- vừa được xem lúc

Sử dụng các công cụ AI một cách hiệu quả hơn (P1)

0 0 17

Người đăng: Nguyen Ngoc Hung

Theo Viblo Asia

1. Giới thiệu

AI (trí tuệ nhân tạo) đang tạo ra những thay đổi mạnh mẽ trong nhiều lĩnh vực. AI không chỉ giúp tăng cường hiệu suất mà còn mở ra những cơ hội mới cho sự nghiệp của bạn. Trong bối cảnh này, việc nắm bắt và sử dụng hiệu quả các công cụ AI không chỉ là một lợi thế mà còn là yếu tố quyết định sự tồn tại và phát triển trong thị trường lao động cạnh tranh. Những ai không biết sử dụng AI sẽ dễ bị lạc hậu và thay thế bởi những người thành thạo các công cụ AI.

Các ông lớn công nghệ như Google, Microsoft hay OpenAI cũng đang tích cực chạy đua với liên tục các update lớn trong lĩnh vực AI. Về phía người dùng được hưởng lợi rất nhiều nếu bạn biết cách sử dụng các công cụ AI.

Trong Series này, mình sẽ chia sẽ một số cách đặt prompt, các công cụ AI nổi bật trong từng lĩnh vực hay các kinh nghiệm mà mình biết, sử dụng khi dùng AI. Ở bài viết này, mình sẽ dùng ChatGPT các công cụ khác mình sẽ sử dụng ở các bài viết sau.

Note: Các kiến thức mình chia sẻ dưới đây chỉ mang tính tham khảo là những kiến thức cơ bản mình tổng hợp được và kinh nghiệm cá nhân khi sử dụng nên ace chuyên sâu về AI góp ý cho mình nên thấy sai nhé! =))))

2. Một số cách dùng

2.1 Nên sử dụng tiếng Anh

  • Chất lượng và độ chính xác: AI được huấn luyện chủ yếu trên data tiếng Anh, giúp trả lời chính xác hơn.
  • Truy cập thông tin rộng lớn: Nhiều tài liệu và nguồn tài nguyên quan trọng bằng tiếng Anh..
  • Giảm thiểu lỗi dịch thuật: Hỏi trực tiếp bằng tiếng Anh tránh sai sót do dịch ngôn ngữ.

Hiện tại, phiên bản mới của ChatGPT-4o cải thiện khá nhiều ở các ngôn ngữ khác không phải tiếng Anh. Trong bài viết này để các bạn dễ tiếp cận hơn mình sẽ sử dụng tiếng Việt để đặt các câu hỏi cho AI.

2.2 Chia nhỏ vấn đề

AI có thể giúp bạn xử lí các vấn đề phức tạp nếu bạn cung cấp thông tin đầy đủ, đúng ngữ cảnh... Tuy nhiên nếu bạn gặp khó trong việc mô tả vấn đề bạn gặp phải có thể tách nhỏ vấn đề đó ra và nhờ AI giải quyết từng phần một.

2.3 Persona Pattern

Sử dụng: Act as... or You are... (Đóng vai trò là...)

VD: Đóng vai trò là một đứa trẻ 10 tuổi trả lời câu hỏi AI là gì

image.png

VD: Đóng vai trò là một AI engineer expert trả lời câu hỏi AI là gì

image.png

Bạn có thể thấy cùng một câu hỏi AI là gì nhưng khi mình cung cấp cho ChatGPT biết vai trò của nó sẽ trả lời với những hiểu biết ở lv khác nhau. Một ví dụ khác khi bạn cần dịch các tài liệu IT chứa nhiều keyword chuyên ngành thay vì bạn nhập: Dịch sang tiếng Việt: .... bạn có thể nhập: Đóng vai trò là BrSE dịch các câu dưới đây sang tiếng Việt giữ lại keyword chuyên ngành IT. Tưởng tự khi nhờ AI viết code bạn cũng có thể dùng prompt trên kèm theo các ý khác tùy vào mong muốn của bạn.

