Dưới đây là một số mẹo cần ghi nhớ khi bạn thiết kế lời nhắc của mình:
Hãy bắt đầu đơn giản
Khi bắt đầu thiết kế lời nhắc, bạn nên nhớ rằng đây thực sự là một quá trình lặp đi lặp lại, đòi hỏi nhiều thử nghiệm để có được kết quả tối ưu. Sử dụng một playground đơn giản từ OpenAI hoặc Cohere là điểm khởi đầu tốt.
Bạn có thể bắt đầu với những lời nhắc đơn giản và tiếp tục bổ sung thêm nhiều yếu tố cũng như bối cảnh hơn khi bạn hướng tới kết quả tốt hơn. Việc lặp lại lời nhắc của bạn trong suốt quá trình là rất quan trọng vì lý do này. Khi đọc hướng dẫn, bạn sẽ thấy nhiều ví dụ trong đó tính cụ thể, đơn giản và ngắn gọn thường mang lại cho bạn kết quả tốt hơn.
Khi bạn có một nhiệm vụ lớn bao gồm nhiều nhiệm vụ phụ khác nhau, bạn có thể thử chia nhỏ nhiệm vụ đó thành những nhiệm vụ phụ đơn giản hơn và tiếp tục xây dựng khi bạn đạt được kết quả tốt hơn. Điều này tránh tạo thêm quá nhiều sự phức tạp cho quá trình thiết kế ngay từ đầu.
Lời hướng dẫn
Bạn có thể thiết kế các lời nhắc hiệu quả cho các tác vụ đơn giản khác nhau bằng cách sử dụng các lệnh để hướng dẫn mô hình những gì bạn muốn đạt được, chẳng hạn như “Viết”, “Phân loại”, “Tóm tắt”, “Dịch”, “Sắp xếp”, v.v.
Hãy nhớ rằng bạn cũng cần thử nghiệm nhiều để xem điều gì hiệu quả nhất. Hãy thử các hướng dẫn khác nhau với các từ khóa, ngữ cảnh và dữ liệu khác nhau và xem hướng dẫn nào phù hợp nhất cho trường hợp sử dụng và nhiệm vụ cụ thể của bạn. Thông thường, bối cảnh càng cụ thể và phù hợp với nhiệm vụ bạn đang cố gắng thực hiện thì càng tốt. Chúng tôi sẽ đề cập đến tầm quan trọng của việc lấy mẫu và bổ sung thêm ngữ cảnh trong các hướng dẫn sắp tới.
Gợi ý tiếp theo, bạn nên đặt hướng dẫn ở đầu lời nhắc. Một khuyến nghị khác là sử dụng một số dấu phân cách rõ ràng như “###” để phân tách hướng dẫn và ngữ cảnh.
Ví dụ:
Lời nhắc:
### Instruction ###
Translate the text below to Spanish:
Text: "hello!"Đầu ra:
¡Hola!Cụ thể
Hãy thật cụ thể về hướng dẫn và nhiệm vụ mà bạn muốn mô hình thực hiện. Lời nhắc càng mô tả và chi tiết thì kết quả càng tốt. Điều này đặc biệt quan trọng khi bạn có được kết quả mong muốn hoặc phong cách phát triển mà bạn đang tìm kiếm. Không có token hoặc từ khóa cụ thể nào dẫn đến kết quả tốt hơn. Điều quan trọng hơn là phải có định dạng tốt và lời nhắc mang tính mô tả. Trên thực tế, việc cung cấp các ví dụ trong lời nhắc rất hiệu quả để có được kết quả mong muốn ở các định dạng cụ thể.
Khi thiết kế lời nhắc, bạn cũng nên lưu ý độ dài của lời nhắc vì luôn có những hạn chế về độ dài tối đa của lời nhắc mà mô hình chấp nhận. Suy nghĩ về việc bạn nên cụ thể và chi tiết như thế nào. Bao gồm quá nhiều chi tiết không cần thiết không hẳn là một cách tiếp cận tốt. Các chi tiết phải phù hợp và tập trung cho nhiệm vụ hiện tại. Đây là điều bạn sẽ cần phải thử nghiệm rất nhiều. Chúng tôi khuyến khích thực hiện nhiều thử nghiệm và lặp lại để tối ưu hóa lời nhắc cho ứng dụng của bạn.
Ví dụ: hãy thử một lời nhắc đơn giản để trích xuất thông tin cụ thể từ một đoạn văn bản.
Lời nhắc:
Extract the name of places in the following text.
Desired format:
Place: <comma_separated_list_of_places>
Input: "Although these developments are encouraging to researchers, much is still a mystery. “We often have a black box between the brain and the effect we see in the periphery,” says Henrique Veiga-Fernandes, a neuroimmunologist at the Champalimaud Centre for the Unknown in Lisbon. “If we want to use it in the therapeutic context, we actually need to understand the mechanism.“"Đầu ra:
Place: Champalimaud Centre for the Unknown, Lisbon
Tránh sự thiếu chính xác
Với các mẹo ở trên về cách trình bày chi tiết và cải tiến định dạng, bạn rất dễ rơi vào cái bẫy muốn quá “nguy hiểm” trong lời nhắc và có khả năng tạo ra các mô tả không chính xác. Thường thì tốt hơn là nên cụ thể và trực tiếp. Sự tương tự ở đây rất giống với giao tiếp hiệu quả — thông điệp càng trực tiếp thì càng hiệu quả.
Ví dụ: bạn có thể muốn tìm hiểu khái niệm về kỹ thuật nhắc (prompt). Bạn có thể thử một cái gì đó như:
Explain the concept prompt engineering. Keep the explanation short, only a few sentences, and don't be too descriptive.Không rõ gợi ý ở trên nên sử dụng bao nhiêu câu và văn phong như thế nào. Bạn vẫn có thể nhận được phản hồi tốt phần nào với những lời nhắc trên nhưng lời nhắc tốt hơn sẽ là lời nhắc rất cụ thể, ngắn gọn và đi vào trọng tâm. Cái gì đó như:
Use 2-3 sentences to explain the concept of prompt engineering to a high school student.Làm hay không làm?
Một mẹo phổ biến khác khi thiết kế lời nhắc là tránh nói những gì không nên làm mà thay vào đó hãy nói những gì cần làm. Điều này khuyến khích tính cụ thể hơn và tập trung vào các chi tiết dẫn đến phản hồi tốt từ mô hình.
Đây là ví dụ về chatbot đề xuất phim không thực hiện được chính xác những gì tôi không muốn nó làm do cách tôi viết hướng dẫn — tập trung vào những điều không nên làm.
Lời nhắc:
The following is an agent that recommends movies to a customer. DO NOT ASK FOR INTERESTS. DO NOT ASK FOR PERSONAL INFORMATION.
Customer: Please recommend a movie based on my interests.
Agent: Đầu ra:
Sure, I can recommend a movie based on your interests. What kind of movie would you like to watch? Do you prefer action, comedy, romance, or something else?Đây là một lời nhắc tốt hơn:
Lời nhắc:
The following is an agent that recommends movies to a customer. The agent is responsible to recommend a movie from the top global trending movies. It should refrain from asking users for their preferences and avoid asking for personal information. If the agent doesn't have a movie to recommend, it should respond "Sorry, couldn't find a movie to recommend today.".
Customer: Please recommend a movie based on my interests.
Agent:Đầu ra:
Sorry, I don't have any information about your interests. However, here's a list of the top global trending movies right now: [list of movies]. I hope you find something you like!