Các kĩ thuật tối ưu hóa prompt
Tối ưu hóa prompts là then chốt cho cải thiện hiệu suất và độ tin cậy của các đầu ra LLM. Một vài kĩ thuật có thể
được sử dụng để nâng cao tính hiệu quả prompt:
1. Tinh chỉnh lặp lại: Cải thiện dần các prompts qua nhiều vòng test và điều chỉnh
2. A/B testing: So sánh các biến thể prompt khác nhau để nhận dạng những cái hiệu quả nhất.
3. Tạo xích prompt: Chia các nhiệm vụ phức tạp thành một chuỗi các prompts đơn giản hơn, sử dụng đầu ra của một cái
như đầu vào cho cái tiếp theo.
4. Học Few-Shot: Bao gồm các ví dụ phù hợp trong prompt để hướng dẫn hiểu biết và đầu ra của model.
5. Chỉnh lệnh: Tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ trên một tập dữ liệu của các lệnh và đầu ra tương ứng.
6. Lắp ráp Prompt: Kết hợp nhiều prompts hay biến thể prompt để cải thiện mạnh mẽ và chính xác.
7. Điều chỉnh mẫu Top-p và temperature: Thí nghiệm với các tham số mẫu khác nhau để cân bằng sáng tạo và gắn kết trong
các đầu ra.
8. Tối ưu hóa độ dài prompt: Tìm ra cân bằng đúng giữa cung cấp bối cảnh đầy đủ và giữ prompt ngắn gọn.
9. Phân tích lỗi: Phân tích có tính hệ thống các đầu ra model để nhận dạng các mô hình có lỗi và tinh chỉnh
các prompts tùy theo.