

Nhiều phương pháp thiết kế câu hỏi tự động và các khuôn khổ đã được phát triển để quản lý câu hỏi ở quy mô. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải hiểu rằng không có công cụ nào có thể thay thế sự hiểu biết tinh tế, phán đoán và kinh nghiệm của một kỹ sư lập đề câu hỏi có kinh nghiệm.

Kỹ Thuật Lập Đề Câu Hỏi: Kỹ Thuật và Thực Tiễn Tốt Nhất

1) Vị Trí và Mô Tả Câu Hỏi

Đặt hướng dẫn ở đầu câu hỏi có thể ảnh hưởng đáng kể đến sự hiểu biết và phản hồi của trí tuệ nhân tạo. Hãy xem xét nhiệm vụ tóm tắt một văn bản dưới dạng danh sách các điểm chính.

Một cách tiếp cận kém hiệu quả hơn sẽ là:

Người dùng: Tóm tắt văn bản dưới đây dưới dạng danh sách các điểm chính.
{nội dung văn bản ở đây}

Mặt khác, một kỹ thuật hiệu quả hơn có thể là:

Người dùng: Tóm tắt văn bản dưới đây dưới dạng danh sách các điểm chính.
Văn bản: “””
{nội dung văn bản ở đây}
“””

Bằng cách tách rõ ràng hướng dẫn và ngữ cảnh với các ký hiệu như ### hoặc “”, mô hình trí tuệ nhân tạo có thể phân biệt tốt hơn nhiệm vụ và văn bản cần xử lý, từ đó cung cấp phản hồi chính xác và phù hợp hơn.

Thứ hai, việc cụ thể, mô tả và chi tiết về ngữ cảnh, kết quả mong đợi, độ dài, định dạng, phong cách, v.v. có thể tăng cường đáng kể độ chính xác của phản hồi trí tuệ nhân tạo. Giả sử bạn cần tạo một bản tóm tắt ngắn gọn về một bài báo khoa học trong một phong cách hấp dẫn và dễ hiểu cho người không chuyên.

Một hướng dẫn mơ hồ như “Tóm tắt bài báo khoa học” sẽ mang lại kết quả kém hiệu quả hơn so với một hướng dẫn cụ thể và chi tiết:

Người dùng: Tạo một bản tóm tắt ngắn (khoảng 200 từ) về bài báo khoa học dưới đây. Tóm tắt nên dễ hiểu đối với người không có kiến thức khoa học, đồng thời phản ánh chính xác các phát hiện chính của bài báo.
Bài báo: “””
{nội dung bài báo ở đây}
“””

2) Mẫu Nhân Vật

Mẫu nhân vật là một chiến lược đặt trí tuệ nhân tạo vào một vai trò hoặc nhân vật cụ thể, cho phép nó cung cấp đầu ra liên quan đến vai trò đó. Ví dụ, bạn có thể hướng dẫn trí tuệ nhân tạo đóng vai một chuyên gia an ninh mạng trong quá trình xem xét mã.

Đây là một ví dụ:

Người dùng: “Hãy giả định bạn là một nhà sử học cao cấp chuyên về Cách mạng Pháp. Với vai trò đó, hãy giải thích các sự kiện và lý do chính dẫn đến sự sụp đổ của chế độ quân chủ Pháp.”

Trong trường hợp này, trí tuệ nhân tạo được mong đợi sẽ trả lời với một phân tích sâu về Cách mạng Pháp, tập trung vào sự sụp đổ của chế độ quân chủ, giống như một nhà sử học sẽ làm.

Giới Thiệu Thông Tin Mới

ChatGPT không có kiến thức ngoài phạm vi đào tạo của nó, do đó nó không thể cung cấp thông tin về các sự kiện hoặc cập nhật gần đây sau thời điểm đào tạo. Tuy nhiên, bạn có thể giới thiệu thông tin mới cho mô hình thông qua các câu hỏi của mình.

Người dùng: “Cryptocurrency là gì?”
ChatGPT: “Cryptocurrency là một loại tiền tệ kỹ thuật số hoặc ảo sử dụng mã hóa để bảo mật. Loại cryptocurrency nổi tiếng nhất là Bitcoin.”

