Topic

Kỹ thuật Prompt

Bộ sưu tập gồm 24 bài viết

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.

Retrieval Augmented Generation (RAG): Công nghệ tăng cường khả năng truy xuất thông tin cho các mô hình ngôn ngữ lớn

Retrieval Augmented Generation (RAG) là công nghệ tiên tiến kết hợp khả năng sinh văn bản của mô hình ngôn ngữ lớn với hệ thống truy xuất thông tin, giúp tạo ra nội dung chính xác, cập nhật và đáng tin cậy hơn trong các ứng dụng AI.

Thuật Toán Tư Duy (Algorithm of Thoughts): Nâng Cao Khả Năng Khám Phá Ý Tưởng trong Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn

Thuật toán Tư duy (Algorithm of Thoughts - AoT) là phương pháp mới giúp các mô hình ngôn ngữ lớn giải quyết vấn đề phức tạp thông qua các đường dẫn suy luận có cấu trúc thuật toán, nâng cao khả năng khám phá ý tưởng với ít truy vấn hơn.

Kỹ Thuật Tree of Thoughts (ToT): Phương Pháp Giải Quyết Vấn Đề Có Chủ Đích Với Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn

Tree of Thoughts (ToT) là kỹ thuật nâng cao giúp mô hình ngôn ngữ lớn giải quyết vấn đề phức tạp thông qua việc khám phá nhiều hướng suy luận, đánh giá các lựa chọn và đưa ra quyết định có chủ đích dựa trên cấu trúc cây.

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

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.

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.