2.4 Question Refinement Pattern

Không phải lúc nào đặt câu hỏi cũng dễ, nhiều khi con người với nhau nhiều lúc còn không hiểu đang hỏi gì, nên cái gì khó đẩy qua cho AI =))). Mình sẽ dùng ChatGPT để tối ưu câu hỏi của mình.

image.png

2.5 Cognitive Verifier Pattern

Khi bạn hỏi một câu hỏi rất có thể câu hỏi đó chưa đầy đủ thông tin để AI có thể trả lời chính xác nhất cho bạn. Hãy nhờ AI hỏi thêm các câu hỏi (số lượng câu hỏi là tùy ý bạn có thể yêu cầu AI hỏi nhiều hơn để đạt kết quả tốt nhất). Tiếp theo việc của bạn là trả lời lại các câu hỏi mà AI hỏi lại bạn, rồi nó sẽ giúp bạn đưa ra câu trả lời cuối cùng cho câu hỏi đầu tiên bạn hỏi.

VD: Khi tôi hỏi các câu hỏi hãy tuân theo rules sau. Tạo ra 3 câu hỏi nữa để giúp cho ChatGPT có thể trả lời chính xác nhất câu hỏi của tôi rồi kết hợp tất cả lại đưa ra kết quả cuối cùng.

image.png

image.png

2.6 Audience Persona Pattern

Assume that am... (giả sử tôi là...)

VD: giải thích cho tôi AI là gì, giả sử tôi là một nhà thám hiểm vũ trụ

image.png

2.7 Flipped Interaction Pattern

Đổi vai trò cho AI, ChatGPT hỏi và mình là người trả lời đến khi giải quyết được vấn đề của mình.

VD: Tôi muốn bạn hỏi tôi các câu hỏi để giải quyết vấn đề laptop của tôi bị treo màn hình. Hãy hỏi tôi các câu hỏi đến khi bạn đủ thôn tin để xác định nguyên nhân. Hỏi từng câu một. Hãy bắt đầu hỏi câu hỏi đầu tiên image.png

2.8 Recipe Pattern

Cung cấp cho AI biết input và output mình muốn. AI sẽ giúp tạo các công thức để đặt được output đó.

VD: tôi muốn mua một chung cư. Tôi biết là sẽ cần phải thực hiện các bước để có tiền mua. Hãy cho tôi một công thức đầy đủ để có thể tiết kiệm mua được chung cư.

Bạn có thể cung cấp các thông tin chi tiết hơn VD: tuổi của bạn, mức thu nhập, mua nhà ở đâu, mua nhà bao nhiêu tiền... để AI có thể tạo ra công thức hữu ích nhất cho bạn.

image.png

2.9 Alternative Approaches Pattern

VD: Từ bây giờ với bất kì yêu cầu nào của tôi. Hãy xác định vấn đề cơ bản của tôi. Liệt kê nhiều cách để giải quyết được vấn đề đó và so sánh, đối chiếu cách tiếp cận đó với cách tiếp cận ban đầu của tôi.

image.png

image.png

image.png

2.10 Semantic Filter Pattern

Khi bạn muốn filter (lọc) một nội dung và xóa nó khỏi đoạn content và trả về kết quả và AI phải viết lại nội dung đã bị loại bỏ đi sao cho hợp lí. Prompt:

Filter this information to remove x.

2.11 Cung cấp ví dụ về Input, Output

Bạn cần AI viết 1 function để nâng cao khả năng chính xác, bạn có thể lấy ví dụ cho AI theo input: ..., output:...

2.12 Cung cấp template output

VD: Đóng vai trò là một AI engineer expert viết bài giới thiệu về AI gồm nội dung chính như sau:

  1. Giới thiệu
  2. ....
  3. ...

Bài viết có độ dài khoảng 1000 từ.

2.13 Tranh luận với AI

Bạn có thể dùng ChatGPT tạo ra 1 phòng ban làm việc gồm nhiều bên khác nhau và cùng tranh luận về một ý tưởng nào đó. Và việc của bạn là ngồi "cãi nhau" với AI hoặc để nó tự tranh luận với nhau còn bạn ngồi ngoài phán xét khá là bổ x =)))).