Giờ, nếu chúng ta thêm một chút ngữ cảnh vào câu hỏi, chúng ta có thể làm cho giải thích trở nên trực quan hơn:

Người dùng: “Giải thích khái niệm cryptocurrency cho một học sinh trung học đang học về tài chính kỹ thuật số”
ChatGPT: “Hãy tưởng tượng bạn đang chơi một trò chơi trực tuyến và có tiền trong trò chơi mà bạn có thể kiếm được để mua nâng cấp hoặc nhân vật mới. Cryptocurrency giống như vậy, nhưng thay vì chỉ giới hạn trong trò chơi, bạn có thể sử dụng nó để mua hàng hóa và dịch vụ trong thế giới thực. Nó giống như tiền kỹ thuật số mà không có ngân hàng hoặc chính phủ nào kiểm soát.”

3) Giới Hạn Kích Cỡ Câu Hỏi

Hiểu giới hạn kích thước của ChatGPT là rất quan trọng vì nó ảnh hưởng trực tiếp đến lượng và loại thông tin chúng ta có thể nhập. Các mô hình ngôn ngữ không được thiết kế để xử lý dữ liệu không giới hạn cùng một lúc. Chúng có một hạn chế nội tại về kích thước của câu hỏi chúng ta có thể tạo và nhập. Hạn chế này có ý nghĩa sâu sắc đối với thiết kế và thực hiện câu hỏi.

ChatGPT có một giới hạn token (thường là 2048 token), bao gồm cả câu hỏi và phản hồi được tạo. Điều này có nghĩa là các câu hỏi dài có thể hạn chế độ dài của phản hồi. Do đó, điều quan trọng là phải giữ cho câu hỏi của bạn ngắn gọn nhưng đầy đủ thông tin.

Trong sử dụng thực tế, chúng ta phải đóng vai trò như những người biên tập, chọn lọc thông tin phù hợp nhất cho nhiệm vụ tại hand. Hãy tưởng tượng viết một bài báo hoặc một bài viết với giới hạn từ hoặc trang – bạn không thể chỉ đổ ra các sự kiện ngẫu nhiên, mà phải chọn và cấu trúc thông tin liên quan đến chủ đề một cách cẩn thận.

Người dùng: “Cho giới hạn token của mô hình, hãy tóm tắt các sự kiện chính của Thế chiến II trong ít hơn 1000 từ.”

Bằng cách công nhận giới hạn token của mô hình, câu hỏi này hướng dẫn trí tuệ nhân tạo cung cấp một bản tóm tắt gọn gàng nhưng toàn diện về Thế chiến II.

Câu hỏi để sử dụng lại: Trong một kịch bản đối thoại, bạn có thể tái sử dụng câu hỏi hoặc tinh chỉnh chúng dựa trên phản hồi trước. Điều này tạo ra một dòng chảy đối thoại và duy trì ngữ cảnh trong tương tác.

4) Mẫu Rút Gọn Câu Hỏi

ChatGPT cũng có thể giúp tinh chỉnh câu hỏi của bạn. Ví dụ, nếu bạn hỏi một câu hỏi, nó có thể đề xuất một câu hỏi được hình thức tốt hơn để có kết quả chính xác hơn.

Mẫu Rút Gọn Câu Hỏi liên quan đến việc mô hình trí tuệ nhân tạo tinh chỉnh câu hỏi mà người dùng đưa ra. Điều này đặc biệt hữu ích khi người dùng không phải là chuyên gia trong một lĩnh vực hoặc không chắc chắn về cách diễn đạt câu hỏi của họ.

Một ví dụ về câu hỏi có thể trông như thế này:

Người dùng: “Mỗi khi tôi hỏi một câu hỏi về khoa học dữ liệu, hãy đề xuất một câu hỏi được tinh chỉnh hơn, xem xét các khía cạnh phân tích thống kê cụ thể và hỏi xem tôi có muốn tiếp tục với câu hỏi được tinh chỉnh không.”

Ở đây, trí tuệ nhân tạo được mong đợi sẽ tinh chỉnh câu hỏi chung của người dùng về khoa học dữ liệu thành câu hỏi cụ thể hơn, xem xét các khía cạnh phân tích thống kê.

