Kỹ thuật Prompt Engineering trong AI & Tại sao Nó Quan trọng

Các công cụ như ChatGPT và DALL-E 2 (công cụ AI chuyển đổi văn bản sang văn bản hoặc hình ảnh) đang là tâm điểm chú ý hiện nay. Nhưng để chúng hoạt động hiệu quả, bạn cần đặt câu hỏi đúng để có được kết quả mong muốn. Việc học cách nói với những công cụ này sẽ chỉ trở nên quan trọng hơn khi chúng trở nên tích hợp sâu vào các ngành công nghiệp khác nhau.

Kỹ thuật Prompt Engineering trong AI là gì?

Kỹ thuật prompt engineering AI là một cách hiệu quả để có được đầu ra mong muốn với một công cụ AI. Các prompt có nhiều hình thức, chẳng hạn như câu lệnh, khối mã và chuỗi từ. Phương pháp sử dụng prompt này được phát minh bởi con người với mục đích kích thích phản hồi từ các mô hình AI. Nó đóng vai trò là điểm khởi đầu để dạy mô hình phát triển đầu ra phù hợp với một nhiệm vụ nhất định.

Thật thú vị, những prompt này hoạt động giống như cách chúng hoạt động trên một người – kích thích họ tạo ra một bài luận – và tương tự, một ứng dụng AI có thể sử dụng những prompt này để tạo ra công việc được tùy chỉnh cho mục đích của nó. Theo cách này, kỹ thuật prompt engineering đã trở thành một chiến lược không thể thiếu để tận dụng các công cụ AI.

Khi nói đến prompt thực tế, văn bản hiện là phương tiện giao tiếp chính giữa con người và AI. Sử dụng lệnh văn bản cho phép bạn chỉ cho mô hình biết phải thực hiện gì. Các mô hình AI hàng đầu như DALLE-E 2 và Stable Diffusion yêu cầu bạn mô tả đầu ra mong muốn, hoạt động như prompt chính của chúng. Mặt khác, các mô hình ngôn ngữ như ChatGPT mới có thể sử dụng mọi thứ từ một truy vấn đơn giản đến một chứng minh phức tạp với các sự kiện khác nhau được đặt khắp nơi trong prompt. Trong một số trường hợp, bạn thậm chí có thể sử dụng tệp CSV với dữ liệu thô làm phần của đầu vào.

Toàn bộ quá trình kỹ thuật prompt engineering AI bao gồm việc thiết kế và tạo prompt (dữ liệu đầu vào) để các mô hình AI có thể đào tạo trên chúng để học cách thực hiện các nhiệm vụ cụ thể. Trong quá trình này, bạn phải chọn loại dữ liệu và định dạng phù hợp để AI có thể hiểu nó. Kỹ thuật prompt engineering AI hiệu quả dẫn đến dữ liệu đào tạo chất lượng cao cho phép mô hình AI dự đoán và đưa ra quyết định chính xác.

Hình ảnh: cohere.ai

Sự trỗi dậy của Kỹ thuật Prompt Engineering AI

Nhiều phát triển hàng đầu trong kỹ thuật prompt engineering AI đã diễn ra với các mô hình ngôn ngữ như GPT-2 và GPT-3. Vào năm 2021, các nhiệm vụ mới đã mang lại kết quả ấn tượng nhờ sự giới thiệu của kỹ thuật prompt đa nhiệm với các tập dữ liệu xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Được tinh chỉnh bởi các mô hình ngôn ngữ có thể mô tả chính xác một quá trình suy nghĩ logic, học không có giám sát đã được áp dụng khi các gợi ý như “Hãy suy nghĩ từng bước” được bao gồm trong prompt; điều này进一步 tăng cường tỷ lệ thành công của các nỗ lực suy luận đa bước. Khả năng tiếp cận dễ dàng hơn trên cả quy mô nhỏ và lớn đã được thực hiện thông qua các sổ tay nguồn mở rộng rãi và các dự án tổng hợp hình ảnh do cộng đồng dẫn dắt.

