Topic

Kỹ thuật Prompt

Bộ sưu tập gồm 23 bài viết

Chain-of-Draft: Phương pháp suy luận hiệu quả hơn cho Mô hình Ngôn ngữ Lớn

Chain-of-Draft là phương pháp mới giúp mô hình AI suy luận hiệu quả hơn bằng cách tạo ra các bước trung gian ngắn gọn, tiết kiệm đến 90% chi phí tính toán mà vẫn duy trì độ chính xác cao như phương pháp Chain-of-Thought truyền thống.

Self-Ask Prompting: Kỹ thuật nâng cao khả năng suy luận của mô hình ngôn ngữ lớn

Self-Ask Prompting là kỹ thuật giúp mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cải thiện khả năng suy luận bằng cách tự đặt và trả lời các câu hỏi phụ trước khi giải quyết vấn đề chính. Phương pháp này giúp LLM xử lý các vấn đề phức tạp một cách có hệ thống và hiệu quả hơn.

Logic-of-Thought: Phương Pháp Nâng Cao Khả Năng Suy Luận Logic Cho Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn

Logic-of-Thought là phương pháp đột phá giúp cải thiện khả năng suy luận logic của các mô hình ngôn ngữ lớn bằng cách tích hợp logic mệnh đề vào ngữ cảnh, giúp AI đưa ra kết luận chính xác và đáng tin cậy hơn.

Least-to-Most Prompting: Phương pháp nâng cao khả năng suy luận phức tạp cho mô hình ngôn ngữ lớn

Least-to-Most Prompting là kỹ thuật prompt engineering tiên tiến giúp mô hình ngôn ngữ lớn giải quyết các vấn đề phức tạp bằng cách chia nhỏ thành các bài toán đơn giản hơn và giải quyết tuần tự, nâng cao đáng kể khả năng suy luận và giải quyết vấn đề khó.

Reflexion trong Prompt Engineering: Kỹ thuật Tự Phản Tư cho Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn

Reflexion là một kỹ thuật tiên tiến trong prompt engineering giúp nâng cao khả năng tự đánh giá và cải thiện kết quả của mô hình ngôn ngữ lớn thông qua cơ chế phản hồi ngôn ngữ và tự phản tư, mang lại hiệu suất vượt trội trong giải quyết vấn đề phức tạp.

Multimodal Chain-of-Thought Prompting: Phương Pháp Lập Luận Đa Phương Thức Trong Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn

Multimodal Chain-of-Thought (MCoT) Prompting - phương pháp lập luận theo chuỗi suy nghĩ đa phương thức, kết hợp thông tin từ nhiều dạng dữ liệu khác nhau để nâng cao khả năng lập luận của các mô hình ngôn ngữ lớn trong việc giải quyết các bài toán phức tạp.

ReAct Prompting: Kết hợp Suy luận và Hành động trong Mô hình Ngôn ngữ Lớn

ReAct Prompting là kỹ thuật tiên tiến giúp mô hình ngôn ngữ lớn kết hợp suy luận và hành động một cách đan xen, nâng cao khả năng giải quyết vấn đề phức tạp và tương tác với thế giới thực hiệu quả hơn.

PAL (Program-Aided Language Models): Mô hình ngôn ngữ được hỗ trợ bởi chương trình

PAL là phương pháp tiên tiến kết hợp sức mạnh của mô hình ngôn ngữ lớn với khả năng lập trình, giúp giải quyết các bài toán phức tạp thông qua việc tạo ra mã chương trình làm bước trung gian và giao việc thực thi cho trình thông dịch.

Tìm hiểu Directional Stimulus Prompting - Phương pháp trong việc hướng dẫn mô hình ngôn ngữ lớn

Directional Stimulus Prompting (DSP) là một phương pháp đột phá giúp điều hướng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tạo ra kết quả mong muốn mà không cần truy cập vào cấu trúc bên trong của chúng, mở ra khả năng tùy chỉnh hiệu quả cho các ứng dụng AI ngôn ngữ hiện đại.

Active-Prompt: Phương Pháp Tiên Tiến Trong Kỹ Thuật Gợi Ý Cho Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn

Active-Prompt là phương pháp đột phá giúp tối ưu hóa hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ lớn thông qua việc lựa chọn chủ động các câu hỏi quan trọng và thiết kế mẫu gợi ý kèm chuỗi suy luận, nâng cao đáng kể khả năng giải quyết các bài toán phức tạp.