SongAI

- Anthropic vừa ra mắt bộ công cụ mới trong bảng điều khiển dành cho nhà phát triển, nhằm tự động hóa và cải thiện kỹ thuật prompt engineering

- Tính năng chính "Prompt Improver" tự động áp dụng các phương pháp tối ưu để tinh chỉnh prompt hiện có, đặc biệt hữu ích cho việc chuyển đổi prompt giữa các nền tảng AI khác nhau

- Công cụ cải thiện prompt thông qua nhiều kỹ thuật:
  + Lập luận theo chuỗi suy nghĩ (chain-of-thought)
  + Chuẩn hóa các ví dụ trong prompt
  + Viết lại các phần không rõ ràng
  + Thêm hướng dẫn điền sẵn

- Kết quả thử nghiệm cho thấy:
  + Tăng 30% độ chính xác trong bài kiểm tra phân loại nhiều nhãn
  + Đạt 100% tuân thủ số lượng từ trong tác vụ tóm tắt

- Hệ thống quản lý ví dụ mới cho phép:
  + Quản lý và chỉnh sửa ví dụ trực tiếp trong Anthropic Console
  + Tự động tạo ví dụ tổng hợp nếu prompt thiếu ví dụ
  + Đảm bảo Claude tuân theo định dạng đầu ra cụ thể

- Công ty Kapa.ai đã sử dụng thành công công cụ này để chuyển quy trình AI sang Claude 3.5 Sonnet

- Anthropic đang tập trung vào:
  + AI có trách nhiệm
  + Độ an toàn và đáng tin cậy
  + Giảm rào cản trong kỹ thuật prompt engineering
  + Hỗ trợ doanh nghiệp tích hợp AI vào hoạt động quan trọng

📌 Anthropic tạo bước đột phá với bộ công cụ mới giúp tăng 30% độ chính xác AI thông qua Prompt Improver và hệ thống quản lý ví dụ. Công nghệ này đã được Kapa.ai áp dụng thành công, mở ra tiềm năng mới cho việc tích hợp AI vào doanh nghiệp một cách hiệu quả và đáng tin cậy hơn.

https://venturebeat.com/ai/anthropic-new-ai-tools-promise-to-simplify-prompt-writing-and-boost-accuracy-by-30/

• OpenAI đã công bố meta-prompt cho dòng mô hình o1 mới, giúp các nhà phát triển cải thiện tương tác sản phẩm với hệ sinh thái ứng dụng và trang web ngày càng phát triển của công ty.

• Meta-prompt (trình tối ưu hóa prompt) và system prompt (trình điều kiện hóa mô hình) hoạt động ẩn, đưa ra hướng dẫn chi tiết về cách AI nên ứng xử trong suốt quá trình tương tác.

• Khi người dùng bắt đầu cuộc trò chuyện, meta-prompt đã thiết lập sẵn, hướng dẫn AI về mọi thứ từ hiểu mục tiêu chính của nhiệm vụ đến cấu trúc đầu ra.

• OpenAI cung cấp nhiều thông tin kỹ thuật và liên quan để tận dụng tối đa các mô hình, bao gồm bộ ví dụ về prompt, mẹo tăng độ chính xác và hướng dẫn kỹ thuật prompt chi tiết.

• So sánh với Anthropic, một đối thủ chính được thành lập bởi cựu nhân viên OpenAI, đã tiết lộ system prompt cho chatbot Claude của mình.

• OpenAI xem ChatGPT như một công cụ tính toán mạnh mẽ, trong khi Anthropic hình dung Claude như một trợ lý thân thiện, giống con người.

• Prompt của OpenAI giống như hướng dẫn sử dụng kỹ thuật cho máy hiệu suất cao, tập trung vào hiệu quả, độ chính xác và hoàn thành công việc với ít rắc rối nhất.

• Anthropic thiết kế Claude như một người bạn có kiến thức, với tính cách riêng biệt, sở thích và thậm chí cả khiếu hài hước.

• OpenAI sử dụng cách tiếp cận có cấu trúc cao và có phương pháp, với hướng dẫn cụ thể cho từng khía cạnh chức năng của AI.

• Anthropic sử dụng cách tiếp cận mang tính tường thuật hơn, đọc gần như mô tả nhân vật cho một cuốn tiểu thuyết.

• Về định dạng, Claude sử dụng thẻ XML trong khi OpenAI chọn định dạng markdown có cấu trúc để phân tách các phần khác nhau.

• OpenAI giữ mọi thứ nghiêm túc khi nói đến nhận thức bản thân của AI, hướng dẫn nó rõ ràng về khả năng và giới hạn mà không đi vào các câu hỏi triết học.

• Anthropic cho Claude ý thức về bản thân tinh tế hơn, bao gồm hướng dẫn về cách xử lý câu hỏi về bản chất, tương tác và thậm chí cả cách thảo luận về giới hạn của nó.

• Meta-prompt của OpenAI nhấn mạnh cách tiếp cận logic, từng bước để giải quyết vấn đề, hướng dẫn AI chia nhỏ các vấn đề phức tạp và hiển thị rõ ràng quá trình làm việc.

• Anthropic khuyến khích Claude "suy nghĩ thành tiếng", giải thích quá trình suy nghĩ, chia sẻ hiểu biết sâu sắc và thậm chí bày tỏ sự không chắc chắn khi thích hợp.

• Hướng dẫn phong cách của OpenAI nhấn mạnh sự rõ ràng và ngắn gọn, sử dụng ngôn ngữ đơn giản và đi thẳng vào vấn đề.

• Anthropic hướng tới giọng điệu mang tính hội thoại hơn, hướng dẫn Claude tham gia đối thoại tự nhiên và thậm chí sử dụng hài hước khi thích hợp.

• Cả OpenAI và Anthropic đều đồng ý giảm thiểu việc tự đề cập không cần thiết, hướng dẫn AI tránh thu hút sự chú ý vào bản thân.

📌 OpenAI và Anthropic có cách tiếp cận khác biệt trong việc tối ưu hóa tương tác AI-người dùng. OpenAI tập trung vào hiệu quả nhiệm vụ và kỹ thuật prompt chính xác, trong khi Anthropic chú trọng đến hành vi AI giống con người và tính minh bạch. Hiểu rõ cách tiếp cận của mỗi công ty giúp người dùng tương tác hiệu quả hơn với AI của họ.

https://decrypt.co/285854/openai-secret-meta-prompt-anthropic

• OpenAI vừa giới thiệu một công cụ tạo prompt miễn phí mới cho ChatGPT.

• Người dùng cần đăng nhập để truy cập công cụ này trong tab "Playground".

• Công cụ chuyển đổi các đầu vào đơn giản thành các prompt chi tiết và có cấu trúc tốt.

• Nó cung cấp hướng dẫn từng bước, định dạng đầu ra và các ví dụ minh họa.

• Công cụ này phù hợp cho cả nhà phát triển chuyên nghiệp và người dùng thông thường.

• Người dùng có thể tùy chỉnh prompt theo nhu cầu cụ thể của họ.

• Có thể tích hợp các phương pháp SEO tốt nhất và các yếu tố liên quan khác.

• Định dạng phản hồi chính là văn bản, nhưng nhà phát triển có thể truy cập các định dạng bổ sung.

• Cài đặt nhiệt độ cho phép kiểm soát mức độ sáng tạo và biến thể trong phản hồi.

• Nhiệt độ cao hơn tạo ra phản hồi sáng tạo và đa dạng hơn.

• Nhiệt độ thấp hơn tạo ra kết quả tập trung và nhất quán hơn.

• Công cụ tích hợp liền mạch với các prompt hệ thống.

• Prompt được tạo ra có thể được sử dụng làm GPT tùy chỉnh hoặc prompt người dùng.

• Tạo GPT tùy chỉnh yêu cầu phiên bản ChatGPT trả phí.

• Playground cung cấp tính năng tương tác giọng nói thời gian thực.

• OpenAI cam kết tiếp tục cải tiến và bổ sung các kỹ thuật prompt mới.

• Công cụ này được kỳ vọng sẽ trở thành nguồn tài nguyên không thể thiếu cho việc tạo nội dung bằng AI.

• Nó đơn giản hóa quá trình tạo prompt và cung cấp nhiều khả năng khác nhau.

• Công cụ này có thể được sử dụng để cải thiện dịch vụ khách hàng, hợp lý hóa việc tạo nội dung và thúc đẩy sự sáng tạo.

📌 OpenAI ra mắt công cụ tạo prompt AI miễn phí mới cho ChatGPT, giúp người dùng dễ dàng tạo câu hỏi hiệu quả. Công cụ cung cấp tùy chỉnh mở rộng, tích hợp liền mạch và tương tác giọng nói thời gian thực, mở ra tiềm năng ứng dụng đa dạng trong giao tiếp AI.

https://www.geeky-gadgets.com/chatgpt-ai-prompt-generator/

- **Prompt engineering** là kỹ năng quan trọng giúp khai thác toàn bộ tiềm năng của **mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)**, từ việc tạo nội dung cho đến giải quyết các vấn đề phức tạp trong nhiều lĩnh vực như chăm sóc khách hàng, giáo dục, y tế và phát triển phần mềm.

- Các **LLM** được xây dựng dựa trên thuật toán học sâu, được huấn luyện trên lượng dữ liệu văn bản khổng lồ, cho phép chúng tạo ra văn bản chất lượng cao, trả lời câu hỏi và dịch ngôn ngữ.

- Prompt engineering giúp **định hình cách AI phản hồi** bằng cách thiết kế các gợi ý (prompts) hiệu quả, nhằm tạo ra các đầu ra chính xác và phù hợp nhất. Nó liên quan đến việc tinh chỉnh các gợi ý để AI hiểu đúng ý định của người dùng.

- Các loại gợi ý bao gồm:
  - **Gợi ý trực tiếp**: Đưa ra chỉ dẫn ngắn gọn như "Dịch 'hello' sang tiếng Tây Ban Nha."
  - **Gợi ý có ngữ cảnh**: Thêm một chút bối cảnh, chẳng hạn "Tôi đang viết bài về lợi ích của AI, hãy tạo tiêu đề thu hút."
  - **Gợi ý dựa trên chỉ dẫn chi tiết**: Cung cấp hướng dẫn cụ thể về nội dung và phong cách.
  - **Gợi ý dựa trên ví dụ**: Đưa ra ví dụ để AI mô phỏng, như yêu cầu viết một bài haiku sau khi cung cấp mẫu.

