Prompt là gì?

Hiểu một cách đơn giản thì prompt là nội dung mà bạn nhập vào/ cung cấp cho AI để giao tiếp và trao đổi với nó và nó sẽ phản hồi lại bạn. Prompt có thể là câu hỏi, một câu, hoặc một đoạn, hoặc cả một mớ dữ liệu mà bạn yêu cầu nó giúp bạn tính toán hoặc xử lý.

Và tất nhiên, đầu vào khác nhau sẽ cho ra kết quả khác nhau, cách bạn hỏi/ tương tác với AI sẽ quyết định xem nội dung AI trả lại bạn là gì và có đủ để làm bạn hài lòng hay không. Do đó, việc biết một vài “mẹo” để giao tiếp với AI sẽ cực kỳ hữu ích để biến AI thành cỗ máy làm việc cho bạn thay vì chỉ dùng để tham khảo hoặc giải trí.

4 kỹ thuật prompting cơ bản

Instruction Prompting

Đây là kỹ thuật phổ biến nhất và hầu hết tất cả mọi người đều dùng. Instruction prompting là đưa ra hướng dẫn hoặc chỉ thị cụ thể cho AI nhằm nhận được kết quả đầu ra mong muốn. Lưu ý ở đây là thay vì chỉ yêu cầu “Viết cho tao một bài thơ về con chó” thì bạn nên đưa cho nó nhiều chỉ dẫn hơn, ví dụ “Viết cho tao một bài thơ về con chó, dài ít nhất 10 câu, phong cách hài hước, nhấn mạnh vào ưu điểm của chó”.

Ví dụ: “Write a persuasive paragraph about the benefits of our product, highlighting its unique features and how it solves customer pain points.”

Role Prompting

Role prompting là việc chỉ đạo mô hình ngôn ngữ đảm nhận một vai trò cụ thể trong quá trình tạo ra phản hồi. Bằng cách giao cho mô hình một vai trò như một nhân vật lịch sử, một nhân vật hư cấu, hoặc thậm chí một nghề nghiệp cụ thể, bạn có thể hướng dẫn mô hình tạo nội dung từ góc nhìn đó. Kỹ thuật này sẽ làm tăng tính chính xác hoặc sáng tạo cho kết quả. Ví dụ như bạn bảo ChatGPT tự coi nó là lập trình viên full stack và viết code cho bạn thì sẽ khác với việc bạn chỉ bảo nó viết code cho bạn thôi.

Ví dụ: “You are a customer support representative responding to a customer complaint. Provide a polite and empathetic reply, addressing their concerns and offering a solution.”

One-shot Prompting

One-shot prompting là kỹ thuật mà bạn cung cấp một ví dụ hoặc đầu vào duy nhất cho mô hình để tạo ra một đầu ra mong muốn mà không cần tương tác hoặc điều chỉnh thêm. Mô hình này học cách tổng quát hóa từ ví dụ và tạo ra các đầu ra tương tự. Kỹ thuật one-shot prompting hữu ích nếu bạn muốn mô hình bắt chước một phong cách, định dạng hoặc hành vi cụ thể.

Ví dụ: Providing five input-output pairs like “Translate the following English sentence to French: ‘Hello, how are you?’”

Few-shot Prompting

Few-shot prompting giống như one-shot prompting, nhưng nó cung cấp một tập hợp các ví dụ thay vì chỉ 1 ví dụ. Mô hình này học cách tổng quát hóa từ những ví dụ này và tạo ra đầu ra dựa trên các mẫu và sự tương đồng mà nó quan sát được. Few-shot prompting cho phép mô hình thích nghi và tạo ra nội dung linh hoạt hơn.

Ví dụ: Providing a set of input-output pairs like “Translate the following English sentences to Spanish: 1. ‘I love this product.’ 2. ‘The event starts at 6 PM.’”

Ngoài 4 kỹ thuật mình vừa đề cập ở trên, vẫn còn rất nhiều kỹ thuật khác như TINGC prompting, Chain of Thought, Tabular Format, Ask before answer, Perspective Prompting, v.v. Các bạn quan tâm có thể tìm hiểu hoặc comment để mình lên bài hướng dẫn nhé.