Giáo Dục Mở và Ứng dụng phát triển

https://giaoducmo.avnuc.vn

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. Chuỗi lời nhắc

Prompt Chaining

Theo: https://www.promptingguide.ai/techniques/prompt_chaining

Giới thiệu Chuỗi lời nhắc

Video: Chuỗi lời nhắc với GPT-4o và Flowise AI (Sách hướng dẫn)

Để cải thiện độ tin cậy và hiệu suất của LLM, một trong những kỹ thuật thiết kế lời nhắc quan trọng là chia nhỏ tác vụ thành các tác vụ con. Khi các tác vụ con đó đã được xác định, LLM sẽ được nhắc nhở bằng một tác vụ con và sau đó phản hồi của nó được sử dụng làm đầu vào cho một lời nhắc khác. Đây chính là phương pháp xâu chuỗi lời nhắc, trong đó một tác vụ được chia thành các tác vụ con với mục đích tạo ra một chuỗi các thao tác nhắc.

Xâu chuỗi lời nhắc rất hữu ích để hoàn thành các tác vụ phức tạp mà LLM có thể gặp khó khăn khi được nhắc bằng một lời nhắc quá chi tiết. Trong việc xâu chuỗi nhắc nhở, các lời nhắc chuỗi thực hiện các chuyển đổi hoặc quy trình bổ sung dựa trên các phản hồi được tạo ra trước khi đạt đến trạng thái mong muốn cuối cùng.

Bên cạnh việc đạt được hiệu suất tốt hơn, việc xâu chuỗi lời nhắc còn giúp tăng cường tính minh bạch của ứng dụng LLM, tăng khả năng kiểm soát và độ tin cậy. Điều này có nghĩa là bạn có thể gỡ lỗi các vấn đề với phản hồi của mô hình dễ dàng hơn nhiều, đồng thời phân tích và cải thiện hiệu suất trong các giai đoạn khác nhau cần cải thiện.

Xâu chuỗi lời nhắc đặc biệt hữu ích khi xây dựng các trợ lý đàm thoại được LLM hỗ trợ và cải thiện tính cá nhân hóa cũng như trải nghiệm người dùng trong ứng dụng của bạn.

Các trường hợp sử dụng cho chuỗi lời nhắc

Chuỗi nhắc cho QA tài liệu

Chuỗi lời nhắc có thể được sử dụng trong các tình huống khác nhau, bao gồm nhiều thao tác hoặc chuyển đổi. Ví dụ, một trường hợp sử dụng phổ biến của LLM liên quan đến việc trả lời các câu hỏi về một tài liệu văn bản lớn. Sẽ rất hữu ích nếu bạn thiết kế hai lời nhắc khác nhau, trong đó lời nhắc đầu tiên chịu trách nhiệm trích xuất các trích dẫn liên quan để trả lời câu hỏi và lời nhắc thứ hai lấy dữ liệu đầu vào là các trích dẫn và tài liệu gốc để trả lời câu hỏi cho trước. Nói cách khác, bạn sẽ tạo hai lời nhắc khác nhau để thực hiện nhiệm vụ trả lời một câu hỏi được đưa ra trong tài liệu.

Lời nhắc đầu tiên bên dưới trích xuất các trích dẫn liên quan từ tài liệu được đưa ra cho câu hỏi. Lưu ý rằng để đơn giản, chúng tôi đã thêm một trình giữ chỗ cho tài liệu {{document}}. Để kiểm tra lời nhắc, bạn có thể sao chép và dán một bài viết từ Wikipedia, chẳng hạn như trang này, để thiết kế lời nhắc. Do ngữ cảnh được sử dụng rộng hơn cho nhiệm vụ này, chúng tôi đang sử dụng mô hình gpt-4-1106-preview từ OpenAI. Bạn có thể sử dụng lời nhắc này với các LLM ngữ cảnh dài khác như Claude.

Prompt 1:

Bạn là một trợ lý hữu ích. Nhiệm vụ của bạn là giúp trả lời một câu hỏi được đưa ra trong tài liệu. Bước đầu tiên là trích xuất các trích dẫn liên quan đến câu hỏi từ tài liệu, được phân cách bằng ####. Vui lòng xuất danh sách trích dẫn bằng <quotes></quotes>. Trả lời "Không tìm thấy trích dẫn liên quan!" nếu không tìm thấy trích dẫn liên quan.
####
{{document}}
####

Sau đây là ảnh chụp màn hình toàn bộ lời nhắc bao gồm câu hỏi được truyền bằng việc sử dụng vai trò của người dùng.

Output of Prompt 1:

<quotes>
- Lời nhắc chuỗi suy nghĩ (CoT)[27]
- Lời nhắc kiến thức được tạo ra[37]
- Lời nhắc từ ít nhất đến nhiều nhất[38]
- Giải mã tính tự nhất quán[39]
- Lời nhắc dựa trên độ phức tạp[41]
- Tự tinh chỉnh[42]
- Lời nhắc cây suy nghĩ[43]
- Lời nhắc Maieutic[45]
- Lời nhắc kích thích định hướng[46]
- Đảo ngược văn bản và nhúng[59]
- Sử dụng giảm dần độ dốc để tìm kiếm lời nhắc[61][62][63][64]
- Chèn lời nhắc[65][66][67]
</quotes>

 

Các trích dẫn được trả về trong lời nhắc đầu tiên giờ đây có thể được sử dụng làm đầu vào cho lời nhắc thứ hai bên dưới. Lưu ý rằng bạn có thể dọn dẹp các trích dẫn thêm một chút, tức là xóa các trích dẫn. Các trích dẫn đó có thể được xóa hoặc sử dụng như một phần của một lời nhắc khác trong chuỗi, nhưng bạn có thể bỏ qua điều này ngay bây giờ. Lời nhắc thứ hai sau đó sẽ lấy các trích dẫn liên quan được trích xuất bởi lời nhắc 1 và chuẩn bị một câu trả lời hữu ích cho câu hỏi được đưa ra trong tài liệu và các trích dẫn được trích xuất đó. Lời nhắc thứ hai có thể như sau:

Prompt 2:

Cho một tập hợp các trích dẫn liên quan (được phân cách bằng <quotes></quotes>) được trích xuất từ một tài liệu và tài liệu gốc (được phân cách bằng ####), vui lòng soạn câu trả lời cho câu hỏi. Đảm bảo câu trả lời chính xác, có giọng điệu thân thiện và hữu ích.

####
{{document}}
####

<quotes>
- Lời nhắc chuỗi suy nghĩ (CoT)[27]
- Lời nhắc kiến thức được tạo ra[37]
- Lời nhắc từ ít nhất đến nhiều nhất[38]
- Giải mã tính nhất quán tự thân[39]
- Lời nhắc dựa trên độ phức tạp[41]
- Tự tinh chỉnh[42]
- Lời nhắc cây suy nghĩ[43]
- Lời nhắc Maieutic[45]
- Lời nhắc kích thích định hướng[46]
- Đảo ngược văn bản và nhúng[59]
- Sử dụng gradient descent để tìm kiếm lời nhắc [61][62][63][64]
- Chèn lời nhắc [65][66][67]
</quotes>

Đầu ra của Lời nhắc 2: (Output of Prompt 2:)

Các kỹ thuật nhắc được nêu trong tài liệu này bao gồm: 
1. Lời nhắc chuỗi tư duy (CoT) [27]
2. Lời nhắc kiến thức được tạo ra [37]
3. Lời nhắc từ ít nhất tới nhiều nhất [38]
4. Giải mã tự nhất quán [39]
5. Lời nhắc dựa trên sự phức tạp [41]
6. Tự tinh chỉnh [42]
7. Lời nhắc Cây tư duy [43]
8. Lời nhắc Maieutic[45]
9. Lời nhắc kích thích định hướng [46]
10. Đảo ngược văn bản và nhúng [59]
11. Sử dụng độ dốc giảm dần để tìm kiếm các lời nhắc [61][62][63][64]
12. Chèn lời nhắc [65][66][67]

Mỗi kỹ thuật này sử dụng các chiến lược riêng để tăng cường hoặc chỉ định các tương tác với các mô hình ngôn ngữ lớn nhằm tạo ra kết quả mong muốn.

Như bạn thấy, việc đơn giản hóa và tạo chuỗi lời nhắc là một phương pháp nhắc hữu ích khi các phản hồi cần trải qua nhiều thao tác hoặc chuyển đổi. Để thực hành, bạn có thể thiết kế một lời nhắc loại bỏ các trích dẫn (ví dụ: [27]) khỏi phản hồi trước khi gửi phản hồi này dưới dạng phản hồi cuối cùng cho người dùng ứng dụng của bạn.

Bạn cũng có thể tìm thêm các ví dụ về chuỗi lời nhắc trong tài liệu này, sử dụng Claude LLM. Ví dụ của chúng tôi được lấy cảm hứng và điều chỉnh từ các ví dụ của họ.

Về ‘Kỹ thuật viết lời nhắc’ ………. Phần trước ………. Phần tiếp theo

Tác giả: admin

Bạn đã không sử dụng Site, Bấm vào đây để duy trì trạng thái đăng nhập. Thời gian chờ: 60 giây