VD: tôi có một ý tưởng phát triển một chiếc động cơ chạy bằng nước. Đóng vai là một technical advisor hãy cùng tôi phân tích tính khả thi của ý tưởng trên. Cùng hỏi và trả lời các câu hỏi của nhau và đi đến kết luận chung. Bạn đưa ra câu hỏi trước tôi sẽ trả lời.

image.png

3 Lưu ý khi sử dụng AI

3.1 Không tin tưởng tuyệt đối vào AI

Các công cụ AI được trainning bởi lượng data khủng lồ trên các thuật toán và hệ thống phần cứng GPU khủng. Tuy nhiên, data trainning sai lệch hoặc bạn chưa cung cấp đúng ngữ cảnh AI hoàn toàn có thể đưa ra câu trả lời sai. Hiện tượng đó được gọi là “hallucination” (ảo giác) AI bịa đặt câu trả lời. Vậy nên bạn cần kiểm tra, đối chiếu thông tin từ các nguồn tin cậy khác.

3.2 Đạo đức

Luôn đảm bảo rằng việc sử dụng AI không vi phạm các quy tắc đạo đức. Với tốc độ phát triển chóng mắt của AI các công nghệ Deepfake... có thể giả mạo giọng nói khuôn mặt của người khác một cách đơn giản làm phát sinh nhiều đối tượng lừa đảo qua mạng.

3.3 Bảo mật

Tuyết đối không cung cấp thông tin cá nhân, thông tin về dự án... các thông tin cần bảo mật lên các công cụ AI.

Còn tiếp... Phần này mình chủ yếu cách đặt prompt, còn nhiều thứ về voice mode, xử lí ảnh, file, video... Hẹn gặp lại các bạn ở các phần sau!!!

4 Tài liệu tham khảo

Bình luận

Bài viết tương tự

- vừa được xem lúc

Các thuật toán cơ bản trong AI - Phân biệt Best First Search và Uniform Cost Search (UCS)

Nếu bạn từng đọc các thuật toán trong AI (Artificial Intelligence - Trí tuệ nhân tạo), rất có thể bạn từng nghe qua về các thuật toán tìm kiếm cơ bản: UCS (thuộc chiến lược tìm kiếm mù) và Best First Search (thuộc chiến lược tìm kiếm kinh nghiệm). Khác nhau rõ từ khâu phân loại rồi, thế nhưng hai th

0 0 169

- vừa được xem lúc

Con đường AI của tôi

Gần đây, khá nhiều bạn nhắn tin hỏi mình những câu hỏi đại loại như: có nên học AI, bắt đầu học AI như nào, làm sao tự học cho đúng, cho nhanh, học không bị nản, lộ trình học AI như nào... Sau nhiều lần trả lời, mình nghĩ rằng nên viết hẳn một bài để trả lời chi tiết hơn, cũng như để các bạn sau này

0 0 157

- vừa được xem lúc

[ChatterBot] Thư viện chatbot hay ho dành cho Python| phần 3

Trong bài trước mình đã trình bày về Training data cho chatbot và tiền xử lý dữ liệu. Trong phần này sẽ trình bày với các bạn về logic adapter.

0 0 62

- vừa được xem lúc

[Deep Learning] Kỹ thuật Dropout (Bỏ học) trong Deep Learning

. Trong bài viết này, mình xin phép giới thiệu về Dropout (Bỏ học) trong mạng Neural, sau đó là mình sẽ có 1 số đoạn code để xem Dropout ảnh hưởng thế nào đến hiệu suất của mạng Neural. 1.1. Dropout trong mạng Neural là gì.

0 0 63

- vừa được xem lúc

Kỹ thuật Dropout (Bỏ học) trong Deep Learning

Trong bài viết này, mình xin phép giới thiệu về Dropout (Bỏ học) trong mạng Neural, sau đó là mình sẽ có 1 số đoạn code để xem Dropout ảnh hưởng thế nào đến hiệu suất của mạng Neural. 1.

0 1 80

- vừa được xem lúc

Blockchain dưới con mắt làng Vũ Đại 4.0

Mở bài. Hey nhô các bạn, lại là mình đây .

0 0 50