Nếu bạn đã bắt đầu sử dụng ChatGPT nhưng muốn được trợ giúp thêm một chút để đạt được kết quả tốt nhất bằng một số mẹo và thủ thuật có thể giúp tăng đáng kể chất lượng của các câu trả lời do ChatGPT cung cấp. Hướng dẫn nhanh này sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn tổng quan về các phương pháp hay nhất của ChatGPT và các cách dễ thực hiện để đạt được kết quả tốt hơn.
Hiểu những điều cơ bản
Mô hình GPT là công cụ mạnh mẽ có thể tạo ra văn bản giống con người dựa trên thông tin đầu vào mà chúng nhận được. Tuy nhiên, để tận dụng tối đa các mô hình này, điều quan trọng là phải hiểu cách chúng hoạt động và cách tương tác với chúng một cách hiệu quả.
Mô hình GPT tạo văn bản bằng cách dự đoán từ tiếp theo trong câu. Họ làm điều này bằng cách phân tích ngữ cảnh được cung cấp bởi tất cả các từ trước đó. Các mô hình đã được đào tạo trên nhiều loại văn bản trên internet, nhưng họ không biết chi tiết cụ thể về tài liệu nào có trong tập huấn luyện của họ hoặc có quyền truy cập vào bất kỳ cơ sở dữ liệu độc quyền nào.
Tinh chỉnh đầu vào của bạn
Cách bạn diễn đạt thông tin đầu vào của mình theo mô hình GPT có thể tác động đáng kể đến đầu ra. Nếu bạn không nhận được kết quả như mong muốn, hãy thử làm cho hướng dẫn của bạn rõ ràng hơn. Bạn có thể chỉ định dạng thức mà bạn muốn có câu trả lời hoặc yêu cầu người mẫu suy nghĩ từng bước hoặc tranh luận về ưu và nhược điểm trước khi đưa ra câu trả lời.
Kiểm tra hệ thống các thay đổi
Khi thực hiện các thay đổi đối với thông tin đầu vào, điều cần thiết là phải kiểm tra những thay đổi này một cách có hệ thống. Điều này có nghĩa là thực hiện một thay đổi tại một thời điểm và quan sát ảnh hưởng của nó đối với đầu ra. Bằng cách này, bạn có thể hiểu những thay đổi nào có lợi và những thay đổi nào không.
Mã thông báo nhiệt độ và tối đa
Hai tham số bạn có thể điều chỉnh để tác động đến đầu ra của mô hình GPT là ‘nhiệt độ’ và ‘mã thông báo tối đa’. Tham số ‘nhiệt độ’ kiểm soát tính ngẫu nhiên của đầu ra của mô hình. Giá trị nhiệt độ cao hơn (gần 1) làm cho đầu ra ngẫu nhiên hơn, trong khi giá trị thấp hơn (gần với 0) làm cho nó mang tính quyết định hơn.
Mặt khác, tham số ‘mã thông báo tối đa’ giới hạn độ dài của đầu ra. Nếu bạn thấy mô hình ghi quá nhiều, bạn có thể giảm giá trị ‘mã thông báo tối đa’ để giới hạn độ dài đầu ra.
Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF)
Các mô hình GPT cũng sử dụng một kỹ thuật có tên là Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF) để cải thiện hiệu suất của chúng. Trong quá trình này, các mô hình được tinh chỉnh dựa trên phản hồi từ con người. Phản hồi này được sử dụng để tạo mô hình phần thưởng, sau đó được sử dụng để tinh chỉnh mô hình GPT.
Tóm lại, để có được kết quả tốt hơn với GPT bao gồm việc hiểu cách hoạt động của mô hình, tinh chỉnh thông tin đầu vào của bạn, kiểm tra các thay đổi một cách có hệ thống và điều chỉnh các thông số như ‘nhiệt độ’ và ‘mã thông báo tối đa’. Với các chiến lược thực hành tốt nhất về GPT này, bạn sẽ dần thành thạo GPT.
Hãy nhớ rằng, luyện tập sẽ tạo nên sự hoàn hảo. Vì vậy, đừng ngại thử nghiệm và học hỏi từ kinh nghiệm của mình. Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về cách tạo lời nhắc cơ bản hoặc lời nhắc ChatGPT nâng cao hơn, hãy xem các bài viết trước của chúng tôi. OpenAI cũng đã cung cấp tài liệu chính thức tận dụng tối đa điểm dừng ChatGPT AI của nó
Tuyên bố từ chối trách nhiệm: Một số bài viết của chúng tôi bao gồm các liên kết liên kết. Nếu bạn mua thứ gì đó thông qua một trong những liên kết này, APS Blog có thể kiếm được hoa hồng liên kết. Tìm hiểu về Chính sách tiết lộ của chúng tôi.