Một số phát triển lớn khác đã diễn ra vào năm 2022 khi các mô hình học máy DALL-E, Stable Diffusion và Midjourney đã mở ra một thế giới khả năng thông qua việc kích thích văn bản sang hình ảnh. Công nghệ này cho phép mọi người đưa ý tưởng của mình vào cuộc sống chỉ với từ ngữ làm đầu vào.

Gần đây, ChatGPT đã được mở cho công chúng và làm cho thế giới phải kinh ngạc. ChatGPT là mô hình ngôn ngữ AI ấn tượng nhất mà chúng ta đã từng thấy. Nó dựa trên các kỹ thuật học sâu để tạo văn bản dựa trên đầu vào mà bạn cung cấp cho nó. Công cụ này đã được đào tạo trên một bộ sưu tập khổng lồ dữ liệu văn bản, cho phép nó tạo ra phản hồi giống con người cho một loạt các prompt văn bản.

Các phương pháp hay nhất cho Kỹ thuật Prompt Engineering AI

Có một số phương pháp hay nhất có thể giúp kỹ thuật prompt engineering AI mang lại kết quả chính xác và hiệu quả.

Bước đầu tiên là hiểu rằng một prompt có thể bao gồm hướng dẫn, câu hỏi, dữ liệu đầu vào, ví dụ, sự kiện và hơn thế nữa. Khóa là để kết hợp tất cả các yếu tố khác nhau này để đạt được đầu ra tốt nhất.

Khi thiết kế một prompt AI, bạn nên làm theo các bước sau:

• Nhập một prompt rõ ràng và cụ thể: Một trong những khía cạnh quan trọng nhất của kỹ thuật prompt engineering AI là cung cấp một prompt rõ ràng cho mô hình AI. Điều này sẽ đảm bảo rằng mô hình hiểu rõ bạn đang yêu cầu gì.
• Sử dụng ngôn ngữ cô đọng: Bạn nên luôn cô đọng nhất có thể trong prompt, giữ cho nó ngắn gọn và súc tích.
• Cung cấp càng nhiều ngữ cảnh càng tốt: Các mô hình AI đôi khi gặp khó khăn với ngữ cảnh, đó là lý do bạn nên bao gồm càng nhiều thông tin ngữ cảnh cụ thể càng tốt trong đầu vào.
• Đảm bảo ngữ pháp chính xác: Bạn không muốn bất kỳ lỗi ngữ pháp nào trong prompt AI của mình, vì vậy hãy luôn kiểm tra lại rằng mọi thứ được viết chính xác.
• Thử nghiệm các đầu ra khác nhau: Không có giới hạn về số lượng đầu ra mà các mô hình này có thể cung cấp, vì vậy bạn nên thử nghiệm nhiều đầu ra cho đến khi bạn tìm thấy đầu ra tốt nhất.
• Tinh chỉnh mô hình khi có thể: Một số mô hình AI, như ChatGPT, có thể được tinh chỉnh với dữ liệu của riêng bạn. Điều này đặc biệt hữu ích cho các yêu cầu sử dụng cụ thể và dẫn đến đầu ra chính xác hơn.

Sự trỗi dậy của Kỹ sư Prompt

Khi nhiều công ty chấp nhận công nghệ AI, cánh cửa mở ra cho các chuyên gia có kiến thức tinh vi về học máy và kỹ thuật prompt engineering để xây dựng sự nghiệp. Một nhu cầu ngày càng tăng đã được thấy đối với các kỹ sư có kỹ năng trong lĩnh vực này cũng như các nhà khoa học dữ liệu – một cơ hội mà có vẻ sẽ tiếp tục mở rộng theo thời gian.

