Prompt Engineering Là Gì? Tìm Hiểu Chi Tiết Về Prompt Engineering

Đánh giá post

Prompt engineering là gì? Prompt engineering đóng vai trò quan trọng trong việc định hình và điều chỉnh đầu ra cho những công cụ trí tuệ nhân tạo như ChatGPT, GPT – 2,… Để tìm hiểu chi tiết hơn về kỹ thuật này, cùng tham khảo bài viết dưới đây.

1. Prompt Engineering Là Gì?

Prompt Engineering là một quá trình thiết kế đầu vào (thường được gọi là prompt) giúp mô hình generative AI có thể hiểu và diễn giải được nhằm tạo ra kết quả mong muốn.

Generative AI (AI phái sinh) là một loại AI có thể tạo ra văn bản, hình ảnh, âm thanh hay dữ liệu tổng hợp sử dụng những mô hình tổng quát thay vì phân tích những dữ liệu hiện có.

2. Tầm Quan Trọng Của Prompt Engineering

Để kết quả tìm kiếm có giá trị hơn thì việc tạo ra prompt hiệu quả là điều cần thiết. Dưới đây là tầm quan trọng của prompt engineering:

2.1. Nâng Cao Chất Lượng Kết Quả Tìm Kiếm

Quá trình thiết kế đầu vào (prompt) đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả hoạt động của các mô hình AI. Khi đầu vào được xây dựng một cách thích hợp, điều này sẽ giúp mô hình AI dễ dàng nắm bắt ý định và yêu cầu của người dùng, từ đó tạo ra đầu ra phù hợp và có chất lượng cao hơn.

Trong bối cảnh tìm kiếm thông tin, việc áp dụng prompt engineering giúp cải thiện đáng kể chất lượng kết quả. Khi đầu vào được thiết kế tốt, nó hướng dẫn mô hình AI tập trung vào những thông tin quan trọng và loại bỏ những nội dung không liên quan. Điều này đảm bảo rằng người dùng nhận được kết quả tìm kiếm chính xác, đầy đủ và phù hợp với nhu cầu.

2.2. Tối Ưu Thời Gian

Việc sử dụng prompt engineering hiệu quả giúp tối ưu hóa quá trình xử lý thông tin của các mô hình AI. Khi đầu vào được thiết kế chính xác và rõ ràng, mô hình AI có thể nhanh chóng xác định và tập trung vào các yêu cầu then chốt, tiết kiệm thời gian đáng kể.

Ngoài ra, prompt engineering cũng giúp giảm thiểu sự lãng phí thời gian do kết quả không mong muốn. Bằng cách cung cấp đầu vào chi tiết và có cấu trúc, mô hình AI có thể tránh được sự lạc đề hoặc tạo ra đầu ra không liên quan. Điều này giúp người dùng tiết kiệm thời gian quý báu thay vì phải điều chỉnh và thử lại nhiều lần.

2.3. Tăng Trải Nghiệm Khi Sử Dụng Công Cụ

Hiện nay, trải nghiệm người dùng đóng vai trò quan trọng trong việc quyết định sự thành công của một công cụ hay ứng dụng. Prompt engineering là một yếu tố then chốt giúp nâng cao trải nghiệm khi sử dụng các công cụ dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI). Khi đầu vào được thiết kế một cách rõ ràng và dễ hiểu, người dùng sẽ cảm thấy dễ dàng hơn trong việc tương tác với các mô hình AI.

Hơn nữa, prompt engineering cũng góp phần tăng cường sự tin cậy và nhất quán của kết quả đầu ra. Khi đầu vào được xây dựng một cách chuyên nghiệp, nó giúp giảm thiểu sự hiểu lầm và đảm bảo rằng mô hình AI có thể đáp ứng chính xác các yêu cầu của người dùng.

Điều này tạo ra một trải nghiệm sử dụng công cụ trơn tru và thân thiện hơn, khiến người dùng cảm thấy hài lòng và muốn tiếp tục sử dụng công cụ đó.

Xem thêm: EdTech Là Gì? Lợi Ích & Những Mô Hình Edtech Phổ Biến Nhất Hiện Nay

3. Cách Thức Hoạt Động Của Prompt Engineering

Prompt engineering có 5 bước chính bao gồm:

Bước 1: Bước đầu tiên là xác định rõ ràng nhiệm vụ mà mô hình AI sẽ thực hiện. Nhiệm vụ này có thể đa dạng, từ việc dịch thuật ngôn ngữ đến nhận dạng và phân tích hình ảnh.
Bước 2: Sau khi xác định được nhiệm vụ mà mô hình AI cần thực hiện, bước tiếp theo là xây dựng một tập dữ liệu bao gồm các mẫu đầu vào và đầu ra tương ứng. Tập dữ liệu này đóng vai trò quan trọng trong quá trình đào tạo mô hình AI, cung cấp cho mô hình những ví dụ cụ thể về cách thức hoạt động mong muốn.
Bước 3: Bước quan trọng tiếp theo là thiết kế đầu vào (prompt) phù hợp. Quá trình này đòi hỏi sự lựa chọn từ ngữ và cấu trúc câu chính xác nhằm đảm bảo rằng yêu cầu được truyền tải một cách rõ ràng và cụ thể. Thay vì sử dụng câu hỏi chung chung, việc đưa ra các câu hỏi chi tiết và trực tiếp sẽ hướng dẫn mô hình AI hiểu đúng ý định và cung cấp phản hồi phù hợp. Một đầu vào được thiết kế tốt sẽ giúp mô hình dự đoán chính xác hơn về loại thông tin cần cung cấp, đảm bảo kết quả đầu ra đáp ứng mong đợi của người dùng.
Bước 4: Fine-tuning (tinh chỉnh mô hình) là một kỹ thuật quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, cho phép nâng cao hiệu suất của các mô hình đã được đào tạo trước đó (pre-trained) trên các tác vụ hoặc dữ liệu mới. Thay vì phải đào tạo lại toàn bộ mô hình từ đầu, quá trình fine-tuning tập trung vào việc điều chỉnh và tối ưu hóa mô hình hiện có bằng cách sử dụng một tập dữ liệu phù hợp với tác vụ mới. Quá trình này giúp cải thiện hiệu suất của mô hình trên tác vụ mới mà không cần phải đào tạo lại mô hình từ đầu.
Bước 5: Bước cuối cùng trong quá trình prompt engineering là đánh giá và kiểm tra kết quả đầu ra của mô hình AI. Nếu kết quả chưa đạt yêu cầu, người thiết kế có thể tiếp tục hiệu chỉnh và điều chỉnh lại prompt cũng như thực hiện việc tinh chỉnh (fine-tuning) mô hình. Quá trình lặp đi lặp lại này được thực hiện cho đến khi đầu ra của mô hình AI đáp ứng đúng nhu cầu và mang lại kết quả mong muốn.

Xem thêm: Prompt Engineering Là Gì? Phân Loại & Ứng Dụng Của Prompt Engineering

*Cách Thức Hoạt Động Của Prompt Engineering*

4. Prompt Engineering Ứng Dụng Như Thế Nào?

Prompt engineering có ứng dụng quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) hiện nay. Một số ứng dụng điển hình của prompt engineering bao gồm:

4.1. Đưa Ra Định Hướng

Trong quá trình tương tác với các chatbot AI sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT, việc cung cấp hướng dẫn cụ thể và rõ ràng đóng vai trò quan trọng. Để đảm bảo mô hình AI có thể tập trung vào một khía cạnh hoặc vấn đề nhất định, người dùng cần xây dựng các câu hỏi, yêu cầu một cách chi tiết và chính xác.

Điều này giúp định hướng mô hình AI theo đúng mong muốn, tránh sự lan man hoặc đi chệch khỏi chủ đề chính. Bằng cách đưa ra prompt rõ ràng, người dùng có thể khai thác tối đa tiềm năng và khả năng xử lý của mô hình ngôn ngữ lớn, nhận được những đáp án phù hợp và hữu ích cho nhu cầu cụ thể của mình.

4.2. Xác Định Định Dạng

Khi làm việc với các mô hình AI, việc cung cấp một chỉ dẫn rõ ràng về cấu trúc cả đầu ra mong muốn là cần thiết. Bằng cách chỉ định rõ ràng về cách tổ chức nội dung, biểu diễn dữ liệu, độ dài phản hồi, loại ngôn ngữ hay bất kỳ khía cạnh nào khác ảnh hưởng đến việc trình bày thông tin, người dùng có thể đảm bảo tính nhất quán và dễ đọc của các phản hồi từ mô hình AI.

Hơn nữa, việc định hướng cụ thể cũng giúp đáp ứng các yêu cầu riêng biệt trong quá trình xử lý dữ liệu. Trong nhiều trường hợp, phản hồi của mô hình AI sẽ được chuyển tiếp sang các hệ thống phân tích dữ liệu khác, đòi hỏi đầu vào phải có định dạng chuẩn như JSON, YAML hoặc các cấu trúc dữ liệu khác.

Việc cung cấp hướng dẫn rõ ràng về định dạng đầu ra giúp đảm bảo tính tương thích và dễ dàng tích hợp với các hệ thống xử lý dữ liệu tiếp theo.

