Hãy nhớ cách một LLM hoạt động; nó là một công cụ dự đoán. Mô hình nhận văn bản tuần tự làm đầu vào và sau đó dự đoán token (đơn vị từ/ký tự) tiếp theo nên là gì, dựa trên dữ liệu mà nó đã được huấn luyện. LLM được vận hành để thực hiện điều này lặp đi lặp lại, thêm token đã dự đoán trước đó vào cuối văn bản tuần tự để dự đoán token tiếp theo. Dự đoán token tiếp theo dựa trên mối quan hệ giữa những gì có trong các token trước đó và những gì LLM đã thấy trong quá trình huấn luyện của nó.
Khi bạn viết một câu lệnh, bạn đang thiết lập LLM để dự đoán đúng chuỗi token. Kỹ thuật tạo câu lệnh là quá trình thiết kế các câu lệnh chất lượng cao hướng dẫn LLM tạo ra các đầu ra chính xác. Quá trình này bao gồm việc tinh chỉnh để tìm ra câu lệnh tốt nhất, tối ưu hóa độ dài câu lệnh, đánh giá văn phong và cấu trúc của câu lệnh liên quan đến nhiệm vụ. Trong ngữ cảnh xử lý ngôn ngữ tự nhiên và LLM, câu lệnh là đầu vào được cung cấp cho mô hình để tạo ra phản hồi hoặc dự đoán.
Những câu lệnh này có thể được sử dụng để thực hiện các loại nhiệm vụ hiểu và tạo sinh khác nhau như tóm tắt văn bản, trích xuất thông tin, hỏi đáp, phân loại văn bản, dịch ngôn ngữ hoặc mã nguồn, tạo mã nguồn và tài liệu hóa mã nguồn hoặc suy luận.
Vui lòng tham khảo các hướng dẫn tạo câu lệnh của Google với các ví dụ tạo câu lệnh đơn giản và hiệu quả.
Khi thực hiện kỹ thuật tạo câu lệnh, bạn sẽ bắt đầu bằng việc chọn một mô hình. Câu lệnh có thể cần được tối ưu hóa cho mô hình cụ thể của bạn, bất kể bạn sử dụng mô hình ngôn ngữ Gemini trong Vertex AI, GPT, Claude hay một mô hình mã nguồn mở như Gemma hoặc LLaMA.
Bên cạnh câu lệnh, bạn cũng sẽ cần tinh chỉnh cài đặt khác nhau cho mỗi mô hình ngôn ngữ.