ChatGPT: 8 kỹ thuật gợi ý bạn cần phải học (Không om dòm!)

Bạn có thể đã nghe về kỹ thuật gợi ý hay chưa. Đơn giản là 'giao tiếp hiệu quả với trí tuệ nhân tạo để đạt được những gì bạn muốn'.

Phần lớn mọi người không biết làm thế nào để tạo ra những yêu cầu tốt.

Tuy nhiên, đó đang trở thành một kỹ năng ngày càng quan trọng...
Vì rác vào = rác ra.

Đây là những kỹ thuật quan trọng nhất mà bạn cần để khuyến khích 👇

Tôi sẽ sử dụng thuật ngữ "LM" để chỉ một mô hình ngôn ngữ.

Ví dụ về mô hình ngôn ngữ là ChatGPT của @OpenAI và Claude của @AnthropicAI.

1. Persona/Vai trò khuyến khích

Gán một vai trò cho trí tuệ nhân tạo.

Example: "Bạn là một chuyên gia về X. Trong suốt 20 năm qua, bạn đã giúp đỡ mọi người thực hiện Y. Nhiệm vụ của bạn là đưa ra lời khuyên tốt nhất về X.
Trả lời 'đã hiểu' nếu bạn đã hiểu."

Một phần mở rộng mạnh mẽ là sau:

"Bạn luôn phải đặt câu hỏi trước khi trả lời để bạn có thể hiểu rõ hơn người hỏi muốn tìm hiểu điều gì."

Tôi sẽ nói về tại sao điều đó quan trọng như vậy trong một giây.

2. Cộng đồng Mở

CoT là viết tắt của ‘Chain of Thought’

Nó được sử dụng để chỉ dẫn cho LM để giải thích lý do của nó.

Ví dụ:

3. Zero-shot-CoT

Zero-shot đề cập đến một mô hình thực hiện dự đoán mà không cần đào tạo bổ sung trong câu hỏi.

Tôi sẽ nói về few-shot trong một phút.

Lưu ý rằng thường thì CoT > Zero-shot-CoT

Ví dụ:

4. Một số tình huống có số lượng bài viết ít (và few-shot-CoT)

Few-shot là khi LM được cung cấp một số ví dụ trong đoạn văn để nhanh chóng thích nghi với các ví dụ mới.

Ví dụ:

5. Sinh tri thức

Tạo ra kiến thức liên quan đến câu hỏi bằng cách kích thích một Mô hình Ngôn ngữ (LM).

Điều này có thể được sử dụng cho một thông báo kiến thức được tạo ra (xem chi tiết).

Ví dụ:

6. Tri thức được tạo ra

Bây giờ chúng ta đã có kiến thức, chúng ta có thể lưu thông tin đó vào một câu lệnh mới và đặt câu hỏi liên quan đến kiến thức đó.

Một câu hỏi như vậy được gọi là một câu hỏi 'được tăng cường bằng kiến thức'.

7. Tính nhất quán tự thân

Phương pháp này được sử dụng để tạo ra nhiều con đường suy luận (chuỗi suy nghĩ).

Đáp án được phần lớn chấp nhận là đáp án cuối cùng.

Ví dụ:

8. LtM

LtM viết tắt của thuật ngữ ‘Least to Most’

Phương pháp này là một bước tiếp theo của CoT. Bên cạnh đó, nó hoạt động bằng cách chia một vấn đề thành các vấn đề con và sau đó giải quyết chúng.

Ví dụ: