Câu lệnh hệ thống, câu lệnh ngữ cảnh và câu lệnh nhập vai đều là các kỹ thuật được sử dụng để hướng dẫn các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) tạo văn bản, nhưng chúng tập trung vào các khía cạnh khác nhau:
Câu lệnh hệ thống (System prompting) là câu lệnh chỉ dẫn đơn giản giúp thết lập bối cảnh và mục đích chung cho mô hình ngôn ngữ. Nó xác định 'bức tranh lớn' về những gì mô hình nên làm, chẳng hạn như dịch một ngôn ngữ, phân loại đánh giá, v.v.
Câu lệnh ngữ cảnh (Contextual prompting) là câu lệnh giúp cung cấp thêm các thông tin chi tiết cụ thể hoặc thông tin liên quan đến cuộc hội thoại hoặc nhiệm vụ bạn đang giao cho mô hình AI. Nó giúp mô hình hiểu các sắc thái của điều được yêu cầu và điều chỉnh phản hồi phù hợp.
Câu lệnh nhập vai (Role prompting) là câu lệnh gán một nhân vật hoặc danh tính cụ thể cho mô hình ngôn ngữ để áp dụng. Điều này giúp mô hình tạo ra các phản hồi nhất quán với vai trò được giao cùng với kiến thức và hành vi liên quan.
Có thể có sự trùng lặp đáng kể giữa câu lệnh hệ thống, ngữ cảnh và nhập vai. Ví dụ: một câu lệnh gán một vai trò cho hệ thống cũng có thể có ngữ cảnh.
Tuy nhiên, mỗi loại câu lệnh phục vụ một mục đích chính hơi khác nhau:
Câu lệnh hệ thống: Xác định khả năng cơ bản và mục đích bao quát của mô hình.
Câu lệnh ngữ cảnh: Cung cấp thông tin tức thời, cụ thể cho nhiệm vụ để hướng dẫn phản hồi. Nó rất cụ thể cho nhiệm vụ hoặc đầu vào hiện tại, mang tính động.
Câu lệnh nhập vai: Định hình phong cách và giọng điệu đầu ra của mô hình. Nó thêm một lớp cụ thể và cá tính.
Bảng 3 chứa một câu lệnh hệ thống, trong đó tôi chỉ định thông tin bổ sung về cách trả về đầu ra. Tôi đã tăng nhiệt độ (temperature) để đạt được mức độ sáng tạo cao hơn và tôi đã chỉ định giới hạn token cao hơn. Tuy nhiên, nhờ hướng dẫn rõ ràng của tôi về cách trả về đầu ra, mô hình đã không trả về văn bản thừa.
Mục tiêu: Phân loại đánh giá phim thành tích cực, trung tính hoặc tiêu cực.
Model: gemini-pro
Temperature: 1
Top-K: 40
Prompt: Phân loại đánh giá phim thành tích cực, trung tính hoặc tiêu cực. Chỉ trả về nhãn viết hoa.<br>Đánh giá: "Her" là một nghiên cứu đáng lo ngại cho thấy hướng đi mà nhân loại đang hướng tới nếu AI được phép tiếp tục phát triển, không được kiểm soát. Nó quá đáng lo ngại đến mức tôi không thể xem được.<br>Tình cảm:
Output: NEGATIVEBảng 3. Một ví dụ về câu lệnh hệ thống
Câu lệnh hệ thống có thể hữu ích khi bạn muốn hướng dẫn hệ thốngđể tạo ra kết quả đáp ứng các yêu cầu cụ thể. Cái tên 'câu lệnh hệ thống' thực ra có nghĩa là 'cung cấp một nhiệm vụ bổ sung cho hệ thống'. Ví dụ, bạn có thể sử dụng câu lệnh hệ thống để tạo một đoạn mã tương thích với một ngôn ngữ lập trình cụ thể, hoặc bạn có thể sử dụng câu lệnh hệ thống để trả về một cấu trúc nhất định.
Bạn có thể xem Bảng 4 để thấy rõ hơn. Ở đó, tôi đã sử dụng câu lệnh hệ thống để yêu cầu hệ thống trả về kết quả dưới dạng JSON đấy.
MỤc tiêu: Phân loại đánh giá phim thành tích cực, trung tính hoặc tiêu cực, trả về JSON.
