6 Chiến Lược Nâng Cao Hiệu Suất Từ Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn

1. Viết Hướng Dẫn Rõ Ràng:

Mục tiêu: Loại bỏ mọi sự mơ hồ trong yêu cầu để mô hình hiểu chính xác ý định của bạn. Cung cấp thông tin chi tiết rõ ràng giúp mô hình tạo ra kết quả chính xác hơn.
Ví dụ:
- Thay vì hỏi "Làm cách nào để cộng số trong Excel?", hãy cụ thể hơn: "Làm cách nào để cộng một hàng số tiền đô la trong Excel? Tôi muốn thực hiện việc này tự động cho toàn bộ bảng tính với tất cả các tổng kết thúc ở bên phải trong một cột có tên là 'Tổng'?"
- Thay vì hỏi "Ai là tổng thống?", hãy thêm ngữ cảnh: "Ai là tổng thống Mexico vào năm 2021 và tần suất bầu cử được tổ chức?"

2. Cung Cấp Văn Bản Tham Chiếu:

Mục tiêu: Cung cấp thông tin đáng tin cậy và liên quan để mô hình đưa ra câu trả lời chính xác và đáng tin cậy hơn, đặc biệt khi xử lý các chủ đề chuyên sâu hoặc yêu cầu trích dẫn.
Ví dụ:
- Hướng dẫn mô hình trả lời câu hỏi dựa trên một tập hợp các bài báo được cung cấp. Nếu câu trả lời không có trong bài báo, mô hình sẽ trả lời "Tôi không tìm thấy câu trả lời."
- Yêu cầu mô hình trích dẫn các đoạn văn bản cụ thể từ tài liệu được cung cấp để hỗ trợ câu trả lời của nó.

3. Chia Tác Vụ Phức Tạp Thành Các Tác Vụ Con Đơn Giản Hơn:

Mục tiêu: Giảm tỷ lệ lỗi bằng cách chia nhỏ tác vụ phức tạp thành các bước dễ quản lý hơn. Cũng giống như trong kỹ thuật phần mềm, việc phân rã hệ thống phức tạp thành các thành phần mô-đun giúp tăng hiệu quả và giảm lỗi.
Ví dụ:
- Đối với ứng dụng dịch vụ khách hàng, phân loại các truy vấn thành các danh mục chính (Thanh toán, Hỗ trợ kỹ thuật, Quản lý tài khoản, Yêu cầu chung) và các danh mục phụ. Sử dụng phân loại này để cung cấp hướng dẫn cụ thể cho từng loại truy vấn.

4. Cho Mô Hình Thời Gian Để "Suy Nghĩ":

Mục tiêu: Giúp mô hình suy luận cẩn thận hơn trước khi đưa ra kết luận. Mô hình có thể mắc lỗi suy luận nếu cố gắng trả lời ngay lập tức.
Ví dụ:
- Khi yêu cầu mô hình đánh giá bài giải toán của học sinh, hãy hướng dẫn mô hình tự giải bài toán trước, sau đó so sánh với bài giải của học sinh.

5. Sử Dụng Công Cụ Bên Ngoài:

Mục tiêu: Nâng cao khả năng của mô hình bằng cách tích hợp các công cụ bổ sung như hệ thống truy xuất thông tin, công cụ thực thi mã và API.
Ví dụ:
- Sử dụng tìm kiếm dựa trên nhúng để truy xuất thông tin liên quan từ cơ sở dữ liệu lớn.
- Hướng dẫn mô hình viết và thực thi mã Python để thực hiện các phép tính chính xác hoặc gọi API bên ngoài.
- Sử dụng API Chat Completions để cung cấp quyền truy cập vào các hàm đã được xác định trước.

6. Kiểm Tra Các Thay Đổi Một Cách Có Hệ Thống:

Mục tiêu: Đánh giá khách quan tác động của thay đổi đối với hiệu suất mô hình.
Ví dụ:
- Sử dụng bộ dữ liệu kiểm tra đại diện và đánh giá đầu ra của mô hình dựa trên câu trả lời tiêu chuẩn.

Last updated 4 months ago