Giới thiệu

Về cốt lõi, kỹ thuật nhanh chóng là nghệ thuật giả kim đàm thoại với AI. Đó là nơi việc tạo ra các câu hỏi hoặc hướng dẫn tỉ mỉ gặp gỡ thế giới của các mô hình AI tổng hợp, biến các truy vấn cơ bản thành các câu trả lời có mục tiêu, cụ thể và cực kỳ hữu ích. Hãy coi nó như cầu nối ngôn ngữ kết nối ý định của con người với khả năng của AI. Kỷ luật chiến lược này không chỉ là đặt câu hỏi; đó là về việc hỏi ngay các câu hỏi trong ngay cách để có được hiệu quả nhất câu trả lời.

Kỹ thuật nhắc nhở bắt nguồn từ lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), trong đó mục đích là khám phá những từ hoặc cụm từ kỳ diệu đó kích hoạt phản hồi mong muốn nhất từ ​​​​AI. Nó giống như biết cách chính xác để chà xát chiếc đèn thần – trong trường hợp này, chiếc đèn là một AI tiên tiến như DALL-E, được lập trình để tạo ra bất kỳ hình ảnh nào bạn có thể tưởng tượng. Nhưng nó không chỉ là về hình ảnh. Cho dù đó là chuyển văn bản thành văn bản, văn bản thành hình ảnh hay thậm chí là chuyển văn bản thành âm thanh, quy trình kỹ thuật nhanh chóng bao gồm việc điều chỉnh, tinh chỉnh và tối ưu hóa đầu vào để đạt được đầu ra không chỉ chính xác mà còn phù hợp chặt chẽ với các yêu cầu của chúng tôi. nhu cầu phức tạp của con người và mục tiêu kinh doanh.

Kỹ thuật nhanh là gì?

Kỹ thuật nhắc nhở cũng giống như việc có mã gian lận trong trò chơi điện tử, nhưng dành cho tương tác AI. Đó là về việc xây dựng các lời nhắc (hướng dẫn suy nghĩ hoặc truy vấn) với độ chính xác và rõ ràng đến mức AI không chỉ hiểu mà còn đưa ra những phản hồi chính xác. Đây là nơi các kỹ sư nhắc nhở chuyên nghiệp dành cả ngày – thử nghiệm, phân tích và tìm ra điều gì khiến AI phù hợp với mục đích của con người. Nhưng này, đó không phải là một câu lạc bộ độc quyền! Về bản chất, bất kỳ ai từng yêu cầu Siri đặt báo thức hoặc sử dụng Trợ lý Google để tìm kiếm công thức nấu ăn đều đã thực hành một chút kỹ thuật nhanh chóng.

Trong lĩnh vực mô hình AI như mô hình ngôn ngữ lớn hoặc mô hình chuyển văn bản thành hình ảnh, kỹ thuật nhắc nhở có thể bao gồm từ các truy vấn đơn giản như “Định lý nhỏ của Fermat là gì?” đến những mệnh lệnh sáng tạo như “Viết một bài thơ về lá mùa thu”. Đó là về cách diễn đạt, chỉ định phong cách, bối cảnh hoặc thậm chí chỉ định vai trò cho AI. Bạn đã bao giờ thấy những lời nhắc học ngôn ngữ trong đó bạn hoàn thành một chuỗi từ chưa? Đó là kỹ thuật nhanh chóng được thực hiện, sử dụng các kỹ thuật như học vài lần để dạy AI thông qua các ví dụ.

Sự khác biệt giữa lời nhắc tốt và lời nhắc xấu có thể là ngày và đêm về chất lượng phản hồi của AI. Một lời nhắc được xây dựng tốt có thể dẫn đến những câu trả lời nhanh chóng, chính xác và phù hợp, trong khi một lời nhắc được xây dựng kém có thể dẫn đến những câu trả lời mơ hồ, sai mục tiêu hoặc thậm chí vô nghĩa. Sự khác biệt này rất quan trọng trong môi trường chuyên nghiệp, nơi hiệu quả, tốc độ và độ chính xác là tối quan trọng.

Lợi ích của kỹ thuật nhanh chóng

Nhắc nhở hiệu quả không chỉ là đưa ra câu trả lời đúng; nó cũng là về việc đến đó nhanh hơn. Trong bối cảnh kinh doanh, nơi thời gian là tiền bạc, kỹ thuật kịp thời có thể giảm đáng kể thời gian trích xuất thông tin hữu ích từ các mô hình AI. Hiệu quả này là yếu tố thay đổi cuộc chơi cho các công ty tích hợp AI vào các ứng dụng nhạy cảm với thời gian.

Hơn nữa, kỹ thuật nhanh chóng không phải là chuyện dễ dàng. Một lời nhắc duy nhất, được cân nhắc kỹ lưỡng có thể linh hoạt, thích ứng trong nhiều tình huống khác nhau, nâng cao khả năng mở rộng của các mô hình AI. Khả năng thích ứng này rất cần thiết cho các doanh nghiệp muốn mở rộng khả năng AI của mình mà không cần phải phát minh lại bánh xe cho mỗi ứng dụng mới.

Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, khả năng tùy chỉnh là nơi kỹ thuật nhanh chóng thực sự tỏa sáng. Bằng cách điều chỉnh các phản hồi của AI theo nhu cầu kinh doanh cụ thể hoặc sở thích của người dùng, kỹ thuật nhanh chóng mang lại trải nghiệm được cá nhân hóa độc đáo. Việc tùy chỉnh này rất có giá trị đối với các tổ chức muốn điều chỉnh kết quả đầu ra AI phù hợp với mục tiêu kinh doanh chính xác của họ.

Vì vậy, chúng ta đã sẵn sàng tìm hiểu sâu hơn về thế giới hấp dẫn của kỹ thuật nhanh chóng này chưa? Hãy cùng khám phá cách kỹ thuật này đang định hình lại các tương tác của chúng ta với AI, làm cho chúng hiệu quả hơn, hiệu quả hơn và phù hợp với nhu cầu của chúng ta hơn.

Câu chuyện về hai lời nhắc: Trường hợp của Chatbot thương mại điện tử

Hãy tưởng tượng bạn đang điều hành một doanh nghiệp thương mại điện tử chuyên về thiết bị ngoài trời. Bạn đã quyết định tích hợp một chatbot AI tổng hợp để hỗ trợ khách hàng tìm kiếm sản phẩm trên trang web của bạn. Kịch bản này minh họa một cách hoàn hảo tầm quan trọng của các lời nhắc được xây dựng tốt so với các lời nhắc được xây dựng kém trong kỹ thuật nhanh chóng.

Kịch bản 1: Lời nhắc sai lầm

Giả sử chatbot được lập trình với lời nhắc được thiết kế kém. Một khách hàng hỏi: “Làm cách nào tôi có thể giữ ấm khi cắm trại?” Bây giờ, một lời nhắc được tạo ra một cách lý tưởng sẽ khiến chatbot đề xuất các sản phẩm như túi ngủ cách nhiệt, máy sưởi di động hoặc quần áo giữ nhiệt. Tuy nhiên, do tính chất mơ hồ và sai hướng của lời nhắc, AI có thể hiểu “giữ ấm” theo nghĩa chung hơn. Do đó, chatbot phản hồi bằng các mẹo chung chung về giữ ấm, chẳng hạn như di chuyển xung quanh hoặc uống đồ uống nóng – không thực sự giải quyết được nhu cầu tìm sản phẩm liên quan trên trang web của bạn.

Đây là một ví dụ kinh điển về lời nhắc bị sai. Nó không những không đáp ứng được nhu cầu cụ thể của khách hàng mà còn bỏ lỡ cơ hội hướng dẫn họ mua hàng tiềm năng.

Kịch bản 2: Lời nhắc tại chỗ

Bây giờ, hãy lật lại kịch bản và tưởng tượng lời nhắc được thiết kế tốt. Cùng một khách hàng hỏi cùng một câu hỏi, nhưng lần này, AI được hướng dẫn bởi một lời nhắc được tinh chỉnh để diễn giải và trả lời các truy vấn liên quan đến sản phẩm. Hiểu được bối cảnh và cài đặt thương mại điện tử, chatbot sẽ trả lời bằng các đề xuất về thiết bị cắm trại cách nhiệt, chất lượng cao có sẵn trên trang web của bạn, thậm chí có thể liên kết đến các trang sản phẩm cụ thể.

Phản hồi này trực tiếp giải quyết nhu cầu của khách hàng, nâng cao trải nghiệm mua sắm của họ và tăng khả năng bán hàng. Nó chứng tỏ lời nhắc được xây dựng tốt có thể dẫn đến các tương tác hiệu quả, phù hợp và hiệu quả như thế nào, mang lại lợi ích cho cả khách hàng và doanh nghiệp của bạn.

Bối cảnh hóa kịch bản:

Hãy tưởng tượng bạn đang điều hành một cửa hàng điện tử trực tuyến. Một khách hàng gửi tin nhắn có nội dung: “Tôi đã nhận nhầm mẫu tai nghe. Tôi có thể nhận được những cái chính xác gửi cho tôi không? Đây là một tình huống điển hình trong đó kỹ thuật nhanh chóng có thể là yếu tố thay đổi cuộc chơi đối với bộ phận đảm bảo sự hài lòng của khách hàng của bạn.

Xây dựng lời nhắc

Đầu tiên, chúng ta cần tạo tiền đề cho mô hình AI của mình. Chúng tôi nói với nó rằng: “Đây là cuộc trò chuyện giữa một khách hàng đang bối rối và một nhân viên dịch vụ khách hàng có trách nhiệm, hướng đến giải pháp”. Sau đó, chúng tôi trình bày truy vấn của khách hàng như hiện tại. Điều này đặt ra bối cảnh rõ ràng cho AI về bản chất của sự tương tác và vai trò của nó.

Bây giờ, hãy hướng dẫn AI cách bắt đầu phản hồi. Chúng tôi có thể nói, “Phản hồi của đại lý dịch vụ khách hàng: Xin chào, cảm ơn bạn đã liên hệ với chúng tôi về đơn đặt hàng của bạn. Chúng tôi thực sự xin lỗi vì sự nhầm lẫn này. Có, chúng tôi có thể,” chỉ ra rằng phản hồi nên thừa nhận vấn đề, bày tỏ sự đồng cảm và hướng tới một giải pháp tích cực.

Phản hồi của người mẫu

Đưa lời nhắc này vào mô hình AI được điều chỉnh tốt, bạn có thể nhận được những phản hồi như:

• “Đúng, chúng tôi chắc chắn có thể giúp được việc đó. Bạn có thể vui lòng xác nhận số đơn đặt hàng của mình để chúng tôi có thể sắp xếp gửi đúng tai nghe cho bạn không?
• “Vâng, chúng tôi có thể giải quyết việc này cho bạn. Chúng tôi sẽ gửi đúng mẫu cho bạn ngay lập tức và đây là nhãn trả trước cho việc trả lại mặt hàng không chính xác.”

Sức mạnh của những lời nhắc được xây dựng tốt

Ví dụ này cho thấy sức mạnh của độ chính xác trong kỹ thuật nhanh chóng. Bằng cách xác định rõ ràng vai trò, bối cảnh và kết quả mong muốn, AI có thể tạo ra các phản hồi không chỉ phù hợp và hữu ích mà còn phù hợp với các tiêu chuẩn dịch vụ khách hàng của công ty bạn.

Hơn nữa, cách tiếp cận này có thể được tinh chỉnh dựa trên chính sách cụ thể của công ty và phong cách tương tác với khách hàng. Với sự cải tiến hơn nữa, những phản hồi do AI tạo ra này có thể trở nên phù hợp hơn với tiếng nói thương hiệu và đặc tính dịch vụ khách hàng của bạn.

Lời nhắc là gì?

Lời nhắc trong lĩnh vực AI giống như bản thiết kế: chính xác, mang tính hướng dẫn và định hướng. Chúng đóng vai trò là cầu nối giữa ý định của con người và việc thực thi AI, chuyển những mong muốn và câu hỏi của chúng ta thành những nhiệm vụ mà các mô hình AI có thể hiểu và thực hiện.

Đơn giản nhất, lời nhắc là một hướng dẫn hoặc câu hỏi hướng vào mô hình AI. Nhưng có nhiều thứ hơn là bắt mắt. Lời nhắc là thứ nước sốt bí mật quyết định mức độ hiệu quả của mô hình AI có thể phục vụ mục đích của nó, có thể là trả lời câu hỏi, tạo văn bản hoặc thậm chí tạo hình ảnh.

Hướng dẫn: Cốt lõi của lời nhắc

Hướng dẫn là nhịp tim của một lời nhắc. Nó cho AI biết chính xác những gì chúng ta mong đợi ở nó. Ví dụ: “Tóm tắt những phát hiện chính trong báo cáo đính kèm.” Ở đây, hướng dẫn rõ ràng, trực tiếp và không có chỗ cho sự mơ hồ.

Bối cảnh: Thiết lập sân khấu

Bối cảnh là bối cảnh để AI thực hiện nhiệm vụ của mình. Nó định hình phản ứng của AI, đảm bảo mức độ phù hợp và phù hợp với kịch bản hiện tại. Ví dụ: việc thêm “xem xét nghiên cứu gần đây về biến đổi khí hậu” vào hướng dẫn của chúng tôi sẽ đặt nhiệm vụ của AI vào một lĩnh vực cụ thể, tăng cường trọng tâm của nó.

Dữ liệu đầu vào: Nhiên liệu cho AI

Dữ liệu đầu vào là nguyên liệu thô mà AI hoạt động. Trong ví dụ của chúng tôi, đó là “báo cáo đính kèm”. Thành phần này rất quan trọng vì nó cung cấp nội dung cụ thể mà AI cần xử lý và phản hồi.

Chỉ báo đầu ra: Xác định kiểu phản hồi

Chỉ báo đầu ra định hình định dạng hoặc kiểu phản hồi của AI. Trong trường hợp của chúng tôi, “trình bày bản tóm tắt của bạn theo phong cách báo chí” chỉ đạo AI áp dụng giọng điệu và định dạng cụ thể, đảm bảo đầu ra đáp ứng nhu cầu về văn phong của chúng tôi.

Các khái niệm kỹ thuật bạn nên biết về Kỹ thuật nhanh chóng

Kỹ thuật nhanh chóng giống như trở thành một đầu bếp ngôn ngữ - nó không chỉ là trộn các nguyên liệu; đó là việc tạo ra một công thức mang lại hương vị ngon nhất. Để làm đúng điều này, bạn cần hiểu một số khái niệm kỹ thuật cốt lõi. Hãy cùng tìm hiểu những thành phần nền tảng của kỹ thuật nhanh chóng này.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Trọng tâm của kỹ thuật nhanh chóng là Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Hãy tưởng tượng NLP là trường ngôn ngữ của AI, nơi máy móc không chỉ học cách 'nghe' ngôn ngữ của con người mà còn hiểu và phản hồi nó theo ngữ cảnh. Đó là một lĩnh vực chuyên biệt trong AI giúp biến ngôn ngữ thành định dạng mà máy tính có thể hiểu và hiểu được. Nếu không có NLP, những người bạn AI của chúng ta sẽ khá lạc lõng trong việc dịch thuật!

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)

Tiếp theo là Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Đây là những người nâng cao hạng nặng trong thế giới ngôn ngữ AI, được đào tạo trên cơ sở dữ liệu khổng lồ để dự đoán chuỗi từ. Họ giống như những tiểu thuyết gia của lĩnh vực AI, cố gắng tìm ra từ tiếp theo trong câu dựa trên những gì đã được nói trước đó. LLM đóng vai trò then chốt trong việc nắm bắt ngữ cảnh và tạo ra văn bản có ý nghĩa và phù hợp.

Máy biến áp

Máy biến áp – không, không phải loại robot cải trang – là động cơ cung cấp năng lượng cho nhiều LLM, bao gồm cả dòng GPT nổi tiếng. Đây là những loại mạng lưới thần kinh sâu đặc biệt được thiết kế riêng cho ngôn ngữ. Hãy hình dung chúng như thấu kính tiêu điểm của AI, giúp nó tập trung vào các phần khác nhau của câu để hiểu các từ liên quan với nhau như thế nào. Cơ chế chú ý của máy biến áp giống như một điểm sáng, làm nổi bật những gì quan trọng trong biển từ.

Thông số

Các thông số là các nút bấm và nút xoay của mô hình AI, được tinh chỉnh trong quá trình huấn luyện. Mặc dù các kỹ sư nhắc nhở không trực tiếp điều chỉnh những điều này nhưng việc biết về chúng sẽ giúp hiểu lý do tại sao mô hình AI có thể phản hồi theo một cách nhất định đối với lời nhắc của bạn. Chúng là những quy tắc cơ bản hướng dẫn trò chơi ngôn ngữ của AI.

Tokens

Mã thông báo là nguồn sống của các mô hình ngôn ngữ AI – chúng là đơn vị văn bản mà mô hình đọc và hiểu. Hãy coi mã thông báo như các thành phần riêng lẻ trong công thức ngôn ngữ của bạn. Chúng có thể bao gồm từ một chữ cái duy nhất, như 'a', cho đến cả một từ, như 'quả táo'. Khi tạo lời nhắc, điều quan trọng cần biết là LLM chỉ có thể xử lý một số lượng mã thông báo nhất định, giống như kích thước bát trộn của bạn.

Đa phương thức

Cuối cùng là Đa phương thức. Đây là lúc các mô hình AI trở nên siêu linh hoạt, không chỉ xử lý văn bản mà còn cả hình ảnh, âm thanh hoặc thậm chí là mã. Trong kỹ thuật nhắc nhở, điều này có nghĩa là bạn có thể tạo ra các lời nhắc tạo ra toàn bộ mảng kết quả đầu ra, tùy thuộc vào những gì mô hình AI có thể làm. Nó giống như có một căn bếp nơi bạn có thể chế biến bất cứ thứ gì từ bánh ngọt đến món thịt hầm!

Được trang bị những khái niệm này, giờ đây bạn được trang bị tốt hơn để đi sâu vào thế giới kỹ thuật nhanh chóng. Hiểu những khía cạnh kỹ thuật này cũng giống như có các dụng cụ nhà bếp phù hợp – chúng giúp bạn làm việc hiệu quả hơn trong việc tạo ra những lời nhắc AI hoàn hảo đó.

Trọng lượng trong Kỹ thuật nhanh chóng

Trong kỹ thuật nhắc nhở, khái niệm 'trọng số' đóng vai trò then chốt trong việc định hướng trọng tâm của mô hình AI và ảnh hưởng đến loại phản hồi hoặc nội dung được tạo ra. Hãy coi trọng lượng như một điểm sáng, chiếu sáng hơn vào một số phần nhất định của lời nhắc để làm cho chúng nổi bật hơn trong 'tâm trí' của AI.

Trọng lượng ảnh hưởng đến phản hồi của AI như thế nào

Trọng số trong lời nhắc không phải là tính năng thống nhất trên tất cả các mô hình AI nhưng thường thấy trong các nền tảng cung cấp mức độ tùy chỉnh trong lời nhắc của chúng. Những trọng số này có thể được thực hiện thông qua cú pháp hoặc ký hiệu đặc biệt, cho biết thuật ngữ hoặc thành phần nào trong lời nhắc cần được nhấn mạnh hơn.

Trọng số trong các bối cảnh khác nhau

Mặc dù trọng số thường được thảo luận trong các tác vụ tạo hình ảnh (như với DALL-E hoặc Midjourney), trong đó những chỉnh sửa nhỏ có thể dẫn đến các kết quả đầu ra rất khác nhau, khái niệm này cũng có thể áp dụng như nhau cho các mô hình tạo hình khác, chẳng hạn như mô hình xử lý văn bản hoặc mã.

Ví dụ thực tế về trọng số

Hãy xem xét các ví dụ giả định này để hiểu trọng số thay đổi kết quả như thế nào:

1. Tạo hình ảnh với Midjourney:Trong lời nhắc đầu tiên, AI có thể tạo ra một hình ảnh trong đó cả đại dương và hoàng hôn đều được thể hiện như nhau. Tuy nhiên, bằng cách thêm trọng số “::” bên cạnh “đại dương”, trọng tâm của AI sẽ thay đổi và nó có thể tạo ra hình ảnh trong đó đại dương là yếu tố chủ đạo, có khả năng hoàng hôn chỉ đóng vai trò thứ yếu hơn.
   • Lời nhắc: “đại dương, hoàng hôn”
   • Lời nhắc đã thay đổi với trọng lượng: “ocean::, sunset”
2. Mô hình dựa trên văn bản:Trong lời nhắc có trọng số, AI được thúc đẩy tập trung nhiều hơn vào quan điểm hoặc vai trò của thuật sĩ trong câu chuyện, có thể dẫn đến một câu chuyện trong đó hành động, suy nghĩ hoặc bối cảnh của thuật sĩ chi tiết hơn của con rồng.
   • Gợi ý: “Viết câu chuyện về thầy phù thủy và con rồng.”
   • Lời nhắc đã được thay đổi với Trọng lượng: “Viết câu chuyện về một phù thủy:: và một con rồng.”

Tác động của trọng số

Việc bổ sung trọng lượng có thể thay đổi đáng kể kết quả đầu ra. Ví dụ: trong bối cảnh của trình tạo hình ảnh, việc điều chỉnh trọng lượng có thể chuyển đổi một cảnh từ cảnh hoàng hôn yên bình trên bãi biển sang phong cảnh ấn tượng, có đại dương thống trị với hậu cảnh là hoàng hôn. Tương tự, trong quá trình tạo văn bản, nó có thể thay đổi trọng tâm tường thuật hoặc độ sâu chi tiết được cung cấp về các nhân vật hoặc chủ đề nhất định.

Bây giờ, hãy cùng đi sâu vào thế giới đa dạng của các kỹ thuật nhắc nhở, mỗi kỹ thuật có một cách tiếp cận riêng để định hình phản ứng của AI.

Danh sách các kỹ thuật nhắc nhở

#1: Nhắc nhở không bắn

Vẻ đẹp của lời nhắc không bắn nằm ở sự đơn giản và linh hoạt của nó. Nó giống như hỏi một chuyên gia một câu hỏi mà không cần cung cấp thông tin cơ bản. Kiến thức và kinh nghiệm sâu rộng của chuyên gia cho phép họ hiểu và phản hồi chính xác dựa trên những gì họ đã biết.

Ứng dụng trong phân tích tình cảm

Hãy đi sâu vào một ví dụ thực tế: phân tích tình cảm. Giả sử bạn đang phân tích phản hồi của khách hàng và bạn thấy một bài đánh giá có nội dung: “Tôi đã có một ngày tuyệt vời ở công viên”. Trong lời nhắc không bắn, bạn sẽ hỏi trực tiếp mô hình AI: “Cảm xúc của câu sau đây là gì: 'Tôi đã có một ngày tuyệt vời ở công viên'?"

Mô hình ngôn ngữ, tận dụng quá trình đào tạo sâu rộng về hiểu cảm xúc, có thể phân loại chính xác tuyên bố này là tích cực, mặc dù nó chưa được đưa ra bất kỳ ví dụ đào tạo cụ thể nào cho nhiệm vụ cụ thể này. Khả năng suy luận chính xác cảm xúc từ một câu duy nhất thể hiện sự hiểu biết vốn có của mô hình về các sắc thái ngôn ngữ.

Tính linh hoạt của nhắc nhở không bắn

Lời nhắc không bắn không chỉ giới hạn ở việc phân tích tình cảm. Nó có hiệu quả như nhau trong một loạt nhiệm vụ bao gồm phân loại (như phát hiện thư rác), chuyển đổi văn bản (như dịch hoặc tóm tắt) và tạo văn bản đơn giản. Cách tiếp cận này đặc biệt hữu ích để tạo ra các phản hồi nhanh chóng, nhanh chóng trên nhiều truy vấn.

Một trường hợp khác: Phân tích tình cảm hỗn hợp

Hãy xem xét một tình huống khác khi bạn đang đánh giá một bài đánh giá về khách sạn: “Phòng rộng rãi nhưng dịch vụ quá tệ”. Bằng cách sử dụng lời nhắc không bắn, bạn sẽ yêu cầu người mẫu “Trích xuất ý kiến ​​từ bài đánh giá sau”. Nếu không được đào tạo trước về nhiệm vụ cụ thể này, mô hình vẫn có thể xử lý lời nhắc và xác định rằng đánh giá có ý kiến ​​trái chiều: tích cực đối với sự rộng rãi của căn phòng nhưng tiêu cực đối với dịch vụ.

Khả năng này có vẻ đơn giản đối với con người nhưng lại khá đáng chú ý đối với AI. Nó không chỉ thể hiện sự hiểu biết về ngôn ngữ mà còn thể hiện khả năng phân tích những tình cảm phức tạp, nhiều sắc thái.

#2: Nhắc nhở ít lần bắn

Lời nhắc về một vài cảnh quay sẽ làm phong phú thêm sự hiểu biết của AI bằng cách cung cấp một số ví dụ, thường là từ hai đến năm ví dụ, để hướng dẫn kết quả đầu ra của mô hình. Kỹ thuật này đặc biệt hữu ích cho các nhiệm vụ yêu cầu bối cảnh hoặc phong cách cụ thể, cho phép mô hình điều chỉnh các phản hồi của nó chính xác hơn.

Ứng dụng trong việc tạo câu ghép có vần

Ứng dụng trong việc tạo câu ghép có vần

Hãy xem xét nhiệm vụ tạo ra một câu đối có vần điệu về một đêm trăng sáng, một thử thách phù hợp với ngữ cảnh hơn. Đây là cách hoạt động của lời nhắc vài lần chụp:

Dấu nhắc đầu vào cho mô hình:

“Viết một câu đối có vần điệu về bông hoa hướng dương:
Ví dụ 1:
‘Hướng dương với cánh hoa tươi sáng,
Đang vui vẻ phơi mình dưới ánh nắng.”
Ví dụ 2:
‘Hướng dương cao trong ánh sáng mùa hè,
Gật đầu khi gió thổi.”
Bây giờ hãy viết một câu đối có vần điệu về một đêm trăng.”

Trong kịch bản này, mô hình được đưa ra hai ví dụ về câu đối về hoa hướng dương. Chúng đóng vai trò như một khuôn khổ, dạy cho AI phong cách và cấu trúc dự kiến ​​ở đầu ra. Khi được yêu cầu viết về một đêm trăng, người mẫu sẽ sử dụng những ví dụ này để tạo ra một câu đối có kiểu dáng tương tự.

Phản hồi được mong đợi:

“Ánh trăng tỏa ánh sáng bạc,
Tắm thế giới trong một đêm yên tĩnh.”

Mô hình tận dụng cấu trúc và sơ đồ vần từ các ví dụ, áp dụng chúng vào chủ đề mới. Điều này minh họa cách nhắc nhở vài cảnh quay có thể định hướng hiệu quả quá trình sáng tạo của người mẫu.

Nhắc nhở ít lần trong các bối cảnh khác nhau

Lời nhắc vài cảnh quay rất linh hoạt, vượt ra ngoài các nhiệm vụ sáng tạo như thơ. Nó có hiệu quả như nhau trong các lĩnh vực có cấu trúc hoặc kỹ thuật hơn. Ví dụ: trong bối cảnh kinh doanh như quản lý doanh thu trong ngành khách sạn, lời nhắc ngắn gọn có thể trông như sau:

Lời nhắc: “Tôi đưa cho bạn chủ đề ‘quản lý doanh thu trong ngành khách sạn’ và bạn cung cấp cho tôi danh sách các chiến lược ở định dạng này:
Chiến lược 1: Định giá linh hoạt
Chiến lược 2: Quản lý lợi nhuận
Chiến lược 3: Đặt trước quá nhiều
Hãy tiếp tục danh sách.”

Với lời nhắc này, mô hình AI sẽ tiếp tục liệt kê các chiến lược ở cùng định dạng, có thể bao gồm các tùy chọn như giảm giá thời gian lưu trú hoặc quản lý kênh. Các ví dụ ban đầu đóng vai trò như một kế hoạch chi tiết, hướng dẫn mô hình tạo ra nội dung phù hợp với định dạng và chủ đề đã chỉ định.

#3: Chuỗi suy nghĩ Nhắc nhở

Việc nhắc nhở chuỗi suy nghĩ (CoT) cách mạng hóa cách các mô hình AI giải quyết các vấn đề phức tạp, gồm nhiều bước bằng cách bắt chước các quy trình suy luận giống con người. Kỹ thuật này chia các vấn đề phức tạp thành các thành phần đơn giản hơn, cho phép các mô hình AI điều hướng qua từng giai đoạn một cách hợp lý trước khi đi đến câu trả lời cuối cùng. Nó đặc biệt hữu ích trong các nhiệm vụ đòi hỏi lý luận chi tiết, chẳng hạn như các bài toán hoặc các tình huống ra quyết định phức tạp.

Ứng dụng trong giải quyết vấn đề

Hãy xem xét một bài toán nhiều bước khác để hiểu rõ hơn về lời nhắc của CoT:

Gợi ý: “Alice có 15 quả cam. Cô ăn 2 quả cam và sau đó bạn cô cho cô thêm 5 quả cam. Hiện tại Alice có bao nhiêu quả cam?”

Khi sử dụng tính năng nhắc nhở của CoT, chúng tôi chia vấn đề thành các câu hỏi nhỏ hơn, dễ quản lý hơn:

1. Lời nhắc ban đầu: “Alice có 15 quả cam.”
2. Lời nhắc trung gian: “Alice có bao nhiêu quả cam sau khi ăn 2 quả?”
3. Câu trả lời trung gian: “Alice có 13 quả cam.”
4. Lời nhắc tiếp theo: “Alice có 13 quả cam.”
5. Lời nhắc trung gian: “Alice sẽ có bao nhiêu quả cam sau khi nhận thêm 5 quả cam?”
6. Câu trả lời cuối cùng: “Alice hiện có 18 quả cam.”

Phương pháp này hướng dẫn AI qua từng bước của vấn đề, gần giống với cách con người tiếp cận nó. Bằng cách đó, nó nâng cao khả năng giải quyết vấn đề của mô hình và hiểu sâu hơn về các nhiệm vụ phức tạp.

Chuỗi suy nghĩ trong việc ra quyết định

Hãy áp dụng tính năng nhắc nhở CoT cho tình huống ra quyết định kinh doanh:

Lời nhắc: “Bạn quản lý một hiệu sách có 200 cuốn sách trong kho. Bạn bán được 40 cuốn sách trong đợt giảm giá và sau đó mua thêm 70 cuốn sách nữa. Hiện tại trong kho của bạn có bao nhiêu cuốn sách?”

Sử dụng lời nhắc CoT, vấn đề được chia như sau:

1. Lời nhắc ban đầu: “Bạn bắt đầu với 200 cuốn sách.”
2. Lời nhắc trung gian: “Còn lại bao nhiêu cuốn sách sau khi bán được 40 cuốn?”
3. Câu trả lời trung gian: “Bạn có 160 cuốn sách.”
4. Lời nhắc tiếp theo: “Bạn có 160 cuốn sách.”
5. Lời nhắc trung gian: “Bạn sẽ có bao nhiêu cuốn sách sau khi cộng 70?”
6. Câu trả lời cuối cùng: “Hiện tại bạn có 230 cuốn sách trong kho.”

Tăng cường nhắc nhở CoT

Việc nhắc nhở theo chuỗi suy nghĩ có thể được nâng cao bằng cách đưa vào cụm từ “Hãy suy nghĩ từng bước một”, cụm từ này đã được chứng minh là hiệu quả ngay cả khi không có nhiều ví dụ Hỏi & Đáp cụ thể. Cách tiếp cận này giúp cho việc nhắc nhở CoT có thể mở rộng và thân thiện với người dùng hơn vì nó không yêu cầu xây dựng nhiều ví dụ chi tiết.

Tác động lên các mô hình ngôn ngữ lớn

Lời nhắc CoT đặc biệt hiệu quả khi áp dụng cho các mô hình ngôn ngữ lớn như PaLM của Google. Nó tăng cường đáng kể khả năng của mô hình trong việc thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, đôi khi thậm chí còn vượt trội so với các mô hình được tinh chỉnh theo nhiệm vụ cụ thể. Kỹ thuật này có thể được cải tiến hơn nữa bằng cách tinh chỉnh các mô hình trên bộ dữ liệu lý luận CoT, giúp nâng cao khả năng diễn giải và lý luận.

#4: Nhắc nhở lặp đi lặp lại

Nhắc nhở lặp lại là một chiến lược năng động và hiệu quả trong kỹ thuật nhắc nhở, đặc biệt hữu ích cho các nhiệm vụ phức tạp hoặc phức tạp mà lần thử đầu tiên có thể không mang lại kết quả mong muốn. Cách tiếp cận này bao gồm việc tinh chỉnh và mở rộng kết quả đầu ra của mô hình thông qua một loạt lời nhắc tiếp theo, cho phép khám phá sâu hơn về chủ đề hiện tại.

Ứng dụng trong nghiên cứu chăm sóc sức khỏe

Hãy áp dụng nhắc nhở lặp đi lặp lại cho một dự án nghiên cứu chăm sóc sức khỏe:

Lời nhắc ban đầu: “Tôi đang nghiên cứu tác dụng của thiền trong việc giảm căng thẳng. Bạn có thể cung cấp một cái nhìn tổng quan về những phát hiện hiện tại không?

Giả sử đầu ra của mô hình bao gồm các điểm như giảm mức cortisol, cải thiện chất lượng giấc ngủ và nâng cao chức năng nhận thức.

Lời nhắc tiếp theo 1: “Thật thú vị, bạn có thể cung cấp thêm chi tiết về cách thiền ảnh hưởng đến mức cortisol không?”

Sau đó, mô hình có thể nghiên cứu sâu hơn về các cơ chế sinh học, chẳng hạn như kích hoạt hệ thần kinh phó giao cảm, giảm sản xuất hormone gây căng thẳng.

Lời nhắc tiếp theo 2: “Chất lượng giấc ngủ được cải thiện góp phần giảm căng thẳng ở những người tập thiền như thế nào?”

Ở đây, mô hình có thể mở rộng mối quan hệ giữa giấc ngủ và căng thẳng, thảo luận về cách thiền góp phần vệ sinh giấc ngủ tốt hơn và do đó làm giảm mức độ căng thẳng.

Quá trình lặp đi lặp lại này cho phép khám phá dần dần và kỹ lưỡng hơn về chủ đề phức tạp của thiền và giảm căng thẳng.

Nhắc nhở lặp đi lặp lại trong phát triển sản phẩm

Một ví dụ khác có thể là trong bối cảnh phát triển sản phẩm:

Lời nhắc ban đầu: “Tôi đang nghiên cứu phát triển một loại vật liệu đóng gói mới thân thiện với môi trường. Những cân nhắc chính là gì?”

Mô hình có thể phác thảo các yếu tố như khả năng phân hủy sinh học, hiệu quả chi phí và sự chấp nhận của người tiêu dùng.

Lời nhắc tiếp theo 1: “Bạn có thể giải thích thêm về những thách thức trong việc cân bằng khả năng phân hủy sinh học với hiệu quả chi phí không?”

Sau đó, mô hình này có thể cung cấp những hiểu biết sâu sắc về lựa chọn vật liệu, quy trình sản xuất và sự cân bằng giữa tác động môi trường và chi phí sản xuất.

Lời nhắc tiếp theo 2: “Những chiến lược nào có thể được sử dụng để nâng cao sự chấp nhận của người tiêu dùng đối với bao bì thân thiện với môi trường?”

Ở đây, mô hình có thể thảo luận về các chiến lược tiếp thị, giáo dục người tiêu dùng và tầm quan trọng của việc chứng minh lợi ích môi trường của bao bì mới.

Quá trình phát triển nhắc nhở lặp đi lặp lại

Nhắc nhở lặp đi lặp lại không chỉ là đặt các câu hỏi tiếp theo; đó là một quá trình có phương pháp bao gồm:

1. Tạo ý tưởng: Bắt đầu với một khái niệm hoặc câu hỏi rộng.
2. Thực hiện: Tạo lời nhắc ban đầu dựa trên ý tưởng của bạn.
3. Kết quả thí nghiệm: Phân tích đầu ra từ mô hình AI.
4. Phân tích lỗi: Xác định các khu vực mà đầu ra không đáp ứng được mong đợi.
5. Lặp lại: Tinh chỉnh lời nhắc, kết hợp các hướng dẫn cụ thể hoặc ngữ cảnh bổ sung.
6. Lặp lại: Lặp lại quá trình cho đến khi đạt được kết quả mong muốn.

Ví dụ: nếu bạn đang tóm tắt mô tả sản phẩm cho một đối tượng cụ thể thì lời nhắc ban đầu của bạn có thể quá rộng. Sau khi phân tích kết quả, bạn có thể nhận ra sự cần thiết phải chỉ định đối tượng, độ dài hoặc định dạng mong muốn. Những lời nhắc tiếp theo có thể kết hợp những chi tiết cụ thể này, dần dần hoàn thiện bản tóm tắt hoàn hảo.

#5: Nhắc nhở kiến ​​thức được tạo ra

Việc nhắc nhở kiến ​​thức được tạo ra sẽ khai thác kho thông tin khổng lồ của các mô hình ngôn ngữ lớn để tạo ra các phản hồi đầy đủ thông tin hơn và phù hợp với ngữ cảnh hơn. Trước tiên, nó liên quan đến việc thúc đẩy mô hình tạo ra kiến ​​thức nền tảng về một chủ đề, sau đó làm cơ sở cho các câu hỏi tiếp theo cụ thể hơn.

Ứng dụng trong phân tích lịch sử

Hãy xem xét một kịch bản mà chúng ta muốn hiểu tác động của một sự kiện lịch sử, chẳng hạn như Cách mạng Công nghiệp.

Lời nhắc ban đầu: “Cung cấp bản tóm tắt về Cách mạng Công nghiệp.”

Mô hình này có thể tạo ra phản hồi phác thảo các khía cạnh chính của Cách mạng Công nghiệp, bao gồm những tiến bộ công nghệ, những thay đổi trong sản xuất và những tác động xã hội.

Lời nhắc tiếp theo: “Dựa trên những tiến bộ công nghệ trong Cách mạng Công nghiệp, thời kỳ này đã định hình các kỹ thuật sản xuất hiện đại như thế nào?”

Bằng cách xây dựng dựa trên kiến ​​thức được tạo ra từ gợi ý đầu tiên, mô hình có thể đưa ra câu trả lời chi tiết hơn và phù hợp với bối cảnh cụ thể hơn về ảnh hưởng của Cách mạng Công nghiệp đối với sản xuất hiện đại.

#6: Nhắc nhở kích thích theo định hướng

Nhắc nhở kích thích theo hướng liên quan đến việc đưa ra các gợi ý hoặc tín hiệu cụ thể cho AI, thường ở dạng từ khóa, để hướng dẫn AI đến kết quả mong muốn. Kỹ thuật này đặc biệt hữu ích trong các nhiệm vụ mà việc kết hợp các yếu tố hoặc chủ đề nhất định là rất quan trọng.

Ứng dụng trong sáng tạo nội dung

Hãy tưởng tượng bạn đang tạo một bài đăng trên blog về năng lượng tái tạo và muốn đảm bảo đưa vào một số từ khóa nhất định.

Lời nhắc ban đầu: “Viết tổng quan ngắn gọn về các nguồn năng lượng tái tạo.”

Giả sử mô hình cung cấp cái nhìn tổng quan chung về năng lượng tái tạo.

Lời nhắc theo dõi về kích thích định hướng: “Bây giờ, hãy kết hợp các từ khóa 'năng lượng mặt trời', 'tính bền vững' và 'dấu chân carbon' trong phần tóm tắt 2-4 câu của bài viết."

Lời nhắc này hướng dẫn mô hình đưa các từ khóa cụ thể vào phần tóm tắt của nó, đảm bảo rằng nội dung phù hợp với các mục tiêu SEO hoặc chủ đề nhất định.

#7: Tạo lời nhắc tự động

Tạo lời nhắc tự động là một cách tiếp cận tiên tiến trong AI trong đó hệ thống tự tạo ra lời nhắc hoặc câu hỏi. Hãy nghĩ về nó như thế này: thay vì một người phải đưa ra các câu hỏi hoặc hướng dẫn cụ thể cho AI, AI sẽ tự tạo ra những lời nhắc này. Nó giống như dạy AI đặt câu hỏi của riêng nó, dựa trên một bộ hướng dẫn hoặc mục tiêu. Phương pháp này đặc biệt hữu ích vì nó tiết kiệm thời gian, giảm lỗi của con người và có thể dẫn đến phản hồi chính xác và phù hợp hơn từ AI.

Cách thức Hoạt động

Tạo lời nhắc tự động thường bao gồm một số bước chính:

1. Thiết lập mục tiêu: Đầu tiên, chúng tôi xác định những gì chúng tôi cần từ AI – điều này có thể là trả lời một câu hỏi, tạo báo cáo, v.v.
2. Nhập dữ liệu ban đầu: Chúng tôi cung cấp một số thông tin hoặc dữ liệu cơ bản cho AI làm điểm khởi đầu.
3. Tạo nhắc nhở bằng AI: Bằng cách sử dụng dữ liệu ban đầu, AI tạo ra bộ lời nhắc hoặc câu hỏi riêng để thu thập thêm thông tin hoặc làm rõ mục tiêu.
4. Phản hồi và sàng lọc: Sau đó, AI sẽ sử dụng những lời nhắc tự tạo này để đưa ra phản hồi. Nếu cần, nó có thể tinh chỉnh hoặc tạo lời nhắc mới dựa trên các phản hồi trước đó để có độ chính xác cao hơn.

Ứng dụng trong chăm sóc sức khỏe

Bây giờ, hãy áp dụng khái niệm này vào môi trường chăm sóc sức khỏe để xem nó có thể thay đổi việc chăm sóc bệnh nhân như thế nào.

Bước 1: Đặt mục tiêu

Trong tình huống chăm sóc sức khỏe, mục tiêu có thể là chẩn đoán tình trạng của bệnh nhân dựa trên các triệu chứng của họ. Đầu vào ban đầu có thể là danh sách các triệu chứng được bệnh nhân mô tả.

Bước 2: AI tạo lời nhắc chẩn đoán

Bằng cách sử dụng danh sách triệu chứng ban đầu, AI sẽ tự động tạo ra các lời nhắc hoặc câu hỏi cụ thể để thu thập thông tin chi tiết hơn. Ví dụ: nếu bệnh nhân đề cập đến đau ngực và khó thở, AI có thể tạo ra các lời nhắc như “Hỏi xem cơn đau ngực có trầm trọng hơn khi hoạt động thể chất hay không” hoặc “Hỏi về thời gian khó thở”.

Bước 3: Thu thập thông tin và hình thành giả thuyết

Khi AI nhận được câu trả lời cho những lời nhắc tự tạo, nó bắt đầu hình thành các giả thuyết về tình trạng của bệnh nhân. Ví dụ, nó có thể xem xét các vấn đề liên quan đến tim hoặc nhiễm trùng đường hô hấp dựa trên các phản hồi.

Bước 4: Tinh chỉnh và xác nhận chẩn đoán

AI tiếp tục tinh chỉnh lời nhắc của mình dựa trên thông tin ngày càng phát triển. Nếu nghi ngờ có vấn đề về tim, nó có thể tạo ra các lời nhắc liên quan đến các triệu chứng khác như chóng mặt hoặc mệt mỏi. Quá trình lặp đi lặp lại này giúp thu hẹp các chẩn đoán có thể có và đề xuất những chẩn đoán có khả năng nhất.

Kết luận: Nâng cao hiệu quả chẩn đoán

Bằng cách này, Tạo nhắc nhở tự động trong chăm sóc sức khỏe có thể nâng cao đáng kể hiệu quả và độ chính xác của chẩn đoán bệnh nhân. Nó cho phép các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe nhanh chóng xác định các nguyên nhân có thể gây ra các triệu chứng của bệnh nhân và đưa ra quyết định sáng suốt về việc xét nghiệm hoặc điều trị thêm. Cách tiếp cận dựa trên AI này không chỉ hợp lý hóa quy trình chẩn đoán mà còn hỗ trợ các chuyên gia chăm sóc sức khỏe trong việc cung cấp dịch vụ chăm sóc bệnh nhân hiệu quả hơn.

#8: Thế hệ tăng cường truy xuất

Thế hệ tăng cường truy xuất (RAG) là một kỹ thuật AI phức tạp kết hợp sức mạnh của mô hình ngôn ngữ với khả năng truy xuất thông tin liên quan từ cơ sở dữ liệu hoặc cơ sở kiến ​​thức bên ngoài. Phương pháp này đặc biệt hữu ích khi xử lý các truy vấn yêu cầu thông tin cập nhật hoặc kiến ​​thức cụ thể mà mô hình AI chưa được đào tạo.

Cách thức hoạt động của thế hệ tăng cường truy xuất

1. Xử lý truy vấn: Khi nhận được một truy vấn, đầu tiên nó sẽ được mã hóa thành biểu diễn vectơ.
2. Truy xuất tài liệu: Sử dụng vectơ này, hệ thống tìm kiếm cơ sở dữ liệu (thường sử dụng cơ sở dữ liệu vectơ) để tìm các tài liệu phù hợp nhất. Việc truy xuất này thường dựa trên sự gần gũi của vectơ tài liệu với vectơ truy vấn.
3. Tích hợp thông tin: Sau đó, các tài liệu được truy xuất sẽ được sử dụng như một phần của lời nhắc đối với mô hình ngôn ngữ.
4. Tạo phản hồi: Mô hình ngôn ngữ tạo ra phản hồi dựa trên cả truy vấn ban đầu và thông tin từ các tài liệu được truy xuất.

Ứng dụng thực tế: Nghiên cứu y học

Hãy tưởng tượng một kịch bản trong bối cảnh nghiên cứu y học:

Một nhà nghiên cứu hỏi: “Các phương pháp điều trị mới nhất cho bệnh tiểu đường Loại 2 được phát hiện sau năm 2020 là gì?”

1. Mã hóa truy vấn: Câu hỏi được chuyển thành một vector.
2. Truy xuất từ ​​cơ sở dữ liệu y tế: Hệ thống tìm kiếm thông qua các tạp chí y khoa và cơ sở dữ liệu để tìm những phát hiện gần đây về phương pháp điều trị bệnh tiểu đường Loại 2, truy xuất các bài báo và nghiên cứu có liên quan.
3. Tăng cường lời nhắc: Sau đó, AI sẽ sử dụng thông tin được truy xuất này cùng với câu hỏi ban đầu để hiểu ngữ cảnh tốt hơn.
4. Tạo phản hồi có hiểu biết: Cuối cùng, AI cung cấp câu trả lời bao gồm những hiểu biết sâu sắc từ nghiên cứu gần đây nhất, cung cấp cho nhà nghiên cứu thông tin cập nhật và toàn diện.

Ưu điểm của thế hệ tăng cường truy xuất

• Thông tin cập nhập: Đặc biệt hữu ích cho các lĩnh vực như y học hoặc công nghệ nơi thường xuyên có những phát triển mới.
• Chiều sâu kiến ​​thức: Cho phép AI cung cấp câu trả lời chi tiết và cụ thể hơn bằng cách truy cập vào nhiều nguồn bên ngoài.
• Giảm độ lệch: Bằng cách dựa vào các nguồn dữ liệu bên ngoài, phản hồi của AI ít có khả năng bị ảnh hưởng bởi bất kỳ thành kiến ​​​​nào có trong dữ liệu đào tạo của nó.

Thế hệ tăng cường truy xuất thể hiện sự tiến bộ đáng kể về khả năng của AI trong việc cung cấp các phản hồi chính xác, đầy đủ thông tin và phù hợp với ngữ cảnh, đặc biệt là trong các tình huống mà việc cập nhật thông tin mới nhất là rất quan trọng. Kỹ thuật này đảm bảo rằng các phản hồi của AI không chỉ dựa trên kiến ​​thức có sẵn mà còn được tăng cường bằng dữ liệu mới nhất từ ​​các nguồn bên ngoài.

Bạn có thể đọc thêm trên của chúng tôi bài đăng trên blog về Thế hệ tăng cường truy xuất.

Kỹ năng kỹ thuật cần thiết cho kỹ sư nhanh chóng

Trở thành một kỹ sư nhanh nhẹn lão luyện hoặc tuyển dụng một kỹ sư đòi hỏi phải hiểu được sự kết hợp độc đáo giữa các kỹ năng kỹ thuật và kỹ năng phi kỹ thuật. Những kỹ năng này rất quan trọng trong việc tận dụng toàn bộ tiềm năng của AI và các mô hình sáng tạo trong các ứng dụng khác nhau.

1. Hiểu biết sâu sắc về NLP: Kiến thức về các thuật toán và kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên là rất cần thiết. Điều này bao gồm việc hiểu các sắc thái của ngôn ngữ, cú pháp và ngữ nghĩa rất quan trọng trong việc tạo ra các lời nhắc hiệu quả.
2. Làm quen với các mô hình ngôn ngữ lớn: Cần phải thành thạo các mô hình như GPT-3.5, GPT-4, BERT, v.v. Hiểu được khả năng và hạn chế của các mô hình này cho phép các kỹ sư nhanh chóng khai thác hết tiềm năng của chúng.
3. Kỹ năng lập trình và tích hợp hệ thống: Kỹ năng làm việc với các tệp JSON và hiểu biết cơ bản về Python là cần thiết để tích hợp các mô hình AI vào hệ thống. Những kỹ năng này giúp thao tác và xử lý dữ liệu cho các nhiệm vụ kỹ thuật nhanh chóng.
4. Tương tác API: Kiến thức về API là nền tảng để tích hợp và tương tác với các mô hình AI tổng hợp, tạo điều kiện giao tiếp liền mạch giữa các thành phần phần mềm khác nhau.
5. Phân tích và diễn giải dữ liệu: Khả năng phân tích phản hồi từ các mô hình AI, xác định mẫu và thực hiện các điều chỉnh dựa trên dữ liệu theo lời nhắc là rất quan trọng. Kỹ năng này rất quan trọng để tinh chỉnh các lời nhắc và nâng cao hiệu quả của chúng.
6. Thử nghiệm và lặp lại: Tiến hành thử nghiệm A/B, theo dõi số liệu hiệu suất và liên tục tối ưu hóa lời nhắc dựa trên phản hồi và kết quả đầu ra của máy là những trách nhiệm chính.

Trách nhiệm phi kỹ thuật trong kỹ thuật nhanh chóng

1. Giao tiếp hiệu quả: Việc trình bày rõ ràng các ý tưởng và sự cộng tác hiệu quả với các nhóm chức năng chéo là điều cần thiết. Điều này bao gồm việc thu thập và kết hợp phản hồi của người dùng để sàng lọc nhanh chóng.
2. Giám sát đạo đức: Việc đảm bảo rằng các lời nhắc không tạo ra phản ứng có hại hoặc sai lệch là rất quan trọng. Trách nhiệm này phù hợp với các thực hành AI có đạo đức và duy trì tính toàn vẹn của các tương tác AI.
3. Chuyên môn miền: Kiến thức chuyên môn trong các lĩnh vực cụ thể, tùy thuộc vào ứng dụng, có thể nâng cao đáng kể mức độ phù hợp và độ chính xác của lời nhắc.
4. Giải quyết vấn đề sáng tạo: Tư duy sáng tạo và đổi mới là cần thiết để phát triển các giải pháp mới vượt qua ranh giới của các tương tác giữa AI và con người thông thường.

Đơn giản hóa các kỹ thuật nhắc nhở phức tạp với Nanonet

Khi chúng ta tìm hiểu sâu hơn về thế giới kỹ thuật nhanh chóng, rõ ràng là sự phức tạp của kỹ thuật kịp thời có thể trở nên khá kỹ thuật, đặc biệt là khi giải quyết các vấn đề phức tạp. Đây là lúc Nanonets tham gia với tư cách là người thay đổi cuộc chơi, thu hẹp khoảng cách giữa khả năng AI tiên tiến và các ứng dụng thân thiện với người dùng.

Nanonets: Bộ đơn giản hóa quy trình làm việc AI của bạn

Nanonets đã phát triển một cách tiếp cận sáng tạo để tận dụng tối đa các kỹ thuật nhắc nhở phức tạp này mà không khiến người dùng choáng ngợp vì độ phức tạp của chúng. Hiểu rằng không phải ai cũng là chuyên gia về AI hoặc kỹ thuật nhanh chóng, Nanonets cung cấp một giải pháp liền mạch.

Hợp lý hóa quy trình kinh doanh một cách dễ dàng

Nanonets Workflow Builder là một tính năng nổi bật, được thiết kế để chuyển đổi ngôn ngữ tự nhiên thành quy trình công việc hiệu quả. Công cụ này cực kỳ thân thiện với người dùng và trực quan, cho phép doanh nghiệp tự động hóa và hợp lý hóa quy trình của họ một cách dễ dàng. Cho dù đó là quản lý dữ liệu, tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại hay hiểu các lời nhắc phức tạp của AI, Nanonets đều khiến mọi việc trở nên đơn giản. Hãy ghé thăm chúng tôi tại nền tảng tự động hóa quy trình làm việc của chúng tôi.

Cái nhìn thoáng qua về hiệu quả của Nanonet

Để thực sự đánh giá cao sức mạnh và sự đơn giản của Nanonets, chúng tôi có một đoạn video ngắn minh hoạ cách hoạt động của Trình tạo quy trình làm việc Nanonets. Video này giới thiệu cách bạn có thể chuyển đổi các hướng dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên thành quy trình làm việc hợp lý, hiệu quả một cách dễ dàng. Đó là minh họa thực tế về việc biến các quy trình AI phức tạp thành các ứng dụng thân thiện với người dùng.

Giải pháp phù hợp với Nanonet

Mỗi doanh nghiệp đều có những nhu cầu riêng và Nanonets sẵn sàng đáp ứng những yêu cầu cụ thể đó. Nếu bạn bị hấp dẫn bởi tiềm năng của AI trong việc nâng cao quy trình kinh doanh của mình nhưng lại cảm thấy nản lòng trước các vấn đề kỹ thuật, Nanonets sẽ cung cấp giải pháp hoàn hảo. Chúng tôi mời bạn lên lịch cuộc gọi với nhóm của chúng tôi để khám phá thêm về cách Nanonets có thể biến đổi hoạt động kinh doanh của bạn. Đây là cơ hội để hiểu cách AI tiên tiến có thể được khai thác theo cách đơn giản, hiệu quả và dễ tiếp cận.

Với Nanonets, sự phức tạp về mặt kỹ thuật của kỹ thuật nhanh chóng trở nên dễ tiếp cận và áp dụng cho nhu cầu kinh doanh của bạn. Mục tiêu của chúng tôi là trang bị cho bạn các khả năng nâng cao của AI, được đóng gói theo cách dễ hiểu và dễ thực hiện, đảm bảo doanh nghiệp của bạn luôn dẫn đầu trong thế giới công nghệ phát triển nhanh chóng.

Kết luận

Trong bài đăng trên blog này, chúng ta đã khám phá thế giới phức tạp của kỹ thuật nhắc nhở, làm sáng tỏ các nguyên tắc cơ bản của nó từ sự hiểu biết cơ bản về lời nhắc đến các kỹ thuật phức tạp như tạo lời nhắc tăng cường truy xuất và thiết kế lời nhắc tự động. Chúng ta đã thấy kỹ thuật nhanh chóng không chỉ đòi hỏi sự nhạy bén về kỹ thuật mà còn liên quan đến những cân nhắc về tính sáng tạo và đạo đức. Thu hẹp khoảng cách giữa các chức năng AI phức tạp này và các ứng dụng kinh doanh thực tế, Nanonets nổi lên như một nhân tố chủ chốt. Nó đơn giản hóa quá trình tận dụng các kỹ thuật nhắc nhở tiên tiến này, cho phép các doanh nghiệp tích hợp AI một cách hiệu quả vào quy trình làm việc của họ mà không gặp rắc rối về mặt kỹ thuật.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://nanonets.com/blog/prompt-engineering/