Topic

Kiến thức AI

Một số kiến thức giúp bạn sử dụng AI hiệu quả hơn

Kỹ thuật Generated Knowledge Prompting trong Prompt Engineering

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 trong Prompt Engineering: Nâng cao khả năng suy luận của mô hình ngôn ngữ lớn

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: Kỹ thuật nâng cao trong tương tác với mô hình ngôn ngữ lớn

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: Phương Pháp Nâng Cao Khả Năng Suy Luận Của Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn

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.

Few-Shot Prompting: Kỹ thuật học nhanh từ ví dụ trong AI

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: Cách Mạng Hóa Tương Tác Với Trí Tuệ Nhân Tạo

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.

Các Tham Số LLM (Large Language Model) và Cách Sử Dụng Hiệu Quả

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.

Tìm Hiểu Toàn Diện Về CRISPE Framework

Khám phá The CRISPE Framework - phương pháp thiết kế prompt hiệu quả giúp tối ưu hóa tương tác với AI. Nắm vững 5 thành phần chính để tạo ra những prompt chất lượng cao.

Tìm Hiểu Về RACEF Framework Trong Prompt Engineering

RACEF Framework là một phương pháp cấu trúc hiệu quả giúp tối ưu hóa cách tương tác với mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), giúp người dùng nhận được kết quả chính xác, phù hợp và toàn diện từ AI thông qua 5 yếu tố cốt lõi.