Kỹ sư Claude thảo luận về Prompting: Không nên đối xử với mô hình như trẻ con, không cần đóng vai, hãy trung thực

Giới thiệu

Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển nhanh chóng, việc tương tác hiệu quả với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã trở thành một kỹ năng thiết yếu. Kỹ thuật prompting, quá trình thiết kế và tinh chỉnh các hướng dẫn để đạt được phản hồi mong muốn từ mô hình AI, đóng vai trò quan trọng trong việc khai thác toàn bộ tiềm năng của những công cụ này. Bài viết này sẽ đi sâu vào các nguyên tắc chính của kỹ thuật prompting, dựa trên những thảo luận của các kỹ sư Claude, nhấn mạnh tầm quan trọng của sự rõ ràng, trung thực và trực tiếp trong giao tiếp với mô hình.

Các Ý Tưởng Cốt Lõi

Sự Rõ Ràng là Chìa Khóa: Prompting hiệu quả là về giao tiếp rõ ràng, không phải là các khái niệm phức tạp trừu tượng. Điều này có nghĩa là phải trình bày nhiệm vụ một cách chính xác và tránh sự mơ hồ.
Quá Trình Lặp Đi Lặp Lại: Kỹ thuật prompting là một quá trình lặp đi lặp lại của thử và sai, đòi hỏi sự tinh chỉnh liên tục. Bạn nên sẵn sàng thử nghiệm các prompt khác nhau và theo dõi kết quả để cải thiện.
Hiểu Biết về Mô Hình: Điều quan trọng là phải hiểu cách mô hình diễn giải các hướng dẫn và kiểm tra kỹ lưỡng các đầu ra của nó. Điều này có nghĩa là phải nhận thức được những hạn chế của mô hình và cách nó xử lý các loại thông tin khác nhau.
Trung Thực thì Tốt Hơn: Tránh đóng vai hoặc lừa dối; thay vào đó, hãy trực tiếp và trung thực với mô hình. Điều này có nghĩa là phải rõ ràng về mục tiêu của bạn và tránh sử dụng các phép ẩn dụ hoặc vai trò không cần thiết.
Tin Tưởng Mô Hình: Các mô hình có khả năng hiểu thông tin phức tạp và không cần phải đơn giản hóa quá mức. Điều này có nghĩa là bạn nên giao tiếp với mô hình như một công cụ thông minh, thay vì đối xử với nó như một đứa trẻ.

Kiến Thức Nền Tảng

Kỹ Thuật Prompt (Prompt Engineering): Quá trình thiết kế và tinh chỉnh các prompt để thu được các phản hồi mong muốn từ mô hình AI.
RAG (Retrieval-Augmented Generation): Một kỹ thuật kết hợp truy xuất thông tin với tạo văn bản để cải thiện độ chính xác và mức độ liên quan của phản hồi AI.
CoT (Chain of Thought): Một kỹ thuật prompting khuyến khích các mô hình giải thích suy luận của chúng từng bước.
Học Từ Số Ít Ví Dụ (Few-Shot Learning): Một phương pháp mà mô hình học từ một số ít ví dụ.
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback): Một phương pháp đào tạo sử dụng phản hồi của con người để cải thiện hiệu suất của các mô hình AI.

Nội Dung Chính

Kỹ Thuật Prompt Là Gì?

Định Nghĩa: Kỹ thuật prompting là về việc khai thác giá trị tối đa từ các mô hình bằng cách cộng tác với chúng để đạt được các nhiệm vụ mà nếu không thì không thể thực hiện được.
Khía Cạnh "Kỹ Thuật": Phần "kỹ thuật" đến từ quá trình lặp đi lặp lại của thử và sai, cho phép thử nghiệm và thiết kế.
Tích Hợp: Kỹ thuật prompting không chỉ là viết một prompt duy nhất; nó liên quan đến việc tích hợp các prompt vào một hệ thống lớn hơn, xem xét các nguồn dữ liệu, độ trễ và khối lượng dữ liệu.
Không Chỉ là Mã: Mặc dù các prompt có thể được coi như mã (kiểm soát phiên bản, theo dõi thử nghiệm), nhưng chúng về cơ bản là các hướng dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Điều Gì Tạo Nên Một Kỹ Sư Prompt Giỏi?

Giao Tiếp Rõ Ràng: Khả năng diễn đạt rõ ràng các nhiệm vụ và mô tả các khái niệm là tối quan trọng.
Tư Duy Lặp Đi Lặp Lại: Sự sẵn sàng lặp đi lặp lại và quan sát cách mô hình phản hồi với các prompt là rất quan trọng.
Dự Đoán Lỗi: Các kỹ sư prompt giỏi xem xét các trường hợp bất thường và cách mô hình có thể phản ứng với chúng.
Góc Nhìn Người Dùng: Hiểu những gì người dùng sẽ thực sự nhập vào, bao gồm cả lỗi và ngôn ngữ không thông thường, là điều cần thiết.

Các Nguyên Tắc Quan Trọng của Prompting

Viết Rõ Những Gì Mô Hình Không Biết: Diễn đạt rõ ràng tất cả thông tin mà mô hình cần để hoàn thành nhiệm vụ, tránh các giả định.
Đọc Kỹ Các Đầu Ra của Mô Hình: Kiểm tra các đầu ra của mô hình để đảm bảo nó tuân theo các hướng dẫn và suy luận chính xác.
Xem Xét Tương Tác Người Dùng: Suy nghĩ về cách người dùng sẽ tương tác với mô hình và những câu hỏi họ có thể hỏi.
Yêu Cầu Mô Hình Phản Hồi: Yêu cầu mô hình xác định các phần không rõ ràng hoặc mơ hồ của prompt và đề xuất cải tiến.

