Bạn có biết rằng bạn có thể viết các prompt LLM như thể chúng là các chương trình không? Bạn có thể sử dụng bất kỳ ngôn ngữ nào bạn thích, hoặc tạo ra một ngôn ngữ mới (pseudo-code) miễn là nó có ý nghĩa. Khả năng khớp mẫu trên một mô hình ngôn ngữ sẽ xác định điều bạn đang cố gắng chỉ đạo, và nó sẽ thực hiện (một biến thể) của những gì bạn đã yêu cầu. Nó sẽ không hoàn toàn giống nhau mỗi lần (và điều đó có thể là một tính năng). Bạn có thể thử nghiệm tại đây trong SkyDeck.ai (đăng ký) và thực hành sử dụng các LLM khác nhau để xem kết quả khác nhau như thế nào. Áp dụng kỹ thuật này trong việc sử dụng AI của riêng bạn có thể tăng năng suất của bạn thêm nhiều lần.
Thơ Tự Động
Ví dụ, bạn có thể hỏi một LLM:
Hoặc bạn có thể lập trình để nó viết ba loại thơ bằng ba ngôn ngữ về ba chủ đề. Nó sẽ cung cấp cho bạn hầu hết các kết hợp. Dưới đây là cách bạn làm điều đó.
Đầu tiên, tôi định nghĩa các loại thơ cần sản xuất. Tôi tưởng tượng một tên biến cho điều này là "poem_type" và tôi trình bày các loại trong định dạng Json:
Tôi làm một cái gì đó tương tự cho các chủ đề thơ và ngôn ngữ:
Rồi bạn mô tả logic về những gì cần làm với dữ liệu này, tham chiếu đến nó một cách logic. Tôi đã sao chép phong cách của các mẫu không có logic phải dùng đến để tạo ra ba cấp độ vòng lặp lồng nhau. Nếu đây là một chương trình, chúng ta sẽ mong đợi sẽ có 3 x 3 x 3 = 9 bài thơ khác nhau được tạo ra. Nhưng một LLM sẽ tạo ra nhiều bài như nó muốn, và đầu ra của bạn có thể bị cắt ngắn do giới hạn của cửa sổ ngữ cảnh.
Cắt và dán tất cả vào không gian làm việc GenStudio của SkyDeck và chọn một LLM như OpenAI GPT-4 hoặc Anthropic Claude2, bạn sẽ nhận được kết quả như thế này:
