Okay, hôm nay Thea trở lại với một chủ đề vô cùng hấp dẫn – Các phương pháp tốt nhất để tối ưu hóa hiệu suất của các mô hình GPT, và dành một sự tập trung đặc biệt cho anh bạn GPT-4 của chúng ta – một mô hình mới nhất và mạnh nhất từ OpenAI. Cho dù bạn là một người chiến binh kỳ cựu hay chỉ là một lính mới thì những chiến lược này sẽ giúp bạn tận dụng sức mạnh của GPT đến mức tối đa.
1/ Viết Hướng dẫn Rõ Ràng
GPTs có sức mạnh đáng kinh ngạc, nhưng chúng không phải là người đọc được tâm tư và suy nghĩ của chúng ta. Nếu bạn muốn có kết quả mà bạn mong muốn, bạn phải cung cấp hướng dẫn cụ thể và rõ ràng như nói với một người đồng hành về những gì bạn cần, từng bước một nhé. Nhớ đấy! Dưới đây là một số mẹo để đạt được điều này:
1.1 Mô Tả Yêu Cầu Của Bạn:
Để nhận được câu trả lời có liên quan, hãy bao gồm các chi tiết quan trọng hoặc ngữ cảnh trong câu hỏi của bạn để đảm bảo sự rõ ràng. Ví dụ: Thay vì hỏi “Làm cách nào để thêm số trong Excel?”, hãy chỉ định “Làm cách nào để tổng hợp một hàng giá trị đô la trong Excel, với tổng tự động trong cột ‘Tổng’ cho mỗi hàng?”
1.2 Xác định một Nhân Vật:
Chỉ định một nhân vật cho mô hình tham gia trong câu trả lời của nó bằng thông điệp hệ thống. Ví dụ: Yêu cầu tính cách hài hước trong mỗi đoạn văn khi yêu cầu trợ giúp với các nhiệm vụ viết lách.
1.3 Sử Dụng Ký Tự Ngăn Cách để Rõ Ràng:
Sử dụng các ký tự ngăn cách như ba dấu ngoặc kép hoặc các thẻ XML để tách các phần văn bản, giúp làm rõ nhiệm vụ. Ví dụ: Đối với việc tóm tắt văn bản, đặt nó trong ba dấu ngoặc kép và xác định định dạng mong muốn như một bài thơ Haiku hoặc danh sách dấu đầu dòng.
1.4 Phác Thảo Các Bước:
Đối với những nhiệm vụ phức tạp, chia chúng thành các bước tuần tự để mô hình có thể tuân thủ. Ví dụ: Xác định các bước để tóm tắt một đoạn văn bản trước, sau đó dịch tóm tắt sang tiếng Tây Ban Nha.
1.5 Bao Gồm Ví Dụ:
Cung cấp ví dụ, đặc biệt khi bạn muốn một phong cách câu trả lời cụ thể mà có thể khó mô tả. Ví dụ: Trình bày một phong cách câu trả lời mong muốn thông qua một tương tác ví dụ với mô hình.
1.6 Đề Cập Đến Độ Dài Của Kết Quả:
Chỉ định độ dài mong muốn của câu trả lời, có thể là số từ, đoạn văn hoặc dấu đầu dòng, dựa trên văn bản cung cấp.
2/ Cung cấp Văn bản Tham khảo để Hỗ trợ
Trí tuệ nhân tạo, giống như con người, đôi khi có thể cung cấp thông tin không chính xác, đặc biệt khi xử lý các chủ đề phức tạp hoặc kỳ cục. Để giảm thiểu điều này, hãy cung cấp văn bản tham khảo mà các mô hình trí tuệ nhân tạo có thể sử dụng như một cơ sở cho câu trả lời của họ. Tương tự như việc cung cấp tờ ghi chú giúp một học sinh làm bài kiểm tra tốt hơn, việc cung cấp tài liệu tham khảo cho GPT có thể dẫn đến câu trả lời đáng tin cậy hơn, giảm nguy cơ thông tin sai lệch.
