🔍 18. Prompt Injection và System Prompt
Hiện tượng khai thác system prompt thông qua prompt injection không chỉ là một vấn đề kỹ thuật mà còn là một thách thức xã hội và đạo đức. Nó nằm ở ngã ba đường giữa đổi mới, an ninh và quyền riêng tư trí tuệ.
🧑🎓 Learn Prompting 🧑🎓
Học prompt không chỉ giúp bạn hiểu rõ hơn về cách giao tiếp với AI mà còn giúp bạn tối ưu hóa kết quả và tăng cường kỹ năng sáng tạo. Nói chuyện với AI thông qua prompt có thể mang lại nhiều lợi ích, giúp bạn tạo nội dung nhanh chóng và chất lượng hơn trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
🎨 10. Kho vũ khí tăng cường chất lượng đầu ra
Chất tăng cường chất lượng là một công cụ mạnh mẽ có thể giúp bạn nâng tầm tác phẩm nghệ thuật AI của mình. Bằng cách hiểu cách sử dụng các chất tăng cường chất lượng một cách hiệu quả, bạn có thể tạo ra những hình ảnh nghệ thuật đẹp mắt và ấn tượng.
🎨 9. Kiểu Quay - Tạo hiệu ứng điện ảnh 🎬
Nâng cao kỹ năng tạo hình ảnh và video chất lượng điện ảnh bằng cách làm chủ các kiểu quay long shot, medium shot và close-up. 🎬
🎨 8. Prompt Weighting và Negative Prompting - Tăng cường kiểm soát 💪
Tìm hiểu cách kiểm soát AI hiệu quả hơn với Prompt Weighting và Negative Prompting, hai kỹ thuật giúp bạn điều chỉnh mức độ ảnh hưởng và loại bỏ các yếu tố không mong muốn trong quá trình tạo hình ảnh và video. 🏋️♀️
🎨 7. Prompt Blending và Interpolation - Kết hợp và chuyển đổi mượt mà 🔀
Khám phá Prompt Blending và Prompt Interpolation - hai kỹ thuật mới lạ giúp bạn kết hợp và chuyển đổi mượt mà giữa các ý tưởng để tạo ra những hình ảnh và video độc đáo với AI. 🔀
🎨 6. Inpainting và Outpainting - Mở rộng không gian 🌌
Inpainting và Outpainting là hai kỹ thuật "phù phép" giúp bạn mở rộng không gian sáng tạo, từ việc xóa bỏ chi tiết thừa đến việc vẽ nên những câu chuyện mới. 🪄🎨
🎨 5. Text-to-Video - Hiện thực hoá ý tưởng 🎥
Khám phá text-to-video, công nghệ biến mô tả văn bản thành video sống động. Tìm hiểu cách thức hoạt động,tiềm năng và mẹo để tạo ra những video chất lượng với text-to-video. 🎥
🎨 4. Image-to-Image - Biến hóa Hình ảnh 🔄
Khám phá Image-to-Image, kỹ thuật biến hóa hình ảnh mạnh mẽ, giúp bạn tạo ra những tác phẩm nghệ thuật độc đáo và ấn tượng. 🔄
🎨 3. Style Transfer - Chuyển đổi phong cách 🎨
Khám phá Style Transfer - kỹ thuật chuyển đổi phong cách để tạo ra những tác phẩm nghệ thuật độc đáo và ấn tượng bằng cách kết hợp nội dung và phong cách. 🎨
🎨 2. ControlNet - Điều khiển bố cục và tư thế 🗺️
ControlNet là một công cụ mạnh mẽ cho phép bạn kiểm soát bố cục và tư thế của các đối tượng trong hình ảnh một cách chính xác và linh hoạt. 📸
🎨 1. Prompt Engineering - Nghệ thuật "thôi miên" AI 🪄
Khám phá Prompt Engineering - nghệ thuật "thôi miên" AI để tạo ra những hình ảnh và video độc đáo, sáng tạo và phù hợp với ý tưởng của bạn. 🪄
🌟 9. Sai lệch và thiên vị trong prompting 🍡
Việc giải quyết vấn đề các câu trả lời sai lệch trong Prompting là một quá trình liên tục và đòi hỏi sự kết hợp của nhiều phương pháp khác nhau.
🌟 8. Stylistic Prompting: Biến hoá văn phong 🎨✍️
Stylistic Prompting là một kỹ thuật sử dụng trong việc tạo ra các yêu cầu hoặc lời khuyên cho các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI)
🌟 7. Prompt Chaining: Chia để trị 🔗🧠
Prompt Chaining là một công cụ mạnh mẽ giúp bạn khai thác tối đa khả năng của AI trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp
🌟 6. Instruction-Based Prompting: Dạy AI làm theo ý bạn 📝🤖
Prompting dựa trên các hướng dẫn là một kỹ thuật nâng cao để hướng dẫn AI thực hiện các nhiệm vụ một cách chính xác và đáp ứng theo ý muốn của người dùng bằng cách cung cấp các hướng dẫn chi tiết.
🌟 5. Temperature và Top-p Sampling: Điều chỉnh độ phiêu của AI 🚀
Temperature và Top-p Sampling là hai công cụ mạnh mẽ giúp bạn kiểm soát độ sáng tạo của AI. Bằng cách điều chỉnh hai tham số này, bạn có thể tạo ra những văn bản độc đáo, thú vị và phù hợp với mục đích sử dụng của mình.
🌟 4. Role Prompting: Khi AI nhập vai và linh hoạt hơn 🎭
Role Prompting là một kỹ thuật thú vị và đầy tiềm năng, cho phép chúng ta tương tác với AI một cách tự nhiên và linh hoạt hơn
🌟 3. Zero-Shot Prompting: Khi AI không cần ví dụ 🤯
ZSP là kỹ thuật yêu cầu AI thực hiện một nhiệm vụ mới mà không cung cấp bất kỳ ví dụ nào về đầu vào và đầu ra mong muốn
🌟 2. Few-Shot Prompting: Kỹ thuật "học nhanh" từ ví dụ 🧠
FSP là một kỹ thuật trong đó chúng ta cung cấp cho mô hình AI một vài ví dụ về đầu vào và đầu ra mong muốn, từ đó AI sẽ tự suy luận và học cách thực hiện nhiệm vụ mới
🚀 5. Prompting trong nghệ thuật và sáng tạo ✨
Với Prompting, bạn không chỉ là người thưởng thức nghệ thuật, mà còn có thể trở thành nghệ sĩ sáng tạo
🚀 4. Prompting trong giải trí và đời sống cá nhân 🎉
Prompting không chỉ là công cụ hữu ích trong công việc và học tập, mà còn là "gia vị" giúp cuộc sống của bạn thêm phong phú và thú vị
🚀 3. Prompting trong công việc & năng suất 💼
Với Prompting, công việc không chỉ hiệu quả hơn mà còn trở nên thú vị và sáng tạo hơn.
🚀 2. Promting trong học tập và nghiên cứu 🧠
Prompting không chỉ là công cụ hỗ trợ, mà còn là "siêu năng lực" giúp bạn học tập và nghiên cứu hiệu quả hơn
🚀 1. Prompting trong sáng tạo nội dung
Bài học này sẽ hướng dẫn bạn cách tận dụng tối đa sức mạnh của AI thông qua prompting để nâng cao khả năng viết và sáng tạo nội dung của mình.
💉 17. Injection đệ quy - "Đánh lừa" LLM qua nhiều tầng
Recursive Injection là một thách thức lớn đối với sự an toàn và an ninh của LLM. Bằng cách hiểu rõ bản chất của các kỹ thuật này, chúng ta có thể phát triển các biện pháp phòng thủ hiệu quả hơn, đảm bảo LLM được sử dụng an toàn và có trách nhiệm.
☠️ 16. Tiêm nhiễm gián tiếp - Mối đe dọa thầm lặng của LLM
Tiêm nhiễm gián tiếp là một thách thức lớn đối với an toàn và bảo mật của LLM. Bằng cách hiểu rõ bản chất của tấn công này, chúng ta có thể phát triển các biện pháp phòng thủ hiệu quả hơn, xây dựng tương lai AI an toàn và đáng tin cậy.
☠️ 15. Virtualization: Mô phỏng nhiệm vụ để tấn công LLM
Virtualization là một kỹ thuật tấn công mới, có thể gây ra mối đe dọa nghiêm trọng đối với LLM. Các nhà phát triển cần nhận thức được kỹ thuật này và thực hiện các biện pháp phòng thủ thích hợp.
☠️ 14. Defined Dictionary Attack: Bẻ khóa LLM bằng Từ điển Xác định
Defined Dictionary Attack là một thách thức lớn đối với sự an toàn và an ninh của LLM. Bằng cách hiểu rõ bản chất của các kỹ thuật này, chúng ta có thể phát triển các biện pháp phòng thủ hiệu quả hơn, đảm bảo LLM được sử dụng an toàn và có trách nhiệm.
☠️ 13. Payload Splitting: Chia nhỏ để vượt rào
Payload Splitting là một thách thức lớn đối với sự an toàn và an ninh của LLM. Bằng cách hiểu rõ bản chất của các kỹ thuật này, chúng ta có thể phát triển các biện pháp phòng thủ hiệu quả hơn, đảm bảo LLM được sử dụng an toàn và có trách nhiệm.
☠️ 12. Obfuscation/Token Smuggling: Bẻ khóa LLM trong bóng tối
Obfuscation/Token Smuggling là một thách thức lớn đối với sự an toàn và an ninh của LLM. Bằng cách hiểu rõ bản chất của các kỹ thuật này, chúng ta có thể phát triển các biện pháp phòng thủ hiệu quả hơn, đảm bảo LLM được sử dụng an toàn và có trách nhiệm.
☠️ 11. XML Tagging: Khiên chắn vững chắc cho LLM
XML Tagging là một chiến lược phòng thủ hiệu quả, đặc biệt khi kết hợp với XML+Escape, có thể giúp bảo vệ LLM khỏi các cuộc tấn công tiêm nhiễm prompt.
☠️ 10. Sandwich Defense: Bảo vệ đa tầng cho LLM
Sandwich Defense là một chiến lược phòng thủ bằng cách xây dựng cấu trúc prompt đa tầng hiệu quả có thể giúp bảo vệ LLM khỏi nhiều loại tấn công tiêm nhiễm prompt
☠️ 9. Random Sequence Enclosure: Tạo lớp bảo vệ ngẫu nhiên
Random Sequence Enclosure là một chiến lược phòng thủ độc đáo và hiệu quả để chống lại các cuộc tấn công tiêm nhiễm prompt, đặc biệt là trong các trường hợp đối thủ chưa nắm rõ cơ chế hoạt động của chiến lược này.
☠️ 8. Post-Prompting: Bảo vệ LLM bằng cách sắp xếp thông minh
Post-Prompting dựa trên một quan sát thú vị về cách LLM xử lý thông tin. Các model này thường ưu tiên chú ý và thực hiện những chỉ dẫn cuối cùng mà chúng nhận được
☠️ 7. Instruction Defense: Bảo vệ LLM bằng hướng dẫn trực tiếp
Instruction Defense là một chiến lược phòng thủ tiềm năng để chống lại các cuộc tấn công tiêm nhiễm prompt. Bằng cách đưa ra các hướng dẫn trực tiếp, chúng ta có thể tăng cường khả năng đề phòng và tuân thủ mục tiêu của model, từ đó bảo vệ hệ thống AI khỏi những ảnh hưởng tiêu cực.