5) Mẫu Xác Minh Nhận Thức

Mẫu Xác Minh Nhận Thức chia nhỏ các câu hỏi phức tạp thành các câu hỏi con nhỏ hơn, dễ quản lý. Các câu trả lời cho những câu hỏi con này sau đó được kết hợp để cung cấp một câu trả lời toàn diện cho câu hỏi chính. Cách tiếp cận này hữu ích khi câu hỏi ban đầu quá rộng hoặc khi cần thêm sự rõ ràng để cung cấp một câu trả lời đầy đủ.

Ví dụ:

Người dùng: “Nếu tôi hỏi một câu hỏi về biến đổi khí hậu, hãy chia nó thành ba câu hỏi nhỏ hơn giúp bạn cung cấp một câu trả lời chính xác hơn. Kết hợp câu trả lời cho những câu hỏi con này để đưa ra câu trả lời cuối cùng.”

Trong trường hợp này, trí tuệ nhân tạo sẽ chia câu hỏi phức tạp về biến đổi khí hậu thành ba câu hỏi con nhỏ. Sau khi nhận được câu trả lời cho những câu hỏi con này, trí tuệ nhân tạo sẽ kết hợp chúng để cung cấp một phản hồi toàn diện và chính xác hơn.

Đây là một quá trình xác minh và hợp nhất thông tin để có một đầu ra cuối cùng vững chắc.

6) Phương Pháp Cung Cấp Ít Shot

Phương pháp cung cấp ít shot là một cách tiếp cận mạnh mẽ để dạy các mô hình trí tuệ nhân tạo tuân theo các mẫu cụ thể hoặc thực hiện các nhiệm vụ. Ý tưởng là cung cấp cho mô hình một số ví dụ trước khi hỏi câu hỏi mong muốn. Điều này giúp thiết lập hành vi mong muốn và hướng dẫn phản hồi của mô hình.

Hãy xem xét một kịch bản mà người dùng đang cố gắng soạn một bản sao marketing hấp dẫn cho một thiết bị công nghệ mới:

Người dùng: “Dưới đây là một số ví dụ về bản sao marketing công nghệ: ‘Trải nghiệm âm nhạc như chưa từng có với tai nghe không dây tiên tiến của chúng tôi.’ ‘Chụp thế giới của bạn trong 4K tuyệt đẹp với máy quay hành động siêu mỏng của chúng tôi.’ Dựa trên những ví dụ này, hãy soạn một bản sao marketing cho đồng hồ thông minh AI mới của chúng tôi.”

ChatGPT: “Nâng cao lối sống của bạn với đồng hồ thông minh AI của chúng tôi, người bạn đồng hành cho sức khỏe, kết nối và năng suất.” Tính năng nổi bật của việc học ít shot là nó không yêu cầu một mô tả chi tiết về cách thực hiện nhiệm vụ. Thay vào đó, nó yêu cầu các bản demo về những gì đang được thực hiện, điều này có thể làm cho nó phù hợp với nhiều ứng dụng.

Hơn nữa, kỹ thuật này mở rộng ra ngoài việc ghép nối đầu vào-đầu ra đơn giản. Mô hình cũng có thể được dạy để xử lý các bước trung gian để đạt được mục tiêu.

7) Kỹ Thuật Dây Chuyền Câu Hỏi

Trong một bài nghiên cứu gần đây, “Kỹ Thuật Dây Chuyền Câu Hỏi Kích Hoạt Tư Duy Trong Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn“, các tác giả Jason Wei và nhóm của ông đã cố gắng kích hoạt tư duy trong các mô hình ngôn ngữ lớn. Thay vì sử dụng các câu hỏi truyền thống, trực tiếp, nhóm đã sử dụng một loạt các câu hỏi liên kết, tạo thành một “dây chuyền tư duy”.

Ví dụ, một người dùng có thể quan tâm đến tác động tiềm năng của trí tuệ nhân tạo đối với thị trường lao động:

Người dùng: “Bạn có thể giải thích ngắn gọn về khái niệm trí tuệ nhân tạo không?”