- **Kỹ thuật prompt engineering**:
  - **Tinh chỉnh lặp lại**: Điều chỉnh gợi ý dựa trên phản hồi của AI để có kết quả tốt hơn.
  - **Chuỗi suy nghĩ**: Khuyến khích AI giải thích từng bước để giải quyết các vấn đề phức tạp.
  - **Nhập vai**: Gán vai trò cho AI để hướng dẫn nhiệm vụ, như đóng vai hướng dẫn viên bảo tàng.
  - **Gợi ý đa lượt**: Chia nhiệm vụ phức tạp thành nhiều bước nhỏ, mỗi bước được hướng dẫn bằng một gợi ý.

- **Thách thức**: Mặc dù AI đã cải thiện, nhưng các LLM vẫn gặp khó khăn với các khái niệm trừu tượng, hài hước và tư duy phức tạp. Các kỹ sư gợi ý phải hiểu rõ những hạn chế này và giảm thiểu sai lệch tiềm ẩn trong kết quả.

- **Cơ hội**: Prompt engineering giúp tận dụng tối đa khả năng của AI, đồng thời cải thiện hiệu suất xử lý và tiết kiệm tài nguyên tính toán, mở ra nhiều tiềm năng trong tương lai mà chúng ta chưa tưởng tượng được.

📌 Prompt engineering là kỹ năng quan trọng trong việc tối ưu hóa cách tương tác với mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), mở ra cơ hội lớn trong việc áp dụng AI vào mọi ngành nghề và cuộc sống.

https://venturebeat.com/ai/why-prompt-engineering-is-one-of-the-most-valuable-skills-today/

- Mô hình o1 của OpenAI là thế hệ AI mới, được thiết kế để chuyên biệt và hiệu quả hơn so với GPT-4.
- Các mô hình o1 cải thiện khả năng xử lý ngữ cảnh, hiệu suất tài nguyên và linh hoạt trong nhiệm vụ.
- Chúng có khả năng hoạt động hiệu quả trong nhiều lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, trích xuất dữ liệu, tóm tắt và tạo mã.
- Để tạo prompt hiệu quả cho mô hình o1, cần phải rõ ràng và cụ thể trong hướng dẫn.
- Ví dụ, thay vì yêu cầu "Tóm tắt báo cáo", hãy nói "Tóm tắt báo cáo này với trọng tâm vào các số liệu tài chính thành các gạch đầu dòng".
- Mô hình o1 có khả năng xử lý các tác vụ cụ thể, giúp tạo ra kết quả chính xác hơn cho các yêu cầu chuyên biệt.
- Việc chia nhỏ các yêu cầu phức tạp thành nhiều giai đoạn sẽ giúp mô hình xử lý tốt hơn.
- Mô hình o1 có khả năng quản lý các ngữ cảnh dài, cho phép xử lý các cuộc trò chuyện hoặc tài liệu dài mà không mất đi thông tin trước đó.
- So với GPT-4, mô hình o1 có khả năng tối ưu hóa tài nguyên tốt hơn, giúp tiết kiệm chi phí và thời gian.
- Mô hình o1 được tinh chỉnh để xử lý các truy vấn theo miền cụ thể, như tài chính, y tế và phân tích pháp lý, giúp tăng độ chính xác trong các tác vụ chuyên biệt.
- Các mô hình o1 đại diện cho một bước tiến mới trong AI, nơi sự chính xác và hiệu quả trong các ứng dụng theo miền là rất quan trọng.

📌 Mô hình o1 của OpenAI mang lại sự cải tiến rõ rệt so với GPT-4 với khả năng tối ưu hóa cho các tác vụ cụ thể, hiệu suất tài nguyên tốt hơn và khả năng xử lý ngữ cảnh dài. Sử dụng các prompt rõ ràng và cụ thể giúp khai thác tối đa tiềm năng của mô hình này.

https://www.marktechpost.com/2024/09/14/how-to-prompt-on-openais-o1-models-and-whats-different-from-gpt-4/

• OpenAI vừa ra mắt dòng mô hình mới có tên o1, được cho là mạnh mẽ hơn và có khả năng suy luận tốt hơn các mô hình trước đó.

• Cách prompt cho o1 sẽ khác biệt so với GPT-4 hay GPT-4o. Do khả năng suy luận được cải thiện, một số phương pháp prompt engineering thông thường sẽ không còn hiệu quả.

• Theo tài liệu API của OpenAI, các mô hình o1 "hoạt động tốt nhất với các prompt đơn giản và trực tiếp". Các kỹ thuật như hướng dẫn mô hình chi tiết hay few-shot prompting "có thể không cải thiện hiệu suất và đôi khi còn cản trở".

• OpenAI đưa ra 4 lời khuyên khi prompt cho o1:
1. Giữ prompt đơn giản, trực tiếp và không hướng dẫn mô hình quá nhiều
2. Tránh sử dụng prompt chuỗi suy luận vì o1 đã có khả năng suy luận nội bộ
3. Sử dụng dấu phân cách như dấu ngoặc kép ba, thẻ XML để mô hình hiểu rõ các phần nó đang diễn giải
4. Hạn chế bổ sung ngữ cảnh khi sử dụng cho tác vụ RAG (tạo sinh được tăng cường bởi truy xuất dữ liệu ngoài)

• Lời khuyên này khác biệt so với các mô hình trước đó, khi OpenAI thường gợi ý người dùng cung cấp hướng dẫn chi tiết và cụ thể.

• Ethan Mollick, giáo sư tại Trường Kinh doanh Wharton, cho biết trải nghiệm ban đầu với o1 cho thấy nó hoạt động tốt hơn với các tác vụ đòi hỏi lập kế hoạch, khi mô hình tự đưa ra cách giải quyết vấn đề.