Một kỹ sư prompt là một chuyên gia chuyên về việc tạo ra các prompt, quy tắc và chỉ dẫn chính xác để giúp các công cụ AI đạt được kết quả cụ thể. Với sự hiểu biết sâu sắc về khả năng và giới hạn của mô hình họ đang sử dụng, những chuyên gia này sở hữu bộ kỹ năng cần thiết để hiệu quả hướng dẫn đầu ra đến các mục tiêu mong muốn thông qua văn bản đầu vào được tạo ra tinh tế, có thể bao gồm nhãn hoặc chiến lược với cách diễn đạt phức tạp.

Các kỹ sư prompt đảm nhận vai trò quan trọng và thường bị bỏ qua trong các dự án NLP. Họ được giao nhiệm vụ thiết kế và tạo ra các prompt mà các mô hình sẽ phản hồi, tinh chỉnh các mô hình dựa trên đầu ra và thực hiện phân tích liên tục về hiệu suất của mô hình để xác định cơ hội cải thiện.

Họ cũng làm việc cùng với các nhà khoa học dữ liệu và nhà nghiên cứu NLP để đánh giá hiệu suất của các mô hình và đảm bảo rằng các prompt của họ được căn chỉnh đúng với mục tiêu dự án. Bằng cách tham gia vào một số trách nhiệm và tận dụng chuyên môn của họ trên nhiều lĩnh vực, các kỹ sư prompt đóng vai trò quan trọng trong việc định hình sự phát triển NLP như chúng ta biết ngày nay.

Với sự gia tăng phổ biến của các mô hình AI như ChatGPT, các kỹ sư prompt sẽ trở nên ngày càng được săn đón. Họ sẽ đóng vai trò quan trọng cho các công ty muốn tận dụng các mô hình AI này.

Kỹ thuật Prompt Engineering AI Ảnh hưởng đến Kinh doanh như thế nào

Các sản phẩm AI và các mô hình nền tảng cung cấp năng lượng cho chúng đang nhanh chóng thay đổi cảnh quan công nghệ bằng cách trình bày cho chúng ta những con đường sáng tạo và đổi mới hoàn toàn mới. Bằng cách khai thác dữ liệu, các mô hình như ChatGPT giúp khả năng của AI trong việc tạo ra phản hồi cho các truy vấn của người dùng và ý tưởng độc đáo trong nhiều lĩnh vực. Máy tính hiện có thể tạo ra nội dung trong các lĩnh vực từ nghệ thuật đến thiết kế và mã hóa máy tính với sự hỗ trợ tối thiểu từ con người. Hơn nữa, chúng thậm chí có thể phát triển các giả thuyết và lý thuyết liên quan đến các vấn đề phức tạp.

Các hệ thống AI mới nhất, được xây dựng trên nền tảng của các mô hình học sâu quy mô lớn, có khả năng xử lý và phân tích một loạt dữ liệu không cấu trúc như văn bản và hình ảnh. Điều này mở rộng phạm vi ứng dụng có sẵn cho các nhà phát triển bất kể trình độ học máy và nền tảng kỹ thuật của họ.

Ví dụ, ChatGPT, được xây dựng trên GPT-3.5, đã được sử dụng để dịch văn bản, và các nhà khoa học đã tận dụng một phiên bản trước của mô hình để tạo ra các trình tự protein mới. Việc sử dụng các hệ thống này đã cho phép giảm thời gian phát triển cần thiết cho các ứng dụng AI mới, làm cho mức độ tiếp cận này trở nên phổ biến như chưa từng có.

Điều duy nhất mà tất cả các mô hình khác nhau này có chung là nhu cầu về kỹ thuật prompt engineering AI hiệu quả. Khi AI tiếp tục tiến bộ, chúng ta sẽ tiếp tục thấy kỹ thuật prompt engineering đóng vai trò quan trọng trong hầu như mọi lĩnh vực, từ kinh doanh đến khoa học và hơn thế nữa. Các mô hình AI được cung cấp bởi kỹ thuật prompt engineering là những mô hình thú vị và đầy hứa hẹn nhất mà chúng ta đã từng thấy, vì vậy các nhà lãnh đạo kinh doanh phải bắt đầu chú ý và xem xét việc triển khai chúng vào quy trình của mình.