Các công cụ AI mà chúng ta biết ngày nay ví dụ như Claude, ChatGPT, Bard... hầu hết đều dựa trên cái gọi là Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Sự ra đời của chúng đã cách mạng hóa cách chúng ta tương tác với máy tính, cho phép chúng ta tạo văn bản, dịch ngôn ngữ và trả lời câu hỏi của chúng ta một cách đầy đủ thông tin.
Tuy nhiên, để tận dụng tối đa tiềm năng của các mô hình này, chúng ta sẽ phải học cách giao tiếp với chúng thông qua việc hiểu được
Các công cụ AI mà chúng ta biết ngày nay ví dụ như Claude, ChatGPT, Bard... hầu hết đều dựa trên cái gọi là Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Sự ra đời của chúng đã cách mạng hóa cách chúng ta tương tác với máy tính, cho phép chúng ta tạo văn bản, dịch ngôn ngữ và trả lời câu hỏi của chúng ta một cách đầy đủ thông tin.
Tuy nhiên, để tận dụng tối đa tiềm năng của các mô hình này, chúng ta sẽ phải học cách giao tiếp với chúng thông qua việc hiểu được cách viết câu lệnh.
Dưới đây là những gợi ý giúp bạn tinh chỉnh câu lệnh để thu được kết quả tốt hơn từ LLM, dĩ nhiên nó không chỉ áp dụng được cho ChatGPT mà còn hoạt động tốt với Bard và Claude:
1. Viết hướng dẫn rõ ràng và súc tích
Các mô hình ngôn ngữ lớn - LLM như ChatGPT không phải là người đi guốc trong bụng chúng ta; chúng dựa vào các hướng dẫn rõ ràng để tạo ra kết quả đầu ra của chúng. Nếu bạn muốn có phản hồi ngắn gọn, hãy nêu rõ trong câu lệnh của mình.
Ngược lại, nếu bạn đang tìm kiếm kết quả ở mức chuyên gia trong lĩnh vực nào đó, hãy thể hiện mong muốn này vào trong câu lệnh của bạn. Tương tự, nếu bạn thích định dạng cụ thể nào đó, hãy cung cấp một ví dụ. Câu lệnh của bạn càng cụ thể, chính xác thì khả năng ChatGPT cho bạn kết quả như mong muốn càng cao.
2. Cung cấp ngữ cảnh và ví dụ
LLM có thể tạo ra các đầu ra sáng tạo và đầy đủ thông tin, nhưng chúng có thể bịa chuyện khi bị bắt trả lời những yêu cầu mơ hồ hoặc trừu tượng. Để giải quyết vấn đề này và nâng cao tính liên quan, chính xác của phản hồi, hãy làm phong phú lời nhắc của bạn bằng cách cung cấp thêm cho ChatGPT những thông tin về bối cảnh, ví dụ và tài liệu tham khảo.
Bằng cách tiếp cận này, bạn sẽ giúp cho ChatGPT với sự hiểu biết sâu sắc hơn về ý định của bạn, dẫn đến kết quả nhất quán và đáng tin cậy hơn.
Điều này không khác gì việc bạn đi xin tư vấn của ai đó thì trước khi mà muốn họ tư vấn cho cụ thể và chính xác thì bạn phải cung cấp đầy đủ thông tin cho họ.
3. Tách nhỏ các tác vụ phức tạp
Đây chính xác là lý thuyết chia để trị. Nếu bạn có một công việc khó nhằn, hãy thử bổ xẻ nó ra thành nhiều công việc con để thực hiện. Tương tự, các công việc phức tạp mà bạn giao cho LLM có thể được phân đoạn thành các nhiệm vụ đơn giản hơn. Cách tiếp cận phân tích này làm giảm tải nhận thức cho ChatGPT, giúp giảm thiểu khả năng xảy ra câu trả lời lỗi và nâng cao hiệu quả tổng thể của việc hoàn thành công việc mà bạn đã giao cho nó.
4. Cho mô hình thời gian suy nghĩ và xử lý
Tương tự như con người, LLM cần thời gian để xử lý thông tin và hình thành phản hồi. Khi đặt câu hỏi phức tạp hoặc yêu cầu giải thích chi tiết, hãy cho mô hình đủ thời gian để cân nhắc. Sự kiên nhẫn này có thể cải thiện đáng kể chất lượng và độ chính xác của đầu ra.
Ví dụ, nếu bạn yêu cầu nó làm một công việc lớn, công việc lớn này lại là chuỗi các hành động khác nhau mà đầu ra của hành động này lại là đầu vào cho hành động khác. Lúc nãy hãy chỉ rõ cho ChatGPT biết từng bước cụ thể, hãy chỉ dẫn để nó có thể tự đưa giải pháp cho vấn đề.
Đây chính xác là lúc bạn cho mô hình thời gian suy nghĩ thay vì hối thúc nó đưa ra kết luận. Việc hối thúc không có lợi và nó sẽ làm tăng nguy cơ đưa ra các phản hồi sai.
5. Tận dụng các công cụ bên ngoài
ChatGPT nói riêng hay LLM nói chung vượt trội trong một số lĩnh vực nhưng có thể không phải là giỏi ở tất cả các công việc. Để giải quyết vấn đề này, hãy cân nhắc kết hợp các công cụ bên ngoài vào quy trình làm việc của bạn.
Ví dụ: hệ thống truy xuất văn bản có thể cung cấp cho ChatGPT các tài liệu có liên quan, trong khi các công cụ thực thi code có thể hỗ trợ tính toán và thực thi code. Cách tiếp cận cộng sinh này tối đa hóa thế mạnh của cả các công cụ, đảm bảo kết quả tối ưu.
Kết luận
Hiệu quả của các giải pháp trên khi áp dụng vào viết câu lệnh thường phụ thuộc vào tác vụ. Do đó, việc thử nghiệm và tinh chỉnh lại là rất quan trọng để xác định cách xây dựng câu lệnh tối ưu cho từng trường hợp sử dụng cụ thể.
ChatGPT là một công cụ AI đang trong quá trình phát triển và việc thành thạo trong việc sử dụng nó đòi hỏi phải thử nghiệm và khám phá liên tục. Bằng cách áp dụng các chiến lược và thủ thuật được nêu trong hướng dẫn này, bạn có thể giao tiếp hiệu quả với ChatGPT và các mô hình LLM khác như Bard, Claude; khai thác được tương đối tiềm năng của chúng và tận dụng khả năng của chúng để nâng cao hiệu suất công việc của bạn.
