Bạn Đã Sử Dụng Mô Hình Suy Luận Đúng Cách Chưa?

OpenAI đã phát hành tài liệu mới có tên Reasoning Best Practices, cung cấp hướng dẫn về cách sử dụng hiệu quả các mô hình suy luận, không chỉ của OpenAI mà còn cả các mô hình khác như Gemini và DeepSeek. Tài liệu này phác thảo những khác biệt chính giữa các mô hình AI tiêu chuẩn và mô hình suy luận, đồng thời cung cấp thông tin chi tiết về cách nhắc chúng một cách hiệu quả để có kết quả tốt nhất.

Giới Thiệu về Mô Hình Suy Luận

Giới thiệu về cách sử dụng đúng các mô hình suy luận, như được giải thích trong video Lời khuyên đầu tiên từ OpenAI là giữ cho lời nhắc đơn giản và đi thẳng vào vấn đề. Không thêm thắt, không dùng từ ngữ không cần thiết, chỉ cần hướng dẫn rõ ràng, trực tiếp. Điều này có vẻ hiển nhiên, nhưng nhiều người vẫn làm phức tạp hóa mọi thứ.

Đơn Giản Hóa Lời Nhắc cho Mô Hình Suy Luận

Tầm quan trọng của việc đơn giản hóa lời nhắc để có kết quả tốt hơn từ các mô hình suy luận Tiếp theo, OpenAI khuyên không nên thêm lời nhắc "Chain of Thought" khi sử dụng các mô hình suy luận này. Điều này đề cập đến việc yêu cầu các mô hình suy nghĩ từng bước hoặc giải thích lý luận của chúng, vì chúng vốn đã là các mô hình suy luận, nên không cần thiết phải làm như vậy.

Tránh Lời Nhắc "Chain of Thought"

Tại sao lời nhắc "Chain of Thought" không cần thiết cho các mô hình suy luận Một mẹo quan trọng khác cho các mô hình suy luận này là sử dụng dấu phân cách, về cơ bản là các dấu phân tách cho văn bản của bạn. Chúng có thể bao gồm markdown, thẻ XML hoặc thậm chí tiêu đề phần. Một ví dụ về điều này được hiển thị, trong đó bạn có thể cung cấp ngữ cảnh của mình ở trên cùng, sau đó là bất kỳ ví dụ nào và sau đó là hướng dẫn của bạn.

Sử Dụng Dấu Phân Cách để Có Kết Quả Tốt Hơn

Cách sử dụng dấu phân cách có thể giúp các mô hình suy luận xử lý thông tin hiệu quả hơn Tiếp theo, chúng ta có một mẹo thú vị: hãy thử zero-shot trước, sau đó là few-shot nếu cần. Điều này có nghĩa là với các mô hình suy luận này, trước tiên bạn nên thử mà không cung cấp ví dụ nào, với khả năng của chúng, chúng thường giỏi trong việc dự đoán loại văn bản bạn cần.

Zero-Shot so với Few-Shot Prompting

Hiểu khi nào nên sử dụng zero-shot và few-shot prompting với các mô hình suy luận Hai điểm sau nhấn mạnh việc cụ thể, đặc biệt khi áp đặt các điều kiện. Ví dụ: nếu bạn đặt ngân sách như $500, hãy nói rõ về các điều kiện khi yêu cầu một giải pháp theo các điều kiện đó. Điều quan trọng nữa là phải chỉ định mục tiêu của lời nhắc của bạn.

Cụ Thể Với Các Điều Kiện và Mục Tiêu

Tầm quan trọng của việc cụ thể về các điều kiện và mục tiêu khi nhắc các mô hình suy luận Trước khi chuyển sang điểm cuối cùng, hãy xem lại điểm đầu tiên, trong đó đề cập rằng tin nhắn của nhà phát triển đang thay thế tin nhắn hệ thống. Những tin nhắn này chỉ đơn giản là một cách hướng dẫn mô hình. Có những lời nhắc hệ thống đã được thay đổi bằng các yêu cầu API.

