nguyên lý khi tương tác với LLM

Key Points
  • Nghiên cứu cho thấy các nguyên lý chung khi tương tác với mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) bao gồm rõ ràng, cung cấp ngữ cảnh, kiểm tra thông tin, xem xét đạo đức, cải thiện lặp lại và giám sát con người.
  • Những nguyên lý này giúp tối ưu hóa hiệu quả và độ tin cậy khi sử dụng LLM, nhưng cần lưu ý rằng hiệu suất có thể thay đổi tùy thuộc vào nhiệm vụ cụ thể.
Tổng quan về việc tương tác với LLM
Việc tương tác với mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đòi hỏi sự hiểu biết về cách chúng hoạt động và cách tối ưu hóa giao tiếp để đạt được kết quả tốt nhất. Dưới đây là các nguyên lý chính để đảm bảo tương tác hiệu quả:
Rõ ràng và cụ thể
Hãy đảm bảo rằng các câu hỏi hoặc prompt của bạn rõ ràng và cụ thể. Điều này giúp LLM hiểu chính xác yêu cầu, từ đó cung cấp phản hồi chính xác và liên quan. Ví dụ, thay vì hỏi "Hãy nói về kinh tế," bạn có thể hỏi "Giải thích tác động của lạm phát đến nền kinh tế Việt Nam năm 2024."
Cung cấp ngữ cảnh
Cung cấp đủ bối cảnh giúp LLM hiểu rõ hơn về lĩnh vực hoặc tình huống cụ thể. Ví dụ, nếu bạn hỏi về một chủ đề y tế, hãy nêu rõ bạn đang nói về bệnh nhân ở độ tuổi nào hoặc khu vực địa lý nào.
Kiểm tra và xác thực
Luôn kiểm tra thông tin do LLM cung cấp, vì nó có thể tạo ra thông tin sai hoặc không chính xác, được gọi là "hallucinations." Điều này đặc biệt quan trọng trong các lĩnh vực như y tế hoặc tài chính, nơi sai sót có thể gây hậu quả nghiêm trọng.
Xem xét đạo đức
Hãy nhận thức về các thiên kiến tiềm ẩn trong LLM, vì chúng được huấn luyện trên dữ liệu internet có thể chứa nội dung thiên vị. Sử dụng LLM một cách có trách nhiệm, đặc biệt khi xử lý thông tin nhạy cảm, và đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn đạo đức.
Cải thiện lặp lại
Tinh chỉnh các prompt dựa trên phản hồi ban đầu từ LLM để cải thiện chất lượng câu trả lời. Ví dụ, nếu kết quả không đủ chi tiết, bạn có thể thêm thông tin hoặc yêu cầu cụ thể hơn.
Giám sát của con người
Đặc biệt trong các ứng dụng quan trọng, luôn có sự giám sát của con người để đảm bảo tính chính xác và phù hợp của đầu ra từ LLM. Sự kết hợp giữa con người và máy móc giúp giảm thiểu rủi ro.
Một chi tiết bất ngờ: LLM không có khả năng "nhớ" các cuộc trò chuyện trước đó, trừ khi bạn bao gồm lịch sử trò chuyện trong prompt, với giới hạn khoảng 4.000 đến 32.000 từ tùy thuộc vào mô hình (ví dụ, ChatGPT hoặc GPT-4). Điều này có thể ảnh hưởng đến cách bạn thiết kế tương tác dài hạn.
Báo cáo chi tiết về nguyên lý tương tác với LLM
Việc tương tác với mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng, với nhiều hướng dẫn và thực tiễn tốt nhất được đề xuất từ các nghiên cứu và bài viết chuyên sâu. Dưới đây là phân tích chi tiết, bao gồm các nguyên lý chung và các chi tiết bổ sung để hỗ trợ người dùng hiểu rõ hơn.
Bối cảnh và tầm quan trọng
LLM, như ChatGPT hoặc các mô hình tương tự, được huấn luyện trên khối lượng dữ liệu văn bản khổng lồ từ internet, bao gồm sách, blog, tin tức, Wikipedia, Reddit và mạng xã hội. Chúng hoạt động bằng cách dự đoán từ tiếp theo dựa trên mẫu dữ liệu, chứ không phải bằng cách suy luận hoặc tư duy như con người. Điều này có nghĩa là hiệu suất của chúng phụ thuộc rất lớn vào cách người dùng tương tác, đặc biệt là trong việc thiết kế prompt và cung cấp ngữ cảnh.
Các nguyên lý chung được đề xuất
Dựa trên các nguồn đáng tin cậy, dưới đây là danh sách các nguyên lý chung khi tương tác với LLM, được tổ chức theo bảng để dễ theo dõi:
Nguyên lý
Mô tả chi tiết
Ví dụ hoặc lưu ý
Rõ ràng và cụ thể
Đảm bảo prompt ngắn gọn, rõ ràng, tránh mơ hồ để LLM hiểu chính xác yêu cầu.
Thay vì "Nói về kinh tế," hãy hỏi "Tác động của lạm phát đến GDP Việt Nam năm 2024."
Cung cấp ngữ cảnh
Cung cấp thông tin nền tảng để LLM hiểu bối cảnh, như lĩnh vực, đối tượng hoặc thời gian.
Khi hỏi về y tế, nêu rõ "bệnh nhân 60 tuổi ở khu vực nông thôn."
Kiểm tra và xác thực
Luôn kiểm tra đầu ra của LLM, vì nó có thể tạo ra thông tin sai (hallucinations), đặc biệt trong các lĩnh vực quan trọng.
Kiểm tra thông tin tài chính hoặc y tế với nguồn đáng tin cậy như báo cáo chính thức.
Xem xét đạo đức
Nhận thức về thiên kiến trong dữ liệu huấn luyện (ví dụ, nội dung phân biệt chủng tộc, giới tính) và sử dụng có trách nhiệm.
Tránh sử dụng LLM cho các quyết định nhạy cảm mà không có giám sát con người.
Cải thiện lặp lại
Tinh chỉnh prompt dựa trên phản hồi ban đầu để cải thiện chất lượng câu trả lời, sử dụng phương pháp thử và sai.
Nếu câu trả lời không đủ chi tiết, thêm yêu cầu như "Giải thích chi tiết hơn."
Giám sát của con người
Đảm bảo có sự tham gia của con người, đặc biệt trong các ứng dụng quan trọng, để đảm bảo tính chính xác và phù hợp.
Trong y tế, radiologist nên đánh giá đầu ra của LLM trước khi áp dụng.
Chi tiết bổ sung và thực tiễn tốt nhất
Ngoài các nguyên lý trên, có một số khía cạnh quan trọng khác cần lưu ý:
  • Kỹ thuật prompt engineering: Nghiên cứu cho thấy việc thiết kế prompt phức tạp, bao gồm ví dụ (few-shot learning), có thể cải thiện đáng kể chất lượng phản hồi. Ví dụ, cung cấp 2-5 ví dụ trong prompt giúp LLM hiểu rõ hơn yêu cầu (Prompt Engineering Guide).
  • Retrieval-Augmented Generation (RAG): Sử dụng RAG để cung cấp thông tin thực tế từ cơ sở kiến thức, như tài liệu hoặc cơ sở dữ liệu, giúp LLM đưa ra câu trả lời chính xác hơn, đặc biệt trong các chatbot doanh nghiệp (Dataiku).
  • Hạn chế của LLM: LLM không có khả năng "nhớ" các cuộc trò chuyện trước đó, trừ khi bạn bao gồm lịch sử trong prompt, với giới hạn khoảng 4.000 từ cho ChatGPT và 32.000 từ cho GPT-4 (Medium by Mark Riedl). Điều này có thể ảnh hưởng đến các tương tác dài hạn, đòi hỏi người dùng phải quản lý ngữ cảnh thủ công.
  • Chi phí và đạo đức: Việc huấn luyện LLM, như GPT-3, được ước tính tốn khoảng 4,6 triệu USD, và việc tinh chỉnh cho các lĩnh vực cụ thể (như y tế) cũng tốn kém, đòi hỏi cân nhắc về tác động môi trường và đạo đức (arXiv paper).
Ứng dụng thực tế và chi tiết bất ngờ
Một chi tiết thú vị là LLM có xu hướng đưa ra câu trả lời trung bình, dựa trên mẫu phổ biến trên internet, thay vì sáng tạo hoặc độc đáo. Ví dụ, khi yêu cầu một câu chuyện về Flash Gordon, câu trả lời có thể giống với những gì nhiều người đã viết trên mạng (Medium by Mark Riedl). Điều này cho thấy người dùng cần tinh chỉnh thêm nếu muốn nội dung độc đáo.
Ngoài ra, trong lĩnh vực y tế, như được thảo luận trong báo cáo trên arXiv, việc sử dụng LLM cần được đánh giá bởi chuyên gia, chẳng hạn như radiologist, để đảm bảo tính chính xác, đặc biệt khi xử lý hình ảnh y khoa (arXiv paper).
Kết luận
Các nguyên lý trên không chỉ giúp tối ưu hóa hiệu quả tương tác với LLM mà còn giảm thiểu rủi ro, như thông tin sai lệch hoặc thiên kiến. Người dùng nên kết hợp các kỹ thuật như RAG, giám sát con người và kiểm tra kỹ lưỡng để đạt được kết quả tốt nhất, đặc biệt trong các ứng dụng quan trọng.
Key Citations

Nhận xét

Đăng nhận xét