Khái niệm prompting lý luận và hành động trong mô hình ngôn ngữ tự nhiên

AI - AIO & SEO
, , ,
1

Thấy bài hay về prompt em lại share để mọi người tham khảo ạ…

Trong các mô hình ngôn ngữ tự nhiên (LLMs - Large Language Models), prompting là kỹ thuật hướng dẫn mô hình đưa ra phản hồi mong muốn thông qua cách đặt câu hỏi hoặc cung cấp dữ liệu đầu vào hợp lý. Hai cách tiếp cận quan trọng trong prompting là prompting lý luận (reasoning prompting) và prompting hành động (action prompting).

1. Prompting Lý Luận (Reasoning Prompting)

:small_blue_diamond: Định nghĩa: Đây là phương pháp thiết kế prompt để kích thích mô hình tư duy theo cách giống con người, giúp đưa ra câu trả lời có cơ sở logic và suy luận từng bước.pháp thiết kế prompt để kích thích mô hình tư duy theo cách giống con người, giúp đưa ra câu trả lời có cơ sở logic và suy luận

:small_blue_diamond: Ví dụ kỹ thuật:

  • Chain-of-Thought (CoT) Prompting: Hướng dẫn mô hình suy luận từng bước thay vì đưa ra câu trả lời ngay lập tức.
    Ví dụ:
    Prompt: “Một cửa hàng có 12 quả táo. Nếu họ bán 5 quả và mua thêm 8 quả, thì họ còn bao nhiêu quả?”
    Mô hình trả lời theo CoT:Ban đầu có 12 quả táo.
    Bán đi 5 quả, còn lại 7 quả.
    Mua thêm 8 quả, tổng cộng có 15 quả.
    Đáp án: 15 quả táo.

  • Self-Consistency Prompting: Thay vì lấy một câu trả lời duy nhất, mô hình tạo nhiều đáp án khác nhau, sau đó chọn câu trả lời phổ biến nhất để tăng độ chính xác.

  • Least-to-Most Prompting: Chia bài toán lớn thành nhiều bài toán nhỏ và giải từng phần trước khi kết hợp lại để đưa ra đáp án tổng thể.trước khi

2. Prompting Hành Động (Action Prompting)

:small_blue_diamond: Định nghĩa: Đây là phương pháp hướng dẫn mô hình thực hiện một hành động cụ thể, như viết mã, tạo nội dung, thực hiện thao tác trên hệ thống hoặc tự động hóa quy trình.pháp hướng dẫn mô hình thực hiện

:small_blue_diamond: Ví dụ kỹ thuật:

  • API Calling Prompting: Sử dụng prompt để yêu cầu mô hình gọi API và thao tác với dữ liệu bên ngoài.Ví dụ: “Lấy thông tin thời tiết tại New York từ API và hiển thị nhiệt độ hiện tại.”

  • Tool-Use Prompting: Hướng dẫn mô hình sử dụng công cụ (như máy tính, trình dịch, v.v.) để giải quyết vấn đề.Ví dụ: “Sử dụng Python để tính tổng các số từ 1 đến 100.”

  • Instruction-Based Prompting: Đưa ra lệnh rõ ràng để mô hình thực hiện nhiệm vụ cụ thể.Ví dụ: “Viết một email xin việc cho vị trí kỹ sư phần mềm với giọng điệu chuyên nghiệp.”

Kết

Cả prompting lý luận và prompting hành động đều là những kỹ thuật quan trọng để tối ưu hóa hiệu suất của mô hình ngôn ngữ. Tùy vào mục tiêu sử dụng, người dùng có thể chọn cách prompting phù hợp để giúp AI tạo ra câu trả lời chính xác hơn hoặc thực hiện nhiệm vụ một cách hiệu quả.

Bài viết của Facebook Dong Hoang (Biệt đội ứng dụng AI)

1 Lượt thích