Nhảy đến nội dung chính

Tổng Kết – Kỹ thuật tạo lệnh & Thực Hành

Chúng ta đã đi một chặng đường dài – từ người dùng ChatGPT thông thường, đến hiểu rõ cách AI tư duytự điều chỉnh đầu ra theo mục tiêu. Điều này không chỉ là kỹ thuật, mà còn là một tư duy sáng tạo và hệ thống.

1. Tokenization – AI "Đọc" Văn Bản Như Thế Nào?
  • Token = đơn vị nhỏ nhất mà AI xử lý được (thường là từ, cụm từ, thậm chí là một phần từ).

  • Ví dụ: "strawberry" có thể bị chia thành "straw" + "berry" hoặc thậm chí "str" + "aw" + "berry" tùy mô hình.

  • Điều này ảnh hưởng:

    • Độ dài tối đa của prompt.

    • Cách AI hiểu và phản hồi câu hỏi.

Bài học:

  • Luôn đoán trước token hóa có thể xảy ra → viết prompt rõ ràng, ngắn gọn.

  • Dùng tiktoken viewer để kiểm tra nếu cần.

2. Tối Ưu Prompt – Càng Ngắn Gọn, Càng Hiệu Quả
  • Prompt càng dài → AI càng bị "chia trí".

  • Hãy "nói chuyện với AI như nói chuyện với người thông minh nhưng mất tập trung".

  • Dùng kỹ thuật như:

    • Bullet points

    • Hạn chế từ không cần thiết

    • Gợi ý phong cách mong muốn

3. System Message – Định Hình "Tính Cách" Của AI
  • Đây là nền tảng cho hành vi của AI: lịch sự, nghiêm túc, hài hước, sáng tạo...

  • Ví dụ:

    • "You are a legal advisor for small businesses in Vietnam."

    • "You're a witty poet who only responds in rhymes."

Mở rộng:

  • LM Studio cho phép thiết lập system message cố định ngay trong phần cấu hình.

4. Các Tham Số Mô Hình – Đặt Đúng, Hiệu Quả Tăng Gấp Đôi
Tham số Ý nghĩa chính
temperature Độ ngẫu nhiên (0.1 = chính xác, 1.2 = sáng tạo)
top_k Chọn trong K từ khả thi nhất
top_p Chọn từ theo xác suất cộng dồn P
repetition penalty Phạt nếu AI lặp lại từ/ngữ đã dùng
presence/frequency penalty Phạt nếu AI đề cập lại từ đã có

Mẹo:

  • Dự án đòi hỏi sự ổn định: temperature thấp, penalty cao

  • Dự án đòi hỏi sự sáng tạo: temperature cao, penalty thấp

5. Ứng Dụng Trong LM Studio – Thực Hành Là Mastery

Chúng ta đã:

  • Thiết lập system messages

  • Tùy chỉnh các tham số: temperature, top_k, repetition_penalty, v.v.

  • Thử nghiệm nhiều mô hình khác nhau với GGUF (Mistral, Zephyr, Phi-2...)

  • Tạo trò chơi: tung xúc xắc, oẳn tù tì, chọn dâu tây...

6. Vượt Xa ChatGPT – Trở Thành Prompt Engineer Thực Thụ

Bạn giờ đã có thể:

  • Tự xây dựng prompt hệ thống

  • Điều chỉnh đầu ra theo mục tiêu

  • Tích hợp vào ứng dụng thực tế như chatbot, trợ lý ảo, công cụ sáng tạo

7. Sửa Lỗi & Tối Ưu Prompt

Prompt tốt = hiểu mô hình + thực hành lặp đi lặp lại. Không có prompt hoàn hảo ngay từ đầu. Bạn cần:

  • Thử – Sai – Sửa

  • Ghi chép thay đổi

  • Kiểm thử đa dạng dữ liệu đầu vào

Hãy nhớ:

🎯 Mastery = Practice x Curiosity

  • Bạn không còn chỉ là người dùng ChatGPT nữa.

  • Bạn đã hiểu AI từ trong ra ngoài.

  • Bạn có thể điều khiển, sáng tạo, và xây dựng tương lai với AI.

Tác giả: Đỗ Ngọc Tú
Công Ty Phần Mềm VHTSoft