Admin

Prompt Chaining là phương pháp kết nối nhiều prompt theo chuỗi, giúp xử lý các tác vụ phức tạp bằng cách chia nhỏ thành các bước tuần tự, nâng cao hiệu quả và độ chính xác khi làm việc với các mô hình AI ngôn ngữ lớn.

Khám phá kỹ thuật Generated Knowledge Prompting - phương pháp nâng cao hiệu quả của mô hình ngôn ngữ lớn bằng cách tận dụng khả năng tự tạo kiến thức, đặc biệt hiệu quả cho các bài toán suy luận thông thường.

Kỹ thuật Self-Consistency là phương pháp nâng cao trong prompt engineering giúp cải thiện đáng kể khả năng suy luận của mô hình ngôn ngữ lớn bằng cách tạo ra nhiều đường dẫn suy luận và chọn kết quả nhất quán nhất.

Meta Prompting là kỹ thuật tiên tiến giúp tối ưu hóa cách tương tác với mô hình ngôn ngữ lớn, tập trung vào cấu trúc và cú pháp thay vì nội dung cụ thể, giúp giải quyết các vấn đề phức tạp hiệu quả hơn.

Chain-of-Thought Prompting giúp mô hình AI phân rã bài toán phức tạp thành các bước suy luận trung gian, nâng cao đáng kể hiệu suất giải quyết vấn đề đòi hỏi tư duy logic và suy luận đa bước.

Khám phá Few-Shot Prompting - kỹ thuật cung cấp ví dụ để mô hình AI học và thực hiện nhiệm vụ hiệu quả. Tìm hiểu cách áp dụng, lợi ích và ứng dụng thực tế.

Zero-Shot Prompting là kỹ thuật cho phép mô hình AI thực hiện nhiệm vụ mà không cần ví dụ cụ thể, tận dụng kiến thức sẵn có để giải quyết vấn đề mới, mở ra tiềm năng ứng dụng rộng lớn trong NLP hiện đại.

Khám phá các tham số quan trọng của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như Temperature, Top-p, Top-k và cách điều chỉnh chúng để tối ưu hóa kết quả cho nhiều mục đích khác nhau.