Nắm vững nghệ thuật thiết kế nhanh chóng để hướng dẫn các mô hình AI như LLM nhằm tạo ra nội dung, dịch vụ khách hàng chính xác và chất lượng cao, v.v.
Kỹ thuật nhắc nhở là nghệ thuật và khoa học chế tạo các đầu vào hiệu quả (lời nhắc) để hướng dẫn các mô hình Trí tuệ nhân tạo (AI) , đặc biệt là Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) , hướng tới việc tạo ra các đầu ra mong muốn. Nó bao gồm việc hiểu cách các mô hình này diễn giải các hướng dẫn và thiết kế lặp lại các lời nhắc rõ ràng, cụ thể và cung cấp đủ ngữ cảnh để đưa ra các phản hồi chính xác, có liên quan và hữu ích. Khi các mô hình AI ngày càng được tích hợp nhiều hơn vào các công cụ và quy trình làm việc khác nhau, việc thành thạo kỹ thuật nhắc nhở là rất quan trọng để tối đa hóa tiềm năng của chúng và đảm bảo hiệu suất đáng tin cậy trong các tác vụ từ trả lời câu hỏi đơn giản đến tạo văn bản sáng tạo phức tạp.
Kỹ thuật nhắc nhở hiệu quả thường là một quá trình lặp đi lặp lại. Nó bắt đầu bằng việc phân tích các yêu cầu của nhiệm vụ và hiểu các khả năng và hạn chế của mô hình AI mục tiêu. Sau đó, kỹ sư thiết kế một nhắc nhở ban đầu, kiểm tra nó, đánh giá đầu ra và tinh chỉnh lời nhắc dựa trên kết quả. Sự tinh chỉnh này có thể bao gồm việc thêm các hướng dẫn cụ thể hơn, cung cấp các ví dụ ( học ít lần ), xác định định dạng đầu ra mong muốn (ví dụ: JSON ), đặt ràng buộc hoặc điều chỉnh tông giọng. Các kỹ thuật chính thường dựa trên các nguyên tắc từ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và yêu cầu cân nhắc cẩn thận về cách diễn đạt tác động đến hành vi của mô hình, chịu ảnh hưởng của dữ liệu đào tạo và kiến trúc của nó, chẳng hạn như mô hình Transformer được mô tả trong bài báo nổi tiếng "Attention Is All You Need" .
Một số chiến lược thường được sử dụng trong kỹ thuật nhanh chóng:
Kỹ thuật nhanh chóng đóng vai trò cơ bản trong việc triển khai thành công nhiều ứng dụng AI:
Các ứng dụng khác bao gồm cung cấp năng lượng cho công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa , điều khiển các công cụ giáo dục tương tác và cho phép phân tích dữ liệu phức tạp thông qua giao diện ngôn ngữ tự nhiên.
Sẽ rất hữu ích khi phân biệt kỹ thuật nhanh chóng với các thuật ngữ liên quan:
Mặc dù khác biệt, các kỹ thuật này có thể bổ sung cho nhau. Ví dụ, một lời nhắc cơ sở được thiết kế tốt có thể được tự động làm giàu bằng dữ liệu đã truy xuất trước khi được xử lý bởi một mô hình được tinh chỉnh. Các khuôn khổ như LangChain thường tích hợp các phương pháp tiếp cận khác nhau này.
Theo truyền thống, ít nổi bật hơn trong Computer Vision (CV) so với NLP, kỹ thuật nhắc nhở ngày càng trở nên phù hợp hơn với sự gia tăng của các mô hình đa phương thức và các hệ thống thị giác có thể nhắc nhở. Các mô hình như CLIP , YOLO -World hoặc YOLOE có thể thực hiện các tác vụ như phát hiện đối tượng hoặc phân đoạn hình ảnh dựa trên mô tả văn bản. Việc tạo ra các lời nhắc văn bản hiệu quả (ví dụ: "phát hiện tất cả 'xe ô tô màu đỏ' nhưng bỏ qua 'xe tải'") là một hình thức kỹ thuật nhắc nhở rất quan trọng để hướng dẫn các Mô hình ngôn ngữ thị giác này. Các nền tảng như Ultralytics HUB tạo điều kiện cho tương tác với nhiều mô hình khác nhau, bao gồm các mô hình Ultralytics YOLO như YOLOv8 và YOLO11 , trong đó việc xác định các tác vụ thông qua giao diện có thể được hưởng lợi từ các nguyên tắc kỹ thuật nhắc nhở, đặc biệt là khi các mô hình có được nhiều khả năng tương tác hơn.
VI
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR
