- Google vừa công bố sách trắng 68 trang về prompt engineering, được viết bởi Lee Boonstra, kỹ sư phần mềm và trưởng nhóm kỹ thuật tại Google, nhằm hướng dẫn người dùng viết prompt hiệu quả hơn cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như Gemini.
- Prompt engineering đã nhanh chóng trở thành một kỹ năng chuyên môn hóa kể từ thành công vang dội của ChatGPT vào năm 2022, dẫn đến sự hình thành của một lĩnh vực khoa học mới.
- Google đề xuất 10 điểm quan trọng để trở thành chuyên gia prompt engineering:
- Cung cấp ví dụ: Đưa ra ít nhất một hoặc nhiều ví dụ trong prompt để mô hình AI có thể bắt chước hoặc nắm bắt mẫu cần thiết.
- Giữ đơn giản: Tránh sử dụng ngôn ngữ phức tạp và cung cấp thông tin không cần thiết. Thay vào đó, sử dụng động từ mô tả hành động.
- Cụ thể hóa: Cung cấp chi tiết cụ thể trong prompt (thông qua system prompting hoặc contextual prompting) để giúp mô hình tập trung vào những gì liên quan.
- Sử dụng hướng dẫn thay vì ràng buộc: Nói cho mô hình biết nên làm gì thay vì những gì không nên làm.
Kiểm soát độ dài token tối đa: Yêu cầu độ dài cụ thể hoặc giới hạn token tối đa trong đầu ra.- Sử dụng biến trong prompt: Lưu trữ thông tin trong biến và tham chiếu đến biến đó trong nhiều prompt để tiết kiệm thời gian và công sức.
- Thử nghiệm với phong cách viết: Điều chỉnh các thuộc tính của prompt như phong cách, lựa chọn từ ngữ và loại prompt để có kết quả khác nhau.
- Kết hợp các lớp phản hồi: Khi cần mô hình AI phân loại dữ liệu, kết hợp các lớp phản hồi có thể trong nhiều ví dụ được cung cấp.
- Thích ứng với cập nhật mô hình: Cập nhật kiến thức về thay đổi kiến trúc mô hình, tính năng và khả năng mới được công bố.
- Thử nghiệm với định dạng đầu ra: Điều chỉnh prompt để LLM trả về kết quả ở định dạng JSON, giúp trích xuất, lựa chọn, phân tích và phân loại dữ liệu hiệu quả hơn.
Nguồn: Songai.vn
