Hệ thống hóa và đánh giá các kỹ thuật Prompt trong Mô hình Ngôn ngữ Lớn

Abstract

Tóm tắt:  Sự phát triển của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) đã mở ra những khả năng mới trong tương tác giữa người và máy. Tuy nhiên, chất lượng đầu ra của AI (Trí tuệ nhân tạo) phụ thuộc trực tiếp vào chất lượng của dữ liệu đầu vào (prompt). Bài viết này tổng hợp và phân loại các kỹ thuật câu lệnh (Prompt) từ cơ bản đến nâng cao. Thông qua việc phân tích các phương pháp như Học qua vài ví dụ (Few-Shot), Chuỗi suy luận (Chain-of-Thought) và việc thiết lập khung cấu trúc (Frameworks), nghiên cứu nhằm cung cấp một hướng dẫn chuẩn hóa giúp tối ưu hóa hiệu suất và tính chính xác của Trí tuệ nhân tạo trong các tác vụ phức tạp.