ChatGPT: “Trí tuệ nhân tạo, hay AI, đề cập đến khả năng của một máy móc模仿 hành vi thông minh của con người. Nó liên quan đến việc thiết kế máy móc có thể suy nghĩ và học hỏi như con người, cho phép chúng thực hiện các nhiệm vụ như dịch ngôn ngữ, đưa ra quyết định và giải quyết vấn đề, trong số những việc khác.”

Người dùng: “Làm thế nào trí tuệ nhân tạo đang ảnh hưởng đến thị trường lao động hiện tại?”

ChatGPT: “Trí tuệ nhân tạo đang tạo ra cả việc làm mới và thay đổi bản chất của các công việc hiện có. Một mặt, nó tự động hóa các nhiệm vụ thường xuyên, dẫn đến mất việc làm trong một số lĩnh vực. Mặt khác, nó tạo ra nhu cầu về các vai trò mà trước đây không tồn tại, như các chuyên gia đạo đức AI, nhà phân tích dữ liệu và kỹ sư học máy. Ngoài ra, trí tuệ nhân tạo có thể tăng cường vai trò của con người, cho phép mọi người hoàn thành nhiệm vụ một cách hiệu quả và chính xác hơn.”

Kỹ thuật dây chuyền câu hỏi tuân theo một tiến trình của các câu hỏi liên quan, duy trì một “cuộc trò chuyện” với mô hình đó hướng dẫn nó đến những phản hồi chính xác và phù hợp hơn.

Hiểu ChatGPT API và Kỹ Thuật Lập Đề Câu Hỏi Từ Góc Độ Của Nhà Phát Triển

Từ góc độ của một nhà phát triển hoặc nhà nghiên cứu, kỹ thuật lập đề câu hỏi là một quá trình phức tạp hơn. Nó liên quan đến việc thiết kế các thuật toán và kỹ thuật để giúp mô hình trí tuệ nhân tạo hiểu và phản hồi các câu hỏi một cách hiệu quả hơn. Điều này có thể bao gồm các chiến lược để xử lý các câu hỏi mơ hồ, xác định ngữ cảnh của câu hỏi hoặc kết nối các câu hỏi lại với nhau để kích hoạt các quá trình tư duy phức tạp hơn trong trí tuệ nhân tạo.

Trong hình minh họa trên, người dùng tương tác với một giao diện trò chuyện, được cung cấp bởi GPT-4. Đầu vào của họ được tăng cường cho sự rõ ràng và tính nhất quán về ngữ cảnh bởi một mô-đun chuyên dụng trước khi được cung cấp cho mô hình trí tuệ nhân tạo. Vai trò của mô-đun này là để tinh chỉnh và tăng cường đầu vào của người dùng cho sự hiểu biết tốt hơn đồng thời duy trì ngữ cảnh của cuộc trò chuyện. Phản hồi của trí tuệ nhân tạo, được tạo ra dựa trên câu hỏi được tinh chỉnh, được trả lại cho người dùng thông qua giao diện trò chuyện. Lịch sử tương tác được cập nhật liên tục, duy trì ngữ cảnh của cuộc trò chuyện. Tổng thể, hình minh họa này cho thấy một dòng chảy động của cuộc trò chuyện giữa người dùng và trí tuệ nhân tạo được kích hoạt bởi kỹ thuật lập đề câu hỏi.

Giao diện ChatGPT API được thiết kế với nhiều siêu tham số cho phép người dùng tinh chỉnh phản hồi của trí tuệ nhân tạo đối với các câu hỏi, khiến chúng trở nên hiệu quả và đa năng hơn. Những điều này bao gồm các tham số Nhiệt độ, Độ dài Tối đa và Dãy Dừng. Hãy cùng khám phá cách chúng hoạt động và có thể được sử dụng trong các ngữ cảnh khác nhau.

1) Nhiệt Độ

Tham số nhiệt độ ảnh hưởng đến sự ngẫu nhiên của phản hồi trí tuệ nhân tạo. Nhiệt độ cao hơn, chẳng hạn như 1,0, khuyến khích đầu ra ngẫu nhiên hơn, dẫn đến phản hồi đa dạng nhưng có thể không liên quan. Ngược lại, nhiệt độ thấp hơn, như 0,2, khuyến khích trí tuệ nhân tạo chọn phản hồi xác định hơn, hữu ích cho đầu ra tập trung và cụ thể nhưng có thể thiếu đa dạng.

