Cách hoạt động của kỹ thuật tạo câu lệnh
Do cách các mô hình OpenAI được huấn luyện, có những định dạng câu lệnh cụ thể hoạt động đặc biệt hiệu quả và dẫn đến đầu ra mô hình hữu ích hơn. Hướng dẫn chính thức về kỹ thuật tạo câu lệnh của OpenAI thường là nơi tốt nhất để bắt đầu tìm mẹo tạo câu lệnh.
Dưới đây, chúng tôi trình bày một số định dạng câu lệnh mà chúng tôi thấy hoạt động tốt, nhưng bạn có thể thoải mái khám phá các định dạng khác có thể phù hợp hơn với tác vụ của bạn.
Quy tắc kinh nghiệm và ví dụ
Lưu ý: “{text input here}” là phần giữ chỗ cho văn bản/ngữ cảnh thực tế
1. Sử dụng mô hình mới nhất
Để có kết quả tốt nhất, nhìn chung chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng các mô hình mới nhất, có năng lực nhất. Những mô hình mới hơn thường dễ áp dụng kỹ thuật tạo câu lệnh hơn.
Lưu ý: Có một số khác biệt cần cân nhắc khi tạo câu lệnh cho mô hình suy luận so với tạo câu lệnh cho mô hình GPT. Xem thêm chi tiết tại đây.
2. Đặt hướng dẫn ở đầu câu lệnh và dùng ### hoặc """ để tách hướng dẫn và ngữ cảnh
Kém hiệu quả hơn ❌:
Tóm tắt văn bản bên dưới thành danh sách gạch đầu dòng gồm các ý quan trọng nhất.
{text input here}Tốt hơn ✅:
Tóm tắt văn bản bên dưới thành danh sách gạch đầu dòng gồm các ý quan trọng nhất.
Văn bản: """
{text input here}
"""3. Hãy cụ thể, có tính mô tả và càng chi tiết càng tốt về ngữ cảnh, kết quả, độ dài, định dạng, phong cách mong muốn, v.v.
Hãy cụ thể về ngữ cảnh, kết quả, độ dài, định dạng, phong cách, v.v.
Kém hiệu quả hơn ❌:
Viết một bài thơ về OpenAI. Tốt hơn ✅:
Viết một bài thơ truyền cảm hứng ngắn về OpenAI, tập trung vào đợt ra mắt sản phẩm DALL-E gần đây (DALL-E là một mô hình ML chuyển văn bản thành hình ảnh) theo phong cách của {famous poet}4. Diễn đạt định dạng đầu ra mong muốn thông qua ví dụ
Kém hiệu quả hơn ❌:
Trích xuất các thực thể được nhắc đến trong văn bản bên dưới. Trích xuất 4 loại thực thể sau: tên công ty, tên người, chủ đề cụ thể và chủ đề.Văn bản: {text}Trình bày và giải thích - các mô hình phản hồi tốt hơn khi được cho xem các yêu cầu định dạng cụ thể. Điều này cũng giúp phân tích cú pháp nhiều đầu ra bằng chương trình một cách đáng tin cậy dễ dàng hơn.
Tốt hơn ✅:
Trích xuất các thực thể quan trọng được nhắc đến trong văn bản bên dưới. Trước tiên trích xuất tất cả tên công ty, sau đó trích xuất tất cả tên người, rồi trích xuất các chủ đề cụ thể phù hợp với nội dung và cuối cùng trích xuất các chủ đề khái quát chung
Định dạng mong muốn:
Tên công ty: <danh_sách_tên_công_ty_cách_nhau_bằng_dấu_phẩy>
Tên người: -||-
Chủ đề cụ thể: -||-
Chủ đề chung: -||-
Văn bản: {text}5. Bắt đầu với không mẫu, sau đó ít mẫu; nếu cả hai đều không hiệu quả, hãy tinh chỉnh
✅ Không mẫu
Trích xuất từ khóa từ văn bản bên dưới.
Văn bản: {text}
Từ khóa:✅ Ít mẫu - cung cấp một vài ví dụ
Trích xuất từ khóa từ các văn bản tương ứng bên dưới.
Văn bản 1: Stripe cung cấp các API mà nhà phát triển web có thể dùng để tích hợp xử lý thanh toán vào trang web và ứng dụng di động của họ.
