Tổng Hợp Tất Cả Các Loại Prompt Trong AI

Trong thế giới công nghệ đang phát triển không ngừng, trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một phần không thể thiếu, góp phần thay đổi cách chúng ta làm việc, học tập và tương tác. Một trong những khía cạnh quan trọng và thú vị nhất của AI chính là các loại "prompt" – những câu lệnh hoặc tín hiệu khởi tạo giúp hệ thống AI hiểu và thực hiện nhiệm vụ được giao. Các loại prompt không chỉ đa dạng về hình thức mà còn phong phú về chức năng, từ việc đơn giản hóa các tác vụ hàng ngày đến hỗ trợ các nghiên cứu khoa học phức tạp.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng khám phá các loại prompt khác nhau trong AI, đánh giá ưu nhược điểm của từng loại, và xem xét các ví dụ cụ thể để hiểu rõ hơn về cách chúng hoạt động trong thực tế. Thông qua đó, bạn sẽ có cái nhìn tổng quan và sâu sắc hơn về tầm quan trọng của prompt trong việc tối ưu hóa hiệu suất và khả năng của các hệ thống AI hiện đại.

1. Prompt là gì?

AI Prompt là một đoạn văn bản hoặc một câu hỏi được đưa ra để khởi đầu hoặc hướng dẫn một mô hình ngôn ngữ trong việc tạo ra phản hồi hoặc tiếp tục văn bản.
Prompt hoạt động như một chỉ dẫn hoặc gợi ý để mô hình AI hiểu được ngữ cảnh và đưa ra câu trả lời phù hợp. Nó có thể bao gồm từ khóa, câu hỏi, hoặc một đoạn văn bản cụ thể.

Trong các phần tiếp theo chúng ta sẽ đi tìm hiểu về các loại Prompt trong AI và hiểu chi tiết về từng Prompt đó.

2. System Prompt

Định nghĩa:

System prompt là một đoạn văn bản được cung cấp cho mô hình ngay từ đầu, trước khi có bất kỳ sự tương tác nào với người dùng. Nó định hướng cho mô hình về cách hành xử, cách diễn đạt và các quy tắc cần tuân theo.
Mục tiêu chính của System prompt là định hình cách mô hình sẽ phản hồi trong suốt phiên làm việc, giúp mô hình nhất quán trong phong cách giao tiếp và đảm bảo phản hồi đúng với kỳ vọng của người sử dụng.

Ưu điểm

Tùy chỉnh cao: Cho phép nhà phát triển dễ dàng điều chỉnh mô hình để phục vụ các mục đích khác nhau, từ hỗ trợ khách hàng đến giáo dục hoặc sáng tạo nội dung.
Kiểm soát rủi ro: Giảm nguy cơ mô hình cung cấp nội dung không chính xác, gây tranh cãi, hoặc không phù hợp bằng cách đặt ra các giới hạn rõ ràng.
Nâng cao hiệu quả: Giúp mô hình hiểu rõ hơn về ngữ cảnh và mục tiêu của cuộc trò chuyện, từ đó đưa ra câu trả lời tốt hơn, làm cho mô hình trở nên hữu ích và đáng tin cậy hơn.

Nhược điểm:

Hiệu quả giới hạn: Đôi khi, một system prompt không đủ để kiểm soát hoàn toàn hành vi của mô hình, đặc biệt khi gặp các tình huống không lường trước.
Tính mơ hồ: Một prompt không rõ ràng có thể khiến mô hình đưa ra phản hồi không đúng như mong đợi.
Quản lý mâu thuẫn: Nếu system prompt có các hướng dẫn mâu thuẫn hoặc phức tạp, mô hình có thể gặp khó khăn trong việc tuân thủ một cách nhất quán.

Khi nào nên áp dụng:

Điều chỉnh hành vi: System prompt giúp định hướng cách mô hình phản ứng với các yêu cầu của người dùng. Ví dụ, nếu muốn một phản hồi hài hước, bạn có thể sử dụng một system prompt khuyến khích sự sáng tạo và vui vẻ.
Đồng nhất phong cách: Trong các ứng dụng cần giữ sự nhất quán về phong cách (chẳng hạn, trong các dự án thương hiệu), system prompt rất hữu ích để đảm bảo rằng phản hồi không làm mờ nhạt đi bản sắc đã được xây dựng.
Hạn chế nội dung không mong muốn: Một system prompt có thể quy định rõ những gì mô hình không nên nói, giảm thiểu rủi ro khi mô hình cung cấp nội dung không phù hợp.
Cải thiện trải nghiệm người dùng: System prompt cũng được sử dụng để tăng cường trải nghiệm người dùng, làm cho các câu trả lời trở nên phù hợp, hấp dẫn và hữu ích.

