Cách tạo câu lệnh cho mô hình ChatGPT mới theo OpenAI

Mô hình ChatGPT mới nhất tuân thủ các hướng dẫn một cách chặt chẽ hơn và ít đưa ra giả định về ý định của người dùng so với các phiên bản trước . Điều này đòi hỏi các kỹ thuật tạo câu lệnh mới để đạt hiệu quả tốt nhất . Dưới đây là tóm tắt hướng dẫn tạo câu lệnh từ OpenAI

Các quy tắc tạo câu lệnh đã thay đổi

• Các kỹ thuật tạo câu lệnh hiệu quả với các mô hình cũ có thể cản trở kết quả với phiên bản mới nhất
• ChatGPT-4.1 diễn giải hướng dẫn theo nghĩa đen hơn, không còn suy luận nhiều về ý định của người dùng
  • Ưu điểm: Mô hình rất dễ điều khiển và phản hồi tốt với các câu lệnh được chỉ định rõ ràng
  • Nhược điểm: Các câu lệnh cũ cần được sửa đổi đáng kể
• Các câu lệnh cơ bản thường chỉ khai thác bề mặt khả năng của mô hình và có thể dẫn đến kết quả chung chung
• Việc xây dựng câu lệnh kém hiệu quả sẽ lãng phí thời gian và tiền bạc

Tạo câu lệnh ChatGPT sử dụng mô hình mới nhất

Cấu trúc câu lệnh một cách chiến lược

• Bắt đầu bằng cách tổ chức câu lệnh với các phần rõ ràng. OpenAI đề xuất cấu trúc cơ bản bao gồm các thành phần sau
  • Vai trò và mục tiêu: Chỉ định vai trò ChatGPT nên đảm nhận và nhiệm vụ cần hoàn thành
  • Hướng dẫn: Cung cấp chỉ dẫn cụ thể cho nhiệm vụ
  • Các bước lý luận: Cho biết cách bạn muốn mô hình tiếp cận vấn đề
  • Định dạng đầu ra: Xác định rõ ràng cách bạn muốn cấu trúc phản hồi .
  • Ví dụ: Cung cấp mẫu về kết quả mong đợi .
  • Bối cảnh: Cung cấp thông tin nền cần thiết .
  • Hướng dẫn cuối cùng: Bao gồm mọi lời nhắc hoặc tiêu chí cuối cùng .
• Mặc dù không phải mọi câu lệnh đều cần tất cả các phần này, cách tiếp cận có cấu trúc thường mang lại kết quả tốt hơn một khối văn bản .
• Đối với các tác vụ phức tạp hơn, hãy sử dụng markdown để tách các phần .
• Sử dụng các ký tự định dạng đặc biệt xung quanh mã (như dấu backtick `) để giúp phân biệt mã với văn bản thông thường .
• Sử dụng danh sách được đánh số hoặc gạch đầu dòng tiêu chuẩn để tổ chức thông tin .

Làm chủ nghệ thuật phân định thông tin

• Việc tách biệt thông tin đúng cách ảnh hưởng đáng kể đến kết quả .
• Thử nghiệm của OpenAI cho thấy thẻ XML hoạt động đặc biệt tốt với các mô hình mới .
  • Chúng cho phép bao bọc chính xác các phần bằng thẻ bắt đầu và kết thúc, thêm siêu dữ liệu vào thẻ và cho phép lồng ghép .
• Định dạng JSON hoạt động kém với ngữ cảnh dài, đặc biệt khi cung cấp nhiều tài liệu .
• Thay vào đó, hãy thử các định dạng như ID: 1 | TITLE: The Fox | CONTENT: The quick brown fox jumps over the lazy dog mà OpenAI thấy hiệu quả trong thử nghiệm .

Xây dựng các tác tử AI tự trị

• ChatGPT giờ đây có thể hoạt động như một “tác tử” (agent), làm việc độc lập hơn thay mặt bạn để giải quyết các nhiệm vụ phức tạp với sự giám sát tối thiểu .
• Một tác tử AI về cơ bản là ChatGPT được cấu hình để tự giải quyết vấn đề thay vì chỉ trả lời câu hỏi .
  • Nó có thể ghi nhớ ngữ cảnh trong cuộc trò chuyện, sử dụng các công cụ như duyệt web hoặc thực thi mã và giải quyết các vấn đề nhiều bước .
• OpenAI khuyến nghị bao gồm ba lời nhắc chính trong tất cả các câu lệnh tác tử :
  • Kiên trì (persistence): Tiếp tục cho đến khi giải quyết xong .
  • Gọi công cụ (tool-calling): Sử dụng các công cụ có sẵn thay vì đoán .
  • Lập kế hoạch (planning): Suy nghĩ trước khi hành động .
• Ba hướng dẫn này chuyển đổi mô hình từ trạng thái giống chatbot sang một tác tử “hăng hái” hơn, tự chủ thúc đẩy tương tác . Thử nghiệm cho thấy hiệu suất tăng 20% trong các nhiệm vụ kỹ thuật phần mềm với những bổ sung đơn giản này .

Tối đa hóa sức mạnh của ngữ cảnh dài

• ChatGPT mới nhất có thể xử lý cửa sổ ngữ cảnh lên tới 1 triệu token .
• Hiệu suất vẫn mạnh mẽ ngay cả với hàng nghìn trang nội dung, nhưng có thể giảm khi yêu cầu lý luận phức tạp trên toàn bộ ngữ cảnh .
• Để có kết quả tốt nhất với các tài liệu dài, hãy đặt hướng dẫn của bạn ở cả đầu và cuối ngữ cảnh được cung cấp .
• Khi sử dụng mô hình mới với ngữ cảnh rộng, hãy nêu rõ liệu nó chỉ nên dựa vào thông tin được cung cấp hay kết hợp với kiến thức của chính nó .
• Đối với các câu trả lời hoàn toàn dựa trên tài liệu, OpenAI đề xuất hướng dẫn rõ ràng: “Chỉ sử dụng các tài liệu trong Bối cảnh bên ngoài được cung cấp để trả lời Truy vấn người dùng” .

Triển khai tạo câu lệnh theo chuỗi tư duy

• Mặc dù GPT-4.1 không được thiết kế như một mô hình lý luận, bạn có thể yêu cầu nó thể hiện quá trình suy nghĩ của mình .
• Yêu cầu mô hình suy nghĩ từng bước (được gọi là ‘chuỗi tư duy’ – chain of thought) có thể là một cách hiệu quả để chia nhỏ vấn đề thành các phần dễ quản lý hơn .
  • Điều này có thể làm tăng việc sử dụng token nhưng thường mang lại chất lượng tốt hơn .
• Một hướng dẫn đơn giản như “Đầu tiên, hãy suy nghĩ cẩn thận từng bước về thông tin hoặc tài nguyên nào cần thiết để trả lời truy vấn” có thể cải thiện đáng kể kết quả .
  • Điều này đặc biệt hữu ích khi làm việc với các tệp đã tải lên hoặc khi ChatGPT cần phân tích nhiều nguồn thông tin .

Tận dụng ChatGPT mới cho công việc của bạn

• Các kỹ thuật tạo câu lệnh mới nhất phản ánh các mục tiêu đào tạo thực tế cho các mô hình, không chỉ là phỏng đoán từ cộng đồng .
• Bằng cách thực hiện hướng dẫn của OpenAI về cấu trúc câu lệnh, phân định thông tin, tạo tác tử, xử lý ngữ cảnh dài và tạo câu lệnh theo chuỗi tư duy, bạn sẽ thấy sự cải thiện đáng kể trong kết quả của mình .
• Thành công với ChatGPT đến từ việc coi nó như một đối tác tư duy, không chỉ là một công cụ tạo văn bản .