Từ khóa 1: Stripe, xử lý thanh toán, API, nhà phát triển web, trang web, ứng dụng di động
##
Văn bản 2: OpenAI đã huấn luyện các mô hình ngôn ngữ tiên tiến có khả năng hiểu và tạo văn bản rất tốt. API của chúng tôi cung cấp quyền truy cập vào các mô hình này và có thể được dùng để giải quyết hầu như mọi tác vụ liên quan đến xử lý ngôn ngữ.
Từ khóa 2: OpenAI, mô hình ngôn ngữ, xử lý văn bản, API.
##
Văn bản 3: {text}
Từ khóa 3:✅Tinh chỉnh: xem các phương pháp hay nhất về tinh chỉnh tại đây.
6. Giảm các mô tả “hoa mỹ” và thiếu chính xác
Kém hiệu quả hơn ❌:
Mô tả cho sản phẩm này nên khá ngắn, chỉ vài câu, và không dài hơn nhiều.Tốt hơn ✅:
Dùng một đoạn văn gồm 3 đến 5 câu để mô tả sản phẩm này.7. Thay vì chỉ nói những điều không nên làm, hãy nói những điều nên làm thay thế
Kém hiệu quả hơn ❌:
Sau đây là cuộc trò chuyện giữa một tác nhân và một khách hàng. KHÔNG HỎI TÊN NGƯỜI DÙNG HOẶC MẬT KHẨU. KHÔNG LẶP LẠI.
Khách hàng: Tôi không thể đăng nhập vào tài khoản của mình.
Tác nhân:Tốt hơn ✅:
Sau đây là cuộc trò chuyện giữa một tác nhân và một khách hàng. Tác nhân sẽ cố gắng chẩn đoán vấn đề và đề xuất giải pháp, đồng thời không hỏi bất kỳ câu nào liên quan đến PII. Thay vì hỏi PII, như tên người dùng hoặc mật khẩu, hãy hướng dẫn người dùng đến bài viết trợ giúp www.samplewebsite.com/help/faq
Khách hàng: Tôi không thể đăng nhập vào tài khoản của mình.
Tác nhân:8. Riêng về tạo mã - Sử dụng “từ dẫn” để hướng mô hình theo một mẫu cụ thể
Kém hiệu quả hơn ❌:
# Viết một hàm python đơn giản để
# 1. Hỏi tôi một số đo bằng dặm
# 2. Chuyển đổi dặm sang kilômétTrong ví dụ mã dưới đây, việc thêm “import” gợi ý cho mô hình rằng nó nên bắt đầu viết bằng Python. (Tương tự, “SELECT” là một gợi ý tốt cho phần bắt đầu của một câu lệnh SQL.)
Tốt hơn ✅:
# Viết một hàm python đơn giản để
# 1. Hỏi tôi một số đo bằng dặm
# 2. Chuyển đổi dặm sang kilômét
import9. Sử dụng tính năng Generate Anything
Nhà phát triển có thể dùng tính năng “Generate Anything” để mô tả một tác vụ hoặc đầu ra ngôn ngữ tự nhiên mong muốn và nhận một câu lệnh được điều chỉnh riêng.
Tìm hiểu thêm về cách sử dụng tính năng “Generate Anything”.
Tham số
Nhìn chung, chúng tôi thấy `model` và `temperature` là các tham số được dùng phổ biến nhất để thay đổi đầu ra của mô hình.
`model` - Các mô hình có hiệu năng cao hơn thường đắt hơn và có thể có độ trễ cao hơn.
`temperature` - Một thước đo mức độ thường xuyên mô hình xuất ra một token ít có khả năng xảy ra hơn. Giá trị
temperaturecàng cao, đầu ra càng ngẫu nhiên (và thường sáng tạo) hơn. Tuy nhiên, điều này không giống với “tính đúng sự thật”. Đối với hầu hết các trường hợp sử dụng mang tính dữ kiện như trích xuất dữ liệu và hỏi đáp đúng sự thật,temperaturebằng 0 là tốt nhất.`max_completion_tokens` (độ dài tối đa) - Không kiểm soát độ dài của đầu ra, mà là giới hạn cắt cứng cho việc tạo token. Lý tưởng là bạn sẽ không thường xuyên chạm tới giới hạn này, vì mô hình của bạn sẽ dừng khi nó cho rằng đã hoàn tất hoặc khi gặp chuỗi dừng mà bạn đã xác định.
`stop` (chuỗi dừng) - Một tập hợp ký tự (token) mà khi được tạo ra sẽ khiến quá trình tạo văn bản dừng lại.
Để xem mô tả các tham số khác, hãy xem tài liệu tham khảo API.