2.1 Tận Dụng Văn Bản Tham Khảo Để Cung Cấp Câu Trả Lời Chính Xác:
Khi bạn có thông tin đáng tin cậy sẵn sàng, hướng dẫn mô hình sử dụng nó để trả lời các câu hỏi. Ví dụ: Cung cấp các bài viết trong ba dấu ngoặc kép và yêu cầu mô hình sử dụng chúng để trả lời câu hỏi. Nếu câu trả lời không có trong đó, nó nên trả lời “Tôi không thể tìm thấy câu trả lời.”
2.2 Trích Dẫn từ Văn Bản Tham Khảo:
Yêu cầu mô hình trích dẫn nguồn thông tin từ các tài liệu được cung cấp khi trả lời câu hỏi. Ví dụ: Cung cấp một tài liệu trong ba dấu ngoặc kép, đặt một câu hỏi và yêu cầu mô hình trả lời với trích dẫn từ tài liệu bằng định dạng {“trích dẫn”: …}.
3/ Chia nhỏ Công việc Phức tạp thành Các Bước Nhỏ
Công việc phức tạp có thể làm cho các hệ thống trí tuệ nhân tạo bị áp lực, dẫn đến sai lầm và không chính xác. Tương tự như cách các kỹ sư phần mềm chia nhỏ hệ thống phức tạp thành các thành phần quản lý, hãy xem xét việc chia nhỏ công việc phức tạp thành các công việc con nhỏ, dễ quản lý hơn. Điều này không chỉ giảm nguy cơ sai lầm mà còn tối ưu hóa quá trình làm việc, giúp các mô hình trí tuệ nhân tạo cung cấp câu trả lời tốt hơn. Hơn nữa, bằng cách xây dựng câu trả lời theo từng bước, bạn có thể đảm bảo tính cấu trúc và đáng tin cậy hơn cho kết quả.
3.1 Phân Chia Các Nhiệm Vụ Phức Tạp
Chia nhỏ các nhiệm vụ phức tạp thành các nhiệm vụ phụ quản lý bằng cách phân loại các câu hỏi và cung cấp hướng dẫn cụ thể. Ví dụ: Trong tình huống dịch vụ khách hàng, phân loại các câu hỏi thành các loại như Thanh toán, Hỗ trợ Kỹ thuật, vv., sau đó cung cấp hướng dẫn cụ thể cho từng loại.
3.2 Quản Lý Cuộc Trò Chuyện Dài
Đối với các cuộc trò chuyện dài, tóm tắt hoặc bao gồm các phần có liên quan của cuộc trò chuyện để quản lý độ dài ngữ cảnh cố định của các mô hình GPT. Ví dụ: Tóm tắt các lượt trò chuyện trước đó hoặc sử dụng tìm kiếm dựa trên nhúng để chọn ra các phần có liên quan của cuộc trò chuyện cho câu hỏi hiện tại.
3.3 Tóm Tắt Tài Liệu Dài Theo Từng Phần
Tóm tắt tài liệu lớn từng phần, sau đó tóm tắt các tóm tắt đó một cách đệ quy để tạo ra một tóm tắt toàn diện. Ví dụ: Tóm tắt từng chương của một cuốn sách, ghép nối và tóm tắt các tóm tắt đó, và tiếp tục quá trình này đệ quy cho đến khi tóm tắt toàn bộ cuốn sách.
4/ Cho phép GPTs có thời gian “Suy nghĩ”
Ép buộc trí tuệ nhân tạo cung cấp câu trả lời ngay lập tức có thể dẫn đến sai lầm trong quá trình tư duy. Tương tự như con người cần thời gian để giải quyết vấn đề phức tạp, GPTs hoạt động hiệu quả hơn khi được cung cấp thời gian để suy nghĩ. Để cải thiện tính chính xác, hãy xem xét yêu cầu GPTs cung cấp dãy tư duy hoặc quá trình tư duy trước khi mong đợi câu trả lời ngay lập tức. Cách tiếp cận này sẽ giúp GPTs tư duy để có câu trả lời đúng đắn hơn, dẫn đến kết quả đáng tin cậy hơn.
