Bạn đã bao giờ thấy một đứa trẻ giải toán chưa? Thay vì nhảy thẳng vào đáp án, chúng thường chia nhỏ bài toán thành từng bước đơn giản, sau đó giải quyết từng phần một. Và đây chính xác là cách mà kỹ thuật Least to Most Prompting (LtM) hoạt động!
Nếu bạn đang tìm hiểu về tự học AI, tự học AI từ cơ bản, hoặc muốn khám phá các tài liệu học AI miễn phí, bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ về kỹ thuật LtM và cách áp dụng nó hiệu quả.
Least to Most Prompting (LtM) là một kỹ thuật trong lĩnh vực AI, giúp giải quyết các vấn đề phức tạp bằng cách đưa ra những hướng dẫn hoặc hỗ trợ theo từng mức độ tăng dần, từ tối thiểu (least) đến tối đa (most). Kỹ thuật này được lấy cảm hứng từ cách giáo dục trẻ em, nơi các bài toán lớn được chia thành các bước nhỏ để dễ hiểu và giải quyết từ đơn giản đến phức tạp.
Nguyên lý hoạt động: Phương pháp này khuyến khích bạn chia nhỏ vấn đề, sau đó bắt đầu bằng cách đưa ra các hướng dẫn đơn giản nhất để giải quyết những vấn đề nhỏ, sau đó dần dần tăng mức độ chi tiết nếu câu trả lời chưa đáp ứng yêu cầu.
Có thể thấy, AI ngày càng xuất hiện nhiều trong cuộc sống của chúng ta và giúp ích được trong nhiều lĩnh vực. Mặc dù còn hoài nghi về tác động lâu dài của nó, nhưng việc áp dụng AI đang phát triển ngày càng nhanh chóng và càng đi sâu hơn vào các công việc trong nhiều lĩnh vực. Cùng với xu hướng đó, việc áp dụng kỹ thuật LtM có thể sẽ là chìa khóa thúc đẩy khả năng làm việc của AI, khiến các kết quả do AI trả về trở nên đáng tin cậy hơn.
Tiết kiệm thời gian: Thay vì phải định hình và tạo ra những câu lệnh phức tạp ngay từ đầu, người dùng có thể bắt đầu với những yêu cầu đơn giản hơn. AI sẽ từ từ nâng cao độ phức tạp của câu trả lời dựa trên các phản hồi từ người dùng, cho phép họ nhanh chóng có được thông tin hữu ích mà không phải lãng phí thời gian vào việc cấu trúc lại lệnh. Điều này không chỉ giúp tăng tốc quá trình làm việc mà còn tạo ra một trải nghiệm trực quan hơn cho người sử dụng.
Linh hoạt: Kỹ thuật LtM không chỉ mang đến sự tiện lợi mà còn rất linh hoạt. Người sử dụng có thể dễ dàng điều chỉnh mức độ chi tiết của câu lệnh dựa trên ngữ cảnh cụ thể và nhu cầu cá nhân. Khi điều chỉnh mức độ phức tạp của đầu vào, người dùng có thể:
Bắt đầu với một câu lệnh đơn giản và dần dần làm rõ yêu cầu cho AI, giúp hệ thống hiểu rõ hơn về mong muốn của họ.
Thay đổi cách thức yêu cầu thông tin dựa trên phản hồi mà họ nhận được, tạo ra một vòng lặp cải tiến liên tục.
Tính linh hoạt này không chỉ giảm thiểu việc sai sót trong giao tiếp mà còn cải thiện khả năng hiểu biết và thích ứng của AI.
Tối ưu hóa khả năng AI: Bằng cách hướng dẫn AI từ những kiến thức cơ bản đến những thông tin phức tạp, kỹ thuật này cho phép hệ thống khai thác tối đa khả năng học hỏi và phân tích. Càng có nhiều dữ liệu và context chính xác, AI càng có khả năng đưa ra những kết luận và dự đoán chính xác hơn.
Trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), hai phương pháp Least to Most Prompting (LtM) và Chain of Thought (CoT) đều được sử dụng để hướng dẫn các mô hình AI giải quyết các vấn đề phức tạp. Tuy nhiên, cách tiếp cận và hiệu quả của chúng có sự khác biệt đáng kể.
Chain of Thought (CoT): Phương pháp Chain of Thought đòi hỏi mô hình AI tiến hành suy nghĩ và giải quyết vấn đề theo từng bước một cách tuần tự, tương tự như việc kể một câu chuyện dài. Mỗi bước được xây dựng dựa trên kết quả của bước trước đó, tạo thành một chuỗi logic liên tục. Chẳng hạn, khi giải quyết một bài toán, mô hình sẽ bắt đầu bằng việc đọc hiểu đề bài, phân tích yêu cầu, thực hiện các phép tính cần thiết và cuối cùng đưa ra kết quả.
Phù hợp với bài toán yêu cầu suy luận logic liên tục: CoT khiến mô hình dễ dàng theo dõi mạch suy nghĩ, giúp phát hiện được những yếu tố logic cần thiết trong việc giải quyết bài toán.
Giúp duy trì mạch suy nghĩ xuyên suốt: Bằng cách phân tách mỗi quá trình suy luận thành từng bước cụ thể, mô hình có cơ hội tránh bỏ sót thông tin quan trọng, từ đó đưa ra câu trả lời chính xác hơn.
Không chia nhỏ vấn đề: Đặc điểm này dẫn đến khó khăn khi mô hình đối diện với các bài toán phức tạp hoặc đa tầng, nơi mà việc phân chia thông tin có thể là cần thiết để tối ưu hóa kết quả.
Dễ bị lạc hướng: Nếu một bước trong chuỗi suy nghĩ gặp phải lỗi, điều này có thể gây ra hiệu ứng domino dẫn đến toàn bộ kết quả bị sai lệch, do việc phụ thuộc quá nhiều vào sự chính xác của từng bước.
Least to Most Prompting (LtM): Ngược lại, phương pháp Least to Most Prompting cũng cung cấp một khung làm việc cho mô hình AI, nhưng với cách tiếp cận từ đơn giản đến phức tạp. Trong phương pháp này, mô hình bắt đầu với một lời nhắc nhỏ và đơn giản, sau đó dần dần cung cấp thêm thông tin và chỉ dẫn cho đến khi đạt đến mức độ phức tạp cần thiết để giải quyết vấn đề một cách hiệu quả. Việc này cho phép mô hình tiếp cận bài toán một cách có hệ thống, giảm bớt gánh nặng suy luận ngay từ ban đầu.
Bắt đầu từ đơn giản: LtM cho phép mô hình xử lý từng phần của bài toán một cách dễ dàng, một cách tự nhiên, điều này đặc biệt hữu ích trong môi trường học tập hoặc đào tạo.
Dễ dàng điều chỉnh độ khó: Các lời nhắc có thể được điều chỉnh theo yêu cầu cụ thể, giúp mô hình thích ứng với nhiều dạng bài toán khác nhau và nâng cao khả năng nhận diện và giải quyết.
Có thể không sâu sắc bằng CoT: Mặc dù LtM cung cấp một cách tiếp cận có cấu trúc, nhưng phương pháp này có thể dẫn đến thiếu sót nếu không chú trọng đến các bước logic nâng cao cần thiết cho một số bài toán phức tạp.
Có thể cần nhiều thời gian hơn: Việc từ từ thêm thông tin có thể dẫn đến tiến trình chậm hơn so với việc xử lý trực tiếp như CoT, làm chậm khả năng đưa ra kết quả trong một số tình huống đòi hỏi phản hồi nhanh.
Cả Chain of Thought và Least to Most Prompting đều có ưu điểm và hạn chế riêng của chúng. Việc lựa chọn giữa hai phương pháp này phụ thuộc vào tính chất của bài toán cụ thể, khả năng của mô hình AI, và mục đích cuối cùng mà người sử dụng hướng đến. Trong một số trường hợp, sự kết hợp của cả hai phương pháp có thể là giải pháp tối ưu nhất, tận dụng sức mạnh của cả mạch suy nghĩ liên tục và khả năng điều chỉnh linh hoạt của tựa đề từ đơn giản đến phức tạp.
Least to Most Prompting không chỉ là một kỹ thuật lý thuyết mà còn được áp dụng rộng rãi trong thực tế:
Chatbot và trợ lý ảo: Kỹ LtM giúp chatbot và trợ lý ảo đưa ra câu trả lời chính xác và hiệu quả hơn. Nhờ phương pháp này, các kỹ sư có thể thiết kế chatbot có khả năng tương tác tự nhiên và thông minh hơn với người dùng.
Ví dụ, một chatbot dịch vụ khách hàng sẽ bắt đầu bằng những câu hỏi đơn giản để hiểu nhu cầu của bạn. Sau đó, nó sẽ đi sâu vào các chi tiết cụ thể hơn. Cách tiếp cận này giúp chatbot nhanh chóng nắm bắt thông tin cần thiết và giải quyết vấn đề của bạn một cách chính xác.
Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, trợ lý ảo cũng áp dụng phương pháp này. Chúng bắt đầu bằng cách hỏi bệnh nhân những câu hỏi chung về tình trạng sức khỏe, sau đó đi sâu vào các triệu chứng cụ thể. Điều này giúp các chuyên gia y tế có cái nhìn toàn diện hơn về sức khỏe của bệnh nhân, từ đó đưa ra chẩn đoán và điều trị hiệu quả hơn.
Phát triển thuật toán máy tính lượng tử: Trong lĩnh vực máy tính lượng tử, LtM giúp các nhà nghiên cứu chia nhỏ các vấn đề phức tạp thành các phần đơn giản hơn, dễ giải quyết hơn. Khi cải thiện mạch lượng tử, các nhà phát triển bắt đầu với các thao tác cơ bản, sau đó dần dần thêm vào các yếu tố phức tạp hơn. Cách tiếp cận từng bước này giúp họ dễ dàng phát hiện và sửa lỗi, đồng thời cải thiện hiệu suất của thuật toán.
Phương pháp này cũng được sử dụng để đào tạo các mô hình AI về các khái niệm lượng tử. Khi AI đã nắm vững kiến thức cơ bản, nó có thể hỗ trợ thiết kế và phân tích các thuật toán phức tạp hơn. Điều này có thể thúc đẩy những đột phá trong lĩnh vực giải mã và khám phá y học.
Mô hình hóa mối đe dọa an ninh mạng: Trong lĩnh vực an ninh mạng, LtM giúp các chuyên gia đào tạo hệ thống AI phát hiện các lỗ hổng bảo mật. Phương pháp này cũng hỗ trợ cải thiện các giao thức và cơ chế bảo mật bằng cách đánh giá rủi ro một cách hệ thống.
Các chuyên gia bắt đầu bằng việc phân tích cấu trúc mạng cơ bản, sau đó chuyển sang các kịch bản tấn công phức tạp hơn. Khi AI học được nhiều hơn, nó có thể mô phỏng các cuộc tấn công phức tạp, giúp các tổ chức nâng cao khả năng phòng thủ.
Kỹ thuật này cũng giúp phát triển các công cụ kiểm tra lỗ hổng hiệu quả hơn. Các công cụ này dần dần tăng độ khó của các kịch bản thử nghiệm, giúp hệ thống phản ứng tốt hơn và củng cố các biện pháp bảo mật.
Phát triển hợp đồng thông minh Blockchain: Kỹ thuật LtM rất hữu ích trong việc phát triển hợp đồng thông minh trên blockchain. Nó giúp các nhà phát triển tạo ra các hợp đồng an toàn, hiệu quả và ít lỗ hổng hơn. Các nhà phát triển bắt đầu với các cấu trúc hợp đồng đơn giản, sau đó dần dần thêm vào các tính năng phức tạp hơn. Cách tiếp cận này đảm bảo rằng họ hiểu rõ từng phần của hợp đồng trước khi chuyển sang các khái niệm phức tạp hơn.
Phương pháp này cũng hỗ trợ phát triển các công cụ AI kiểm tra mã hợp đồng thông minh. Các công cụ này học cách phát hiện các lỗi, bắt đầu từ những lỗi đơn giản và dần dần chuyển sang các vấn đề bảo mật phức tạp hơn.
Thiết kế UI/UX ngôn ngữ tự nhiên: Trong thiết kế giao diện người dùng (UI/UX) sử dụng ngôn ngữ tự nhiên, kỹ thuật LtM giúp tạo ra các giao diện dễ sử dụng và thân thiện với người dùng. Phương pháp này giúp xây dựng các giao diện đàm thoại có khả năng thích ứng với mức độ quen thuộc của người dùng.
Các nhà thiết kế bắt đầu với các lệnh thoại hoặc nhập văn bản đơn giản, sau đó dần dần thêm vào các tương tác phức tạp hơn khi người dùng trở nên thành thạo hơn. Sự gia tăng dần dần về độ phức tạp này giúp người dùng không cảm thấy choáng ngợp, mang lại trải nghiệm người dùng tốt hơn.
Phương pháp này cũng hỗ trợ phát triển các hệ thống AI có khả năng tạo ra các thiết kế UI/UX dựa trên mô tả. Bắt đầu từ các thành phần thiết kế cơ bản, AI dần dần thêm vào các yếu tố phức tạp hơn, giúp tạo ra các giao diện thân thiện và phù hợp với nhu cầu người dùng.
Ở bước này, người dùng sẽ đưa ra một câu hỏi hoặc lệnh đơn giản, rõ ràng nhưng không đi vào chi tiết. Mục đích là để xem liệu AI có thể tự hiểu và trả lời chính xác từ thông tin tối thiểu hay không.
Đối với trường hợp dùng LtM để soạn hợp đồng thuê nhà, Prompt 1 ở bước này sẽ là:
Prompt 1:
Hãy soạn một hợp đồng thuê nhà.
Bằng prompt này, AI sẽ trả về kết quả là một hợp đồng thuê nhà cơ bản, bao gồm các mục Thông tin về bên cho thuê và bên thuê, Mục đích thuê, Thời hạn thuê, Tiền thuê nhà và phương thức thanh toán, Điều khoản chấm dứt hợp đồng.
Kết quả LOSA AI trả về như sau:
HỢP ĐỒNG THUÊ NHÀ
Căn cứ:
Bộ luật Dân sự Việt Nam năm 2015.
Các quy định pháp luật liên quan.
Hôm nay, ngày [ngày] tháng [tháng] năm [năm], tại [địa điểm], chúng tôi gồm những bên sau:
Bên cho thuê (Bên A):
Họ và tên: [Họ và tên]
CMND/CCCD số: [Số CMND/CCCD]
Ngày cấp: [Ngày cấp]
Nơi cấp: [Nơi cấp]
Địa chỉ: [Địa chỉ]
Số điện thoại: [Số điện thoại]
Bên thuê (Bên B):
Họ và tên: [Họ và tên]
CMND/CCCD số: [Số CMND/CCCD]
Ngày cấp: [Ngày cấp]
Nơi cấp: [Nơi cấp]
Địa chỉ: [Địa chỉ]
Số điện thoại: [Số điện thoại]
1. Đối tượng của hợp đồng
Bên A đồng ý cho Bên B thuê nhà tại địa chỉ: [Địa chỉ nhà thuê] (sau đây gọi là "Nhà").
2. Thời gian thuê
Thời gian thuê là [thời gian thuê: từ ngày ... đến ngày ...].
Nếu Bên B muốn gia hạn hợp đồng, phải thông báo cho Bên A ít nhất [thời gian thông báo] trước khi hợp đồng hết hạn.
3. Giá thuê và phương thức thanh toán
Giá thuê Nhà là: [Số tiền] đồng/tháng.
Bên B sẽ thanh toán trực tiếp cho Bên A vào ngày [ngày] hàng tháng.
Hình thức thanh toán: [Tiền mặt/chuyển khoản].
4. Tiền đặt cọc
Bên B sẽ đặt cọc cho Bên A số tiền [Số tiền] đồng. Số tiền đặt cọc sẽ được hoàn trả khi hợp đồng kết thúc, sau khi Bên B đã hoàn trả Nhà và không có khoản nợ nào.
5. Quyền lợi và nghĩa vụ của các bên
Quyền và nghĩa vụ của Bên A:
Cung cấp Nhà cho Bên B sử dụng đúng theo thỏa thuận.
Đảm bảo Nhà trong tình trạng an toàn, sạch sẽ.
Quyền và nghĩa vụ của Bên B:
Sử dụng Nhà đúng mục đích, không trái với quy định của pháp luật.
Giữ gìn tài sản, thông báo ngay cho Bên A về các hư hỏng nếu có.
6. Các điều khoản khác
Hai bên cam kết thực hiện đầy đủ các điều khoản trong hợp đồng này.
Mọi thay đổi, bổ sung hợp đồng phải được lập thành văn bản và có chữ ký của cả hai bên.
7. Giải quyết tranh chấp
Trong trường hợp phát sinh tranh chấp, hai bên sẽ cùng thương lượng giải quyết. Nếu không thể giải quyết được, sẽ đưa ra Tòa án có thẩm quyền giải quyết.
8. Cam kết
Hai bên đã đọc và hiểu rõ nội dung hợp đồng và đồng ý ký kết.
ĐẠI DIỆN CÁC BÊN
Bên A: (Ký, ghi rõ họ tên)
Bên B: (Ký, ghi rõ họ tên)
Lưu ý: Mẫu hợp đồng này chỉ là hình thức tham khảo. Bạn nên tham khảo ý kiến của luật sư hoặc chuyên gia pháp lý trước khi ký kết hợp đồng chính thức.
Nếu câu trả lời chưa đúng mong muốn, bổ sung thêm thông tin hoặc định hướng cụ thể hơn. Đối với trường hợp soạn hợp đồng thuê nhà này, Prompt tiếp theo có thể dùng là:
Prompt 1:
Hãy soạn hợp đồng thuê nhà này chi tiết với các mục: thông tin bên thuê và bên cho thuê, thời hạn hợp đồng là 12 tháng, tiền thuê nhà 10 triệu đồng/tháng, và yêu cầu đặt cọc 2 tháng tiền nhà.
Bằng Prompt này, Hợp đồng sẽ được AI mở rộng với các chi tiết: Cụ thể hóa thời hạn hợp đồng là 12 tháng, Thêm thông tin tiền thuê nhà hàng tháng (10 triệu đồng), Bao gồm điều khoản về khoản đặt cọc 2 tháng tiền nhà.
Kết quả LOSA AI trả về như sau:
HỢP ĐỒNG THUÊ NHÀ
Căn cứ:
Bộ luật Dân sự Việt Nam năm 2015.
Các quy định pháp luật liên quan.
Hôm nay, ngày [ngày] tháng [tháng] năm [năm], tại [địa điểm], chúng tôi gồm những bên sau:
BÊN CHO THUÊ (Bên A):
Họ và tên: Nguyễn Văn A
CMND/CCCD số: 123456789
Ngày cấp: 01/01/2020
Nơi cấp: Công an Tỉnh [Tên Tỉnh]
Địa chỉ: Số 1, Đường ABC, Phường XYZ, Quận 1, Tỉnh [Tên Tỉnh]
Số điện thoại: 0901234567
BÊN THUÊ (Bên B):
Họ và tên: Trần Thị B
CMND/CCCD số: 987654321
Ngày cấp: 01/02/2021
Nơi cấp: Công an Tỉnh [Tên Tỉnh]
Địa chỉ: Số 2, Đường DEF, Phường UVW, Quận 2, Tỉnh [Tên Tỉnh]
Số điện thoại: 0912345678
1. Đối tượng của hợp đồng
Bên A đồng ý cho Bên B thuê nhà tại địa chỉ: Số 3, Đường GHI, Phường JKL, Quận 3, Tỉnh [Tên Tỉnh] (sau đây gọi là "Nhà").
2. Thời gian thuê
Thời gian thuê là 12 tháng, bắt đầu từ ngày [ngày bắt đầu thuê] đến ngày [ngày kết thúc thuê].
Nếu Bên B muốn gia hạn hợp đồng, phải thông báo cho Bên A ít nhất 30 ngày trước khi hợp đồng hết hạn.
3. Giá thuê và phương thức thanh toán
Giá thuê Nhà là: 10.000.000 đồng/tháng.
Bên B sẽ thanh toán tiền thuê nhà vào ngày [ngày thanh toán] hàng tháng.
Hình thức thanh toán: Tiền mặt hoặc Chuyển khoản vào tài khoản ngân hàng (sẽ cung cấp nếu cần).
4. Tiền đặt cọc
Bên B sẽ đặt cọc cho Bên A số tiền 20.000.000 đồng (tương đương 2 tháng tiền thuê).
Số tiền đặt cọc sẽ được hoàn trả khi hợp đồng kết thúc, sau khi Bên B đã hoàn trả Nhà và không có khoản nợ nào.
5. Quyền lợi và nghĩa vụ của các bên
5.1 Quyền và nghĩa vụ của Bên A:
Cung cấp Nhà cho Bên B sử dụng đúng theo thỏa thuận.
Đảm bảo Nhà trong tình trạng an toàn, sạch sẽ.
Được quyền quản lý tài sản cho thuê và yêu cầu bên B tuân thủ hợp đồng.
5.2 Quyền và nghĩa vụ của Bên B:
Sử dụng Nhà đúng mục đích, không trái với quy định của pháp luật.
Giữ gìn tài sản, thông báo ngay cho Bên A về các hư hỏng nếu có.