Model: gemini-pro
Temperature: 1
Top-K: 40
Prompt: Phân loại đánh giá phim thành tích cực, trung tính hoặc tiêu cực. Trả về JSON hợp lệ:
<br><br>Đánh giá: "Her" là một nghiên cứu đáng lo ngại cho thấy hướng đi mà nhân loại đang hướng tới nếu AI được phép tiếp tục phát triển, không được kiểm soát. Nó quá đáng lo ngại đến mức tôi không thể xem được.<br><br>
Schema:<br><br>MOVIE:<br>{<br>"sentiment": String "POSITIVE" | "NEGATIVE" | "NEUTRAL",<br>"name": String<br>}<br>MOVIE REVIEWS:<br>{<br>"movie_reviews": [MOVIE]<br>}<br><br><br>JSON Response:Output<br>{<br> "movie_reviews": [<br> {<br> "sentiment": "NEGATIVE",<br> "name": "Her"<br> }<br> ]<br>}<br>
Bảng 4. Một ví dụ về câu lệnh hệ thống với định dạng JSON
Việc yêu cầu hệ thống trả về dữ liệu dưới dạng JSON có một số lợi ích nhất định. Trong một ứng dụng thực tế, tôi không cần tạo cấu trúc JSON này theo cách thủ công, tôi có thể trả về dữ liệu theo thứ tự đã được sắp xếp, nhưng quan trọng nhất, bằng cách yêu cầu định dạng JSON, nó buộc mô hình phải tạo một cấu trúc và hạn chế sự ảo giác..
Câu lệnh hệ thống cũng có thể rất hữu ích cho vấn đề an toàn và độc hại. Để kiểm soát đầu ra, chỉ cần thêm một dòng bổ sung vào câu lệnh của bạn như: 'Bạn nên trả lời một cách tôn trọng.'.
Câu lệnh nhập vai là một kỹ thuật trong prompt engineering liên quan đến việc gán một vai trò cụ thể cho mô hình AI tổng quát. Điều này có thể giúp mô hình tạo ra đầu ra phù hợp và nhiều thông tin hơn, vì mô hình có thể điều chỉnh phản hồi của mình theo vai trò cụ thể mà nó được gán.
Ví dụ, bạn có thể yêu cầu một mô hình AI tổng quát nhập vai thành một biên tập viên sách, một giáo viên mẫu giáo hoặc một diễn giả truyền cảm hứng. Sau khi mô hình được gán một vai trò, bạn có thể đưa ra các câu lệnh cụ thể cho vai trò đó. Ví dụ, bạn có thể yêu cầu một giáo viên tạo một kế hoạch bài giảng mà họ sau đó có thể xem xét. Hãy xem Bảng 5, nơi mô hình đảm nhận vai trò hướng dẫn viên du lịch.
Mục tiêu: Đóng vai trò hướng dẫn viên du lịch và đưa ra 3 gợi ý du lịch
Model: gemini-pro
Temperature: 1
Top-K: 40
Prompt: Tôi muốn bạn đóng vai trò hướng dẫn viên du lịch. Tôi sẽ viết cho bạn về địa điểm của tôi và bạn sẽ gợi ý 3 địa điểm để ghé thăm gần tôi. Trong một số trường hợp, tôi cũng sẽ cung cấp loại địa điểm tôi muốn ghé thăm.
Gợi ý của tôi: "Tôi đang ở Amsterdam và tôi chỉ muốn ghé thăm các bảo tàng."
Gợi ý du lịch:
Output1: Rijksmuseum: Bảo tàng nổi tiếng thế giới, được biết đến với các kiệt tác Hà Lan như "Đội tuần đêm" của Rembrandt. Đừng bỏ lỡ bộ sưu tập tranh và hiện vật đáng kinh ngạc trưng bày nghệ thuật và lịch sử Hà Lan.
Bảo tàng Van Gogh: Đắm mình trong các tác phẩm quyến rũ của Vincent van Gogh. Bảo tàng lưu giữ bộ sưu tập tranh và bản vẽ lớn nhất của ông, bao gồm "Đêm đầy sao" và "Hoa hướng dương".
Bảo tàng Stedelijk Amsterdam: Khám phá nghệ thuật hiện đại và đương đại từ khắp nơi trên thế giới. Bộ sưu tập của bảo tàng bao gồm các tác phẩm của Picasso, Kandinsky và Rietveld, được đặt trong một tòa nhà hiện đại ấn tượng.
Bảng 5. Một ví dụ về câu lệnh nhập vai
Ví dụ trên cho thấy một ví dụ về việc đảm nhận vai trò hướng dẫn viên du lịch. Khi bạn thay đổi vai trò thành giáo viên địa lý, bạn sẽ nhận thấy rằng bạn sẽ nhận được một phản hồi khác.
Việc xác định góc nhìn vai trò cho mô hình AI cung cấp cho nó một bản thiết kế về tông giọng, phong cách và chuyên môn tập trung mà bạn đang tìm kiếm để cải thiện chất lượng, sự phù hợp và hiệu quả của đầu ra của bạn.
