Làm chủ ChatGPT bằng cách học kỹ thuật nhanh chóng.
Hầu hết chúng ta đều sử dụng ChatGPT sai cách.
Chúng tôi không đưa các ví dụ vào lời nhắc của mình. Chúng tôi bỏ qua việc chúng tôi có thể kiểm soát hành vi của ChatGPT bằng các vai trò. Chúng tôi để ChatGPT đoán nội dung thay vì cung cấp cho nó một số thông tin.
Điều này xảy ra vì chúng ta chủ yếu sử dụng những lời nhắc tiêu chuẩn có thể giúp chúng ta hoàn thành công việc một lần chứ không phải mọi lúc.
Chúng ta cần học cách tạo lời nhắc chất lượng cao để có kết quả tốt hơn. Chúng ta cần học kỹ thuật nhanh chóng! Và trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ tìm hiểu 4 kỹ thuật được sử dụng trong kỹ thuật nhanh chóng.
Vài lời nhắc tiêu chuẩn về cú đánh
Một số lời nhắc tiêu chuẩn về cảnh quay là những lời nhắc tiêu chuẩn mà chúng tôi đã thấy trước đây, nhưng có các ví dụ về nhiệm vụ trong đó.
Tại sao lại là ví dụ? Chà, nếu bạn muốn tăng cơ hội đạt được kết quả mong muốn, bạn phải thêm các ví dụ về nhiệm vụ mà lời nhắc đang cố gắng giải quyết.
Lời nhắc tiêu chuẩn trong vài lần quay bao gồm mô tả nhiệm vụ, ví dụ và lời nhắc. Trong trường hợp này, lời nhắc là phần mở đầu của một ví dụ mới mà mô hình sẽ hoàn thành bằng cách tạo ra văn bản còn thiếu.
Dưới đây là các thành phần của một số lời nhắc tiêu chuẩn về cảnh quay.
Bây giờ hãy tạo một lời nhắc khác. Giả sử chúng tôi muốn trích xuất mã sân bay từ văn bản “Tôi muốn bay từ Orlando đến Boston”
Đây là lời nhắc tiêu chuẩn mà hầu hết mọi người sẽ sử dụng.
Trích xuất mã sân bay từ văn bản này: “Tôi muốn bay từ Orlando đến Boston”
Điều này có thể hoàn thành công việc, nhưng đôi khi nó có thể không đủ. Trong những trường hợp như vậy, bạn phải sử dụng một vài lời nhắc tiêu chuẩn về cảnh quay.
Trích xuất mã sân bay từ văn bản này:
Tin nhắn: “Tôi muốn bay từ Los Angeles đến Miami.” Mã sân bay: LAX, MIA
Tin nhắn: “Tôi muốn bay từ Nashville đến Thành phố Kansas.” Mã sân bay: BNA, MCI
Văn bản: “Tôi muốn bay từ Orlando đến Boston” Mã sân bay:
Nếu thử lời nhắc trước đó trên ChatGPT, chúng tôi sẽ nhận được mã sân bay ở định dạng mà chúng tôi đã chỉ định trong ví dụ (MCO, BOS)
Hãy nhớ rằng nghiên cứu trước đây đã phát hiện ra rằng câu trả lời thực tế trong các ví dụ không quan trọng mà chính là không gian nhãn. Không gian nhãn là tất cả các nhãn có thể có cho một tác vụ nhất định. Bạn có thể cải thiện kết quả lời nhắc của mình bằng cách cung cấp các nhãn ngẫu nhiên từ không gian nhãn.
Hãy kiểm tra điều này bằng cách nhập mã sân bay ngẫu nhiên vào ví dụ của chúng tôi.
Trích xuất mã sân bay từ văn bản này:
Tin nhắn: “Tôi muốn bay từ Los Angeles đến Miami.” Mã sân bay: DEN, OAK
Tin nhắn: “Tôi muốn bay từ Nashville đến Thành phố Kansas.” Mã sân bay: DAL, IDA
Văn bản: “Tôi muốn bay từ Orlando đến Boston” Mã sân bay:
Nếu đã thử lời nhắc trước đó trên ChatGPT, bạn vẫn sẽ nhận được đúng mã sân bay MCO và BOS.
Cho dù ví dụ của bạn có đúng hay không, hãy bao gồm các nhãn ngẫu nhiên từ không gian nhãn. Điều này sẽ giúp bạn cải thiện kết quả và hướng dẫn mô hình cách định dạng câu trả lời cho lời nhắc.
Nhắc nhở vai trò
Đôi khi hành vi mặc định của ChatGPT không đủ để đạt được điều bạn muốn. Đây là lúc bạn cần đặt vai trò cho ChatGPT.
Giả sử bạn muốn luyện tập cho cuộc phỏng vấn việc làm. Bằng cách yêu cầu ChatGPT “đóng vai trò là người quản lý tuyển dụng” và thêm thông tin chi tiết khác vào lời nhắc, bạn sẽ có thể mô phỏng một cuộc phỏng vấn xin việc cho bất kỳ vị trí nào.
Như bạn có thể thấy, ChatGPT cư xử giống như anh ấy đang phỏng vấn tôi cho một vị trí việc làm.