Ví Dụ thực tế:
SlimAI cung cấp các loại System Prompt có sẵn giúp người dùng không cần nhập lệnh vào.

Trợ lý chuyên môn: “Bạn là một chuyên gia y tế ảo. Hãy trả lời một cách cẩn thận, rõ ràng và chỉ cung cấp thông tin đã được chứng minh khoa học. Khuyến cáo người dùng luôn tham khảo ý kiến bác sĩ.”
Giọng điệu thân thiện: “Bạn là một trợ lý ảo giúp đỡ người dùng với một nụ cười. Hãy sử dụng giọng điệu thân thiện, dễ gần, nhưng không được thiếu tôn trọng. Đừng bao giờ để người dùng cảm thấy bị lấn át.”
Giới hạn nội dung: “Không cung cấp thông tin về các chủ đề nhạy cảm như chính trị, tôn giáo, hoặc các vấn đề pháp lý chi tiết. Thay vào đó, đề xuất người dùng tìm kiếm lời khuyên chuyên nghiệp.”

3. Zero-shot, one-shot, few-shot, multi-shot

3.1. Zero-shot Prompting

Định nghĩa:

Zero-shot prompting là khi bạn yêu cầu mô hình thực hiện một nhiệm vụ mà không cung cấp bất kỳ ví dụ nào về cách làm điều đó.
Mô hình phải dựa hoàn toàn vào khả năng của mình và hiểu biết tổng quát để tạo ra kết quả.

Ưu điểm:

Không cần chuẩn bị ví dụ, dễ triển khai nhanh.
Thích hợp khi mô hình đã được huấn luyện kỹ càng hoặc nhiệm vụ không yêu cầu sự phức tạp.

Nhược điểm:

Độ chính xác có thể không cao nếu nhiệm vụ phức tạp.
Mô hình có thể hiểu sai yêu cầu hoặc không tạo ra đầu ra đúng mong đợi.

Khi nào nên áp dụng:

Khi bạn cần một câu trả lời nhanh và nhiệm vụ tương đối đơn giản.
Khi bạn muốn kiểm tra xem mô hình có hiểu khái niệm một cách trực quan không.

Ví dụ cụ thể:
Yêu cầu: Viết một câu chuyện ngắn về một cậu bé tìm thấy kho báu.

Kết quả mong đợi: Mô hình tự động tạo ra một câu chuyện mà không có bất kỳ gợi ý nào.

3.2. One-shot Prompting

Định nghĩa:

One-shot prompting là khi bạn cung cấp cho mô hình một ví dụ duy nhất để minh họa yêu cầu của bạn.

Ưu điểm:

Tăng cường độ chính xác một chút so với zero-shot.
Mô hình có định hướng cụ thể hơn, giúp tạo ra đầu ra gần giống yêu cầu hơn.

Nhược điểm:

Đôi khi một ví dụ vẫn không đủ để mô hình hiểu rõ nhiệm vụ.
Hiệu quả phụ thuộc vào sự rõ ràng và phù hợp của ví dụ duy nhất.

Khi nào nên áp dụng:

Khi nhiệm vụ không quá phức tạp nhưng bạn muốn mô hình có một ví dụ để làm mẫu.
Khi bạn có một ví dụ cụ thể rất phù hợp với đầu ra mong muốn.

Ví dụ cụ thể:
Yêu cầu: Tạo một câu chuyện ngắn về một con mèo thích phiêu lưu.
Ví dụ: Một ngày nọ, con mèo tên Mít quyết định rời khỏi căn nhà ấm cúng của mình để khám phá khu rừng gần đó…

Kết quả mong đợi: Mô hình sẽ tạo ra một câu chuyện khác về một con mèo phiêu lưu, có thể theo mẫu câu đã cung cấp.

3.3. Few-shot Prompting

Định nghĩa:

Few-shot prompting là khi bạn cung cấp cho mô hình vài ví dụ (thường là 2-5) để minh họa rõ hơn về yêu cầu hoặc mẫu kết quả mong muốn.

Ưu điểm:

Cải thiện đáng kể độ chính xác của mô hình so với zero-shot và one-shot.
Giúp mô hình nắm bắt được mẫu và ngữ cảnh phức tạp hơn.

Nhược điểm:

Cần chuẩn bị thêm vài ví dụ, mất thời gian hơn.
Có thể không hiệu quả nếu ví dụ không được chọn lọc tốt.

Khi nào nên áp dụng:

Khi nhiệm vụ phức tạp hoặc cần sự nhất quán về ngữ điệu, cấu trúc câu.
Khi bạn muốn mô hình làm theo một mẫu cụ thể.

Ví dụ cụ thể:

3.4. Multi-shot Prompting

Định nghĩa:

Multi-shot prompting là khi bạn cung cấp nhiều ví dụ (có thể hơn 5) để mô hình hiểu đầy đủ về mẫu và ngữ cảnh yêu cầu.

Ưu điểm:

Mô hình có độ chính xác cao nhất trong việc tuân thủ yêu cầu và mẫu.
Thích hợp cho các tác vụ phức tạp, yêu cầu chi tiết.

Nhược điểm:

Cần nhiều công sức để tạo và chuẩn bị các ví dụ.
Có thể làm chậm tốc độ xử lý và chiếm nhiều không gian bộ nhớ hơn.

Khi nào nên áp dụng:

Khi nhiệm vụ phức tạp và yêu cầu mô hình hiểu đầy đủ các quy tắc hoặc cấu trúc.
Khi đầu ra cần tính nhất quán cao giữa các câu trả lời.

Ví dụ cụ thể:

Tóm tắt sự khác biệt

4. Prompt theo chuỗi suy nghĩ (CoT Prompts)

CoT prompting, hay "Chain of Thought" prompting, khuyến khích mô hình chia nhỏ quy trình suy luận phức tạp thành một chuỗi các bước trung gian. Phương pháp này giúp tạo ra một đầu ra cuối cùng toàn diện và có cấu trúc hơn. Bằng cách hướng dẫn mô hình xử lý từng phần của vấn đề một cách tuần tự, CoT prompting cho phép AI phát triển các giải pháp chi tiết và hợp lý hơn, giống như cách con người thường xuyên tư duy khi đối mặt với các vấn đề phức tạp.

Chain of Thought Prompting (Cách tiếp cận 'Suy nghĩ theo chuỗi')
Định nghĩa:

Chain of Thought Prompting là một trong các loại Prompt kỹ thuật yêu cầu mô hình AI suy luận theo từng bước, chia nhỏ quy trình suy nghĩ để đi đến câu trả lời cuối cùng. Thay vì tạo ra một kết quả ngay lập tức, mô hình được hướng dẫn nêu rõ các bước logic hoặc lập luận để giải thích cách nó đạt được câu trả lời.
Kỹ thuật này được sử dụng để xử lý các vấn đề phức tạp, đòi hỏi phải có sự suy luận chi tiết hoặc liên quan đến nhiều bước lập luận.

Ưu điểm

Tăng độ chính xác: Bằng cách chia nhỏ các bước, mô hình có nhiều khả năng tạo ra câu trả lời chính xác hơn, đặc biệt đối với các nhiệm vụ yêu cầu suy luận hoặc phân tích dữ liệu.
Hiểu rõ quy trình: Người dùng có thể hiểu cách mô hình đi đến kết luận, điều này đặc biệt hữu ích khi cần sự minh bạch trong lập luận hoặc giải thích.
Giảm sai sót: Việc yêu cầu mô hình đưa ra từng bước lập luận giúp tránh các lỗi do suy luận sai lệch hoặc thiếu sót thông tin.

Nhược điểm:

Tốn thời gian: Quá trình suy luận từng bước có thể làm cho mô hình xử lý chậm hơn, không phù hợp cho các nhiệm vụ yêu cầu phản hồi nhanh.
Cần lời gợi ý rõ ràng: Để phương pháp hoạt động hiệu quả, lời gợi ý (prompt) cần được xây dựng cẩn thận, nếu không mô hình có thể đưa ra các bước suy luận không hợp lý.
Không phù hợp cho các vấn đề đơn giản: Đối với các vấn đề đơn giản, Chain of Thought Prompting có thể gây ra sự dư thừa không cần thiết.

Khi nào nên áp dụng:

Vấn đề phức tạp: Khi nhiệm vụ đòi hỏi nhiều bước lập luận, chẳng hạn như phân tích chiến lược tiếp thị hoặc lập kế hoạch bán hàng.
Cần giải thích rõ ràng: Khi cần mô hình không chỉ đưa ra câu trả lời mà còn phải giải thích cách đạt được kết luận đó.
Marketing và Sales: Khi cần phân tích các chỉ số tiếp thị hoặc lập chiến lược bán hàng hiệu quả dựa trên nhiều yếu tố.