4.1 Giải quyết vấn đề trước khi so sánh:
Khi mô hình trả lời câu hỏi, hãy khuyến khích nó tự giải quyết vấn đề trước khi so sánh với một giải pháp có sẵn. Ví dụ: Trong một bài toán toán học, hãy nói mô hình giải quyết vấn đề theo cách của riêng nó trước, sau đó mới so sánh với giải pháp được cung cấp.
4.2 Che dấu quá trình suy nghĩ:
Khi cần, hãy giữ bí mật quá trình suy nghĩ của mô hình khỏi người dùng, đặc biệt khi việc tiết lộ quá trình này có thể làm lộ trước câu trả lời trong một tình huống học tập. Ví dụ: Sử dụng chiến thuật “nội tâm,” trong đó mô hình tạo ra các bước suy nghĩ bên trong dấu ngoặc kép và chỉ cung cấp gợi ý hoặc đánh giá cuối cùng bên ngoài dấu ngoặc kép.
4.3 Sử dụng nhiều câu hỏi để phân tích chi tiết:
Hãy dùng nhiều câu hỏi liên tiếp, mỗi câu hỏi xây dựng trên câu hỏi trước đó, để hướng dẫn mô hình trong việc phân tích, so sánh và tạo ra câu trả lời. Ví dụ: Đầu tiên, hãy yêu cầu mô hình tự giải quyết một vấn đề, sau đó so sánh với một giải pháp của một học sinh, và cuối cùng, tạo ra một câu trả lời hướng dẫn.
4.4 Đảm bảo trích xuất thông tin toàn diện:
Khi mô hình rút ra thông tin từ một nguồn, hãy đảm bảo nó kiểm tra lại nguồn để không bỏ sót bất kỳ đoạn trích quan trọng nào. Ví dụ: Sau khi mô hình đã trích xuất các đoạn trích có liên quan từ tài liệu, hãy yêu cầu nó kiểm tra xem còn đoạn trích nào nữa mà liên quan, để đảm bảo bao quát đầy đủ chủ đề được thảo luận.
5/ Sử dụng công cụ bên ngoài để hỗ trợ
Để nâng cao hiệu suất của trí tuệ nhân tạo, hãy xem xét sử dụng các công cụ bên ngoài để bổ sung khả năng của chúng. Ví dụ, hệ thống truy xuất văn bản có thể cung cấp cho GPT thông tin tham chiếu liên quan, giúp tạo ra câu trả lời có căn cứ và chính xác hơn, giảm nguy cơ thông tin sai lệch. Hơn nữa, các hệ thống thực thi mã có thể hỗ trợ GPT trong việc tính toán toán học và chạy mã. Bằng cách tích hợp các công cụ bên ngoài, bạn có thể đạt được các kết quả đáng tin cậy và hiệu quả hơn, kết hợp sức mạnh của cả trí tuệ nhân tạo và các nguồn tài nguyên khác.
6/ Thực hiện Kiểm thử một cách hệ thống
Việc cải thiện hiệu suất đòi hỏi quá trình đánh giá cẩn thận. Một sự thay đổi có thể mang lại kết quả tốt hơn trong một số trường hợp cụ thể, nhưng có thể dẫn đến sự suy giảm trong tổng thể trên một phạm vi rộng hơn. Để đảm bảo rằng những thay đổi cải thiện hiệu suất, hãy xây dựng một hệ thống kiểm thử toàn diện. Bằng cách đánh giá các sự thay đổi một cách hệ thống, bạn có thể xác nhận rằng chúng góp phần tích cực vào khả năng của trí tuệ nhân tạo.
Tham khảo: GPT best practices
