Automatic Prompt Engineer (APE)
Theo: https://www.promptingguide.ai/techniques/ape

Image Source: Zhou et al., (2022)
Zhou và cộng sự (2022) đề xuất cho các kỹ sư nhắc tự động - APE (Automatic Prompt Engineer) một khuôn khổ cho việc tạo sinh và lựa chọn lệnh tự động. Bài toán tạo sinh lệnh được định hình như tổng hợp ngôn ngữ tự nhiên, được giải quyết như một bài toán tối ưu hóa hộp đen sử dụng LLM để tạo sinh và tìm kiếm các giải pháp ứng viên.
Bước đầu tiên bao gồm một mô hình ngôn ngữ lớn (như một mô hình suy luận) được cung cấp các minh họa đầu ra để tạo sinh các ứng viên lệnh cho một tác vụ. Các giải pháp ứng viên này sẽ hướng dẫn quy trình tìm kiếm. Các lệnh được thực thi bằng cách sử dụng một mô hình mục tiêu, và sau đó lệnh phù hợp nhất được chọn dựa trên điểm đánh giá được tính toán.
APE phát hiện ra một lời nhắc theo chuỗi tư duy (CoT) không có ví dụ/minh họa (zero-shot) tốt hơn lời nhắc "Hãy suy nghĩ từng bước" do con người thiết kế (Kojima và cộng sự, 2022).
Lời nhắc "Hãy giải quyết vấn đề này theo cách từng bước để đảm bảo chúng ta có câu trả lời đúng." gợi ra suy luận chuỗi tư duy và cải thiện hiệu suất trên các điểm chuẩn MultiArith và GSM8K:

Image Source: Zhou et al., (2022)
Bài báo này đề cập đến một chủ đề quan trọng liên quan đến kỹ thuật nhắc, đó là ý tưởng tự động tối ưu hóa các lời nhắc. Mặc dù chúng tôi không đi sâu vào chủ đề này trong hướng dẫn này, nhưng sau đây là một vài bài báo chính nếu bạn quan tâm đến chủ đề này:
Prompt-OIRL - đề xuất sử dụng học tăng cường ngược ngoại tuyến để tạo ra các lời nhắc phụ thuộc vào truy vấn.
OPRO - giới thiệu ý tưởng sử dụng LLM để tối ưu hóa các lời nhắc: cho phép LLM "Hít một hơi thật sâu" để cải thiện hiệu suất xử lý các bài toán.
AutoPrompt - đề xuất một phương pháp tự động tạo các lời nhắc cho một tập hợp các tác vụ đa dạng dựa trên tìm kiếm theo hướng gradient.
Prefix Tuning - một giải pháp thay thế nhẹ cho việc tinh chỉnh, thêm một tiền tố liên tục có thể huấn luyện được cho các tác vụ NLG.
Prompt Tuning - đề xuất một cơ chế để học các lời nhắc mềm thông qua lan truyền ngược.
Về ‘Kỹ thuật viết lời nhắc’ ………. Phần trước ………. Phần tiếp theo
Tác giả: admin
Ý kiến bạn đọc
Những tin cũ hơn
Trang Web này được thành lập theo Quyết định số 142/QĐ-HH do Chủ tịch Hiệp hội các trường đại học, cao đẳng Việt Nam – AVU&C (Association of Vietnam Universities and Colleges), GS.TS. Trần Hồng Quân ký ngày 16/09/2019, ngay trước thềm của Hội thảo ‘Xây dựng và khai thác tài nguyên giáo dục mở’ do 5...
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Kỹ thuật viết lời nhắc. Kỹ thuật nhắc tự động (APE)
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Kỹ thuật viết lời nhắc. Suy luận Tự động và Sử dụng Công cụ (ART)
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Kỹ thuật viết lời nhắc. Tạo sinh Tăng cường Truy xuất (RAG)
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Kỹ thuật viết lời nhắc. Cây tư duy (ToT)
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Kỹ thuật viết lời nhắc. Chuỗi lời nhắc
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Kỹ thuật viết lời nhắc. Lời nhắc kiến thức được tạo
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Kỹ thuật viết lời nhắc. Tự nhất quán
50 công cụ AI tốt nhất cho năm 2025 (Đã thử và kiểm nghiệm)
Các bài toàn văn cho tới hết năm 2024
Các bài trình chiếu trong năm 2024
Các lớp tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ tới hết năm 2024
Các tài liệu dịch sang tiếng Việt tới hết năm 2024
Tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ cho giáo viên phổ thông, bao gồm cả giáo viên tiểu học và mầm non tới hết năm 2024
Bộ các tài liệu hướng dẫn của UNESCO cho các chính phủ và cơ sở để triển khai Khuyến nghị Tài nguyên Giáo dục Mở
Hướng dẫn thực hành về Giáo dục Mở cho các học giả: Hiện đại hóa giáo dục đại học thông qua các thực hành Giáo dục Mở (dựa trên Khung OpenEdu)
Chứng chỉ Creative Commons cho các nhà giáo dục, thủ thư hàn lâm, và văn hóa mở
Các mô hình bền vững Tài nguyên Giáo dục Mở (TNGDM) - Tổng hợp
ORCID - Quy trình làm việc
Tổng hợp các bài của Nhóm các Nhà cấp vốn Nghiên cứu Mở (ORFG) đã được dịch sang tiếng Việt
Tổng hợp các bài của Liên minh S (cOAlition S) đã được dịch sang tiếng Việt
Europeana - mô hình mẫu về hệ thống liên thông, Dữ liệu Mở (Liên kết) và dữ liệu FAIR của OpenGLAM/Văn hóa Mở
Năm Khoa học Mở & Chuyển đổi sang Khoa học Mở - Tổng hợp các bài liên quan
‘Bộ công cụ Khoa học Mở của UNESCO’ - Các bản dịch sang tiếng Việt
Định nghĩa các khái niệm liên quan tới Khoa học Mở
‘Digcomp 2.2: Khung năng lực số cho công dân - với các ví dụ mới về kiến thức, kỹ năng và thái độ’, EC xuất bản năm 2022
‘ĐÁNH DẤU KHÓA HỌC MỞ VÀ KHAM ĐƯỢC: CÁC THỰC HÀNH TỐT NHẤT VÀ CÁC TRƯỜNG HỢP ĐIỂN HÌNH’ - VÀI THÔNG TIN HỮU ÍCH
Khóa học cơ bản về Dữ liệu Mở trong chương trình học tập điện tử trên Cổng Dữ liệu châu Âu