Hướng dẫn cơ bản về kỹ thuật Nhắc - Kỹ thuật, ví dụ và câu chuyện thành công

Kỹ thuật Nhắc đã nổi lên như một kỹ năng quan trọng trong kỷ nguyên của các mô hình ngôn ngữ lớn và trí tuệ nhân tạo. Đó là nghệ thuật và khoa học tạo ra đầu vào hướng dẫn các hệ thống AI tạo đầu ra mong muốn.

Hướng dẫn toàn diện này sẽ đi sâu vào sự phức tạp của kỹ thuật nhắc, khám phá sự phát triển của nó, các khái niệm cốt lõi, kỹ thuật tiên tiến, ứng dụng thực tế, câu chuyện thành công, thách thức và triển vọng trong tương lai.

1. Sự phát triển của kỹ thuật nhắc

Những ngày đầu: Hệ thống dựa trên quy tắc

Trong những ngày đầu của AI, các tương tác chủ yếu dựa trên các hệ thống cứng nhắc, dựa trên quy tắc. Người dùng phải học các lệnh hoặc cấu trúc truy vấn cụ thể để tương tác với các hệ thống này một cách hiệu quả.

Với những tiến bộ trong Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các hệ thống trở nên linh hoạt hơn, cho phép đầu vào ngôn ngữ tự nhiên hơn. Tuy nhiên, các hệ thống này vẫn yêu cầu diễn đạt cẩn thận để có được kết quả chính xác. Sự ra đời của các mô hình GPT đánh dấu một sự thay đổi đáng kể. Những mô hình này có thể tạo ra văn bản giống như con người, mở ra những khả năng tương tác mới.

Sự xuất hiện của kỹ thuật nhắc

Khi các mô hình như GPT-3 thể hiện khả năng vượt trội, trọng tâm chuyển từ phát triển mô hình sang chế tạo đầu vào. Điều này đã sinh ra nhắc như một môn học riêng biệt.

2. Các khái niệm cốt lõi trong kỹ thuật nhắc

2A - Giải phẫu của một lời nhắc

1. Hướng dẫn: Nhiệm vụ cốt lõi hoặc câu hỏi.

2. Bối cảnh: Thông tin cơ bản.

3. Dữ liệu đầu vào: Thông tin cụ thể cho nhiệm vụ.

4. Định dạng đầu ra: Cấu trúc mong muốn của phản hồi.

5. Ví dụ: Trình diễn các cặp đầu vào-đầu ra dự kiến.

2B - Các loại lời nhắc

1. Lời nhắc Zero-Shot: Không có ví dụ nào được cung cấp.

2. Lời nhắc One-Shot: Một ví dụ được cung cấp.

3. Lời nhắc ít bắn: Nhiều ví dụ được cung cấp.

4. Lời nhắc chuỗi suy nghĩ: Quá trình suy luận từng bước.

2C - Nguyên tắc chính

1. Rõ ràng: Hãy cụ thể và rõ ràng.

2. Tính ngắn gọn: Cung cấp thông tin cần thiết mà không cần dài dòng.

3. Mức độ liên quan: Chỉ bao gồm các chi tiết thích hợp.

4. Tính nhất quán: Duy trì phong cách và định dạng thống nhất.

3. Kỹ thuật kỹ thuật nhanh chóng tiên tiến

3 - 1. Nhập vai và phân công Cá nhân

o Kỹ thuật: Chỉ định một vai trò hoặc tính cách cụ thể cho AI.

o Ví dụ: "Bạn là một nhà khoa học dữ liệu cao cấp với 10 năm kinh nghiệm. Giải thích khái niệm kỹ thuật tính năng cho một nhà phát triển đã có ít kinh nghiệm."

o Lợi ích: Điều chỉnh phong cách phản hồi và chiều sâu cho vai trò được giao.

3 - 2. Nhắc nhở chuỗi suy nghĩ (CoT)

o Nhắc nhở chuỗi suy nghĩ là một kỹ thuật trong kỹ thuật nhanh chóng được thiết kế để nâng cao hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ đối với các nhiệm vụ liên quan đến logic, tính toán và ra quyết định. Nó đạt được điều này bằng cách tổ chức lời nhắc đầu vào theo cách mô phỏng lý luận của con người.

Để tạo lời nhắc chuỗi suy nghĩ, người dùng thường thêm một hướng dẫn như "Mô tả lý luận của bạn từng bước" hoặc "Giải thích câu trả lời của bạn trong một loạt các bước" vào truy vấn của họ cho một mô hình ngôn ngữ lớn. Cách tiếp cận này về cơ bản yêu cầu mô hình ngôn ngữ lớn tạo ra không chỉ kết quả cuối cùng mà còn phác thảo chuỗi các bước trung gian dẫn đến kết luận đó.

o Lợi ích: Cải thiện độ chính xác cho các nhiệm vụ lý luận phức tạp.

3 - 3. Tự nhất quán

o Kỹ thuật: Tạo nhiều phản hồi và chọn phản hồi nhất quán.

o Ví dụ: Hỏi cùng một câu hỏi nhiều lần với các biến thể nhỏ, sau đó so sánh các câu trả lời.

o Lợi ích: Giảm lỗi và cải thiện độ tin cậy.

3 - 4. Lan can bảo vệ

o Kỹ thuật: Thực hiện các hướng dẫn và ràng buộc đạo đức trong lời nhắc.

o Ví dụ: "Cung cấp lời khuyên đầu tư trong khi tuân thủ các thông lệ tài chính có đạo đức và nhấn mạnh tầm quan trọng của đa dạng hóa."

o Lợi ích: Đảm bảo các phản hồi AI phù hợp với các giá trị hoặc nguyên tắc cụ thể.

3 - 5. Chuỗi nhắc

o Kỹ thuật: Sử dụng đầu ra của một lời nhắc làm đầu vào cho một lời nhắc khác.

o Ví dụ: