Cân chỉnh độ tin cậy là một kỹ thuật quan trọng trong việc phát triển các LLM đáng tin cậy. Bằng cách sử dụng các phương pháp hiệu quả, chúng ta có thể đảm bảo rằng những câu trả lời mà LLM cung cấp không chỉ hay ho mà còn chính xác và khách quan, góp phần xây dựng một tương lai AI tốt đẹp hơn.
LLM Self Evaluation là một công cụ mạnh mẽ để đảm bảo tính an toàn và đạo đức của ngôn ngữ do máy tạo ra. Bằng cách kiểm tra và sửa đổi nội dung do LLM tạo ra, chúng ta có thể xây dựng một tương lai AI tốt đẹp hơn và đáng tin cậy hơn.
Prompt ensembling là một kỹ thuật hữu ích giúp cải thiện độ tin cậy của LLM. Kỹ thuật này có thể được áp dụng cho nhiều loại câu hỏi, bao gồm câu hỏi tính toán, câu hỏi logic, câu hỏi mở...
Sự thiên vị trong các prompts có thể dẫn đến các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đưa ra kết quả không chính xác và phân biệt đối xử. Để giảm thiểu sự thiên vị này, có thể sử dụng các kỹ thuật trong bài học này.
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có khả năng tạo ra các văn bản sáng tạo và chính xác. Tuy nhiên, chúng vẫn có thể gặp phải một số vấn đề, chẳng hạn như ảo giác, giải thích thiếu sót, và thành kiến.
LLM-RA là một loại hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) mới nổi, có khả năng suy luận và hành động. Khả năng suy luận của LLM-RA cho phép chúng kết hợp thông tin từ các nguồn khác nhau để đưa ra các kết luận logic. Khả năng hành động của LLM-RA cho phép chúng thực hiện các nhiệm vụ trong thế giới thực.
MRKL Systems (Modular Reasoning, Knowledge and Language) là một loại hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) sử dụng sự kết hợp của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), các nguồn kiến thức bên ngoài, và các công cụ suy luận để giải quyết các nhiệm vụ phức tạp.
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
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!
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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
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.
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.
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.
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.
AI không còn là tương lai – nó đã ở đây! AIAppVn giúp bạn khám phá, đánh giá và trải nghiệm những ứng dụng AI hàng đầu, giúp tối ưu công việc và cuộc sống.