• Prompt engineering đã trở thành một kỹ năng và danh mục công việc quan trọng. Các nhà phát triển AI khác cũng tung ra công cụ để dễ dàng tạo prompt khi thiết kế ứng dụng AI, như Google với Prompt Poet.

• o1 vẫn còn mới và mọi người đang tìm hiểu cách sử dụng hiệu quả nhất. Một số người dùng mạng xã hội dự đoán rằng cách tiếp cận prompt cho ChatGPT sẽ phải thay đổi.

📌 OpenAI ra mắt dòng mô hình o1 mới với khả năng suy luận vượt trội, đòi hỏi cách prompt đơn giản và trực tiếp hơn. Điều này đánh dấu sự thay đổi lớn trong cách tương tác với AI, từ hướng dẫn chi tiết sang để mô hình tự suy luận và giải quyết vấn đề.

https://venturebeat.com/ai/how-to-prompt-on-gpt-o1/

• Với sự phát triển của các công cụ AI tạo sinh như ChatGPT, Gemini, Claude, Dall-E, prompt chất lượng cao ngày càng trở nên quan trọng để tạo ra kết quả tốt.

• Sàn giao dịch prompt AI cho phép người dùng mua bán các prompt chi tiết, sáng tạo. Đây là nguồn thu nhập lớn cho những người đam mê AI và kỹ sư prompt.

• Lợi ích của sàn giao dịch prompt AI:
- Tăng năng suất nhờ truy cập prompt được thiết kế tốt
- Cải thiện chất lượng nội dung AI 
- Tiết kiệm chi phí do giảm thời gian sử dụng công cụ AI trả phí
- Thúc đẩy sáng tạo nhờ tiếp cận nhiều ý tưởng prompt khác nhau

• 5 sàn giao dịch prompt AI hàng đầu:

1. Shopify: 
- Nền tảng nổi tiếng để bắt đầu kinh doanh
- Có thể tạo cửa hàng riêng để bán prompt AI
- Tùy chỉnh theo ý muốn và xây dựng thương hiệu riêng

2. TextCortex:
- Trợ lý AI hỗ trợ viết trên hơn 4.000 trang web
- Cho phép mua bán prompt cho mục đích marketing, giáo dục
- Người bán tải lên prompt và nhận credits dựa trên mức độ sử dụng

3. PromptBase:
- Sàn giao dịch uy tín cho prompt tạo hình ảnh và văn bản AI
- Hệ thống phân loại chi tiết giúp dễ dàng tìm kiếm prompt phù hợp
- Lý tưởng cho cả kỹ sư prompt và người dùng tìm kiếm cảm hứng

4. PromptHero:
- Chuyên về prompt cho mô hình AI tạo hình ảnh như Midjourney, Stable Diffusion
- Có mục "Jobs" để tìm việc làm liên quan đến kỹ thuật prompt, AI tạo sinh

5. FlowGPT:
- Tập trung vào prompt cho ChatGPT
- Có thư viện prompt AI để chia sẻ và cải thiện dựa trên phản hồi cộng đồng
- Tính năng "Bounty" cho phép kiếm tiền thật bằng cách hoàn thành nhiệm vụ kỹ thuật prompt nâng cao

📌 Sàn giao dịch prompt AI mang lại cơ hội kiếm tiền và phát triển kỹ năng cho người đam mê AI. Lựa chọn sàn phù hợp với chuyên môn và nhu cầu cụ thể của bạn là rất quan trọng. Các nền tảng hàng đầu như Shopify, PromptBase và FlowGPT đang mở ra triển vọng mới cho ngành công nghiệp prompt AI đang phát triển nhanh chóng.

https://aitoolsclub.com/5-most-useful-ai-prompt-marketplaces-to-buy-and-sell-ai-prompts/

• Character AI đã phát triển Prompt Poet - một thư viện Python mã thấp mới nhằm đơn giản hóa quá trình thiết kế prompt cho cả lập trình viên và người dùng không chuyên.

• Công ty nhận thấy tầm quan trọng của kỹ thuật prompt trong hoạt động của họ, với hàng tỷ prompt được tạo ra mỗi ngày.

• Prompt Poet sử dụng kết hợp YAML và Jinja2 để tạo các template linh hoạt và dễ kết hợp.

• Quá trình xử lý template diễn ra qua 2 giai đoạn chính: rendering (sử dụng Jinja2) và loading (chuyển đổi kết quả thành cấu trúc YAML).

• Mỗi phần của prompt được đặc trưng bởi tên dễ đọc, nội dung chuỗi, vai trò tùy chọn và mức độ ưu tiên cắt bớt.

• Jinja2 cho phép gọi các hàm Python tùy ý trong template tại thời điểm chạy, giúp truy xuất và xử lý dữ liệu linh hoạt.

• Prompt Poet mặc định sử dụng bộ tokenizer TikToken "o200k_base" nhưng cho phép tùy chỉnh qua tham số.

• Character AI đã phát triển thuật toán cắt bớt thông minh để tối đa hóa tỷ lệ cache tiền tố, đạt tới 95% trong một số trường hợp.

• Thuật toán này duy trì một điểm cắt cố định cho mỗi k lượt, giúp tận dụng tối đa bộ nhớ cache GPU.