Ví dụ minh họa về Chain of Thought Prompting trong Marketing & Sales:
Ví dụ 1: Phân tích ROI (Return on Investment) của một chiến dịch quảng cáo
Câu hỏi: Một công ty chi 200 triệu VNĐ cho chiến dịch quảng cáo và thu về 500 triệu VNĐ doanh thu. Chi phí sản phẩm là 300 triệu VNĐ. Tính ROI của chiến dịch.
Chain of Thought:
- Bước 1: Chi phí quảng cáo là 200 triệu VNĐ.
- Bước 2: Doanh thu thu về từ chiến dịch là 500 triệu VNĐ.
- Bước 3: Chi phí sản phẩm (chi phí gốc) là 300 triệu VNĐ.
- Bước 4: Lợi nhuận thu được = Doanh thu - Chi phí sản phẩm - Chi phí quảng cáo = 500 triệu - 300 triệu - 200 triệu = 0 triệu VNĐ.
- Bước 5: ROI được tính bằng công thức: (Lợi nhuận / Chi phí quảng cáo) × 100%.
- Bước 6: ROI = (0 / 200) × 100% = 0%.
Trả lời: ROI của chiến dịch quảng cáo là 0%, cho thấy công ty không tạo ra lợi nhuận từ chiến dịch này.
Ví dụ 2: Đánh giá hiệu quả của các kênh bán hàng khác nhau
Câu hỏi: Công ty sử dụng ba kênh bán hàng: trực tuyến, trực tiếp và qua đối tác. Doanh số từ kênh trực tuyến là 1 tỷ VNĐ với chi phí 200 triệu VNĐ, doanh số từ bán hàng trực tiếp là 1,5 tỷ VNĐ với chi phí 700 triệu VNĐ, và doanh số từ đối tác là 800 triệu VNĐ với chi phí 100 triệu VNĐ. Kênh nào hiệu quả nhất?
Chain of Thought:
- Bước 1: Tính lợi nhuận cho từng kênh.
- Kênh trực tuyến: Lợi nhuận = 1 tỷ - 200 triệu = 800 triệu VNĐ.
- Kênh trực tiếp: Lợi nhuận = 1,5 tỷ - 700 triệu = 800 triệu VNĐ.
- Kênh đối tác: Lợi nhuận = 800 triệu - 100 triệu = 700 triệu VNĐ.
- Bước 2: Tính tỷ lệ lợi nhuận trên chi phí cho từng kênh.
- Kênh trực tuyến: 800 triệu / 200 triệu = 4 lần.
- Kênh trực tiếp: 800 triệu / 700 triệu ≈ 1,14 lần.
- Kênh đối tác: 700 triệu / 100 triệu = 7 lần.
- Bước 3: So sánh tỷ lệ lợi nhuận trên chi phí.
- Kết luận: Kênh đối tác hiệu quả nhất với tỷ lệ lợi nhuận trên chi phí là 7 lần.
Trả lời: Kênh bán hàng qua đối tác là kênh hiệu quả nhất.

Tóm tắt Chain of Thought Prompting

Ưu điểm: Giúp giải quyết các vấn đề phức tạp với độ chính xác cao và cung cấp lập luận rõ ràng.
Nhược điểm: Tốn thời gian và cần gợi ý được xây dựng cẩn thận.
Áp dụng: Hiệu quả cho các bài toán kinh doanh, marketing và sales, đặc biệt khi cần phân tích dữ liệu hoặc đưa ra các chiến lược dựa trên nhiều yếu tố.

5. Prompt kết hợp (Zero-shot CoT Prompts)

Định nghĩa: Là loại kết hợp Prompt theo chuỗi suy nghĩ (CoT Prompts) và Prompts trực tiếp (Zero-shot) bằng cách yêu cầu mô hình thực hiện các bước suy luận, điều này giúp tạo ra kết quả tốt hơn.

Ví dụ trong bài toán: Có 10 người trong một cuộc thi. Mỗi người đều bắt tay với mọi người khác một lần. Hỏi tổng cộng có bao nhiêu cái bắt tay? Chúng ta có thể tạo Zero-shot CoT Prompt theo các bước sau:

Bước 1: Yêu cầu AI hiểu bản chất của vấn đề: Mỗi bắt tay diễn ra giữa hai người.
Bước 2: Xác định số lượng bắt tay của một cá nhân: Mỗi người sẽ bắt tay với 9 người còn lại (trừ bản thân).
Bước 3: Tính tổng số lượng bắt tay: Nếu tính riêng lẻ, chúng ta sẽ đếm mỗi cái bắt tay hai lần (vì A bắt tay với B tương tự như B bắt tay với A). Vì vậy, cần phải chia đôi tổng số tự tính trước. Số lượng bắt tay của tất cả mọi người = 10 * 9. Vì mỗi bắt tay bị đếm đôi, chia kết quả vừa tính cho 2: ((10 * 9) / 2).
Bước 4: Kết luận cuối cùng: Tổng số cái bắt tay là 45.