Đúng hạn thanh toán tiền thuê nhà theo thỏa thuận.
6. Các điều khoản khác
Hai bên cam kết thực hiện đầy đủ các điều khoản trong hợp đồng này.
Mọi thay đổi, bổ sung hợp đồng phải được lập thành văn bản và có chữ ký của cả hai bên.
7. Giải quyết tranh chấp
Trong trường hợp phát sinh tranh chấp, hai bên sẽ cùng thương lượng giải quyết. Nếu không thể giải quyết được, sẽ đưa ra Tòa án có thẩm quyền giải quyết.
8. Cam kết
Hai bên đã đọc và hiểu rõ nội dung hợp đồng và đồng ý ký kết.
ĐẠI DIỆN CÁC BÊN
Bên A: (Ký, ghi rõ họ tên)
Bên B: (Ký, ghi rõ họ tên)
Khi kết quả vẫn chưa đạt yêu cầu, bạn cần đưa ra hướng dẫn rõ ràng hơn hoặc sử dụng định dạng câu hỏi có cấu trúc.
Prompt :
Hãy soạn hợp đồng thuê nhà này chi tiết với các mục sau:
Thông tin bên thuê: Nguyễn Văn A (CMND 123456, địa chỉ số 1 đường X) và bên cho thuê: Trần Văn B (CMND 935674, địa chỉ số 7 đường Y).
Địa chỉ nhà cho thuê: Nhà số 7 Đường Y
Thời hạn hợp đồng là 12 tháng (từ ngày 1/2/2025 đến ngày 31/1/2026).
Giá thuê nhà: 10 triệu đồng/tháng, thanh toán vào ngày 5 mỗi tháng qua tài khoản ngân hàng.
Đặt cọc: 20 triệu đồng (tương đương 2 tháng tiền nhà), hoàn trả sau khi kết thúc hợp đồng nếu không có vi phạm.
Quyền và nghĩa vụ của bên thuê và bên cho thuê.
Các điều khoản về chấm dứt hợp đồng, sửa chữa hư hỏng, và các tranh chấp.
Cam kết và chữ ký hai bên.
Bằng Prompt này, Hợp đồng sẽ được chi tiết bao gồm tất cả các mục yêu cầu, đầy đủ các thông tin cần thiết. Hợp đồng được viết một cách chuyên nghiệp và rõ ràng, sẵn sàng để sử dụng.
Kết quả LOSA AI trả về như sau:
HỢP ĐỒNG THUÊ NHÀ
Căn cứ:
Bộ luật Dân sự Việt Nam năm 2015.
Các quy định pháp luật liên quan.
Hôm nay, ngày [ngày] tháng [tháng] năm [năm], tại [địa điểm], chúng tôi gồm những bên sau:
BÊN CHO THUÊ (Bên A):
Họ và tên: Trần Văn B
CMND số: 935674
Địa chỉ: Số 7, Đường Y, Phường [Tên Phường], Quận [Tên Quận], Tỉnh [Tên Tỉnh]
Số điện thoại: [Số điện thoại]
BÊN THUÊ (Bên B):
Họ và tên: Nguyễn Văn A
CMND số: 123456
Địa chỉ: Số 1, Đường X, Phường [Tên Phường], Quận [Tên Quận], Tỉnh [Tên Tỉnh]
Số điện thoại: [Số điện thoại]
1. Đối tượng của hợp đồng
Bên A đồng ý cho Bên B thuê nhà tại địa chỉ: Nhà số 7, Đường Y (sau đây gọi là "Nhà").
2. Thời gian thuê
Thời gian thuê là 12 tháng, bắt đầu từ ngày 01/02/2025 đến ngày 31/01/2026.
Nếu Bên B muốn gia hạn hợp đồng, phải thông báo cho Bên A ít nhất 30 ngày trước khi hợp đồng hết hạn.
3. Giá thuê và phương thức thanh toán
Giá thuê Nhà là: 10.000.000 đồng/tháng.
Bên B sẽ thanh toán tiền thuê nhà vào ngày 05 hàng tháng qua tài khoản ngân hàng của Bên A.
Thông tin tài khoản ngân hàng: [Thông tin tài khoản ngân hàng].
4. Tiền đặt cọc
Bên B sẽ đặt cọc cho Bên A số tiền 20.000.000 đồng (tương đương 2 tháng tiền thuê).
Số tiền đặt cọc sẽ được hoàn trả khi hợp đồng kết thúc, sau khi Bên B đã hoàn trả Nhà và không có khoản nợ nào cũng như không có vi phạm hợp đồng.
5. Quyền và nghĩa vụ của các bên
5.1 Quyền và nghĩa vụ của Bên A:
Đảm bảo Nhà trong tình trạng an toàn, sạch sẽ và có đầy đủ công năng.
Cung cấp thông tin cần thiết liên quan đến việc sử dụng Nhà cho Bên B.
Được quyền quản lý tài sản cho thuê và yêu cầu bên B tuân thủ hợp đồng.
5.2 Quyền và nghĩa vụ của Bên B:
Sử dụng Nhà đúng mục đích, không trái với quy định của pháp luật.
Ghi nhận và thông báo ngay cho Bên A về các hư hỏng nếu có.
Giữ gìn tài sản, cam kết thanh toán đúng hạn tiền thuê nhà.
6. Điều khoản về chấm dứt hợp đồng
Hợp đồng có thể bị chấm dứt trước thời hạn nếu có các lý do hợp pháp như:
Hai bên thỏa thuận chấm dứt hợp đồng.
Bên B vi phạm nghiêm trọng các điều khoản trong hợp đồng.
Bên B không thanh toán tiền thuê nhà trong vòng 15 ngày kể từ ngày đến hạn.
7. Sửa chữa hư hỏng
Bên A có trách nhiệm sửa chữa các hư hỏng do nguyên nhân bên ngoài (do thiên tai, hỏa hoạn, v.v.).
Bên B có trách nhiệm sửa chữa các hư hỏng do sự bất cẩn của mình trong quá trình sử dụng Nhà.
8. Giải quyết tranh chấp
Trong trường hợp phát sinh tranh chấp, hai bên sẽ cùng thương lượng giải quyết. Nếu không thể giải quyết được, sẽ đưa ra Tòa án có thẩm quyền giải quyết theo pháp luật.
9. Cam kết
Hai bên đã đọc và hiểu rõ nội dung hợp đồng và đồng ý ký kết.
ĐẠI DIỆN CÁC BÊN
Bên A (Trần Văn B): (Ký, ghi rõ họ tên)
Bên B (Nguyễn Văn A): (Ký, ghi rõ họ tên)
Lưu ý: Bạn cần điền đầy đủ thông tin trong các mục trống và có thể thay đổi một số chi tiết cho phù hợp với thực tế. Hợp đồng này nên được xem xét và tư vấn bởi chuyên gia pháp lý trước khi ký kết để đảm bảo quyền lợi cho cả hai bên.
Trường hợp kết quả trả về vẫn chưa đầy đủ và chưa sát với yêu cầu của bạn, bạn có thể đưa thêm thông tin chi tiết và cấu trúc cụ thể cho hợp đồng bằng Prompt số 4 để AI có thể hiểu và trả về kết quả chi tiết hơn.
Sau khi nhận được phản hồi, bạn có thể đánh giá và yêu cầu AI sửa đổi hoặc mở rộng nội dung dựa trên phản hồi của bạn. Ví dụ, nếu bạn muốn bổ sung thêm điều khoản chuyển nhượng hợp đồng, bạn có thể dùng prompt bổ sung sau:
Hãy thêm điều khoản về việc bên thuê không được chuyển nhượng hợp đồng hoặc cho thuê lại mà không có sự đồng ý bằng văn bản từ bên cho thuê.
Bằng Prompt này, AI sẽ cập nhật lại hợp đồngm thêm điều khoản về việc cấm chuyển nhượng hợp đồng hoặc cho thuê lại.
Most to Least Prompting (MtL) cho phép người dùng bắt đầu với một hướng dẫn chi tiết trước khi giảm dần mức độ cụ thể của nó. Để áp dụng Most to Least Prompting một cách hiệu quả, bạn có thể tuân theo một số lưu ý sau:
Cung cấp hướng dẫn rõ ràng và đầy đủ ngay từ đầu: Bắt đầu bằng việc đưa ra hướng dẫn hoặc câu lệnh rõ ràng, chi tiết. Điều này giúp tạo ra một cơ sở vững chắc cho AI để hiểu và thực hiện nhiệm vụ mà không cảm thấy bối rối hoặc không chắc chắn. Sự rõ ràng trong hướng dẫn cũng giúp giảm thiểu thời gian xử lý và nhận kết quả chính xác ngay từ những lần tương tác đầu tiên.
Giảm dần độ chi tiết khi AI đã nắm bắt: Sau khi AI thành công với các nhiệm vụ được hướng dẫn chi tiết, bạn có thể bắt đầu giảm dần mức độ chi tiết trong các câu lệnh. Phương pháp này không chỉ cho phép AI phát triển khả năng tự phản ứng mà còn giúp bạn tiết kiệm thời gian và nỗ lực trong giao tiếp sau này.
Theo dõi và đánh giá liên tục hiệu suất: Việc không ngừng theo dõi kết quả và thực hiện đánh giá chất lượng phản hồi từ AI là vô cùng quan trọng trong quy trình này. Hãy chắc chắn rằng bạn thường xuyên phản hồi và điều chỉnh hướng dẫn của mình dựa trên hiệu suất của AI, điều này chủ động nhắm đến việc cải thiện từng bước một. Khi bạn thấy AI hoạt động hiệu quả với một mức độ hướng dẫn thấp hơn, hãy lưu ý để tiếp tục điều chỉnh và tối ưu hóa.
Khuyến khích AI thực hiện các phản hồi sáng tạo: Trong quá trình giảm dần độ chi tiết của hướng dẫn, hãy tạo điều kiện cho AI có không gian để đưa ra các phản hồi sáng tạo hoặc dẫn dắt theo hướng mới. Việc này không chỉ giúp đa dạng hóa các kết quả nhận được mà còn khuyến khích AI phát triển tính tự chủ trong việc xử lý thông tin.
Nhấn mạnh tầm quan trọng của ngữ cảnh: Cung cấp ngữ cảnh đầy đủ khi bắt đầu hướng dẫn cũng đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo rằng AI thực hiện các nhiệm vụ theo hướng mà bạn mong muốn. Khi có một cái nhìn tổng quát về bối cảnh, AI có khả năng đưa ra các phản hồi phù hợp và chính xác hơn.
Đợi kết quả trước khi tiếp tục: Sau mỗi lần hướng dẫn, bạn nên chờ AI hoàn thành trước khi tiếp tục. Điều này không chỉ đảm bảo rằng bạn có được thông tin chính xác mà còn giúp bạn đánh giá đúng hơn về khả năng của AI trong việc xử lý các hướng dẫn đã cho.
Bằng cách tuân thủ những lưu ý này, bạn có thể tối ưu hóa việc áp dụng Most to Least Prompting, giúp quá trình tương tác giữa người dùng và AI trở nên hiệu quả hơn.
Least to Most Prompting (LtM) là một kỹ thuật mạnh mẽ giúp giải quyết các vấn đề phức tạp trong AI, đặc biệt trong việc phát triển và tối ưu hóa các mô hình học máy để đạt được hiệu suất tối ưu nhất. Kỹ thuật này cho phép người dùng tận dụng các yêu cầu đầu vào từ đơn giản đến phức tạp, từ đó giúp mô hình AI học hỏi và cải thiện khả năng phản hồi dựa trên các chỉ dẫn chi tiết hơn.
Để tối ưu hóa quá trình học tập và áp dụng các kỹ thuật như LtM, bạn có thể khám phá lộ trình tự học AI từ cơ bản tại Học viện AI của LOSA AI. Đây là một lộ trình được thiết kế một cách hệ thống, giúp người học tiếp cận từ những khái niệm cơ bản nhất của trí tuệ nhân tạo cho đến những ứng dụng nâng cao, giúp bạn từng bước xây dựng kiến thức vững chắc về AI.
Bên cạnh đó, việc sử dụng tài liệu học AI miễn phí tại Học viện AI của LOSA AI sẽ cung cấp cho bạn những nguồn tài liệu phong phú và đa dạng, từ video hướng dẫn, bài viết nghiên cứu cho đến các bài tập thực hành cụ thể. Những tài nguyên này không chỉ giúp bạn củng cố lý thuyết mà còn giúp bạn thực hành kỹ năng thông qua những dự án thực tế.
Hãy bắt đầu ngay hôm nay và khám phá tiềm năng vô hạn của AI, mở ra cho bạn những cơ hội mới trong sự nghiệp cũng như cuộc sống. Đừng chỉ dừng lại ở việc học, hãy áp dụng và sáng tạo để biến kiến thức trở thành những giá trị thực tiễn!