.gif)
Tài liệu tóm tắt: ChatGPT: Kỹ thuật tạo Prompt
Tài liệu này giới thiệu về Trí tuệ Nhân tạo
tạo sinh (Generative AI) và các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM), đặc biệt tập trung
vào ChatGPT và các kỹ thuật tạo prompt hiệu quả. Nó nhấn mạnh sự phát triển
nhanh chóng của AI và vai trò cách mạng của nó trong xã hội.
I. Sự Tiến Hóa và Tác Động Của Trí Tuệ Nhân
Tạo
·
Bước
nhảy vọt về chất: Các tác giả coi sự
xuất hiện của ChatGPT là "một bước nhảy vọt về chất trong sự phát triển
của Trí tuệ Nhân tạo."
·
Tiếp
cận công chúng: Mục tiêu chính của
cuốn sách là "đưa các công cụ trí tuệ nhân tạo đến gần hơn với công chúng,
đặc biệt là những người không quen thuộc với máy tính."
·
Cách
mạng công nghệ: AI được so sánh với
"cuộc cách mạng công nghệ tương tự như những gì Internet đã từng là ba
hoặc bốn thập kỷ trước hoặc những chiếc điện thoại đầu tiên."
·
Tính
phù du: Tài liệu này thừa
nhận rằng nội dung của nó có thể nhanh chóng lỗi thời do "sự phát triển
nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo."
II. Cơ Chế Hoạt Động của AI Tạo Sinh và LLM
·
Nguyên
lý cơ bản: Các công cụ AI này
hoạt động bằng cách "cố gắng 'đoán' từ, pixel, nốt nhạc, v.v., được gọi
chung là 'mã thông báo' (token) tiếp theo." AI sẽ chọn từ "được sử
dụng thường xuyên nhất trong ngữ cảnh của câu đã cho."
·
AI
tạo sinh: Được định nghĩa là
"một tập hợp con của các mô hình và thuật toán AI được thiết kế để tạo ra
nội dung mới, độc đáo."
·
Các
mô hình AI tạo sinh phổ biến:Mạng đối kháng tạo sinh (GANs): Bao gồm một bộ tạo và một bộ phân biệt hoạt
động đối kháng để tạo ra "các kết quả ngày càng chân thực."
·
Mã
hóa tự động biến phân (VAEs): Học cấu trúc cơ bản của dữ liệu đầu vào để tạo ra các điểm dữ
liệu mới.
·
Mạng
thần kinh hồi quy (RNNs) và Transformers: Có khả năng tạo ra các chuỗi dữ liệu như văn bản hoặc âm nhạc
bằng cách dự đoán các yếu tố tiếp theo.
·
Mô
hình Ngôn ngữ Lớn (LLM):
"Các hệ thống trí tuệ nhân tạo tiên tiến được thiết kế đặc biệt để hiểu,
xử lý và tạo ra văn bản giống con người." Chúng có khả năng học các mẫu
phức tạp, ngữ cảnh và mối quan hệ trong dữ liệu ngôn ngữ.
III. ChatGPT và Các LLM Khác
·
Phiên
bản ChatGPT:GPT-3.5: Miễn phí, có
"khả năng ghi nhớ các lời nhắc gần đây từ mỗi cuộc trò chuyện," nhưng
"không có quyền truy cập Internet và chỉ có kiến thức về dữ liệu cho đến
tháng 1 năm 2022."
·
GPT-4: Chỉ dành cho người dùng trả phí.
·
Llama: Một LLM khác, giao diện của nó cho phép
"đính kèm tệp. Cho phép bạn tải lên một hình ảnh và đặt câu hỏi về
nó." Tuy nhiên, Llama cũng "không có quyền truy cập Internet, vì vậy
nó thiếu thông tin cập nhật."
·
LLM
như "máy tính văn bản": Có khả năng xử lý văn bản "một cách hiệu quả và nhanh
chóng" cho vô số tác vụ, bao gồm:
·
Dịch văn bản.
·
Tóm tắt văn bản.
·
Phân loại cảm xúc của
văn bản.
·
Tạo phản hồi.
·
Tạo phong cách văn
bản.
·
Xử lý bảng dữ liệu, mã
lập trình, và gần đây là hiểu số liệu và hình ảnh.
IV. Prompting: Kỹ Thuật Giao Tiếp Với LLM
·
Định
nghĩa Prompt: "Là cách chúng
ta đưa ra truy vấn cho một LLM. Nói chung, một prompt sẽ là một chỉ dẫn hoặc
văn bản ban đầu được cung cấp cho LLM mà chúng ta muốn hướng dẫn và điều khiển
việc tạo ra các phản hồi hoặc văn bản mạch lạc."
·
Thử
và sai: "Thông thường
bạn sẽ cần 2 hoặc 3 lần thử để có được lời nhắc đúng. Với thử và sai, bạn sẽ
tinh chỉnh lời nhắc để đạt được kết quả mong đợi."
V. Các Kỹ Thuật Prompting Cơ Bản
·
Zero-Shot
Prompt: "Loại lời nhắc
đơn giản và tối thiểu này thường được gọi là 'Zero-Shot Prompt'," trong đó
LLM được yêu cầu thông tin mà không có bất kỳ hạn chế hoặc hướng dẫn nào, cho
phép nó tự do trả lời theo cách mà nó thấy phù hợp.
·
Thêm
hướng dẫn: Điểm khác biệt chính
so với công cụ tìm kiếm là khả năng "thêm các hướng dẫn để LLM cung cấp
câu trả lời theo một cách nhất định, ví dụ, theo một phong cách cụ thể hoặc áp
dụng một định dạng nhất định để trình bày hoặc chỉ đơn giản hóa nó để dễ hiểu
hơn."
·
Tóm
tắt và cấu trúc thông tin:
LLM có thể "rút gọn hoặc tóm tắt kết quả" và "cung cấp một cấu
trúc tài liệu mà LLM nên tuân thủ."
·
Định
dạng đầu ra: LLM có thể cung cấp
dữ liệu đầu ra dưới nhiều định dạng có cấu trúc như bảng, JSON, HTML hoặc CSV,
không chỉ văn bản thuần túy.
VI. Các Kỹ Thuật Prompting Nâng Cao
·
Mô
phỏng nhân vật lịch sử và nhập vai: Một trong những tính năng thú vị nhất là "yêu cầu chúng
đảm nhận một vai trò cụ thể và bắt chước vai trò đó," cho phép LLM giải
thích các khái niệm từ quan điểm của các nhân vật khác nhau (ví dụ: Gandhi,
Albert Einstein).
·
Học
với các ví dụ nhỏ (Few-Shot Prompting - FSP): Lời nhắc bao gồm "nhiều ví dụ khác nhau về một nhiệm vụ,
và LLM được kỳ vọng sẽ diễn giải và học hỏi từ những ví dụ này để giải quyết
nhiệm vụ," ví dụ như phân loại cảm xúc.
·
Gán
giá trị số cho văn bản:
Khả năng "gán giá trị từ 0 đến 10 cho một số vấn đề nhất định," giúp
so sánh giữa các yếu tố tương tự.
·
Lập
kế hoạch và tính toán sơ bộ: LLM có thể "hỗ trợ thực hiện các phép tính đơn giản và ước
lượng cơ bản," mặc dù cần thận trọng vì "lý luận và logic không phải
là thế mạnh của chúng." (ví dụ: lên kế hoạch tiệc BBQ, ngân sách đám
cưới).
·
Suy
luận từng bước (Chain-of-Thoughts - CoT): Một kỹ thuật "hướng dẫn LLM bằng một lời nhắc buộc nó phải
giải quyết vấn đề từng bước một theo một cách cụ thể," cải thiện độ chính
xác trong các bài toán phức tạp.
VII. Ứng Dụng Đa Dạng của LLM
·
Hỗ
trợ cá nhân:Soạn thảo và trả lời
email.
·
Tạo danh sách mua sắm,
kế hoạch tập luyện, kế hoạch ăn kiêng.
·
Đề xuất các bài tập
toán học cho trẻ em.
·
Tính toán tiết kiệm
chi phí hàng ngày.
·
Ứng
dụng kinh doanh:Soạn thảo bản mô tả
công việc.
·
Hỗ trợ nghiên cứu pháp
lý (ví dụ: hình phạt cho tội giết người ở các quốc gia khác nhau).
·
Tương
tác với hình ảnh:Phân tích và mô tả
hình ảnh (ví dụ: tháp dân số, biểu đồ CO2, xe ô tô bị hỏng).
·
Hạn
chế trong chẩn đoán y tế:
ChatGPT khẳng định "Tôi không thể đưa ra diễn giải hay chẩn đoán dựa trên phim
X-quang, vì điều này nằm ngoài khả năng của tôi và cũng đòi hỏi kiến thức y tế
chuyên sâu."
·
Hạn
chế trong đánh giá thiệt hại ô tô: Dù có thể xác định thiệt hại, nó "không thể đưa ra ước
tính chi phí chính xác nếu không có thông tin cụ thể về giá nhân công và phụ
tùng tại khu vực của bạn."
·
Sáng
tạo nghệ thuật:Tạo hình ảnh bằng
DALL-E thông qua prompt chi tiết (chủ thể, hành động, phong cách, chi tiết,
v.v.).
·
Khả năng cách mạng hóa
"thiết kế đồ họa, nghệ thuật, quảng cáo, kiến trúc."
·
Chế
độ đàm thoại: Cho phép tương tác
bằng giọng nói, hữu ích cho các câu trả lời ngắn gọn, nhanh chóng và luyện tập
ngôn ngữ mới.
·
Plugins: "Các chương trình bên ngoài mà mô hình
giao tiếp để thực hiện các tác vụ vượt ra ngoài khả năng tạo văn bản gốc của
nó," ví dụ như plugin Wolfram Alpha để giải toán phức tạp.
VIII. Giới Hạn và Rủi Ro
·
Hạn
chế về lý luận và logic:
"Lý luận và logic không phải là thế mạnh của chúng."
·
Thông
tin lỗi thời: Các phiên bản miễn
phí của LLM có thể có "kiến thức về dữ liệu cho đến tháng 1 năm
2022," dẫn đến thông tin không cập nhật.
·
Hạn
chế về "bộ nhớ":
LLM "không có 'bộ nhớ' vô hạn, và nó có thể mất mạch câu chuyện."
·
Độ
chính xác của Latinh: ChatGPT gặp khó khăn
với tiếng Latinh, cho thấy rằng mặc dù nó có thể cung cấp thông tin liên quan,
"tiếng Latinh là một thử thách đối với ChatGPT."
·
Cần
thận trọng với thông tin y tế/pháp lý: AI không thể thay thế chuyên gia trong các lĩnh vực yêu cầu
kiến thức chuyên sâu và trách nhiệm pháp lý.
·
Thiên
vị hoặc không đầy đủ: Các mô tả về nhân vật
lịch sử có thể "kết hợp các yếu tố kịch tính và cách giải thích có thể
không hoàn toàn phù hợp với sự phức tạp lịch sử hoặc các sắc thái trong tính
cách của ông."
·
Ước
tính mang tính suy đoán:
Các dự đoán về tương lai (ví dụ: tháp dân số, lượng khí thải CO2) thường là
"ước tính đơn giản" hoặc "suy đoán cao" và không thay thế
phân tích thống kê thích hợp.
·
Cần
cải thiện: "có vẻ như
ChatGPT vẫn còn một vài điều cần cải thiện. Điều này không có gì đáng ngạc
nhiên, nó mới chỉ hơn một năm tuổi!"
Kết luận:
Tài liệu này cung cấp một cái nhìn toàn diện
về tiềm năng to lớn của AI tạo sinh và LLM như ChatGPT, nhấn mạnh khả năng cách
mạng hóa giao tiếp và năng suất. Tuy nhiên, nó cũng thận trọng chỉ ra những
giới hạn, đặc biệt là liên quan đến dữ liệu lỗi thời, độ chính xác trong lý
luận phức tạp, và sự cần thiết của sự giám sát của con người trong các lĩnh vực
quan trọng như y tế và pháp lý. Cuốn sách kêu gọi công chúng khám phá và thực
hành các kỹ thuật prompting để khai thác tối đa những công cụ mạnh mẽ này.
1. Khái niệm
cốt lõi, khả năng và hạn chế của ChatGPT và các Mô hình Ngôn ngữ Lớn là gì?
2. Làm thế nào để các kỹ thuật nhắc nhở nâng cao cải thiện tương tác và đầu
ra của LLM?
Các kỹ thuật nhắc nhở nâng cao giúp cải thiện đáng kể tương
tác và đầu ra của Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) bằng cách cho phép người dùng định
hướng mô hình một cách cụ thể hơn, cá nhân hóa phản hồi và khắc phục một số hạn
chế vốn có của chúng.
Dưới đây là một số kỹ thuật nâng cao và cách chúng cải thiện
tương tác và đầu ra của LLM:
- Mô phỏng các nhân vật lịch sử và nhập vai: Kỹ thuật này cho phép người dùng yêu cầu LLM đảm nhận
một vai trò cụ thể, như một nhân vật lịch sử (ví dụ: Aristotle, Gandhi,
Sir Isaac Newton, Albert Einstein) hoặc một nhân vật hư cấu (ví dụ: Frodo
Baggins). Bằng cách này, LLM có thể giải thích các khái niệm từ quan điểm
của nhân vật đó, dựa trên triết lý, niềm tin và kinh nghiệm của họ. Điều
này dẫn đến các phản hồi được điều chỉnh phù hợp và sâu sắc
hơn, mang lại các góc nhìn độc đáo cho cùng một câu hỏi.
- Học với các ví dụ nhỏ (Few-Shot Prompting - FSP): Kỹ thuật này bao gồm việc cung cấp cho LLM nhiều ví
dụ khác nhau về một nhiệm vụ trong lời nhắc. Bằng cách học từ các ví dụ
này, LLM có thể diễn giải và giải quyết nhiệm vụ mà không cần hướng dẫn cụ
thể. Điều này đặc biệt hữu ích cho các tác vụ như phân loại văn bản (ví
dụ: cảm xúc tích cực/tiêu cực) hoặc tạo phản hồi cụ thể dựa trên một mẫu
đã cho. Nó giúp mô hình đưa ra các phản hồi chính xác và phù hợp
hơn với ý định của người dùng.
- Gán giá trị số cho văn bản: Kỹ thuật này cho phép người dùng yêu cầu LLM gán một
giá trị số (từ 0 đến 10) cho các vấn đề cụ thể được trình bày trong văn
bản. Điều này cho phép so sánh định lượng giữa các yếu tố tương tự
nhưng khác biệt, tận dụng kiến thức sâu rộng của LLM về nhiều chủ đề (lịch
sử, điện ảnh, v.v.).
- Sắp xếp các yếu tố:
LLM có thể được yêu cầu sắp xếp các tình huống hoặc yếu tố theo mức độ
quan trọng hoặc xác suất. Ví dụ, nó có thể xếp hạng các yếu tố quan trọng
nhất trong việc phá một vụ án mạng hoặc các nguyên nhân gây tử vong. Kỹ
thuật này giúp người dùng nhận được thông tin được cấu trúc và ưu tiên
rõ ràng dựa trên dữ liệu và kiến thức của mô hình.
- Lập kế hoạch và tính toán sơ bộ cho các công việc hàng
ngày: LLM có thể hỗ trợ các phép
tính đơn giản và ước lượng cơ bản cho các tác vụ lập kế hoạch (ví dụ: ngân
sách tiệc nướng BBQ, ngân sách đám cưới). Mặc dù cần thận trọng về độ
chính xác tuyệt đối, nó cung cấp một bản nháp ban đầu nhanh chóng
và ước tính sơ bộ giúp người dùng đưa ra quyết định.
- Hỗ trợ suy luận từng bước (Chain-of-Thoughts - CoT): Khi được giao các nhiệm vụ tính toán phức tạp hoặc
suy luận đa bước, việc thêm hướng dẫn "hãy suy nghĩ từng bước
một" vào lời nhắc sẽ khuyến khích LLM tạo ra một chuỗi các bước
logic. Điều này có thể dẫn đến các giải pháp chính xác hơn hoặc ít
nhất là gần đúng hơn so với giải pháp đúng, cải thiện khả năng suy
luận của mô hình. Kỹ thuật này có thể được kết hợp với Few-Shot Prompting
bằng cách cung cấp các ví dụ cùng với các giải pháp từng bước để buộc mô
hình đưa ra các giải pháp tương tự.
- Hướng dẫn tùy chỉnh (Custom Instructions): Tính năng này cho phép người dùng cung cấp thông tin
liên tục về bản thân hoặc các hướng dẫn cụ thể cho mô hình, mà nó sẽ tuân
thủ nghiêm ngặt trong tất cả các tương tác. Điều này cho phép cá nhân
hóa các phản hồi (ví dụ: phản hồi đơn giản và thân thiện cho trẻ em)
và thiết lập các quy tắc (ví dụ: giới hạn độ dài phản hồi, tránh
các chủ đề nhất định), đảm bảo trải nghiệm nhất quán và phù hợp.
- Plugins:
Plugin là các chương trình bên ngoài mà LLM có thể giao tiếp để thực hiện
các tác vụ vượt quá khả năng vốn có của chúng. Ví dụ, plugin WolframAlpha
cho phép LLM thực hiện các phép tính toán học phức tạp mà bản thân nó khó
xử lý. Plugin mở rộng đáng kể chức năng của LLM, giúp chúng giải
quyết được nhiều loại vấn đề hơn.
- Kiểm soát tính ngẫu nhiên (Nhiệt độ và Xác suất cao
nhất): Các tham số như 'nhiệt độ' và
'xác suất cao nhất' cho phép người dùng kiểm soát mức độ ngẫu nhiên hoặc
"sáng tạo" trong các phản hồi của LLM. Việc điều chỉnh các tham
số này giúp người dùng tinh chỉnh đầu ra, tạo ra phản hồi đáng tin cậy
và có khả năng nhất (nhiệt độ thấp, xác suất cao) hoặc đa dạng
và sáng tạo hơn (nhiệt độ cao, xác suất thấp) tùy theo yêu cầu của
nhiệm vụ.
Tóm lại, các kỹ thuật nâng cao này biến LLM từ một công cụ
tạo văn bản chung chung thành một trợ lý mạnh mẽ, có khả năng cung cấp các phản
hồi cụ thể, phù hợp, được cá nhân hóa và chính xác hơn, đáp ứng một loạt các
nhu cầu phức tạp trong cả cuộc sống cá nhân và công việc.
3. Cuốn sách
nhắm đến đối tượng nào?
Cuốn sách này nhắm đến công chúng. Cụ thể hơn, cuốn
sách được viết cho những người chưa biết hoặc chưa sử dụng ChatGPT hoặc các
công cụ Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) tương tự. Nó cũng dành cho những người đã
sử dụng các công cụ này một cách rất hời hợt và muốn khám phá chúng một cách
đơn giản và thú vị thông qua việc học dựa trên ví dụ.
Mục tiêu chính của các tác giả là đưa các công cụ trí tuệ
nhân tạo đến gần hơn với công chúng, đặc biệt là những người không quen thuộc
với máy tính, vì họ tin rằng trí tuệ nhân tạo đang đối mặt với một cuộc cách
mạng công nghệ tương tự như Internet ba hoặc bốn thập kỷ trước. Do đó, điều
quan trọng là toàn xã hội phải hiểu những khả năng của công nghệ mới này để tận
dụng nó.
4. Đánh giá khả năng của LLM trong việc xử lý và
chuyển đổi thông tin (ví dụ: tóm tắt, dịch thuật, tạo phong cách). Thảo luận về
những ưu điểm và hạn chế của LLM so với các công cụ truyền thống trong các tác
vụ này.
Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM), như ChatGPT, đã cải thiện
đáng kể khả năng xử lý và chuyển đổi thông tin, bao gồm tóm tắt, dịch thuật và
tạo văn bản theo phong cách khác nhau. Chúng được coi là "máy tính văn
bản" vì khả năng xử lý văn bản một cách hiệu quả và nhanh chóng.
Dưới đây là đánh giá chi tiết về khả năng của LLM trong các
tác vụ này, cùng với ưu điểm và hạn chế của chúng so với các công cụ truyền
thống:
Khả năng của
LLM trong việc xử lý và chuyển đổi thông tin
1.
Tóm tắt và
Cấu trúc Thông tin:
o LLM có khả năng tóm tắt văn bản trong vài dòng hoặc
đoạn văn, và cũng có thể cấu trúc thông tin theo yêu cầu cụ thể của
người dùng. Ví dụ, người dùng có thể yêu cầu LLM viết một bài luận dài 2000 từ
về ung thư và cấu trúc nó với các phần giới thiệu, các loại ung thư phổ biến,
phương pháp điều trị và kết luận. LLM có thể điều chỉnh đầu ra bằng cách cung
cấp nhiều hoặc ít thông tin hơn, với các mức độ chi tiết khác nhau, và thậm chí
hướng dẫn cách trình bày thông tin có cấu trúc.
o LLM cũng có thể tóm tắt nội dung học thuật, chẳng hạn như
giải thích Tu chính án thứ nhất của Hiến pháp Hoa Kỳ. Nếu LLM không quen thuộc
với một đoạn văn cụ thể, người dùng có thể cung cấp đoạn văn đó và yêu cầu tóm
tắt.
2.
Dịch thuật
và Xử lý Ngôn ngữ:
o Một trong những tính năng mạnh mẽ nhất của LLM là khả năng xử
lý các ngôn ngữ khác nhau. Chúng có thể dịch văn bản sang nhiều ngôn ngữ
một cách chính xác và hiệu quả hơn các phương pháp truyền thống.
o LLM có thể xác định ngôn ngữ mà một số văn bản được
viết.
o Chúng còn có khả năng cải thiện cách diễn đạt của một
văn bản có lỗi ngữ pháp hoặc văn phong.
o Thậm chí, LLM có thể làm việc với các ngôn ngữ cổ điển
như tiếng Latin, mặc dù có thể gặp một số lỗi hoặc không hoàn toàn chính xác.
o Ngoài văn bản, LLM còn có thể dịch văn bản từ hình ảnh,
như dịch một dòng chữ Latinh trên một bức ảnh.
3.
Tạo Phong
cách Văn bản (Văn bản Nghệ thuật):
o LLM có thể được yêu cầu đảm nhận các vai trò và phong
cách nghệ thuật khác nhau để viết phản hồi theo nhiều cách đa dạng nhất có
thể.
o Ví dụ, LLM có thể giải thích cách một ngôi sao ra đời cho trẻ
em tiểu học với ngôn ngữ đơn giản và dễ hiểu.
o Chúng có thể tạo ra văn bản theo phong cách thơ (ví
dụ: giải thích cách một em bé chào đời), phong cách rap-song (ví dụ: mô
tả ngày tận thế do thiên thạch), hoặc thậm chí theo phong cách của một diễn
viên hài hay nhà văn yêu thích như J.R.R. Tolkien để viết lại một
đoạn văn lịch sử hoặc văn học.
o LLM cũng có thể phân loại cảm xúc của một văn bản
(tích cực/tiêu cực) và tạo ra phản hồi tương ứng.
o Chúng có thể gán giá trị số (từ 0 đến 10) cho các vấn
đề cụ thể được trình bày trong văn bản, cho phép so sánh định lượng giữa các
yếu tố tương tự.
4.
Xử lý Dữ
liệu Số và Định dạng có cấu trúc:
o Ngoài văn bản thuần túy, LLM có thể cấu trúc thông tin
đầu ra dưới dạng bảng cho tài liệu Word hoặc định dạng HTML cho blog/trang
web. Chúng cũng có thể cung cấp dữ liệu đầu ra dưới các định dạng có cấu trúc
khác như JSON, HTML, CSV để xử lý bằng các công cụ máy tính.
o LLM có khả năng hỗ trợ các phép tính đơn giản và ước
lượng cơ bản cho các tác vụ lập kế hoạch (ví dụ: ngân sách tiệc nướng BBQ,
ngân sách đám cưới).
o Chúng có thể cung cấp công thức Excel hoặc diễn
giải các công thức Excel phức tạp.
o LLM có thể đọc và phân tích văn bản trong hình ảnh,
như kết quả xét nghiệm máu, giá trị dinh dưỡng của thực phẩm, hoặc thậm chí trích
xuất dữ liệu từ hóa đơn.
o LLM có khả năng giải thích và xử lý đồ thị (ví dụ:
tháp dân số, biểu đồ CO2, biểu đồ thị trường chứng khoán).
Ưu điểm của
LLM so với các công cụ truyền thống
1.
Tính Linh
hoạt và Đa năng: LLM có thể thực hiện vô số tác vụ
liên quan đến văn bản, từ dịch thuật, tóm tắt, phân loại cảm xúc đến tạo phản
hồi và phong cách văn bản. Điều này vượt xa khả năng của các công cụ truyền
thống thường chỉ chuyên về một tác vụ cụ thể (ví dụ: Google Translate chỉ dịch,
Excel chỉ tính toán).
2.
Khả năng
Hiểu Ngữ cảnh và Nuance: LLM vượt
trội trong việc hiểu văn bản và chuyển đổi nó theo ý muốn. Chúng có thể diễn
giải ý định của người dùng và tạo ra phản hồi phù hợp hơn nhiều khi được cung
cấp thêm ngữ cảnh. Các công cụ truyền thống thường thiếu khả năng hiểu sâu sắc
này.
3.
Cá nhân hóa
và Tùy chỉnh: LLM có thể cung cấp các phản hồi
được cá nhân hóa cao, ví dụ như tạo kế hoạch tập luyện dựa trên các đặc điểm
thể chất cụ thể, hoặc soạn thảo hợp đồng tùy chỉnh. Tính năng Hướng dẫn Tùy
chỉnh (Custom Instructions) cho phép người dùng thiết lập các quy tắc liên tục
cho mô hình, đảm bảo trải nghiệm nhất quán và phù hợp.
4.
Tạo Văn bản
Sáng tạo: LLM có thể tạo ra văn bản sáng
tạo, như thơ, mã lập trình, kịch bản, các đoạn nhạc, email, thư, hoặc thậm chí
tạo hình ảnh với các phong cách nghệ thuật khác nhau. Đây là điều mà các công
cụ truyền thống không thể làm được.
5.
Tối ưu hóa
Quy trình Làm việc: LLM có thể hoạt động như một trợ
lý cá nhân, hỗ trợ trong các công việc hàng ngày và giúp tăng năng suất. Ví dụ,
chúng có thể giúp soạn thảo email, đơn khiếu nại, hoặc mô tả công việc.
6.
Giao diện
Tương tác và Đa phương thức: Khả năng
tương tác bằng giọng nói (tin nhắn âm thanh, đàm thoại âm thanh) và phân tích
hình ảnh mở ra nhiều cách sử dụng mới so với các công cụ chỉ dựa trên văn bản
truyền thống.
Hạn chế của
LLM so với các công cụ truyền thống
1.
Ảo giác
(Hallucinations): Một trong những rủi ro lớn nhất là
LLM có thể tạo ra thông tin sai, không chính xác hoặc vô nghĩa nhưng lại rất
thuyết phục. Điều này đòi hỏi người dùng phải luôn xác minh thông tin được cung
cấp, đặc biệt trong các lĩnh vực quan trọng như y tế, pháp luật hoặc tài chính.
Các công cụ truyền thống (như công cụ tìm kiếm hoặc máy tính) thường cung cấp
thông tin trực tiếp từ nguồn hoặc tính toán một cách xác định, ít có nguy cơ
"bịa đặt".
2.
Hạn chế về
Logic và Toán học: Mặc dù có khả năng thực hiện các
phép tính đơn giản, LLM thường gặp khó khăn với các phép tính phức tạp hoặc suy
luận đa bước, trừ khi được hướng dẫn bằng các kỹ thuật như Chain-of-Thoughts
hoặc sử dụng plugin chuyên biệt. Các công cụ tính toán truyền thống như máy
tính hoặc phần mềm toán học chuyên dụng có độ chính xác cao hơn nhiều trong các
tác vụ này.
3.
Tính Ngẫu
nhiên và Khó dự đoán: Các tham số như 'nhiệt độ' và 'xác
suất cao nhất' cho phép kiểm soát mức độ ngẫu nhiên trong phản hồi. Mặc dù điều
này mang lại sự sáng tạo, nhưng cũng có thể dẫn đến phản hồi không mong muốn
hoặc không nhất quán, đặc biệt khi yêu cầu độ chính xác cao.
4.
Thiên vị
(Bias) và Tâng bốc: LLM có thể phản hồi với những gì
chúng nghĩ người dùng muốn nghe (tâng bốc), hoặc thể hiện sự thiên vị do dữ
liệu đào tạo. Các công cụ truyền thống không có "ý kiến" và do đó
không thể thể hiện sự thiên vị theo cách này.
5.
Hạn chế về
"Bộ nhớ": Mặc dù ChatGPT lưu trữ lịch sử hội
thoại, nhưng nó không có "bộ nhớ" vô hạn và có thể mất mạch câu
chuyện trong các cuộc trò chuyện dài.
6.
Dữ liệu Cập
nhật: Một số phiên bản LLM (như ChatGPT
v3.5 hoặc Llama trực tuyến) có thể không có quyền truy cập internet hoặc chỉ có
kiến thức đến một thời điểm nhất định, dẫn đến thông tin lỗi thời. Các công cụ
tìm kiếm truyền thống hoặc cơ sở dữ liệu luôn cập nhật hơn.
7.
Sự Thận
trọng trong Lĩnh vực Chuyên môn:
Trong các lĩnh vực nhạy cảm như y tế hoặc pháp luật, LLM rất thận trọng và
thường từ chối đưa ra chẩn đoán hoặc lời khuyên cụ thể, yêu cầu người dùng tham
khảo ý kiến chuyên gia. Điều này là cần thiết để tránh rủi ro pháp lý, nhưng
cũng là một hạn chế về mặt "trợ lý" so với một chuyên gia con người.
Tóm lại, LLM là công cụ mạnh mẽ và linh hoạt trong việc xử
lý và chuyển đổi thông tin, mang lại nhiều ưu điểm so với các công cụ truyền
thống về khả năng hiểu ngữ cảnh, cá nhân hóa và sáng tạo. Tuy nhiên, chúng vẫn
còn những hạn chế đáng kể về độ chính xác, logic và khả năng "ảo
giác", đòi hỏi người dùng phải có cách tiếp cận phê phán và xác minh thông
tin một cách độc lập.
5. Phân tích các giới hạn và rủi ro của LLM được
đề cập trong tài liệu, đặc biệt là khi xử lý các thông tin nhạy cảm hoặc đòi
hỏi tính chính xác cao (ví dụ: chẩn đoán y tế, ước tính chi phí). Đề xuất các
biện pháp để giảm thiểu những rủi ro này.
Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) đã chứng minh khả năng vượt
trội trong việc xử lý và chuyển đổi thông tin, nhưng chúng cũng đi kèm với
những giới hạn và rủi ro đáng kể, đặc biệt khi xử lý các thông tin nhạy cảm
hoặc đòi hỏi tính chính xác cao.
Giới hạn và
Rủi ro của LLM
1.
Ảo giác
(Hallucinations): Đây là một trong những rủi ro lớn
nhất, xảy ra khi LLM tạo ra thông tin sai, không chính xác hoặc vô nghĩa nhưng
lại rất thuyết phục. Những phản hồi này có thể là lỗi nhỏ về dữ liệu hoặc ngày
tháng, hoặc những tuyên bố hoàn toàn hư cấu nhưng lại trông đáng tin cậy. Hiện
tượng này là một thách thức lớn trong AI xử lý ngôn ngữ tự nhiên và có thể do
hạn chế trong dữ liệu đào tạo, cách đặt câu hỏi hoặc thành kiến cố hữu trong mô
hình.
2.
Thiên vị
(Bias) và Tâng bốc (Flattery):
LLM có thể phản hồi với những gì chúng nghĩ người dùng muốn nghe, hay nói cách
khác là đưa ra ý kiến mà chúng nghĩ người dùng sẽ thích. Điều này xảy ra do quá
trình đào tạo mô hình có sự phản hồi từ người dùng, khiến chúng điều chỉnh theo
sở thích của người dùng. Các công ty như Anthropic đã nhận thấy và đang cố gắng
tránh điều này.
3.
Hạn chế về
Logic và Toán học: LLM thường gặp khó khăn với các
phép tính phức tạp hoặc suy luận đa bước. Ví dụ, chúng có thể mắc lỗi trong các
phép toán ba chữ số mà học sinh tiểu học có thể dễ dàng làm được. Mặc dù có khả
năng thực hiện các phép tính đơn giản và ước lượng cơ bản, lý luận và logic
không phải là thế mạnh của chúng.
4.
Thông tin
lỗi thời hoặc thiếu truy cập Internet:
Một số phiên bản LLM (ví dụ: ChatGPT v3.5 hoặc Llama trực tuyến) có thể không
có quyền truy cập Internet và chỉ có kiến thức về dữ liệu đến một thời điểm
nhất định, dẫn đến thông tin lỗi thời. Ví dụ, ChatGPT v3.5 không biết về xung
đột Ukraine và Nga hoặc việc Lionel Messi giành Cúp bóng đá Thế giới.
5.
Hạn chế về
"Bộ nhớ": Mặc dù ChatGPT lưu trữ các cuộc
trò chuyện trước đây, nhưng nó không có "bộ nhớ" vô hạn và có thể mất
mạch câu chuyện trong các cuộc trò chuyện dài.
6.
Tính Ngẫu
nhiên và Khó dự đoán: Các tham số như 'nhiệt độ' và 'xác
suất cao nhất' kiểm soát mức độ ngẫu nhiên trong phản hồi của LLM. Mặc dù điều
này cho phép sự sáng tạo, nhưng cũng có thể dẫn đến phản hồi không mong muốn
hoặc không nhất quán khi yêu cầu độ chính xác cao.
Xử lý thông
tin nhạy cảm hoặc đòi hỏi tính chính xác cao
Trong các trường hợp xử lý thông tin nhạy cảm hoặc đòi hỏi
tính chính xác cao, LLM thường thể hiện sự thận trọng rõ rệt và thường từ chối
cung cấp thông tin mang tính chẩn đoán hoặc lời khuyên cụ thể, đồng thời khuyến
nghị người dùng tìm kiếm ý kiến chuyên gia.
- Chẩn đoán y tế:
LLM, như ChatGPT, không thể đưa ra chẩn đoán y tế hoặc các tuyên bố
dứt khoát về sức khỏe (ví dụ: sức khỏe răng miệng, diễn giải X-quang).
Chúng được thiết kế để tránh các phản hồi có thể dẫn đến trách nhiệm pháp
lý. Mặc dù LLM có thể phân tích thông tin từ hình ảnh như kết quả xét
nghiệm máu và cung cấp giải thích chi tiết về các thông số, chúng luôn nhấn
mạnh rằng việc diễn giải kết quả y tế nên được thực hiện bởi một chuyên
gia y tế có trình độ.
- Ước tính chi phí và lập kế hoạch: Khi được yêu cầu ước tính chi phí (ví dụ: tiệc nướng
BBQ, đám cưới, cải tạo nhà bếp, sửa chữa ô tô), LLM có thể đưa ra các con số
ước tính hoặc phạm vi giá dựa trên giả định chung. Tuy nhiên, chúng thường
kèm theo lời cảnh báo rằng đây chỉ là ước tính sơ bộ và chi phí thực tế có
thể khác nhau đáng kể tùy thuộc vào nhiều yếu tố (địa điểm, chất lượng vật
liệu, nhân công, thị trường). Chúng cũng khuyến nghị tìm kiếm báo giá từ
các nhà cung cấp hoặc chuyên gia.
- Luật pháp và hợp đồng:
LLM có thể giúp người dùng hiểu các điều khoản phức tạp trong hợp đồng (ví
dụ: hợp đồng thế chấp) bằng ngôn ngữ dễ hiểu. Chúng cũng có thể hỗ trợ
soạn thảo các tài liệu như hợp đồng thuê chỗ đậu xe hoặc đơn khiếu nại,
nhưng luôn khuyến nghị tham khảo ý kiến chuyên gia pháp lý để đảm bảo tính
hợp lệ và phù hợp.
- Suy luận và phân tích dữ liệu: Mặc dù LLM có thể phân tích văn bản trong hình ảnh
(như hóa đơn) và trích xuất dữ liệu, hoặc giải thích đồ thị (ví dụ: tháp
dân số, biểu đồ CO2, thị trường chứng khoán), chúng có thể mắc lỗi trong
suy luận hoặc tính toán phức tạp. Ví dụ, trong bài toán ước tính giá căn
hộ, LLM thừa nhận không đủ thông tin để thiết lập công thức chính xác.
Các biện
pháp giảm thiểu rủi ro
Để giảm thiểu những rủi ro khi sử dụng LLM, đặc biệt là với
thông tin nhạy cảm và đòi hỏi độ chính xác cao, các biện pháp sau đây được
khuyến nghị:
1.
Luôn xác
minh thông tin độc lập: Đây là
biện pháp quan trọng nhất. Người dùng cần duy trì cách tiếp cận phê phán và
không hoàn toàn dựa vào thông tin do LLM cung cấp cho các quyết định quan
trọng, đặc biệt là trong các lĩnh vực như y tế, pháp luật hoặc tài chính.
2.
Cung cấp ngữ
cảnh và chi tiết cụ thể: Càng thêm
nhiều ngữ cảnh và chi tiết vào lời nhắc, LLM càng dễ đưa ra phản hồi gần với
nhu cầu của bạn hơn, giúp cải thiện độ chính xác của đầu ra.
3.
Sử dụng kỹ
thuật nhắc lệnh "Suy nghĩ từng bước một" (Chain-of-Thoughts - CoT): Đối với các tác vụ đòi hỏi suy luận hoặc tính toán phức
tạp, việc yêu cầu mô hình thực hiện từng bước sẽ giúp nó tạo ra một chuỗi các
bước với logic rõ ràng, tăng khả năng đưa ra giải pháp chính xác.
4.
Cung cấp ví
dụ (Few-Shot Prompting - FSP):
Khi thực hiện các tác vụ cụ thể, việc cung cấp nhiều ví dụ khác nhau trong lời
nhắc sẽ giúp LLM diễn giải và học hỏi để giải quyết nhiệm vụ hiệu quả hơn. Kỹ
thuật này có thể kết hợp với CoT.
5.
Tận dụng
Plugin: Để mở rộng khả năng của LLM, đặc
biệt trong các lĩnh vực như toán học phức tạp, nên sử dụng các plugin chuyên
biệt (ví dụ: WolframAlpha).
6.
Sử dụng
Hướng dẫn Tùy chỉnh (Custom Instructions):
Đối với việc sử dụng hàng ngày, người dùng có thể thiết lập các quy tắc và lệnh
liên tục cho mô hình để đảm bảo phản hồi nhất quán và phù hợp với mục đích sử
dụng (ví dụ: chế độ an toàn cho trẻ em, định dạng phản hồi).
7.
Tham khảo ý
kiến chuyên gia con người: Đối với
các vấn đề quan trọng và nhạy cảm (y tế, pháp luật, tài chính), LLM chỉ là công
cụ hỗ trợ và không thể thay thế lời khuyên hoặc chẩn đoán từ các chuyên gia có trình
độ.
8.
Thử nghiệm
với nhiều LLM khác nhau: Các mô
hình khác nhau có thể hoạt động khác nhau hoặc có các tính năng bổ sung phù hợp
hơn cho các tác vụ nhất định. Việc thử cùng một tác vụ trên các LLM khác nhau
có thể cho thấy sự khác biệt trong phản hồi và giúp chọn công cụ phù hợp nhất.
9.
Đóng góp
phản hồi: Bằng cách sửa các câu trả lời
không chính xác hoặc không đúng của ChatGPT, người dùng đóng góp vào quá trình
học hỏi và cải thiện của mô hình.
Việc nhận thức rõ về các giới hạn và rủi ro của LLM, cùng với
việc áp dụng các kỹ thuật và biện pháp phòng ngừa phù hợp, là chìa khóa để tận
dụng tối đa tiềm năng của công nghệ này một cách an toàn và hiệu quả.