Dưới đây là một số phong cách bạn có thể chọn mà tôi thấy hiệu quả:
Đối đầu (Confrontational), Mô tả (Descriptive), Trực tiếp (Direct), Trang trọng (Formal), Hài hước (Humorous), Ảnh hưởng (Influential), Không trang trọng (Informal), Truyền cảm hứng (Inspirational), Thuyết phục (Persuasive)
Hãy thay đổi câu lệnh của chúng ta trong Bảng 6 để bao gồm phong cách hài hước và truyền cảm hứng.
Prompt: Tôi muốn bạn đóng vai trò hướng dẫn viên du lịch. Tôi sẽ viết cho bạn về địa điểm của tôi và bạn sẽ gợi ý 3 địa điểm để ghé thăm gần tôi theo phong cách hài hước.<br>Gợi ý của tôi: "Tôi đang ở Manhattan."
Gợi ý du lịch:
Output1. Chiêm ngưỡng 'Đế chế Tinh thần' (Empire State of Mind): Leo lên đỉnh cao chóng mặt của Tòa nhà Empire State và đắm mình trong sự huy hoàng của đường chân trời Manhattan. Hãy chuẩn bị cảm thấy như King Kong trên Quả táo Lớn, chỉ trừ quả chuối khổng lồ.
Hãy 'Ngộ nghĩnh Nghệ thuật' tại MoMA: Giải phóng con người đam mê nghệ thuật bên trong bạn tại Bảo tàng Nghệ thuật Hiện đại (MoMA). Chiêm ngưỡng các kiệt tác sẽ làm bạn kinh ngạc và khiến bạn tự hỏi liệu những bức vẽ người que của mình có giá trị nghệ thuật nào không.
Mua sắm Đến Khi Ngất xỉu trên Đại lộ Số Năm: Hãy đắm mình trong liệu pháp bán lẻ trên Đại lộ Số Năm mang tính biểu tượng. Hãy chuẩn bị cho cú sốc giá khi bạn xem cửa sổ (hoặc thực sự mua sắm) tại các cửa hàng thiết kế sẽ khiến ví tiền của bạn 'khóc thét'. Nhưng này, bạn đang ở Manhattan mà, vậy nên cứ tận hưởng sự lộng lẫy đi!
Bảng 6. Một ví dụ về câu lệnh nhập vai với tông giọng và phong cách hài hước
Bằng cách cung cấp các câu lệnh ngữ cảnh, bạn có thể giúp đảm bảo rằng tương tác AI của bạn diễn ra mượt mà và hiệu quả nhất có thể. Mô hình sẽ có thể hiểu yêu cầu của bạn nhanh hơn và có thể tạo ra các phản hồi chính xác và phù hợp hơn, như bạn có thể thấy trong ví dụ ở Bảng 7.
Mụ tiêu: Gợi ý bài viết cho một blog về trò chơi retro
Model: gemini-pro
Temperature: 1
Top-K: 40
Prompt: Ngữ cảnh: Bạn đang viết cho một blog về các trò chơi điện tử arcade retro thập niên 80.
Gợi ý 3 chủ đề để viết bài với vài dòng mô tả về nội dung bài viết.
Gợi ý:
Output1. Sự tiến hóa của thiết kế thùng máy Arcade: Bài viết này sẽ khám phá sự tiến hóa của thiết kế thùng máy arcade, từ các thùng máy gỗ và kim loại thời kỳ đầu những năm 1970 đến các thiết kế bóng bẩy, đèn neon rực rỡ của những năm 1980 và sau đó.
Một cú nổ từ quá khứ: Các trò chơi Arcade biểu tượng của thập niên 80: - Bài viết này sẽ mang đến cái nhìn thoáng qua về lịch sử, tác động và di sản của một số trò chơi arcade mang tính biểu tượng và có ảnh hưởng nhất của những năm 1980, làm nổi bật những đổi mới, cơ chế phổ biến và sức hút bền bỉ của chúng.
3. Sự trỗi dậy và sự hồi sinh Retro của nghệ thuật Pixel: - Bài viết này sẽ đi sâu vào sự tiến hóa của nghệ thuật pixel như một phong cách hình ảnh định hình các trò chơi arcade thời kỳ đầu, theo dõi nguồn gốc, khám phá các kỹ thuật và thảo luận về sự tái xuất của nghệ thuật pixel trong các trò chơi hiện đại và nghệ thuật kỹ thuật số.
Bảng 7. Một ví dụ về câu lệnh ngữ cảnh