Tổng hợp các kỹ thuật Prompt Engineering: Hướng dẫn đầy đủ và dễ hiểu

Prompt engineering là nghệ thuật và khoa học tạo ra các câu lệnh (prompt) để tối ưu hóa hiệu suất của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Dưới đây là bản tóm tắt dễ tiếp cận, giúp bạn nắm rõ từng nhóm kỹ thuật và cách ứng dụng chúng.

1. Kỹ thuật Prompt Cơ Bản (Text-Based Prompting)

Những kỹ thuật này tập trung vào việc xây dựng prompt để đưa ra các yêu cầu hoặc hướng dẫn cho LLM:

• Zero-Shot Prompting: Đưa ra yêu cầu trực tiếp mà không cần cung cấp ví dụ.Ví dụ: “Dịch câu này sang tiếng Pháp: ‘Xin chào.’”

• Few-Shot Prompting: Cung cấp vài ví dụ đầu vào và đầu ra trước khi yêu cầu mô hình xử lý câu hỏi.Ví dụ: “2 + 2 = 4, 4 + 5 = 9, 8 + 0 = ?, Hãy tính tổng 7 + 3.”

• Exemplar Selection:Sắp xếp (Ordering): Thứ tự ví dụ ảnh hưởng đến kết quả.
  Số lượng (Quantity): Tăng số ví dụ giúp cải thiện hiệu suất, nhưng sau 20 ví dụ hiệu quả có thể giảm.
  Tương tự (Similarity): Chọn ví dụ giống với yêu cầu hiện tại.
  Đa dạng (Diversity): Đôi khi cần ví dụ khác nhau để mô hình không bị lệ thuộc vào mẫu.

• Instruction Selection: Chọn hướng dẫn phù hợp (cụ thể hay chung chung).

• Emotion Prompting: Thêm yếu tố cảm xúc vào yêu cầu để mô hình hiểu ngữ cảnh tốt hơn.Ví dụ: “Hãy viết như đây là điều quan trọng nhất trong cuộc đời tôi.”

• Role Prompting: Định nghĩa vai trò cụ thể cho mô hình.Ví dụ: “Bạn là một chuyên gia tâm lý. Hãy đưa ra lời khuyên.”

• Style Prompting: Yêu cầu mô hình viết theo phong cách cụ thể.Ví dụ: “Hãy viết một bài thơ như Nguyễn Du.”

2. Kỹ thuật Tạo Suy Luận (Thought Generation)

Đây là các kỹ thuật giúp LLM suy luận theo từng bước để đưa ra câu trả lời logic:

• Chain-of-Thought (CoT) Prompting: Khuyến khích mô hình diễn giải suy nghĩ từng bước.Ví dụ: Thêm “Hãy giải thích từng bước” vào câu lệnh.

• Zero-Shot CoT: Không cần ví dụ nhưng yêu cầu mô hình tự suy luận.

• Least-to-Most Prompting: Chia bài toán lớn thành các phần nhỏ và giải từng phần.

• Tree-of-Thought : Dùng mô hình để tạo cây suy luận, đánh giá từng nhánh và chọn giải pháp tốt nhất.

• Plan-and-Solve Prompting: Yêu cầu lập kế hoạch trước khi giải bài toán.

• Skeleton-of-Thought: Tạo dàn ý trả lời, sau đó giải quyết từng phần.

3. Kỹ thuật Tối Ưu Prompt

Những kỹ thuật này tập trung vào việc cải thiện chất lượng prompt:

• Prompt Paraphrasing: Diễn đạt lại prompt với từ ngữ khác mà không thay đổi ý nghĩa.

• AutoPrompt: Dùng thuật toán để tự động tối ưu hóa các “trigger words”.

• Prompt Optimization: Tối ưu hóa prompt qua phản hồi từ mô hình và con người.

4. Kỹ thuật Prompt Đa Ngôn Ngữ (Multilingual Prompting)

Dùng cho các bài toán liên quan đến nhiều ngôn ngữ:

• Translate First Prompting: Dịch câu hỏi sang tiếng Anh trước khi đưa vào mô hình.

• Cross-Lingual Self Consistent Prompting: Tạo các đường dẫn suy luận bằng nhiều ngôn ngữ để tăng độ chính xác.

5. Kỹ thuật Prompt Đa Phương Thức (Multimodal Prompting)

Áp dụng cho các bài toán liên quan đến nhiều loại dữ liệu như hình ảnh, âm thanh, video:

• Image Prompting: Yêu cầu mô hình mô tả hình ảnh hoặc xử lý bài toán trực quan.

• Multimodal Chain-of-Thought: Kết hợp CoT với dữ liệu hình ảnh hoặc âm thanh.

6. Kỹ thuật Nâng Cao (Agent-Based Prompting)

Dùng LLM như một agent có khả năng tự kiểm tra và sử dụng công cụ ngoài:

• Tool Use Agents: Mô hình sử dụng công cụ bên ngoài (như máy tính, API) để hoàn thành yêu cầu.

• Code-Generation Agents: Sử dụng LLM để viết mã và tự thực thi.

• Retrieval Augmented Generation (RAG): Lấy thông tin từ nguồn bên ngoài để tăng độ chính xác.

7. Kỹ thuật Answer Engineering

Tập trung vào việc tối ưu hóa cách trình bày câu trả lời:

• Answer Shape: Định dạng câu trả lời (bảng, danh sách, CSV).

• Answer Extractor: Trích xuất thông tin chính xác từ đầu ra của mô hình.

Lưu ý:

• Tính ứng dụng: Kết hợp nhiều kỹ thuật để đạt kết quả tốt hơn.

• Thử nghiệm: Hãy thực hành và thử nghiệm trên các bài toán thực tế để nắm rõ hiệu quả của từng phương pháp.

• Không ngừng học hỏi: Các kỹ thuật mới luôn được phát triển, nên cập nhật liên tục!

Bảng tổng hợp này như một cuốn cẩm nang nhỏ giúp bạn tự tin hơn khi ứng dụng prompt engineering vào công việc của mình. Bạn thích kỹ thuật nào nhất? Hãy chia sẻ nhé!