Chain-of-Thought Prompting
Theo: https://www.promptingguide.ai/techniques/cot

Image Source: Wei et al. (2022)
Được giới thiệu trong Wei et al. (2022), lời nhắc theo chuỗi tư duy - CoT (Chain-of-Thought) cho phép khả năng suy luận phức tạp thông qua các bước suy luận trung gian. Bạn có thể kết hợp nó với lời nhắc với vài ví dụ/minh họa (Few-shot Prompting) để đạt kết quả tốt hơn cho các nhiệm vụ phức tạp hơn đòi hỏi phải suy luận trước khi phản hồi.
Prompt:
Các số lẻ trong nhóm này cộng lại thành một số chẵn: 4, 8, 9, 15, 12, 2, 1.Đáp án: Cộng tất cả các số lẻ (9, 15, 1) được 25. Đáp án là Sai.Các số lẻ trong nhóm này cộng lại thành một số chẵn: 17, 10, 19, 4, 8, 12, 24.Đáp án: Cộng tất cả các số lẻ (17, 19) được 36. Đáp án là Đúng.Các số lẻ trong nhóm này cộng lại thành một số chẵn: 16, 11, 14, 4, 8, 13, 24.Đáp án: Cộng tất cả các số lẻ (11, 13) được 24. Đáp án là Đúng.Các số lẻ trong nhóm này cộng lại thành một số chẵn: 17, 9, 10, 12, 13, 4, 2.Đáp án: Cộng tất cả các số lẻ (17, 9, 13) được 39. Đáp án sai.Các số lẻ trong nhóm này cộng lại thành một số chẵn: 15, 32, 5, 13, 82, 7, 1.Đáp án:
Output:
Cộng tất cả các số lẻ (15, 5, 13, 7, 1) được 41. Đáp án là Sai.
Wow! Chúng ta có thể thấy một kết quả hoàn hảo khi đưa ra bước lập luận. Thực tế, chúng ta có thể giải quyết bài toán này bằng cách cung cấp ít ví dụ hơn nữa, tức là chỉ cần một ví dụ là đủ:
Prompt:
Các số lẻ trong nhóm này cộng lại thành một số chẵn: 4, 8, 9, 15, 12, 2, 1.Đáp án: Cộng tất cả các số lẻ (9, 15, 1) được 25. Đáp án là Sai.Các số lẻ trong nhóm này cộng lại thành một số chẵn: 15, 32, 5, 13, 82, 7, 1.Đáp án:
Output:
Cộng tất cả các số lẻ (15, 5, 13, 7, 1) được 41. Đáp án là Sai.
Lưu ý rằng các tác giả cho rằng đây là một khả năng mới nổi xuất hiện với các mô hình ngôn ngữ đủ lớn.
Lời nhắc không có ví dụ/minh họa (COT Zero-shot)

Image Source: Kojima et al. (2022)
Một ý tưởng mới xuất hiện gần đây hơn là ý tưởng về chiến lược Zero-shot CoT (Kojima và cộng sự, 2022), về cơ bản bao gồm việc thêm câu "Hãy suy nghĩ từng bước" vào lời nhắc ban đầu. Hãy thử một bài toán đơn giản và xem mô hình hoạt động như thế nào:
Prompt:
Tôi ra chợ mua 10 quả táo. Tôi đưa 2 quả cho người hàng xóm và 2 quả cho thợ sửa chữa. Sau đó, tôi đi mua thêm 5 quả táo và ăn 1 quả. Hỏi tôi còn lại bao nhiêu quả táo?
Output:
11 quả táo
Câu trả lời không đúng! Bây giờ chúng ta hãy thử với lời nhắc đặc biệt.
Prompt:
Tôi ra chợ mua 10 quả táo. Tôi đưa 2 quả cho người hàng xóm và 2 quả cho thợ sửa chữa. Sau đó, tôi mua thêm 5 quả táo và ăn 1 quả. Vậy tôi còn lại bao nhiêu quả táo?Hãy suy nghĩ theo từng bước một.
Output:
Ban đầu, bạn có 10 quả táo.Bạn đã tặng 2 quả táo cho người hàng xóm và 2 quả cho thợ sửa chữa, vậy bạn còn lại 6 quả táo.Sau đó, bạn mua thêm 5 quả táo, vậy là bạn còn lại 11 quả táo.Cuối cùng, bạn ăn 1 quả táo, vậy là bạn còn lại 10 quả táo.
Thật ấn tượng khi lời nhắc đơn giản này lại hiệu quả trong nhiệm vụ này. Điều này đặc biệt hữu ích khi bạn không có quá nhiều ví dụ để sử dụng trong lời nhắc.
Chuỗi tư duy Tự động (Auto-CoT)
Khi áp dụng lời nhắc theo chuỗi tư duy với các bài minh họa, quá trình này bao gồm việc tự tay tạo ra các ví dụ hiệu quả và đa dạng. Nỗ lực thủ công này có thể dẫn đến các giải pháp không tối ưu. Zhang và cộng sự (2022) đề xuất một phương pháp để loại bỏ các nỗ lực thủ công bằng cách tận dụng các chương trình học thuật (LLM) với lời nhắc "Hãy suy nghĩ từng bước" để tạo ra các chuỗi suy luận cho từng bài minh họa. Quá trình tự động này vẫn có thể dẫn đến sai sót trong các chuỗi được tạo ra. Để giảm thiểu ảnh hưởng của sai sót, tính đa dạng của các bài minh họa là rất quan trọng. Nghiên cứu này đề xuất Auto-CoT, phương pháp này lấy mẫu các câu hỏi với tính đa dạng và tạo ra các chuỗi suy luận để xây dựng các bài minh họa.
Chuỗi tư duy tự động (Auto-CoT) bao gồm hai giai đoạn chính:
Giai đoạn 1): Phân cụm câu hỏi: Phân chia các câu hỏi của một tập dữ liệu nhất định thành một vài cụm
Giai đoạn 2): Lấy mẫu trình diễn: Chọn một câu hỏi đại diện từ mỗi cụm và tạo chuỗi suy luận của nó bằng Zero-Shot-CoT (Chuỗi tư duy không có ví dụ/minh họa) với các phương pháp suy luận đơn giản
Các phương pháp suy luận đơn giản có thể là độ dài của câu hỏi (ví dụ: 60 mã thông báo) và số bước trong quá trình suy luận (ví dụ: 5 bước suy luận). Điều này khuyến khích mô hình sử dụng các minh họa đơn giản và chính xác.
Quá trình này được minh họa dưới đây:

Image Source: Zhang et al. (2022)
Mã cho chuỗi tư duy tự động (Auto-CoT) có sẵn ở đây.
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. Lời nhắc theo chuỗi tư duy
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Kỹ thuật viết lời nhắc. Lời nhắc với vài ví dụ/minh họa (Few-Shot Prompting)
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Kỹ thuật viết lời nhắc. Lời nhắc không có ví dụ/minh họa (Zero-Shot Prompting)
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Kỹ thuật viết lời nhắc
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Giới thiệu. Ví dụ về lời nhắc
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Giới thiệu. Mẹo chung cho việc thiết kế lời nhắc
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Giới thiệu. Các thành phần của lời nhắc
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