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 tạo ra các lời nhắc hoặc hướng dẫn hiệu quả để hướng dẫn các mô hình AI, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), tạo ra các đầu ra mong muốn và chất lượng cao. Nó bao gồm việc hiểu cách các mô hình này diễn giải ngôn ngữ và sau đó thiết kế các lời nhắc gợi ra các phản hồi cụ thể và chính xác. Các lời nhắc hiệu quả rất quan trọng để mở khóa toàn bộ tiềm năng của AI trong nhiều ứng dụng khác nhau, từ việc tạo nội dung đến giải quyết các vấn đề phức tạp.
Kỹ thuật nhắc nhở không chỉ đơn thuần là đặt câu hỏi cho AI; mà còn là thiết kế chiến lược đầu vào để tối ưu hóa đầu ra của mô hình. Đây là một kỹ năng quan trọng vì cùng một LLM có thể tạo ra các kết quả rất khác nhau dựa trên những thay đổi nhỏ trong lời nhắc. Một lời nhắc được thiết kế tốt có thể cải thiện đáng kể tính liên quan, tính mạch lạc và độ chính xác của phản hồi của AI. Quá trình này thường bao gồm thử nghiệm và lặp lại để khám phá cách diễn đạt, định dạng và ngữ cảnh hiệu quả nhất cho một nhiệm vụ nhất định. Kỹ thuật nhắc nhở đặc biệt có liên quan trong các lĩnh vực tận dụng AI tạo ra, chẳng hạn như tạo văn bản , tóm tắt văn bản và thậm chí là các nhiệm vụ trong tầm nhìn máy tính sử dụng các mô hình có khả năng hiểu các hướng dẫn bằng văn bản, như Mô hình phân đoạn bất kỳ ( SAM ) .
Kỹ thuật Prompt được áp dụng trên nhiều lĩnh vực, nâng cao khả năng của các mô hình AI trong các tình huống thực tế. Sau đây là một vài ví dụ:
Tạo nội dung và tiếp thị : Trong quá trình tạo nội dung, có thể sử dụng kỹ thuật nhắc nhở để tạo ra các bài viết hấp dẫn, bài đăng trên blog, bản sao tiếp thị và nội dung phương tiện truyền thông xã hội. Ví dụ, thay vì một lời nhắc chung chung như "viết mô tả sản phẩm", một lời nhắc được thiết kế để có kết quả tốt hơn có thể là: "Viết mô tả sản phẩm hấp dẫn và ngắn gọn cho tai nghe chống ồn mới của chúng tôi, nêu bật các tính năng của chúng: âm thanh trong trẻo, thời lượng pin 30 giờ, thiết kế trùm tai thoải mái và chống ồn chủ động. Đối tượng mục tiêu: những người trẻ tuổi và sinh viên." Mức độ chi tiết này hướng dẫn AI tạo ra nội dung tiếp thị có mục tiêu và hiệu quả hơn.
Chatbot dịch vụ khách hàng : Trong dịch vụ khách hàng, chatbot được hỗ trợ bởi LLM và được tinh chỉnh thông qua kỹ thuật nhắc nhở có thể xử lý hiệu quả nhiều loại yêu cầu của khách hàng. Thay vì dựa vào các tập lệnh tĩnh, các lời nhắc có thể được tạo động dựa trên thông tin đầu vào của khách hàng để hướng cuộc trò chuyện đến giải pháp. Ví dụ, đối với truy vấn của người dùng như "Đơn hàng của tôi vẫn chưa đến", có thể thiết kế lời nhắc để hướng dẫn chatbot: "Lịch sự yêu cầu số đơn hàng và địa chỉ email từ khách hàng. Sau khi có được thông tin, hãy sử dụng thông tin này để kiểm tra trạng thái đơn hàng trong hệ thống của chúng tôi và cung cấp cho khách hàng bản cập nhật theo dõi mới nhất và thời gian giao hàng ước tính. Nếu đơn hàng bị chậm trễ, hãy đưa ra lời xin lỗi chân thành và các tùy chọn bồi thường, chẳng hạn như giảm giá cho lần mua tiếp theo của họ". Lời nhắc được thiết kế này đảm bảo chatbot cung cấp hỗ trợ hữu ích, có nhận thức về ngữ cảnh, cải thiện sự hài lòng của khách hàng.
Một số khái niệm chính đóng vai trò quan trọng đối với kỹ thuật nhanh chóng hiệu quả:
Rõ ràng và cụ thể : Các lời nhắc hiệu quả nhất là rõ ràng và cụ thể, để lại ít chỗ cho AI hiểu sai kết quả mong muốn. Các lời nhắc mơ hồ có thể dẫn đến các phản hồi chung chung hoặc không liên quan. Ví dụ, thay vì yêu cầu "phát hiện các vật thể trong hình ảnh này", một lời nhắc rõ ràng hơn sẽ là "Xác định và vẽ các hộp giới hạn xung quanh tất cả các ô tô và người đi bộ trong hình ảnh được cung cấp". Đối với các tác vụ phát hiện vật thể sử dụng các mô hình YOLO Ultralytics , các hướng dẫn chính xác là chìa khóa để có kết quả chính xác.
Cung cấp ngữ cảnh : Cung cấp đủ ngữ cảnh giúp AI hiểu được sắc thái của yêu cầu. Điều này có thể bao gồm thông tin cơ bản, tông màu mong muốn, phong cách hoặc các ràng buộc cụ thể. Ví dụ: khi sử dụng phân tích tình cảm, cung cấp ngữ cảnh về nguồn văn bản (ví dụ: "đánh giá của khách hàng", "bài đăng trên phương tiện truyền thông xã hội") có thể cải thiện độ chính xác của phân tích tình cảm .
Tinh chỉnh lặp lại : Kỹ thuật nhắc nhở thường là một quá trình lặp lại. Việc thử nghiệm với các cách diễn đạt, cấu trúc và tham số khác nhau là rất quan trọng để tìm ra lời nhắc mang lại kết quả tốt nhất. Các nền tảng như Ultralytics HUB có thể hỗ trợ quản lý và theo dõi các thử nghiệm với các lời nhắc và mô hình khác nhau.
Học ít lần : Nhiều LLM nâng cao hỗ trợ học ít lần, trong đó bạn cung cấp một vài ví dụ về cặp đầu vào-đầu ra mong muốn trực tiếp trong lời nhắc. Điều này có thể hướng dẫn mô hình bắt chước phong cách hoặc định dạng mong muốn hiệu quả hơn. Ví dụ, việc trình bày một vài ví dụ về đầu ra được định dạng chính xác có thể cải thiện đáng kể khả năng của mô hình trong việc tuân theo các hướng dẫn định dạng phức tạp.
Bằng cách hiểu và áp dụng các nguyên tắc này, người dùng có thể khai thác hiệu quả sức mạnh của các mô hình AI thông qua kỹ thuật nhanh chóng, mở ra những khả năng mới và tối ưu hóa quy trình làm việc do AI điều khiển.