6. STEPwise Prompting

Định nghĩa:

STEPwise Prompting là một kỹ thuật tương tự như Chain of Thought Prompting, nhưng có sự khác biệt là mô hình được hướng dẫn để dừng lại và đưa ra phản hồi từng bước một, thay vì tạo ra toàn bộ câu trả lời trong một lần. Mỗi bước được xác nhận hoặc sửa đổi trước khi tiếp tục, cho phép quy trình lập luận có thể được điều chỉnh hoặc cải thiện trong quá trình thực hiện.
STEPwise Prompting hữu ích khi người dùng muốn giám sát chặt chẽ hoặc tương tác với mô hình trong suốt quy trình suy luận, đảm bảo rằng mô hình không đi sai hướng.

Ưu điểm

Kiểm soát tốt hơn: Cho phép người dùng giám sát và điều chỉnh từng bước lập luận của mô hình, tránh sai sót từ sớm.
Độ chính xác cao hơn: Bằng cách xác nhận từng bước, mô hình có thể được hướng dẫn chính xác hơn để hoàn thành nhiệm vụ.
Linh hoạt: Người dùng có thể sửa đổi quy trình suy nghĩ khi cần, giúp mô hình thích ứng tốt hơn với các tình huống phức tạp.

Nhược điểm

Mất nhiều thời gian: Quá trình từng bước làm chậm hiệu suất tổng thể, vì mỗi bước phải được xác nhận trước khi tiếp tục.
Phức tạp hơn: Yêu cầu sự tương tác liên tục từ người dùng, điều này có thể không phù hợp cho các tác vụ yêu cầu phản hồi nhanh.
Không phù hợp với các vấn đề đơn giản: Giống như Chain of Thought Prompting, STEPwise Prompting có thể trở nên dư thừa nếu nhiệm vụ đơn giản.

Khi nào nên áp dụng:

Giải quyết các bài toán phức tạp: Khi cần thực hiện phân tích từng bước hoặc khi một nhiệm vụ yêu cầu suy luận dài, chẳng hạn như lập kế hoạch chiến lược hoặc phân tích dữ liệu chuyên sâu.
Khi cần sự tương tác hoặc kiểm soát: Khi người dùng muốn đảm bảo mô hình không mắc sai lầm hoặc khi có khả năng thay đổi kế hoạch giữa chừng.
Tình huống yêu cầu điều chỉnh liên tục: Khi quy trình không được xác định trước hoặc có nhiều yếu tố cần được đánh giá trong từng bước.

Tóm tắt STEPwise Prompting

Ưu điểm: Tăng cường kiểm soát và độ chính xác, linh hoạt khi giải quyết vấn đề phức tạp.
Nhược điểm: Tốn nhiều thời gian và cần sự tương tác liên tục từ người dùng.
Khi nào áp dụng: Hiệu quả cho việc lập kế hoạch chiến dịch tiếp thị, phân tích quy trình bán hàng, hoặc khi cần điều chỉnh liên tục trong quá trình thực hiện.

STEPwise Prompting đặc biệt hữu ích khi bạn muốn tương tác chặt chẽ với mô hình, cho phép bạn can thiệp và hướng dẫn mô hình đi đúng hướng từng bước một.

Kết luận

Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo, việc hiểu rõ và sử dụng hiệu quả các loại prompt là một yếu tố then chốt giúp tối ưu hóa khả năng của các mô hình AI. Như chúng ta đã thảo luận trong bài viết này, prompt không chỉ đơn thuần là công cụ để khởi tạo tương tác với AI mà còn đóng vai trò quan trọng trong việc định hình kết quả đầu ra và đảm bảo tính chính xác của thông tin. Qua bài viết này, mình hy vọng bạn đã nắm vững về Prompt trong AI, bài viết trích xuất 1 vài thông tin trong cuốn Ebook “Làm Chủ GenAI: Ảo Giác, Prompt Và Công Cụ X10 Hiệu Suất” của SlimCRM.

Nếu bạn muốn đọc ebook, vui lòng bấm tại đây.
View attachment 8064498