4.3. Cung Cấp Ví Dụ

Quá trình làm việc với các mô hình AI có nhiều điểm tương đồng với việc hợp tác với đồng nghiệp trên một nhiệm vụ mới. Để đảm bảo sự hiểu biết và hướng dẫn đúng đắn, người sử dụng cần cung cấp cho mô hình AI những ví dụ cụ thể về các nhiệm vụ tương tự đã được hoàn thành tốt trong quá khứ hoặc mô tả rõ ràng về kỳ vọng, yêu cầu đối với đầu ra mong muốn.

Bằng cách tiếp cận như vậy, mô hình AI có thể nắm bắt được ngữ cảnh, bối cảnh và học hỏi từ những trường hợp thực tế, giúp mô hình hiểu sâu sắc hơn về nhiệm vụ đang được giao và đưa ra kết quả phù hợp với mong đợi.

4.4. Đánh Giá Chất Lượng

Trong quá trình phát triển và sử dụng các mô hình AI dựa trên ngôn ngữ, việc đánh giá chất lượng phản hồi là một thách thức lớn. Hiện tại, phương pháp phổ biến là thử nghiệm thông qua quá trình thử và sai, chạy prompt và quan sát kết quả đầu ra.

Tuy nhiên, phương pháp này có hạn chế khi làm việc với các ứng dụng phức tạp hoặc cần sử dụng lại prompt nhiều lần. Trong những trường hợp đó, việc đo lường kết quả một cách khắt khe và khoa học là điều cần thiết.

Nhận thức được tầm quan trọng của vấn đề này, OpenAI đã phát triển một framework có tên Evals nhằm đánh giá và so sánh hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Ngoài ra, các nhà nghiên cứu cũng đã sử dụng các mô hình chất lượng cao hơn như GPT-4 để đánh giá phản hồi từ các mô hình tương đương khác.

Ví dụ, mô hình Vicuna-13B được tinh chỉnh dựa trên mô hình mã nguồn mở LLaMA của Meta đã được sử dụng để đánh giá chất lượng đầu ra. Những nỗ lực này nhằm mục đích xây dựng một hệ thống đánh giá tin cậy và khách quan cho các mô hình AI ngôn ngữ.

*Prompt Engineering Ứng Dụng Như Thế Nào?*

4.5. Phân Chia Lao Động

Để đảm bảo hiệu quả và giảm thiểu lỗi khi sử dụng các mô hình AI trong các nhiệm vụ phức tạp, một cách tiếp cận hữu ích là chia nhỏ nhiệm vụ thành các prompt đơn giản hơn.

Tương tự như cách chia một hệ thống phức tạp thành các thành phần riêng biệt, việc phân chia nhiệm vụ lớn thành các yêu cầu nhỏ hơn sẽ giúp mô hình AI dễ dàng xử lý và đưa ra kết quả chính xác hơn. Cách tiếp cận theo hướng này có thể tối ưu hóa quá trình, giảm thiểu rủi ro lỗi và đạt được hiệu suất cao nhất từ các mô hình AI.

Xem thêm: Chuyển Đổi Số Là Gì? Ví Dụ Cụ Thể Về Chuyển Đổi Số Thời 4.0

5. Tìm Hiểu Về Công Việc Prompt Engineer

Sự nổi lên nhanh chóng của những công cụ AI có tính sáng tạo cao như ChatGPT đã tạo ra cơ hội nghề nghiệp cực lớn cho prompt engineer.

5.1 Prompt Engineer Là Gì?

Prompt Engineer là kỹ sư đảm nhận công việc tối ưu hóa tương tác giữa người dùng và các mô hình ngôn ngữ AI. Họ chuyên tâm thiết kế, điều chỉnh và tinh chỉnh đầu vào (prompt) cho các mô hình này nhằm đảm bảo rằng đầu ra hoặc hành vi của mô hình phù hợp với mong đợi của người dùng.

Thông qua kỹ năng và kinh nghiệm, prompt engineer có khả năng xây dựng các prompt rõ ràng, súc tích, giúp định hướng mô hình AI hiểu đúng ngữ cảnh và yêu cầu, từ đó tạo ra phản hồi chính xác và hữu ích nhất cho người sử dụng.

5.2 Prompt Engineer Làm Gì?

Hiểu mô hình: Các prompt engineer cần nắm rõ về mô hình mình làm việc cùng.
Tạo prompt: Chế tác và tinh chỉnh prompt giúp cho mô hình tạo ra kết quả mong muốn.
Iterative testing: Không ngừng thử nghiệm và tinh chỉnh prompt để cải thiện độ chính xác và mức độ liên quan của phản hồi.
Feedback loop: Hợp tác chặt chẽ với thành viên trong nhóm để cung cấp phản hồi có thể được sử dụng để cải thiện mô hình
Tài liệu hóa: Ghi chép prompt hoạt động hiệu quả và chưa hiệu quả để tìm ra chiến lược hợp lý phục vụ cho việc đào tạo sau này.

5.3 Làm Sao Để Trở Thành Prompt Engineer?

Để trở thành một prompt engineer giỏi, người làm công việc này cần phải sở hữu những kỹ năng và kiến thức chuyên môn đa dạng. Trước tiên, khả năng giải quyết vấn đề và kỹ năng phân tích là những yếu tố thiết yếu, giúp họ có thể xác định và xử lý các thách thức một cách hiệu quả.

Bên cạnh đó, sự hiểu biết sâu rộng về lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), machine learning, nội dung do AI tạo ra và xử lý ngôn ngữ tự nhiên là những kiến thức nền tảng không thể thiếu.

Ngoài ra, để trở thành một prompt engineer xuất sắc, kinh nghiệm làm việc tại các vị trí tương đương cũng đóng vai trò quan trọng. Điều này giúp họ có cái nhìn toàn diện và thực tế hơn về công việc cũng như khả năng làm việc hiệu quả với các bộ phận khác nhau trong tổ chức.

Cuối cùng, việc sở hữu chứng chỉ đào tạo liên quan đến khoa học máy tính, AI hoặc các lĩnh vực liên quan cũng là một lợi thế giúp nâng cao vị thế và khẳng định năng lực của một prompt engineer.

Xem thêm: CIO Là Gì? Tổng Hợp Thông Tin Quan Trọng Nhất Về CIO

5.4 Mức Lương Prompt Engineer

Sự phát triển mạnh mẽ của các công nghệ trí tuệ nhân tạo có tính sáng tạo như ChatGPT đang mở ra nhiều cơ hội nghề nghiệp mới trong lĩnh vực này. Vai trò prompt engineer, người chuyên thiết kế và tối ưu hóa đầu vào cho các mô hình AI đang trở nên vô cùng quan trọng và được đánh giá cao. Bằng chứng là Anthropic, một công ty nghiên cứu AI hàng đầu, hiện đang tích cực tuyển dụng vị trí này với mức lương hấp dẫn.

Theo báo cáo của Bloomberg, mức lương dành cho vị trí prompt engineer tại Anthropic dao động từ 280.000 USD đến 375.000 USD/năm, tương đương khoảng 6,7 – 8,5 tỷ đồng Việt Nam.

Con số này phản ánh nhu cầu ngày càng lớn về những chuyên gia có kiến thức sâu rộng về AI, khả năng phân tích và giải quyết vấn đề để đảm bảo sự tương tác hiệu quả giữa con người và các mô hình AI tiên tiến nhất.

Trên đây là chia sẻ về khái niệm prompt engineering là gì – một kỹ thuật cực quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo giúp tạo ra kết quả đầu ra như mong muốn mà JobsGo gửi tới bạn đọc. Mong rằng qua đây, bạn đọc sẽ hiểu rõ hơn về cách tối ưu prompt cũng như cung cấp bối cảnh cụ thể,…

Câu hỏi thường gặp

1. Prompt Là Gì?

Prompt là văn bản ngôn ngữ tự nhiên (natural language) đề cập đến văn bản được viết bằng ngôn ngữ tự nhiên, tức là ngôn ngữ mà con người sử dụng để giao tiếp hàng ngày. Prompt có thể là một từ đơn lẻ, một cụm từ, hoặc cả một đoạn văn dài.

Prompt đóng vai trò quan trọng như một đầu vào hoặc truy vấn mà người dùng cung cấp cho mô hình AI, nhằm khơi gợi các phản hồi phù hợp từ mô hình đó. Prompt giúp định hướng và cung cấp ngữ cảnh cần thiết để hướng dẫn mô hình AI trong việc tạo ra đầu ra mong muốn.

2. Có Bao Nhiêu Loại Prompt?

Có 3 loại prompt phổ biến hiện nay bao gồm explicit prompt (prompt rõ ràng), implicit prompt (prompt ẩn ý) và creative prompt (prompt sáng tạo).

3. Cách Viết Prompt Tối Ưu Kết Quả Đầu Ra

Để thiết kế một prompt hiệu quả, điều quan trọng là phải xác định rõ ràng mục tiêu và yêu cầu. Đầu tiên, cần lựa chọn từ ngữ và cách diễn đạt phù hợp với chủ đề mong muốn, việc định dạng prompt một cách chính xác sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả đầu ra từ mô hình AI. Do đó, những yêu cầu cụ thể, như loại câu trả lời mong đợi, đối tượng hướng tới, bối cảnh sử dụng, và những thông tin liên quan khác cần được làm rõ. Điều này giúp hướng dẫn mô hình AI hiểu đúng ý định của bạn và tạo ra phản hồi phù hợp.