Nghệ thuật thiết kế nhanh đang trở thành một kỹ năng quan trọng để khai thác hiệu quả tiềm năng của AI khi trí tuệ nhân tạo tiếp tục phát triển. Tuy nhiên, với tất cả tầm quan trọng của nó, thiết kế nhanh thường bị thu hẹp thành lời khuyên đơn giản—mẹo như "hãy cụ thể" hoặc mẹo nhanh như "hãy suy nghĩ từng bước".

Mặc dù hữu ích cho người mới bắt đầu, nhưng những lời khuyên này hầu như không đề cập đến vấn đề chính. Kỹ thuật nhắc nhở thực sự đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc hơn nhiều về cơ chế đằng sau phản hồi của AI, vượt xa những gì thường chỉ là tìm kiếm Google không cần nỗ lực. Sau đây, chúng ta sẽ xem xét một số nguyên tắc cơ bản để giải thích tại sao nhắc nhở tốt thực sự hiệu quả.

Nhúng: Nền tảng của sự hiểu biết nhanh chóng

Một trong những khái niệm cơ bản trong việc nhắc nhở hiệu quả là hiểu được các nhúng. Khi chúng ta nhập một nhắc nhở vào một mô hình, nó không xử lý ngôn ngữ như chúng ta; thay vào đó, mỗi từ hoặc cụm từ được chuyển đổi thành một nhúng, một biểu diễn số nắm bắt cả ý nghĩa và ngữ cảnh của ngôn ngữ. Các nhúng này hoạt động như bản đồ nội bộ của mô hình, giúp nó diễn giải các mối quan hệ, sắc thái và mối liên kết giữa các từ.

Đối với các kỹ sư nhanh nhẹn, việc hiểu các nhúng là điều cần thiết để có trực giác nhanh nhẹn. Cách một từ được thể hiện trong không gian nhúng quyết định cách mô hình diễn giải từ đó, ảnh hưởng đến nội dung và trọng tâm của các phản hồi. Ví dụ, nếu một lời nhắc yêu cầu thông tin về "sản xuất", mô hình sẽ lấy nội dung dựa trên các nhúng được liên kết với các thuật ngữ đó, có khả năng lấy từ các lĩnh vực như quy trình sản xuất, hậu cần chuỗi cung ứng hoặc tiến bộ công nghệ. Một kỹ sư nhanh nhẹn có thể tác động đến các phản hồi này bằng cách khéo léo tạo ra từ ngữ, cải thiện tính liên quan và chiều sâu của đầu ra.

Hiểu được các nhúng cũng giúp các kỹ sư nhắc nhở có thể xâu chuỗi các nhắc nhở tốt hơn , trong đó mỗi phản hồi đều dựa trên các tương tác trước đó. Bằng cách tạo ra các chuỗi với các mối quan hệ nhúng trong tâm trí, các kỹ sư nhắc nhở tạo ra các cuộc hội thoại phức tạp, có nhận thức về ngữ cảnh, thích ứng với các nhu cầu cụ thể, tạo ra các đầu ra chi tiết, có khả năng phản hồi.

Vai trò của sự chú ý: Mô hình hướng dẫn tập trung

Một thành phần cốt lõi khác trong kỹ thuật nhắc nhở là sự chú ý. Không giống như sự chú ý của con người, có thể thay đổi động giữa các chủ đề khác nhau, sự chú ý của AI gán trọng số cho các mối quan hệ giữa các từ trong văn bản nhắc nhở và phản hồi. Sự chú ý giúp mô hình ưu tiên các phần nhất định của đầu vào và một lời nhắc được thiết kế tốt sẽ sử dụng điều này để định hình trọng tâm của mô hình. Ví dụ, hãy lấy một lời nhắc yêu cầu một góc nhìn tinh tế về một con mèo đang ngồi trên một tấm thảm.

Các kỹ sư nhắc nhở có thể hướng dẫn mô hình nhấn mạnh các khía cạnh có liên quan của chủ đề nhắc nhở, chẳng hạn như tư thế của con mèo, kết cấu và màu sắc của tấm thảm, hoặc bầu không khí chung của toàn cảnh, dẫn đến phản hồi chi tiết và sống động hơn. Cách tiếp cận nhắc nhở này, được gọi là kích thích định hướng , cho phép trích xuất các câu trả lời phong phú hơn, có liên quan hơn từ mô hình.

RAG: Thế hệ tăng cường thu hồi để phản hồi tốt hơn

Retrieval-Augmented Generation (RAG) kết hợp AI tạo sinh với các hệ thống truy xuất để cải thiện độ chính xác và tính liên quan của phản hồi. Kỹ thuật nhắc nhở truyền thống dựa vào kiến thức nội bộ của mô hình, có thể lỗi thời hoặc không đầy đủ. RAG giải quyết vấn đề này bằng cách thêm một lớp truy xuất để kéo thông tin hiện tại, có liên quan theo ngữ cảnh từ các nguồn bên ngoài như cơ sở dữ liệu hoặc công cụ tìm kiếm, cho phép mô hình cung cấp câu trả lời chính xác và cập nhật hơn.