• So với phương pháp cắt bớt đơn giản dựa trên giới hạn token, cách tiếp cận của Character AI hiệu quả hơn nhiều trong việc tận dụng bộ nhớ cache.

• Prompt Poet chuyển trọng tâm từ thao tác chuỗi thủ công sang thiết kế trực quan, giúp đơn giản hóa việc tạo prompt phức tạp.

• Công cụ này có tiềm năng cải thiện đáng kể hiệu quả và tính thân thiện với người dùng trong tương tác AI.

📌 Character AI ra mắt Prompt Poet - thư viện Python mã thấp giúp thiết kế prompt dễ dàng cho mọi đối tượng. Công cụ sử dụng YAML và Jinja2, tối ưu hóa cache GPU đạt 95%, hứa hẹn cải thiện đáng kể hiệu quả tương tác AI.

https://www.marktechpost.com/2024/08/03/character-ai-releases-prompt-poet-a-new-low-code-python-libary-that-streamlines-prompt-design-for-both-developers-and-non-technical-users/

• The Washington Post đã phân tích gần 200.000 cuộc hội thoại bằng tiếng Anh từ bộ dữ liệu nghiên cứu WildChat, bao gồm tin nhắn từ hai chatbot AI được xây dựng trên cùng công nghệ nền tảng với ChatGPT.

• Khoảng 20% yêu cầu liên quan đến việc nhờ bot giúp viết fan fiction, kịch bản phim, truyện cười hoặc thơ, hoặc tham gia đóng vai. Các nhà nghiên cứu cho rằng chatbot AI được xây dựng để brainstorming, tận dụng kỹ năng liên kết từ của công nghệ.

• Hơn 7% cuộc trò chuyện là về tình dục, bao gồm người dùng yêu cầu đóng vai tình dục hoặc hình ảnh khiêu dâm. Nhiều người cố gắng vượt qua các quy tắc bằng cách sử dụng "jailbreaks" để lừa hệ thống.

• Hơn 1/6 cuộc trò chuyện dường như là học sinh tìm kiếm sự giúp đỡ làm bài tập về nhà. Một số tiếp cận bot như gia sư, trong khi những người khác chỉ đơn giản sao chép và dán các câu hỏi trắc nghiệm.

• Khoảng 5% cuộc trò chuyện là người dùng đặt câu hỏi cá nhân - chẳng hạn như xin lời khuyên về tán tỉnh hoặc phải làm gì khi bạn bè ngoại tình.

• Khoảng 7% cuộc trò chuyện yêu cầu trợ giúp viết, gỡ lỗi hoặc hiểu mã máy tính. Chatbot đã trở thành người bạn đồng hành phổ biến của các kỹ sư máy tính.

• Khoảng 15% cuộc trò chuyện dường như liên quan đến công việc - bao gồm viết bài thuyết trình, tự động hóa các tác vụ thương mại điện tử hoặc soạn thảo email.

• Khoảng 2% cuộc trò chuyện tìm kiếm sự trợ giúp tìm việc làm, yêu cầu giúp viết sơ yếu lý lịch hoặc thư xin việc, hoặc chuẩn bị cho cuộc phỏng vấn xin việc.

• Khoảng 6% cuộc trò chuyện yêu cầu trợ giúp tạo lời nhắc cho Midjourney, một trình tạo hình ảnh AI. Danh từ được yêu cầu miêu tả phổ biến nhất là "girl" (cô gái).

• Khoảng 13% lời nhắc bao gồm từ "please" (làm ơn). Các chuyên gia kỳ vọng mọi người sẽ tự tin hơn khi "nói chuyện" với chatbot theo thời gian.

📌 Phân tích 200.000 cuộc hội thoại WildChat cho thấy người dùng chủ yếu sử dụng chatbot AI để hỏi về tình dục (7%), làm bài tập (16,7%), lập trình (7%) và công việc (15%). Chatbot đang trở thành công cụ hỗ trợ phổ biến trong nhiều lĩnh vực, từ giáo dục đến phát triển nghề nghiệp.

https://www.washingtonpost.com/technology/2024/08/04/chatgpt-use-real-ai-chatbot-conversations/

• ChatGPT-4o là một công cụ năng suất mạnh mẽ được hỗ trợ bởi mô hình ngôn ngữ đa phương thức GPT-4o. Ngoài việc trả lời câu hỏi, sáng tác thơ và viết mã, nó còn có thể chạy mã, tìm kiếm web và phân tích hình ảnh - tất cả đều miễn phí.

• Khi sử dụng ChatGPT, người dùng nên đưa ra yêu cầu cụ thể và rõ ràng, không nên giả định nó hiểu được sự mỉa mai hoặc tiếng lóng. Cung cấp bối cảnh và thông tin nền tảng cũng rất hữu ích để ChatGPT hiểu đúng ý nghĩa của bạn.

• Prompt 1: Sử dụng khả năng tìm kiếm của GPT-4o để tìm các bài viết gần đây về các chương trình phát trực tuyến phổ biến trong tháng qua, sau đó tóm tắt và nêu bật các số liệu thống kê từ các báo cáo đó.

• Prompt 2: Trực quan hóa dữ liệu tìm được từ prompt trước bằng cách yêu cầu ChatGPT tạo biểu đồ hoặc đồ họa thông tin (nếu có ChatGPT Plus).

• Prompt 3: Phân tích tất cả dữ liệu đã thu thập và viết một bản tóm tắt. Có thể áp dụng cho bất kỳ chủ đề nào, không chỉ giới hạn ở các chương trình phát trực tuyến.