Ví dụ: Nếu bạn đang viết một câu chuyện sáng tạo và muốn có yếu tố bất ngờ, tưởng tượng, hãy đặt nhiệt độ ở giá trị cao. Một câu hỏi có thể là: “Viết một câu chuyện ngắn về một con mèo du hành thời gian.” Với nhiệt độ cao, bạn có thể nhận được một câu chuyện hoang dã, tưởng tượng với những bước ngoặt và lượt không thể đoán trước.

2) Độ Dài Tối Đa

Tham số này kiểm soát độ dài token tối đa của đầu ra mô hình, bao gồm cả token trong thông điệp đầu vào và thông điệp đầu ra. Thiết lập một giới hạn cao hơn cho phép phản hồi dài hơn, trong khi một giới hạn thấp hơn giữ đầu ra ngắn gọn và súc tích.

Ví dụ: Đối với các câu trả lời ngắn gọn cho các câu hỏi về kiến thức chung như “Ai đã giành giải Nobel Văn học năm 2020?” bạn có thể muốn đặt độ dài tối đa ở giá trị thấp, đảm bảo phản hồi ngắn gọn và trực tiếp.

3) Dãy Dừng

Dãy dừng là các chuỗi văn bản cụ thể, khi mô hình gặp phải, nó sẽ ngừng tạo ra đầu ra thêm. Tính năng này có thể hữu ích để kiểm soát độ dài của đầu ra hoặc hướng dẫn mô hình ngừng tại các điểm kết thúc logic.

Ví dụ: Đối với một bức thư chính thức, bạn có thể sử dụng “Trân trọng,” làm dãy dừng để đảm bảo trí tuệ nhân tạo không tạo ra bất kỳ văn bản nào ngoài phần kết thúc phù hợp của bức thư.

4) Top P

Tham số ‘Top P’, còn được gọi là lấy mẫu hạt nhân, là một phương pháp cung cấp một lựa chọn động của số lượng từ được xem xét tại mỗi bước dự đoán của mô hình. Một giá trị thấp hơn, như 0,5, dẫn đến đầu ra an toàn hơn, tập trung hơn. Một giá trị cao hơn, như 0,9, bao gồm một lựa chọn rộng hơn của từ, dẫn đến đầu ra đa dạng hơn.

Ví dụ: Nếu bạn đang tạo một AI để viết thơ và muốn nó sử dụng một loạt từ vựng và cụm từ phong cách, bạn có thể đặt ‘Top P’ ở giá trị cao hơn. Một câu hỏi có thể là: “Soạn một bài thơ về vẻ đẹp của mùa thu.”

5) Phạt Tần Số

Phạt tần số kiểm soát mức độ mô hình nên ưa thích các từ ít thường xuyên hơn. Phạt cao hơn (lên đến 1) khuyến khích mô hình sử dụng từ ít thường xuyên hơn, trong khi giá trị thấp hơn (xuống đến -1) khuyến khích mô hình sử dụng từ thường xuyên hơn.

Ví dụ: Nếu bạn đang tạo một đề xuất kinh doanh và muốn tránh jargon, bạn có thể đặt phạt tần số ở giá trị thấp hơn để giữ ngôn ngữ rõ ràng và dễ tiếp cận.

6) Phạt Hiện Diện

Phạt hiện diện ảnh hưởng đến mức độ mô hình bị phạt khi tạo ra ý tưởng hoặc chủ đề mới không có trong lịch sử cuộc trò chuyện. Giá trị cao hơn khuyến khích mô hình gắn bó với các chủ đề đã đề cập, trong khi giá trị thấp hơn cho phép mô hình giới thiệu các khái niệm mới một cách tự do hơn.

Ví dụ: Đối với các phiên thảo luận ý tưởng, bạn có thể đặt phạt hiện diện ở giá trị thấp hơn để khuyến khích một loạt ý tưởng đa dạng. Bạn có thể sử dụng một câu hỏi như: “Tạo các chiến lược marketing sáng tạo cho một nền tảng học trực tuyến.”

Ứng Dụng Công Nghiệp Của Kỹ Thuật Lập Đề Câu Hỏi