RAG có tính chuyển đổi cho kỹ thuật nhanh chóng. Nó cho phép các kỹ sư cấu trúc các lời nhắc hướng dẫn cả thành phần truy xuất và thành phần tạo ra làm việc cùng nhau, đặc biệt có giá trị đối với các chủ đề phức tạp hoặc phát triển nhanh. Ví dụ, lời nhắc về "những thay đổi gần đây trong luật bảo mật dữ liệu" có thể kích hoạt mô hình để lấy các tài liệu hoặc tin tức pháp lý mới nhất, sau đó kết hợp với thông tin nội bộ thông qua RAG để tổng hợp thành một phản hồi mạch lạc. Khả năng kép này làm giảm ảo giác và giữ cho mô hình dựa trên thông tin đáng tin cậy, theo thời gian thực.

Do đó, các kỹ sư Prompt làm việc trong khuôn khổ RAG có thể tạo ra những tương tác vừa mang tính sáng tạo vừa dựa trên kiến thức hiện tại, tăng thêm độ tinh vi cho đầu ra của AI.

Gợi ý hình ảnh và quá trình khuếch tán

Trong quá trình tạo hình ảnh, kỹ thuật nhắc nhở có thêm một lớp phức tạp nữa. Ở đây, nhắc nhở không chỉ là về từ ngữ mà còn về việc hướng dẫn mô hình thông qua quá trình khuếch tán—một kỹ thuật trong đó nhiễu ngẫu nhiên được chuyển đổi lặp đi lặp lại thành hình ảnh mạch lạc. Quá trình khuếch tán dựa trên các điều chỉnh lặp đi lặp lại và mỗi chu kỳ xây dựng dựa trên chu kỳ trước đó để tinh chỉnh hình ảnh dựa trên hướng dẫn của nhắc nhở.

Khi tạo lời nhắc để tạo hình ảnh, việc hiểu được sự khuếch tán là điều cần thiết. Các mô tả như "nhiếp ảnh đoạt giải" hoặc "nhiếp ảnh thời trang" có thể mang lại kết quả khác nhau tùy thuộc vào cách người mẫu diễn giải "đoạt giải" hoặc "thời trang". Các kỹ sư lời nhắc phải hiểu cách người mẫu diễn giải các mối quan hệ không gian, màu sắc và bố cục để tạo ra kết quả mong muốn. Điều này không chỉ liên quan đến tính thẩm mỹ; mà còn liên quan đến việc dẫn dắt người mẫu qua từng bước để phù hợp với khái niệm hình ảnh dự định.

Ảo giác và những cạm bẫy của việc nhắc nhở kém

Một trong những khía cạnh thách thức nhất của việc nhắc nhở AI là quản lý ảo giác—khi một mô hình tạo ra nội dung nghe có vẻ hợp lý nhưng hoàn toàn là bịa đặt. Ảo giác thường là kết quả của những lời nhắc mơ hồ hoặc có cấu trúc kém , khiến mô hình phải diễn giải quá nhiều. Trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe hoặc tài chính, nơi mà độ chính xác là rất quan trọng, ngay cả một ảo giác nhỏ cũng có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng.

Các kỹ sư nhắc nhở lành nghề ngăn chặn điều này bằng cách xây dựng các nhắc nhở giảm thiểu sự mơ hồ , xác minh đầu ra bằng các nhắc nhở kiểm tra thực tế và duy trì sự rõ ràng và tập trung nghiêm ngặt.

Tại sao Kỹ thuật nhanh là một kỹ năng thực sự

Cuối cùng, kỹ thuật nhanh là một kỹ năng thực sự kết hợp trực giác ngôn ngữ với hiểu biết sâu sắc về kỹ thuật của cơ chế AI. Không giống như các truy vấn tìm kiếm đơn giản, các kỹ sư nhanh có kiến thức về nhúng, cơ chế chú ý và hạn chế của mô hình có thể tạo ra các lời nhắc tốt hơn. Việc thành thạo các yếu tố này cho phép các kỹ sư nhanh định hình các phản hồi chính xác, đáng tin cậy và thường sáng tạo một cách đáng ngạc nhiên.

Nhu cầu về các kỹ sư nhanh nhẹn lành nghề sẽ chỉ tăng lên khi công nghệ AI tiếp tục tích hợp vào các ngành công nghiệp từ giáo dục đến giải trí. Họ sẽ rất cần thiết không chỉ để tạo nội dung mà còn để tinh chỉnh các ứng dụng AI, xử lý sự cố đầu ra và tối ưu hóa hiệu suất mô hình trên nhiều lĩnh vực. Không phải là một xu hướng nhất thời, kỹ thuật nhanh nhẹn đang định hình để trở thành một trong những kỹ năng quyết định của kỷ nguyên AI—một công cụ thiết yếu để xây dựng giao tiếp giữa con người và máy móc.

Về tôi: Cựu chiến binh CNTT hơn 25 năm kết hợp dữ liệu, AI, quản lý rủi ro, chiến lược và giáo dục. Người chiến thắng cuộc thi hackathon toàn cầu 4 lần và tác động xã hội từ người ủng hộ dữ liệu. Hiện đang làm việc để khởi động lực lượng lao động AI tại Philippines. Tìm hiểu thêm về tôi tại đây .