• Prompt 4: Sử dụng khả năng thị giác của ChatGPT để phân tích một thiết lập chơi game hoặc bàn làm việc từ hình ảnh được cung cấp.

• Prompt 5: Tạo một câu chuyện ngắn về một công viên giải trí trong tương lai và yêu cầu AI giải thích những gì xảy ra và nơi có thể đi. Có thể sử dụng tính năng đọc to hoặc trò chuyện bằng giọng nói trên ứng dụng di động hoặc Mac.

• Prompt 6: Tiếp tục câu chuyện công viên giải trí bằng cách yêu cầu ChatGPT cung cấp tổng quan về thực tế tăng cường (AR) và cập nhật câu chuyện giả định bạn đang đeo kính AR.

• Prompt 7: Khám phá tương lai của công nghệ đeo được, bao gồm AR, thiết bị đeo tai, quần áo thông minh và tương tác môi trường thông qua các thiết bị thông minh.

📌 ChatGPT-4o mở ra vô số khả năng sáng tạo và phân tích, từ tìm kiếm web đến tạo nội dung tương tác. Với 7 prompt này, người dùng có thể khai thác sức mạnh đa dạng của AI để nâng cao hiệu suất công việc và sáng tạo trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

https://www.tomsguide.com/ai/chatgpt/7-prompts-to-get-the-most-out-of-chatgpt-4o

• Khung CRAFT là một phương pháp cấu trúc để viết câu lệnh AI hiệu quả, bao gồm 5 thành phần: Context (Bối cảnh), Role (Vai trò), Action (Hành động), Format (Định dạng) và Tone (Giọng điệu).

• Context: Cung cấp thông tin nền để AI hiểu rõ tình huống. Xác định mục đích, đối tượng và bối cảnh cụ thể.

• Role: Xác định vai trò hoặc nhân vật mà AI cần đóng, ví dụ như giáo viên, nhân viên chăm sóc khách hàng hay người kể chuyện.

• Action: Chỉ rõ nhiệm vụ hoặc hành động bạn muốn AI thực hiện, như trả lời câu hỏi, tạo câu chuyện hay tóm tắt nội dung.

• Format: Chỉ định định dạng mong muốn cho phản hồi của AI, có thể là danh sách, đoạn văn hay đối thoại.

• Tone: Thiết lập giọng điệu hoặc phong cách mà AI nên sử dụng, có thể là trang trọng, thân mật, hài hước hay nghiêm túc.

• Sử dụng khung CRAFT giúp tạo ra các câu lệnh AI rõ ràng, chính xác và hiệu quả hơn.

• Lợi ích của việc sử dụng CRAFT bao gồm: cải thiện độ rõ ràng, tăng tính liên quan, tiết kiệm thời gian và đảm bảo tính nhất quán trong phản hồi của AI.

• Các bước áp dụng CRAFT:
1. Làm rõ bối cảnh: Xác định mục đích, đối tượng và cung cấp thông tin nền cần thiết.
2. Tinh chỉnh đầu vào: Sử dụng ngôn ngữ cụ thể, đưa ra ví dụ và giới hạn phạm vi.
3. Nêu rõ nhiệm vụ: Xác định hành động cụ thể và sử dụng ngôn ngữ trực tiếp.
4. Định dạng để rõ ràng: Sử dụng dấu đầu dòng, làm nổi bật từ khóa và sắp xếp logic.
5. Kiểm tra và lặp lại: Đánh giá kết quả và tinh chỉnh câu lệnh nếu cần.

• Khi gặp vấn đề, cần xác định rõ vấn đề, rà soát lại từng thành phần CRAFT, điều chỉnh bối cảnh, làm rõ vai trò, xem xét đối tượng, định dạng câu lệnh phù hợp và tập trung vào chủ đề chính.

• Một số mẹo viết câu lệnh AI hiệu quả: làm rõ ý định, sử dụng ngôn ngữ chính xác, đặt câu hỏi cụ thể, định dạng dễ đọc và liên tục kiểm tra, điều chỉnh.

📌 Khung CRAFT giúp tạo câu lệnh AI rõ ràng và hiệu quả với 5 thành phần chính: Context, Role, Action, Format, Tone. Áp dụng CRAFT cải thiện độ chính xác, tiết kiệm thời gian và tăng tính nhất quán trong tương tác với AI.

https://www.geeky-gadgets.com/ai-prompt-writing/

- Anthropic vừa cập nhật nhiều tính năng mới cho bảng điều khiển của mô hình ngôn ngữ lớn Claude Sonnet 3.5.
- Claude 3.5 đã vượt qua các đối thủ như ChatGPT của OpenAI và Google Gemini trên bảng xếp hạng S&P Global.
- Các tính năng mới cho phép người dùng tạo, kiểm tra và đánh giá prompt dễ dàng hơn để đạt kết quả tốt nhất.
- Người dùng có thể để Claude tự động tạo prompt dựa trên mô tả yêu cầu đơn giản.
- Chức năng tạo test case giúp tạo các biến đầu vào và kiểm tra hiệu quả của prompt.
- Tính năng "Evaluate" cho phép tạo bộ test để xem prompt hoạt động thế nào với các đầu vào thực tế.
- Người dùng có thể so sánh kết quả của nhiều prompt cùng lúc ngay trong bảng điều khiển.
- Anthropic cung cấp hướng dẫn chi tiết về cách tạo prompt hiệu quả.
- Một số mẹo để viết prompt tốt: tránh ngôn ngữ chủ quan, cung cấp nhiều thông tin ngữ cảnh, tham khảo tài liệu chuyên ngành.