Chỉ cần như vậy, bạn có thể biến ChatGPT thành gia sư ngôn ngữ để luyện ngoại ngữ như tiếng Tây Ban Nha hay nhà phê bình phim để phân tích bất kỳ bộ phim nào bạn muốn.
Thêm cá tính vào lời nhắc của bạn và tạo ra kiến thức
Hai cách tiếp cận nhắc nhở này rất hiệu quả khi tạo văn bản cho email, blog, câu chuyện, bài viết, v.v.
Đầu tiên, bằng cách “thêm cá tính vào lời nhắc của chúng tôi”, ý tôi là thêm phong cách và mô tả. Việc thêm phong cách có thể giúp văn bản của chúng ta có được giọng điệu, hình thức, phạm vi cụ thể của người viết, v.v.
Viết [chủ đề] theo phong cách của một chuyên gia trong [lĩnh vực] có hơn 10 năm kinh nghiệm.
Để tùy chỉnh đầu ra hơn nữa, chúng ta có thể thêm mô tả. Phần mô tả chỉ đơn giản là một tính từ mà bạn có thể thêm vào để điều chỉnh lời nhắc của mình.
Giả sử bạn muốn viết một bài đăng dài 500 blog về cách AI sẽ thay thế con người. Nếu bạn tạo một lời nhắc tiêu chuẩn với dòng chữ “viết một bài đăng dài 500 blog về cách AI sẽ thay thế con người”, bạn có thể nhận được một bài đăng rất chung chung.
Tuy nhiên, nếu bạn thêm các tính từ như truyền cảm hứng, châm biếm, hấp dẫn và giải trí thì kết quả sẽ thay đổi đáng kể.
Hãy thêm mô tả vào lời nhắc trước đó của chúng tôi.
Viết một bài đăng hài hước trên 500 blog về lý do AI sẽ không thay thế con người. Viết theo phong cách của một chuyên gia về trí tuệ nhân tạo với hơn 10 năm kinh nghiệm. Giải thích bằng những ví dụ hài hước
Trong ví dụ của chúng tôi, phong cách của một chuyên gia về AI và các tính từ như dí dỏm và hài hước đang tạo thêm nét khác biệt cho văn bản do ChatGPT tạo ra. Một tác dụng phụ của việc này là văn bản của chúng ta sẽ khó bị các máy dò AI phát hiện (trong bài viết này, tôi chỉ ra các cách khác để đánh lừa các máy dò AI).
Cuối cùng, chúng ta có thể sử dụng phương pháp tiếp cận kiến thức được tạo ra để cải thiện bài đăng trên blog. Điều này bao gồm việc tạo ra thông tin có thể hữu ích về một chủ đề trước khi tạo ra phản hồi cuối cùng.
Ví dụ: trước khi tạo bài đăng với lời nhắc trước đó, trước tiên chúng ta có thể tạo ra kiến thức và chỉ sau đó mới viết bài đăng.
Tạo ra 5 sự thật về “AI sẽ không thay thế con người”
Khi chúng tôi có 5 thông tin thực tế, chúng tôi có thể cung cấp thông tin này cho lời nhắc khác để viết một bài đăng hay hơn.
# Sự thật 1 # Sự thật 2 # Sự thật 3 # Sự thật 4 # Sự thật 5
Sử dụng những thông tin thực tế trên để viết một bài đăng dài 500 blog dí dỏm về lý do AI sẽ không thay thế con người. Viết theo phong cách của một chuyên gia về trí tuệ nhân tạo với hơn 10 năm kinh nghiệm. Giải thích bằng những ví dụ hài hước
Trong trường hợp bạn muốn biết các cách khác để cải thiện bài đăng của mình bằng ChatGPT, hãy xem hướng dẫn này.
Chuỗi nhắc nhở suy nghĩ
Không giống như lời nhắc thông thường, trong chuỗi gợi ý suy nghĩ, mô hình được tạo ra để đưa ra các bước lý luận trung gian trước khi đưa ra câu trả lời cuối cùng cho một vấn đề. Nói cách khác, mô hình sẽ giải thích lý do của nó thay vì trực tiếp đưa ra câu trả lời cho một vấn đề.
Tại sao lý luận lại quan trọng? Việc giải thích lý luận thường dẫn đến kết quả chính xác hơn.
Để sử dụng chuỗi gợi ý suy nghĩ, chúng ta phải cung cấp một vài ví dụ ngắn gọn trong đó lý do được giải thích trong cùng một ví dụ. Bằng cách này, quá trình suy luận cũng sẽ được hiển thị khi trả lời lời nhắc.
Đây là sự so sánh giữa tiêu chuẩn và chuỗi nhắc nhở suy nghĩ.
Như chúng ta có thể thấy, việc mô hình được tạo ra để giải thích lý do của nó nhằm giải quyết vấn đề toán học này đã dẫn đến kết quả chính xác hơn trong chuỗi gợi ý suy nghĩ.
Lưu ý rằng chuỗi gợi ý suy nghĩ có hiệu quả trong việc cải thiện kết quả trong các nhiệm vụ lý luận số học, lẽ thường và ký hiệu.