Xem Lại Tin Nhắn của Nhà Phát Triển

Hiểu vai trò của tin nhắn nhà phát triển trong việc hướng dẫn các mô hình suy luận Bây giờ, trước khi chúng ta chuyển sang phần còn lại của tài liệu mà OpenAI đã phát hành, hãy để tôi cho bạn xem một ví dụ về lời nhắc hoạt động thực sự tốt với mô hình suy luận. Tín dụng thuộc về Alvaro Cintas, người mà tôi đã tìm thấy trên x.com. Tại đây, bạn có thể thấy rằng chúng tôi đã cấu trúc lời nhắc thành các phần khác nhau: ngữ cảnh, ví dụ và hướng dẫn.

Ví Dụ Lời Nhắc cho Mô Hình Suy Luận

Một ví dụ về lời nhắc được cấu trúc tốt cho các mô hình suy luận OpenAI cũng đã cung cấp một ví dụ về dịch vụ khách hàng để làm rõ hơn sự khác biệt giữa các mô hình GPT suy luận và không suy luận của họ. Các mô hình suy luận đã được mệnh danh là "nhà lập kế hoạch" trong khi các mô hình không suy luận được gọi là "ngựa thồ" do độ trễ thấp hơn và hiệu quả cao hơn.

Mô Hình Suy Luận so với Không Suy Luận

Hiểu sự khác biệt giữa các mô hình suy luận và không suy luận Họ đã nhấn mạnh khi nào thực sự sử dụng các mô hình suy luận. Đầu tiên, họ nói về việc điều hướng các nhiệm vụ mơ hồ. Về cơ bản, điều này có nghĩa là bất cứ khi nào ý nghĩa của lời nhắc của bạn không rõ ràng, thay vì đưa ra các giả định, các mô hình suy luận này thực sự yêu cầu làm rõ, đảm bảo họ hiểu ý định của bạn trước khi tiến hành.

Điều Hướng Các Nhiệm Vụ Mơ Hồ

Cách các mô hình suy luận điều hướng các nhiệm vụ mơ hồ Tiếp theo, chúng ta có lập kế hoạch đa tác nhân, có nghĩa là nhờ khả năng suy luận từng bước, các mô hình này có thể đưa ra một kế hoạch hoàn chỉnh từ đầu đến cuối. Đó là lý do tại sao chúng được gọi là "nhà lập kế hoạch". Khi một tác nhân hành động, nó có thể ủy thác các nhiệm vụ khác nhau cho các LLM khác nhau, chỉ định chúng dựa trên mức độ sức mạnh tính toán mà chúng yêu cầu.

Lập Kế Hoạch Đa Tác Nhân

Hiểu lập kế hoạch đa tác nhân với các mô hình suy luận Một trong những trường hợp sử dụng hấp dẫn nhất cho các mô hình này là suy luận trực quan. Vì 01 kết hợp cả khả năng nhìn và suy luận, nên nó có thể hiểu các bản vẽ kiến trúc rất chi tiết. OpenAI thậm chí còn đề cập rằng nó có thể tạo ra một hóa đơn vật liệu toàn diện chỉ bằng cách phân tích một bản thiết kế kiến trúc phức tạp.

Khả Năng Suy Luận Trực Quan

Khả năng suy luận trực quan của các mô hình suy luận Khi nói đến mã, bạn có thể nghĩ rằng các mô hình suy luận này chậm hơn hoặc kém hiệu quả hơn. Tuy nhiên, trong khi các mô hình không suy luận, đặc biệt là các mô hình GPT, có thể gặp khó khăn với việc mã hóa, thì Claude làm tốt hơn nhiều. Nhưng với các mô hình suy luận, ưu điểm chính là chúng mắc ít lỗi hơn nhiều. Điều đó có nghĩa là bạn không phải lãng phí thời gian liên tục sửa chữa các lỗi nhỏ như bạn làm với các mô hình không suy luận.

Mã Hóa Với Mô Hình Suy Luận

Ưu điểm của việc sử dụng các mô hình suy luận để mã hóa

Kết luận

Tóm lại, hướng dẫn Reasoning Best Practices của OpenAI cung cấp những hiểu biết có giá trị về cách sử dụng hiệu quả các mô hình suy luận để có kết quả tối ưu. Bằng cách tuân theo các kỹ thuật nhắc nhở này, bạn có thể nhận được kết quả tốt hơn từ các mô hình suy luận. Hãy nhớ đơn giản hóa lời nhắc của bạn, tránh "Chain