Khi Nào Nên Từ Bỏ Một Prompt

Mô Hình Không Hiểu: Nếu mô hình rõ ràng không hiểu nhiệm vụ, tốt nhất là không nên dành quá nhiều thời gian cho nó.
Kết Quả Sai Lệch Hơn: Nếu mỗi điều chỉnh làm cho kết quả trở nên tồi tệ hơn, tốt hơn là nên từ bỏ cách tiếp cận.
Hạn Chế của Mô Hình Hiện Tại: Một số nhiệm vụ có thể vượt quá khả năng của các mô hình hiện tại và tốt hơn là nên chờ đợi những cải tiến trong tương lai.

Vai Trò của Sự Trung Thực và Trực Tiếp

Không Cần Lừa Dối: Khi các mô hình trở nên tinh vi hơn, không cần phải nói dối hoặc sử dụng đóng vai.
Giao Tiếp Trực Tiếp: Sẽ hiệu quả hơn khi trực tiếp và trung thực về nhiệm vụ và mục tiêu của bạn.
Tránh Phép Ẩn Dụ: Mặc dù các phép ẩn dụ có thể hữu ích, nhưng chúng cũng có thể đơn giản hóa quá mức nhiệm vụ và dẫn đến nhầm lẫn.
Cụ Thể: Mô tả chi tiết bối cảnh và môi trường, thay vì dựa vào các vai trò chung chung.

Suy Luận của Mô Hình

Không Giống Con Người: Suy luận của mô hình không giống như suy luận của con người và điều quan trọng là không nên nhân cách hóa nó quá mức.
Tập Trung vào Hiệu Suất: Trọng tâm nên là liệu quá trình suy luận của mô hình có dẫn đến kết quả tốt hơn hay không.
Kiểm Tra Suy Luận: Kiểm tra suy luận của mô hình bằng cách loại bỏ các bước chính xác và thay thế chúng bằng các bước không chính xác để xem nó có còn nhận được câu trả lời đúng hay không.

Tầm Quan Trọng của Chi Tiết

Ngữ Pháp và Dấu Câu: Mặc dù không phải lúc nào cũng cần thiết, nhưng ngữ pháp và dấu câu tốt có thể giúp làm rõ.
Chú Ý đến Chi Tiết: Chú ý kỹ đến các chi tiết của prompt, giống như bạn làm với mã.
Sự Rõ Ràng của Các Khái Niệm: Tập trung vào các khái niệm rõ ràng và lựa chọn từ ngữ, thay vì chỉ ngữ pháp.

Cải Thiện Kỹ Năng Prompting

Đọc và Phân Tích: Đọc kỹ các prompt của bạn và các đầu ra của mô hình.
Nghiên Cứu Các Prompt Tốt: Học hỏi từ các prompt được viết tốt và thử nghiệm các cách tiếp cận khác nhau.
Tìm Kiếm Phản Hồi: Nhận phản hồi từ những người khác, đặc biệt là những người không quen thuộc với công việc của bạn.
Thách Thức Mô Hình: Cố gắng làm cho mô hình làm những điều mà bạn nghĩ nó không thể làm để đẩy giới hạn của nó.

Sự Khác Biệt Trong Prompting

Nghiên Cứu so với Doanh Nghiệp: Các prompt nghiên cứu tập trung vào sự đa dạng và khám phá, trong khi các prompt doanh nghiệp ưu tiên tính ổn định và nhất quán.
Ví Dụ: Các prompt nghiên cứu thường sử dụng một vài ví dụ, trong khi các prompt doanh nghiệp có thể sử dụng nhiều.
Các Trường Hợp Đặc Biệt: Các prompt doanh nghiệp phải xem xét tất cả các trường hợp đặc biệt, vì chúng sẽ được sử dụng hàng triệu lần.

Sự Phát Triển của Kỹ Thuật Prompting

Các Kỹ Thuật Ngắn Hạn: Nhiều kỹ thuật prompting hiệu quả có tuổi thọ ngắn vì chúng được tích hợp vào quá trình đào tạo mô hình.
Tin Tưởng Mô Hình: Có một xu hướng ngày càng tăng là tin tưởng các mô hình với nhiều bối cảnh và độ phức tạp hơn.
Giao Tiếp Trực Tiếp: Việc trực tiếp cung cấp cho các mô hình các bài báo và yêu cầu chúng tạo ra các ví dụ ngày càng trở nên hiệu quả hơn.
Đối Xử với Mô Hình như Công Cụ: Đối xử với các mô hình như các công cụ thông minh, thay vì như những đứa trẻ cần được đơn giản hóa quá mức.

Tương Lai của Kỹ Thuật Prompting

Mô Hình Hiểu Ý Định: Các mô hình sẽ trở nên tốt hơn trong việc hiểu ý định, giảm nhu cầu về các prompt chi tiết.
Tạo Prompt: Kỹ thuật prompting sẽ được sử dụng để tạo và tinh chỉnh prompt, đặc biệt là đối với những người không có kinh nghiệm.
Trích Xuất Thông Tin: Các mô hình cuối cùng có thể trích xuất thông tin trực tiếp từ tâm trí của chúng ta, thay vì dựa vào các prompt rõ ràng.
Cách Tiếp Cận Triết Học: Prompting sẽ liên quan đến việc xác định các khái niệm mới và truyền đạt chúng cho mô hình, tương tự như viết triết học.