Native X

Kỹ Thuật Prompt Cơ Bản – Sáng Tạo Với AI Dành Cho Người Mới Bắt Đầu

Nâng cao kỹ năng sáng tạo với AI

Cho giờ này, có lẽ bạn đã từng yêu cầu ChatGPT trả lời một câu hỏi, hoặc yêu cầu Bing Create tạo ra một hình ảnh, hoặc yêu cầu GitHub Copilot giải thích một số code cho bạn. Đây đều là ví dụ về trải nghiệm Trí tuệ nhân tạo do các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) điều khiển. 

Nhưng chính xác thì LLM làm gì? Và làm thế nào một giải pháp AI tổng quát lạ có sự khác biệt so với các ứng dụng Trí tuệ nhân tạo/Máy học truyền thống mà chúng ta đã xây dựng trước đây? Những khái niệm cơ bản cần phải biết là gì, và bạn có thể áp dụng những khái niệm này để xây dựng các ứng dụng thực tế như thế nào? 

Đây là một số câu hỏi chúng tôi cố gắng trả lời trong chương trình Generative AI For Beginners được phát hành dưới dạng chỗi 12 bài học mã nguồn mở (v1) vào tháng 10 năm ngoái. Mỗi bài học đề cập đến một chủ đề cốt lõi và cung cấp một bài tập để giúp củng cố những ý tưởng bạn đã học được.

Nâng cao kỹ năng sáng tạo với AI

Kể từ khi ra mắt, chương trình này đã thu hút được khoảng 25 nghìn người dùng quan tâm, trong đó có nhiều người dùng cũng đóng góp để sửa lỗi các vấn đề, bản dịch, và gợi ý để giúp chúng tôi cải thiện nội dung chương trình học này. Hiện tại, đây là repo “generative-ai” số 1 trên GitHub. 

Hôm nay, tôi sẽ tập trung vào bài học mà tôi đã đóng góp cho chương trình này – chương về Các kỹ thuật Prompt cơ bản – tạo tiền đề cho phần còn lại của khóa học. 

Prompt Engineering là gì?

Ứng dụng AI sáng tạo khác biệt với các trải nghiệm Trí Tuệ Nhân Tạo truyền thống ở nhiều khía cạnh – một khía cạnh chính đó là việc chúng sử dụng Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) để hiểu ngôn ngữ tự nhiên. Điều này giúp người dùng tương tác với các ứng dụng bằng cách sử dụng kiểu nhập văn bản (hoặc “lời nhắc”) theo cách trò chuyện (“trò chuyện”) một cách tự nhiên. 

Hiểu cách hoạt động của prompt khá quan trọng trong tạo dựng sự tin tưởng với các ứng dụng mang lại phản hồi cao cho người dùng. Hình ảnh bên dưới cho thấy các khái niệm này được kết nối với nhau như thế nào – nhuwng chính xác thì kỹ thuật prompt nghĩa là gì và tại sao chúng ta lại cần tới nó?

Prompt Engineering là gì?

Đánh giá: Hướng dẫn minh hoạ

Bài học được cấu trúc thành các phần, đưa bạn đi từ các khái niệm cốt lõi đến các phương pháp thực hành tốt nhất cho kỹ thuật Prompt. Hãy xem hướng dẫn minh hoạ bên dưới để biết thêm chi tiết về nội dung của từng phần: 

 

Chủ đề

Mô tả

Khái niệm cốt lõi Giải thích các thuật ngữ chính bao gồm tokenization (rất qua trọng để sử dụng prompt)
Những thách thức chính cho bạn biết lý do tại sao thiết kế prompt lại quan trọng để nhận được phản hồi có chất lượng tốt hơn
GitHub Copilot cung cấp một nghiên cứu trường hợp thực tế minh họa cho các ví dụ kỹ thuật prompt
Xây dựng prompt mô tả các thành phần của một prompt, và làm thế nào để thiết kế các prompt phức tạp
Nội dung chính Nêu bật một số thiết kế prompt, nhanh chóng cải thiện chất lượng phản hồi
Kỹ thuật tiên tiến Chỉ ra cách cải thiện chất lượng bằng cách phê bình mô hình hoặc tự giải thích
Thực hành  Kết thúc bài học bằng cách xem xét quy trình làm việc và vòng đời của ứng dụng từ đầu đến cuối

Đánh giá: Hướng dẫn minh hoạ

Xem: Hướng dẫn bài học

Bạn muốn hiểu rõ hơn về cách bài học áp dụng cách các khái niệm vào ứng dụng phải không? Hãy xem slide trong phần trình bày bên dưới để hướng dẫn bạn qua bài học với các ví dụ thực tế và bài tập thực hành mà bạn có thể thử trên các sân chơi Azure OpenAI hoặc OpenAI.

https://www.youtube.com/watch?time_continue=2&v=R3sHRPP2G7A&embeds_referring_euri=https%3A%2F%2Fdev.to%2F&source_ve_path=MzY4NDIsMjg2NjMsMjg2NjY&feature=emb_logo

Cuối cùng, bài học đi kèm với một bài tập tương tác sử dụng thời gian chạy Jupyter Notebooks. Bạn sẽ cần đăng ký Azure (có quyền truy cập vào Azure OpenAI) hoặc tài khoản OpenAI (có KEY API hợp lệ) để thực hành các bài tập. Kho lưu trữ được thiết lập để sử dụng với GitHub Codespaces – vì vậy bạn có một môi trường phát triển được xây dựng sẵn mà không cần nỗ lực nhiều.

Tổng kết và các bước tiếp theo

Sau khi bạn hoàn thành bài học Những nguyên tắc cơ bản về kỹ thuật Prompt (chương 4), hãy tiếp tục đến bài học Nhắc nhở nâng cao (chương 5) để hướng dẫn bạn các kỹ thuật như chuỗi Prompt. Sau đó, tiếp tục xem cách bạn có thể xây dựng các trải nghiệm AI tổng quát khác nhau – từ ứng dụng trò chuyện đến tìm kiếm, tạo văn bản và hình ảnh. Bạn cũng có thể khám phá các tùy chọn mã thấp và tìm hiểu cách tích hợp các ứng dụng bên ngoài với chức năng gọi hàm.

 

NativeX – Học tiếng Anh online toàn diện “4 kỹ năng ngôn ngữ” cho người đi làm.

Với mô hình “Lớp Học Nén” độc quyền:

  • Tăng hơn 20 lần chạm “điểm kiến thức”, giúp hiểu sâu và nhớ lâu hơn gấp 5 lần.
  • Tăng khả năng tiếp thu và tập trung qua các bài học cô đọng 3 – 5 phút.
  • Rút ngắn gần 400 giờ học lý thuyết, tăng hơn 200 giờ thực hành.
  • Hơn 10.000 hoạt động cải thiện 4 kỹ năng ngoại ngữ theo giáo trình chuẩn Quốc tế từ National Geographic Learning và Macmillan Education.

ĐĂNG KÝ NATIVEX

Tác giả: Nitya Narasimhan, Ph.D

Dịch: NativeX

Blog học tiếng anh

TRẢI NGHIỆM NGAY LỚP HỌC NÉN NativeX ĐỘC QUYỀN

Hãy cùng trải nghiệm Lớp Học Nén NativeX độc quyền với phương pháp IN DẤU được phát triển dựa trên nguyên lý Tâm lý học ngôn ngữ giúp tiếp thu tiếng Anh tự nhiên và hiệu quả.

HỌC THỬ MIỄN PHÍ NGAY!