☠️ 6. Tìm hiểu chuyên sâu về filtering: Một vũ khí mạnh mẽ chống lại tiêm nhiễm prompt
Filter là một chiến thuật hiệu quả để bảo vệ LLM khỏi các cuộc tấn công tiêm nhiễm prompt. Tuy nhiên, các nhà phát triển cần nhận thức được các thách thức của lọc để có thể triển khai các chiến lược lọc hiệu quả.
☠️ 5. Ngăn chặn tiêm nhiễm prompt trong Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn
Tấn công tiêm nhiễm prompt là một mối đe dọa nghiêm trọng đối với các LLM. Các nhà phát triển LLM cần phải áp dụng các chiến lược bảo vệ dấu hiệu để giảm thiểu khả năng xảy ra các cuộc tấn công này. Việc kết hợp các chiến lược bảo vệ dấu hiệu là cách tốt nhất để đạt được hiệu quả cao nhất.
☠️ 4. Jailbreaking
Jailbreaking là một công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng cho cả mục đích tốt và xấu. Điều quan trọng là phải hiểu những rủi ro và hệ quả đạo đức của jailbreaking trước khi sử dụng nó.
☠️ 3. Rò rỉ prompt - Nguy cơ tiềm ẩn của Ngôn ngữ Mô hình Lớn
Rò rỉ prompt là một mối đe dọa thực sự đối với các hệ thống và ứng dụng AI. Lỗ hổng bảo mật này có thể cho phép kẻ tấn công thu thập prompt gốc, bao gồm thông tin nhạy cảm, chẳng hạn như tên người dùng, mật khẩu, hoặc thông tin kinh doanh bí mật.
☠️ 2. Prompt Injection: Bảo mật Ngôn ngữ Mô hình Lớn
Có rất nhiều cách khác nhau để thực hiện các cuộc tấn công Prompt Injection. Việc hiểu rõ các kỹ thuật tấn công và phòng thủ Prompt Injection là rất quan trọng để bảo vệ các hệ thống và ứng dụng AI khỏi những cuộc tấn công này.
☠️ 1. Prompt Hacking - Vượt mặt Ngôn ngữ Mô hình Bằng Lời Nói
Prompt hacking là một thách thức mới cần được các nhà nghiên cứu, nhà phát triển và người dùng LLM quan tâm. Bằng cách hiểu rõ bản chất của prompt hacking, các kỹ thuật tấn công và phòng thủ, chúng ta có thể xây dựng một tương lai an toàn và bền vững cho các hệ thống AI tiên tiến này.
🌟 1. Chain-of-Thought (CoT) Prompting: Kỹ thuật suy luận đột phá 🧠
Chain of thought trong prompting đề cập đến quá trình kết nối các ý tưởng hoặc suy nghĩ theo một dòng logic liên tục, từ một ý sang một ý khác một cách mạch lạc. Trong việc sử dụng AI, chain of thought giúp mô hình hiểu và phản hồi dựa trên những gì đã được nói trước đó
🧱 13. Bước tới thế giới của trí tuệ
Khóa học này đưa bạn từ nền tảng cơ bản về Gen AI lên một tầm cao mới với các kỹ thuật Prompting tiên tiến, giải quyết vấn đề từ đơn giản đến phức tạp. Bạn sẽ khám phá công cụ hỗ trợ, cách hack Prompting và nhiều điều thú vị khác. Tham gia ngay để trở thành bậc thầy Prompting!
🧱 12. Nâng cấp kỹ năng điều khiển AI sáng tạo 🚀
Việc sử dụng prompt là một công cụ quan trọng giúp bạn xây dựng giải pháp AI sáng tạo hiệu quả. Bằng cách hiểu rõ từng bước của Phương pháp Prompting và chèn các prompt phù hợp, bạn có thể tạo ra những giải pháp AI thực sự có giá trị.
🧱 11. Hiểu về trí não AI 🧠
Khóa học này sẽ khám phá thế giới của AI, cách chúng hoạt động và đặc biệt tập trung vào các Large Language Models (LLMs) như ChatGPT. Hiểu các nguyên tắc cơ bản này là nền tảng vững chắc để học cách khai thác sức mạnh của AI thông qua kỹ thuật Prompt.
🧱 10. Kiểm soát trò chuyện bằng Prompt định hướng 🎮
Với Prompt định hướng, người dùng có thể khiến AI nói theo phong cách hoặc vai trò cụ thể, chẳng hạn như nói như cướp biển hoặc đóng vai trợ lý viết. Người dùng cũng có thể sử dụng Prompt định hướng để chỉ định các trường hợp đặc biệt, chẳng hạn như ngăn AI tiết lộ đáp án của một bài toán.
🧱 9. ChatBot và non-ChatBot 🤖💬
Chatbot và non-Chatbot là hai loại mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với khả năng ghi nhớ khác nhau. Chatbot có thể "ghi nhớ" lịch sử cuộc trò chuyện, giúp chúng tương tác tự nhiên hơn. non-Chatbot có khả năng xử lý ngôn ngữ tốt hơn, nhưng chúng không thể "nhớ" như chatbot.
🧱 8. Giải mã cấu trúc Prompt
Hiểu cấu trúc và các thành phần của một Prompt là rất quan trọng trong việc sử dụng hiệu quả các mô hình ngôn ngữ.
🧱 7. Kỹ thuật kết hợp - Công thức bí mật 🧪
Các Prompt có thể mạnh mẽ hơn khi kết hợp các kỹ thuật hướng dẫn khác nhau. Ví dụ, có thể yêu cầu AI đóng vai một nhà sử học và cung cấp hướng dẫn cụ thể cho một nhiệm vụ. Hoặc, có thể cung cấp bối cảnh, hướng dẫn và ví dụ cho AI.
🧱 6. Nhắc nhở ít lần - dạy AI học nhanh hơn
Nhắc nhở ít lần là cách cung cấp cho mô hình AI vài ví dụ (gọi là "lần") về điều bạn muốn nó làm. Nhờ đó, AI có thể học cách thực hiện tương tự cho các dữ liệu mới. Cấu trúc ví dụ rất quan trọng, ảnh hưởng đến cả định dạng đầu ra.
🧱 5. Gán vai trò
Nhắc nhở vai trò là một chiến lược mạnh mẽ để định hình đầu ra của các mô hình AI Gen. Nó cho phép chúng ta kiểm soát phong cách, giọng điệu và độ sâu của văn bản được tạo, làm cho nó phù hợp hơn với bối cảnh hoặc đối tượng cụ thể
🧱 4. Giải quyết các vấn đề phức tạp bằng câu lệnh
Prompt bằng câu lệnh là cách cung cấp cho GenAI một nhiệm vụ cụ thể. Mặc dù là khái niệm đơn giản, nhưng nó có khả năng thực hiện những prompt rất phức tạp.
🧱 3. Khái niệm quan trọng trong AI
AI tổng hợp có thể đưa ra kết quả sai hoặc không chính xác nếu hướng dẫn không rõ ràng hoặc không đầy đủ. Để cải thiện kết quả của AI tổng hợp, chúng ta cần thiết kế hướng dẫn một cách cẩn thận, cung cấp cho AI tổng hợp thông tin cần thiết để giải quyết vấn đề.
🧱 2. Prompting với ChatGPT: Tạo văn bản thông minh 🐣
ChatGPT là một AI tổng hợp có thể tóm tắt nội dung và giải toán đơn giản. Để sử dụng ChatGPT, bạn cần thiết lập tài khoản và đăng nhập. Sau đó, bạn có thể sử dụng các hướng dẫn (prompt) để điều khiển ChatGPT.
🧱 1. Hiểu đúng về AI và GenAI 🤖
Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực khoa học máy tính nghiên cứu và phát triển các hệ thống máy tính có thể tự động hóa các tác vụ đòi hỏi trí thông minh của con người. AI có nhiều ứng dụng trong thực tế, bao gồm tự động hóa, cải thiện khả năng ra quyết định và giải trí.
