Generated Knowledge Prompting

Generated knowledge prompting là gì?

Generated knowledge prompting là một kỹ thuật thiết lập câu lệnh, trong đó các mô hình AI dựa trên dữ liệu đầu ra trước đó của nó để tăng cường sự hiểu biết và tạo ra kết quả chính xác hơn.

Cụ thể, các mô hình ngôn ngữ sẽ tạo ra kiến thức từ một câu hỏi ban đầu, sau đó tái sử dụng kiến thức đó thành đầu vào mới để tạo ra một chu trình học tập và cải thiện liên tục.

Điều này giúp cho mô hình phát triển tốt hơn, học hỏi từ các kết quả trước đó để đưa ra những phản hồi hợp lý hơn. Người dùng có thể sử dụng một hoặc hai prompt để khiến cho mô hình ngôn ngữ tạo ra thông tin. Sau đó, mô hình tiếp tục sử dụng kiến thức này trong các đầu vào sau đó để hoàn thiện câu trả lời cuối cùng

Generated knowledge prompting giúp các mô hình ngôn ngữ lớn cải thiện khả năng lập luận, nó cũng giúp các kỹ sư câu lệnh có thể thấy được điều gì mô hình có thể và không thể làm, cũng như thấy được các hạn chế và tiềm năng của nó.

Generated knowledge prompting hoạt động như thế nào?

Khi làm việc với các mô hình ngôn ngữ lớn, câu lệnh sẽ hướng dẫn mô hình về quy trình tạo nội dung mục tiêu dựa trên các dữ liệu mà nó được đào tạo. Khả năng này trở nên đặc biệt hữu ích khi người dùng cần tìm hiểu những kiến thức hay xu hướng cụ thể. Sau đó, bằng những kiến thức và xu hướng mà mô hình đã tạo ra, nó sẽ tiếp tục liên kết những kiến thức đó với câu hỏi ban đầu để tạo ra câu trả lời cuối cùng.

Một số ví dụ về việc sử dụng Generated knowledge prompting

Sử dụng Generated Knowledge Prompting có thể giúp mô hình tạo ra kiến thức và tích hợp kiến thức đó vào phản hồi cuối cùng chỉ trong một yêu cầu duy nhất. Cùng xem những ví dụ dưới đây để hiểu hơn về Generated knowledge prompting.

Tổng hợp kiến thức

Các mô hình ngôn ngữ lớn được đào tạo dựa trên kho dữ liệu khổng lồ, đồng thời có chức năng hiểu và xử lý ngôn ngữ  tự nhiên. Chức năng này giúp các mô hình ngôn ngữ có thể xử lý những thông tin phức tạp thành những bản tóm tắt đầy đủ, rõ ràng.

Xét prompt sau:

“Tóm tắt giúp tôi các điểm mới trong Luật thuế giá trị gia tăng 2024. Từ những điểm mới này, hãy đánh giá tác động của chúng đến sự phát triển kinh tế và công bằng xã hội.”

Phân tích câu lệnh này, có thể thấy câu lệnh bao gồm 2 bước.

Bước 1: Tạo ra kiến thức bằng cách: Tóm tắt giúp tôi các điểm mới trong Luật thuế giá trị gia tăng 2024

Bước 2: Đưa ra phản hồi từ việc dựa trên kiến thức trước đó: Từ những điểm mới này, hãy đánh giá tác động của chúng đến sự phát triển kinh tế và công bằng xã hội.

Tạo giả thuyết

Khi người dùng cần thực hiện các công việc nghiên cứu, generated knowledge prompting có thể cung cấp nhiều ý tưởng mới từ nhiều nguồn khác nhau. Xét ví dụ dưới đây:

“Hãy liệt kê các yếu tố chính góp phần gây ra hiện tượng nóng lên toàn cầu dựa trên các nghiên cứu gần đây. Sau đó, hãy sử dụng các yếu tố này để đưa ra giả thuyết về cách hiện tượng nóng lên toàn cầu ảnh hưởng đến hệ sinh thái biển.”

Câu lệnh này gồm 2 bước:

Bước 1: Tạo ra kiến thức: “Hãy liệt kê các yếu tố chính góp phần gây ra hiện tượng nóng lên toàn cầu dựa trên các nghiên cứu gần đây.”

Bước 2: Tạo giả thuyết dựa trên kiến thức có sẵn “Hãy sử dụng các yếu tố này để đưa ra giả thuyết về cách hiện tượng nóng lên toàn cầu ảnh hưởng đến hệ sinh thái biển.”

Đầu ra của câu lệnh này sẽ là:

Sáng tạo nội dung

Generated knowledge prompting cũng là một phương pháp hữu dụng đối với các nhiệm vụ sáng tạo. Bằng cách tham khảo và sử dụng lại những kiến thức có sẵn của mô hình, phương pháp này sẽ giúp mô hình tạo ra những ý tưởng mới. Ví dụ, xét câu lệnh dưới đây:

“Hãy tóm tắt các xu hướng tìm kiếm mới nhất về kỹ thuật tối ưu hóa SEO. Sau đó, hãy sử dụng các xu hướng này để viết một bài blog với tiêu đề '10 mẹo sử dụng AI để cải thiện thứ hạng SEO của bạn trong năm 2024'.”

Có thể thấy, câu lệnh này cũng đã đi qua 2 bước:

Bước 1: Tạo kiến thức: “Hãy tóm tắt các xu hướng tìm kiếm mới nhất về kỹ thuật tối ưu hóa SEO.”

Bước 2: Tạo nội dung sáng tạo: “Hãy sử dụng các xu hướng này để viết một bài blog với tiêu đề '10 mẹo sử dụng AI để cải thiện thứ hạng SEO của bạn trong năm 2024'.”

Đầu ra của câu lệnh này sẽ là một bài SEO với tiêu đề bạn mong muốn, dựa trên những kiến thức về kỹ thuật tối ưu hóa SEO mới nhất.

Phân tích liên ngành

Đối với các chủ đề phức tạp liên quan đến các lĩnh vực y học, khoa học…, generated knowledge prompting có thể giúp người dùng liên kết kiến thức vào hiểu được sâu hơn về vấn đề. Xem ví dụ sau:

“Giải thích vai trò của AI trong sinh học hiện đại, đặc biệt là trong việc nghiên cứu thuốc. Sau đó, phân tích cách AI có thể cải thiện hiệu quả của quy trình nghiên cứu thuốc”

Câu lệnh này bao gồm 2 bước:

Bước 1: Tạo kiến thức: “Giải thích vai trò của AI trong sinh học hiện đại, đặc biệt là trong việc nghiên cứu thuốc”

Bước 2: Đưa ra phân tích liên ngành “Phân tích cách AI có thể cải thiện hiệu quả của quy trình nghiên cứu thuốc”

Đầu ra của câu lệnh này sẽ là một bài phân tích sơ bộ về cách AI có thể cải thiện hiệu quả của quy trình nghiên cứu thuốc.

Mô hình dự đoán

Qua mỗi phản hồi của mô hình hay các kiến thức được tạo ra, mô hình có thể tự học hỏi và làm phong phú thêm kiến thức của nó. Do đó, việc sử dụng generated knowledge prompting có thể giúp người dùng thu được những dự đoán chi tiết hơn trong các tình huống phức tạp. Ví dụ:

“Tóm tắt xu hướng gần đây về hiệu suất thị trường chứng khoán trong lĩnh vực công nghệ. Dựa trên những xu hướng này, hãy dự đoán cổ phiếu công nghệ có thể hoạt động như thế nào trong năm tới”

Câu lệnh này bao gồm 2 bước, tạo kiến thức và đưa ra dự đoán. Đầu ra của câu lệnh này sẽ là một bản dự đoán sơ bộ về xu hướng cổ phiếu công nghệ trong năm tiếp theo.

Lợi ích và hạn chế của generated knowledge prompting

Việc sử dụng kỹ thuật generated knowledge prompting có thể giúp mang lại nhiều lợi thế cho người dùng. Việc củng cố và hướng dẫn kiến thức cho các mô hình ngôn ngữ lớn thông qua phương pháp này cho phép tạo ra các phản hồi chính xác và chi tiết hơn. Các lợi thế chính bao gồm:

• Cung cấp cho AI nhiều kiến thức để có được hiểu biết sâu sắc hơn

• Nâng cao khả năng nghiên cứu thông qua quá trình tinh chỉnh thông tin

• Tăng cường khả năng giải quyết vấn đề phức tạp.

Mặc dù generated knowledge prompting là một kỹ thuật mạnh mẽ đem lại nhiều lợi ích, nhưng đi cùng với nó cũng có một số thách thức và hạn chế nhất định. Các hạn chế bao gồm:

• Yêu cầu kỹ thuật prompt phải cẩn thận và chính xác

• Tốn thời gian và nhiều tài nguyên

• Rủi ro mắc lỗi phức tạp nếu các prompt ban đầu bị hiểu sai

• Hiệu quả phụ thuộc vào kỹ năng của người dùng trong việc quản lý quy trình

• Kiến thức được tạo ra có thể không đạt được độ sâu mong muốn nếu không có các prompt được cấu trúc tốt và thường phức tạp hơn các phương pháp nhắc nhở truyền thống.

Kết luận

Generated knowledge prompting là một phương pháp đặc biệt giúp mô hình AI trở nên thông minh hơn và chính xác hơn. Phương pháp này không chỉ hữu ích trong khoa học mà còn trong kinh doanh và dự đoán, mang đến những bước tiến quan trọng trong cách mà các lĩnh vực này nghiên cứu, đổi mới và giải quyết vấn đề.

Sử dụng những kỹ thuật này một cách thông minh sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển của AI. Khi AI ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong các ngành khác nhau, nó sẽ đảm nhiệm nhiều nhiệm vụ quan trọng hơn, trong đó độ chính xác là yếu tố then chốt.

Ngược lại, nếu các lời nhắc được thiết kế không tốt, điều này có thể làm tăng rủi ro và ảnh hưởng tiêu cực đến thành công của các dự án AI. Vì vậy, việc đảm bảo rằng dữ liệu đầu vào có độ tin cậy và chất lượng là rất cần thiết để duy trì tính chính xác và đáng tin cậy trong kết quả của mô hình ngôn ngữ lớn.