in

Prompt engineering là gì? Prompt Engineer là gì?

Prompt engineeringg đã thay đổi cuộc chơi trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Khái niệm này liên quan đến việc nhúng mô tả nhiệm vụ mà AI phải hoàn thành vào đầu vào, thường ở dạng câu hỏi hoặc lời nhắc, thay vì nó được đưa ra một cách ngầm định. Prompt engineering đã cho thấy nhiều hứa hẹn trong việc cải thiện hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ và cho phép chúng giải quyết các nhiệm vụ mới một cách dễ dàng.

Một trong những kỹ thuật chính được sử dụng trong Prompt engineering là học tập dựa trên prompt, còn được gọi là Prompt engineering. Điều này liên quan đến việc chuyển đổi một hoặc nhiều tác vụ thành tập dữ liệu dựa trên dấu nhắc và đào tạo một mô hình ngôn ngữ để tối ưu hóa biểu diễn dấu nhắc của nó. Kỹ thuật này đã được sử dụng để đạt được hiệu quả cao trong các mô hình như GPT-2 và GPT-3, đã thiết lập các tiêu chuẩn mới trong NLP.

Những phát triển gần đây trong Prompt engineering đã tập trung vào nhắc nhở đa nhiệm, trong đó nhiều bộ dữ liệu NLP được sử dụng để đào tạo một mô hình ngôn ngữ. Kỹ thuật này đã thể hiện hiệu quả tốt trong các nhiệm vụ mới và đã mở ra những khả năng mới cho các mô hình ngôn ngữ. Một kỹ thuật khác được gọi là chain-of-thought (CoT) liên quan đến việc đưa ra một số ví dụ ngắn gọn về một nhiệm vụ cho mô hình ngôn ngữ, giúp cải thiện khả năng suy luận của nó. Prompt CoT cũng có thể được sử dụng như một nhiệm vụ học tập nhanh chóng bằng cách thêm văn bản vào lời nhắc để khuyến khích một chuỗi suy nghĩ.

Khả năng truy cập rộng rãi của các công cụ này đã được thúc đẩy bởi việc xuất bản một số sổ ghi chép nguồn mở và các dự án do cộng đồng lãnh đạo để tổng hợp hình ảnh. Tính đến tháng 2 năm 2022, đã có hơn 2.000 lời nhắc công khai cho khoảng 170 bộ dữ liệu.

Vào năm 2022, các mô hình máy học mới như DALL-E 2, Stable Diffusion và Midjourney đã được ra mắt công chúng. Các mô hình này lấy lời nhắc văn bản làm đầu vào và sử dụng chúng để tạo hình ảnh, điều này đã giới thiệu một danh mục kỹ thuật nhắc mới liên quan đến lời nhắc chuyển văn bản thành hình ảnh. Những mô hình này đã cho thấy tiềm năng to lớn trong các lĩnh vực như thị giác máy tính và đồ họa.

Nhìn chung, Prompt engineering đã cách mạng hóa cách chúng ta nghĩ về NLP và AI nói chung. Bằng cách nhúng mô tả nhiệm vụ vào đầu vào, các mô hình ngôn ngữ đã trở nên linh hoạt hơn và có khả năng xử lý các nhiệm vụ mới. Với việc tiếp tục nghiên cứu và phát triển, chúng ta có thể kỳ vọng kỹ thuật nhanh chóng sẽ tiếp tục vượt qua ranh giới của AI.

Written by Linh Nguyễn

0 0 votes
Article Rating
Subscribe
Notify of
guest

0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments