🧱 6. Nhắc nhở ít lần - dạy AI học nhanh hơn

Nhắc nhở ít lần là cách cung cấp cho mô hình AI vài ví dụ (gọi là "lần") về điều bạn muốn nó làm. Nhờ đó, AI có thể học cách thực hiện tương tự cho các dữ liệu mới. Cấu trúc ví dụ rất quan trọng, ảnh hưởng đến cả định dạng đầu ra.
🧱 6. Nhắc nhở ít lần - dạy AI học nhanh hơn
Photo by Tim Mossholder / Unsplash
💡
Trong bài học trước, chúng ta đã khám phá cách "nhập vai" cho AI thông qua kỹ thuật Gán Vai Trò. Bây giờ, hãy cùng tôi tìm hiểu một phương pháp khác giúp bạn giao tiếp hiệu quả hơn với AI: Nhắc Nhở Ít Lần (Few-shot Prompting). 🧠

Nhắc Nhở Ít Lần là gì? 🤔

Tưởng tượng bạn đang dạy một đứa trẻ học vẽ. Thay vì chỉ nói "hãy vẽ một con mèo", bạn sẽ đưa cho chúng xem một vài bức tranh về mèo để chúng có thể hình dung và bắt chước. Nhắc nhở ít lần cũng hoạt động tương tự như vậy. Bạn sẽ cung cấp cho AI một vài ví dụ về những gì bạn muốn, từ đó giúp AI hiểu rõ yêu cầu của bạn hơn và tạo ra kết quả chính xác hơn. 🐱

Cấu trúc của Nhắc Nhở Ít Lần 🧱

Một nhắc nhở ít lần thường bao gồm:

  1. Nhiệm vụ: Mô tả ngắn gọn về nhiệm vụ bạn muốn AI thực hiện.
  2. Ví dụ: Cung cấp một hoặc vài ví dụ về đầu vào và đầu ra mong muốn.
  3. Yêu cầu: Đưa ra yêu cầu cụ thể cho AI dựa trên các ví dụ đã cho.

Ví dụ minh họa 💡

Nhiệm vụ: Phân loại tình cảm của các bình luận (tích cực hoặc tiêu cực).

Ví dụ:

  • Bình luận 1: "Sản phẩm này thật tuyệt vời!" (Tích cực)
  • Bình luận 2: "Tôi rất thất vọng về chất lượng dịch vụ." (Tiêu cực)

Yêu cầu:

Bình luận: "Giao hàng nhanh, sản phẩm chất lượng tốt."
Phân loại:

Kết quả: AI sẽ phân loại bình luận là "Tích cực". 👍

Các biến thể của Nhắc Nhở Ít Lần 🧐

  • Nhắc nhở không lần (Zero-shot Prompting): Không cung cấp ví dụ nào, chỉ đưa ra yêu cầu.
  • Nhắc nhở một lần (One-shot Prompting): Cung cấp một ví dụ duy nhất.
  • Nhắc nhở ít lần (Few-shot Prompting): Cung cấp từ hai ví dụ trở lên.

Thông thường, nhắc nhở ít lần sẽ mang lại kết quả tốt hơn so với nhắc nhở không lần và nhắc nhở một lần, vì AI có nhiều thông tin hơn để học hỏi. 🧠

Ứng dụng của Nhắc Nhở Ít Lần 🧰

Nhắc nhở ít lần có thể được sử dụng trong nhiều trường hợp, chẳng hạn như:

  • Phân loại văn bản: Phân loại email, đánh giá sản phẩm, phân tích phản hồi khách hàng.
  • Tạo văn bản: Viết tóm tắt, tạo câu hỏi, viết quảng cáo.
  • Dịch thuật: Dịch từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác.
  • Trích xuất thông tin: Trích xuất thông tin quan trọng từ văn bản.
  • Hỏi đáp: Trả lời câu hỏi của người dùng dựa trên kiến thức có sẵn.
  • Tạo mã: Viết mã theo yêu cầu của người dùng.

Thực hành 📝

Hãy thử áp dụng kỹ thuật Nhắc Nhở Ít Lần để giải quyết các bài toán phân loại hoặc tạo văn bản. Bạn có thể sử dụng ChatGPT hoặc các công cụ AI khác để thực hành.

Ví dụ:

Bạn có thể yêu cầu ChatGPT viết một bài thơ về mùa xuân theo phong cách của Xuân Diệu bằng cách cung cấp một vài câu thơ của ông như là ví dụ.

Prompt:

Xuân Diệu là một nhà thơ nổi tiếng của Việt Nam với phong cách thơ lãng mạn và giàu cảm xúc. Dưới đây là một vài câu thơ tiêu biểu của ông:

"Hồn tôi là một vườn hoa lá,
Rất đậm hương và rộn tiếng chim..."
"Thơ anh là một cánh buồm thơ,
Thả trên sông thơ một chuyến mơ."

Hãy viết một bài thơ về mùa xuân theo phong cách của Xuân Diệu.

Kết luận 🎉

Nhắc Nhở Ít Lần là một kỹ thuật hữu ích giúp bạn giao tiếp hiệu quả hơn với AI, đặc biệt trong những tác vụ đòi hỏi sự sáng tạo và phức tạp. Bằng cách cung cấp một vài ví dụ, bạn có thể "dạy" AI hiểu rõ yêu cầu của bạn và tạo ra kết quả ấn tượng hơn.

Trong bài học tiếp theo, chúng ta sẽ tìm hiểu về Kỹ thuật kết hợp, một cách để kết hợp nhiều kỹ thuật Prompting khác nhau để đạt được kết quả tốt nhất. 🦾

🍁
Liên hệ chúng tôi tại support@aiappvn.com nếu bạn cần hỗ trợ
About the author
Blake Nguyen

All the best AI resources in one place

Chia sẻ kiến thức và thông tin về các ứng dụng AI tốt nhất hiện nay. 5000+ công cụ với hơn 100 tác vụ.

AIAppVn

Great! You’ve successfully signed up.

Welcome back! You've successfully signed in.

You've successfully subscribed to AIAppVn.

Success! Check your email for magic link to sign-in.

Success! Your billing info has been updated.

Your billing was not updated.