📌 Claude 3.5 Sonnet đã mang đến bước tiến lớn trong việc đơn giản hóa quá trình tạo và tối ưu prompt AI. Với các tính năng tạo prompt tự động, kiểm tra test case và so sánh đa prompt, Anthropic đã giúp người dùng tiết kiệm thời gian và công sức để đạt được kết quả mong muốn từ các mô hình ngôn ngữ lớn.

https://tech.co/news/claude-sonnet-update-prompts

- Google đã phát hành cuốn hướng dẫn 45 trang về cách viết lệnh AI hiệu quả cho tính năng Gemini trong các ứng dụng Google Workspace như Gmail, Google Docs, Sheets, Meet và Slides tại hội nghị dành cho nhà phát triển Google I/O. 
- Hướng dẫn có thể tải miễn phí dưới dạng PDF trên website của Google, tập trung vào việc tối ưu lệnh AI cho Gemini nhằm giúp các chuyên gia bận rộn tăng năng suất và sáng tạo.
- Hướng dẫn phù hợp với nhiều vai trò như Tuyển dụng, Quản lý nhân sự, Quản lý marketing, Quản lý dự án và Quản lý bán hàng, cung cấp các ví dụ lệnh cụ thể.
- Gemini hợp tác với các ứng dụng Google Workspace, hỗ trợ viết lách, tổ chức, tóm tắt thông tin và tạo hình ảnh.
- Để viết lệnh hiệu quả cho Gemini, cần xem xét các yếu tố: Persona (xác định bạn là ai), Tác vụ (xác định mục tiêu), Bối cảnh (cung cấp thông tin nền) và Định dạng (chỉ định kiểu đầu ra mong muốn).
- Gemini linh hoạt, có thể cải thiện năng suất và quy trình làm việc trên nhiều phòng ban.
- Để nâng cao kỹ năng viết lệnh, hướng dẫn đề xuất chia nhỏ tác vụ phức tạp thành các lệnh nhỏ hơn, sử dụng ràng buộc để tạo kết quả chính xác và tùy chỉnh lệnh phù hợp với giọng điệu và đối tượng mong muốn.

📌 Hướng dẫn 45 trang của Google về viết lệnh AI hiệu quả cho Gemini trong Google Workspace cung cấp lời khuyên hữu ích cho nhiều vai trò, giúp tăng năng suất và sáng tạo. Các mẹo chính bao gồm xem xét persona, tác vụ, bối cảnh, định dạng, chia nhỏ tác vụ, sử dụng ràng buộc và tùy chỉnh giọng điệu phù hợp.

Citations:
[1] https://www.businessinsider.com/google-how-to-write-best-ai-prompt-guide-101-gemini-2024-5

https://inthecloud.withgoogle.com/gemini-for-google-workspace-prompt-guide/dl-cd.html

- Người dùng Internet bất ngờ khi phát hiện ra một lệnh mới cho phép ChatGPT tiết lộ thông tin chi tiết về cách thức hoạt động của nó.
- OpenAI, với sự hỗ trợ của Microsoft Corp. (MSFT), đã giữ bí mật về ChatGPT cho đến khi lệnh mới này được khám phá.
- Lệnh mới này giúp người dùng "lừa" ChatGPT tin rằng đó là một lệnh thông thường cần phải trả lời, tương tự như lệnh "sysinfo" trên máy tính Windows hoặc Linux.
- Lệnh này tiết lộ các giới hạn do OpenAI đặt ra, cũng như các plugin và công cụ khác nhau mà ChatGPT sử dụng, bao gồm Dall-E, Python và phiên bản hiện tại của chúng.
- Nó cũng tiết lộ ngày cập nhật cuối cùng của ChatGPT.
- Lệnh này hoạt động tốt với GPT-4 nhưng không hiệu quả với GPT-3.5, khiến thông tin bị cắt ngang tại ngày cập nhật cuối cùng.

📌Người dùng Internet bất ngờ khi phát hiện ra một lệnh mới cho phép ChatGPT tiết lộ thông tin chi tiết về cách thức hoạt động của nó. Lệnh này tiết lộ các giới hạn do OpenAI đặt ra, cũng như các plugin và công cụ khác nhau mà ChatGPT sử dụng, bao gồm Dall-E, Python và phiên bản hiện tại của chúng. Việc tiết lộ này không chỉ giúp người dùng hiểu rõ hơn về các giới hạn và công cụ được sử dụng bởi ChatGPT mà còn mở ra cánh cửa cho sự minh bạch hơn trong ngành công nghiệp AI. Đặc biệt, lệnh mới này hoạt động hiệu quả với phiên bản GPT-4, cho thấy sự tiến bộ trong việc cung cấp thông tin chi tiết và cập nhật cho người dùng, trong khi GPT-3.5 lại có những hạn chế nhất định. Sự kiện này có thể sẽ thúc đẩy sự phát triển của các lệnh tương tự trong tương lai, tăng cường khả năng tương tác và hiểu biết của người dùng về các mô hình AI.

Citations:
[1] https://www.benzinga.com/news/24/02/37008753/chatgpt-shocks-internet-users-you-ask-and-it-will-reveal-its-secret-sauce

• Meta AI đã công bố hướng dẫn chi tiết về kỹ thuật prompt engineering để giúp người dùng khai thác tối đa tương tác với các mô hình ngôn ngữ tiên tiến như LLaMA 2, ChatGPT, Bard, v.v.
• Hướng dẫn này giới thiệu 10 kỹ thuật chính có thể cải thiện đáng kể chất lượng và sự liên quan của kết quả và phản hồi từ các hệ thống AI.
• Các kỹ thuật bao gồm hướng dẫn rõ ràng, prompt không có ví dụ, prompt có ít ví dụ, prompt theo vai trò, prompt theo chuỗi suy nghĩ, tính nhất quán tự thân, tạo ra bổ sung truy xuất và mô hình ngôn ngữ hỗ trợ chương trình.
• Kỹ thuật prompt engineering giúp người dùng có thể tương tác hiệu quả hơn với các hệ thống AI, nhận được phản hồi chính xác và phù hợp hơn.
• Meta AI cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của sự minh bạch và khả năng giải thích trong các hệ thống AI, để người dùng có thể tin tưởng và sử dụng AI một cách hiệu quả.

📌 Meta AI đã công bố hướng dẫn toàn diện về kỹ thuật prompt engineering, cung cấp cho người dùng 10 kỹ thuật hiệu quả để cải thiện tương tác với các mô hình ngôn ngữ tiên tiến như LLaMA 2, ChatGPT, Bard và nhiều mô hình khác. Bằng cách áp dụng 10 kỹ thuật này, người dùng có thể khai thác tối đa tiềm năng của AI, nhận được phản hồi chính xác, phù hợp và có liên quan hơn. 

• Meta AI giới thiệu 'Prompt Engineering with Llama 2', nguồn tài nguyên mới dành cho cộng đồng mã nguồn mở, tập trung vào các phương pháp tốt nhất cho kỹ thuật xử lý lệnh (prompt engineering).
• DeepLearning.AI của Andrew Ng cũng ra mắt khóa học về kỹ thuật xử lý lệnh cho các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn mã nguồn mở.
• Các công ty như IBM, Amazon, Google, và Microsoft cung cấp khóa học tương tự cho mô hình mã nguồn mở.
• Xu hướng tuyển dụng chuyên gia xử lý lệnh tăng cao do nhu cầu sử dụng ChatGPT của OpenAI trong doanh nghiệp.
• Sharon Zhou phân tích sự khác biệt trong kỹ thuật xử lý lệnh giữa mô hình AI mã nguồn mở và mã nguồn đóng, nhấn mạnh rằng cách đóng gói mô hình mã nguồn mở khác với mô hình mã nguồn đóng. Điều này ảnh hưởng đến API và cuối cùng là cơ chế xử lý lệnh. Zhou cho rằng việc chuyển đổi giữa các mô hình LLM khác nhau đòi hỏi việc điều chỉnh lệnh một cách cẩn thận.
• Zhou nhấn mạnh sự đơn giản của kỹ thuật xử lý lệnh, chỉ ra rằng đó là kỹ năng cơ bản không cần framework phức tạp.

📌 Meta AI giới thiệu 'Prompt Engineering with Llama 2', nguồn tài nguyên mới dành cho cộng đồng mã nguồn mở, tập trung vào các phương pháp tốt nhất cho prompt engineering. Sự phát triển của prompt engineering trong AI, đặc biệt là với các mô hình mã nguồn mở như LLaMA của Meta, cho thấy sự cần thiết của việc hiểu biết và thích nghi với các phương pháp tối ưu hóa hiệu suất của các mô hình AI. 

- Midjourney là công cụ AI tạo sinh hỗ trợ thiết kế UI dành cho người mới.

- Tạo prototype UI nhanh chóng bằng cách mô tả chức năng và phong cách mong muốn để Midjourney tạo ra các biến thể.

- Tạo biến thể cho chế độ tối (Dark mode), điều chỉnh màu sắc và độ tương phản để đảm bảo độ đọc và hài hòa về mặt thị giác.

- Thử nghiệm tỉ lệ khung hình (Aspect ratio experimentation) để tối ưu hoá giao diện cho nhiều kích thước màn hình khác nhau.

- Sử dụng AI để tạo ra các hành trình người dùng cá nhân hoá, cải thiện sự tương tác và trải nghiệm người dùng.

- Công cụ này cũng hỗ trợ tạo ra các mô hình thực tế để xem trước giao diện trên các thiết bị cụ thể.

Kết luận: Bài viết trên AMBCrypto cung cấp một hướng dẫn chi tiết về cách thức sử dụng Midjourney để thiết kế giao diện người dùng. Các phương pháp bao gồm việc nhanh chóng tạo ra các prototype, điều chỉnh cho chế độ tối, thử nghiệm tỉ lệ khung hình để tối ưu hóa giao diện cho mọi thiết bị, và tạo ra các hành trình người dùng cá nhân hoá. Midjourney mang lại khả năng thực hiện nhiều quy trình thiết kế mà không cần mã nguồn mở hay kiến thức sâu về multimodal, giúp cho người mới có thể dễ dàng tiếp cận và sáng tạo giao diện hiệu quả.

- Bài viết trên AMBCrypto giới thiệu 5 cách sử dụng ChatGPT để nâng cao chất lượng bài nghiên cứu.

- ChatGPT hỗ trợ tạo ý tưởng cho đề tài nghiên cứu, đề xuất các câu hỏi và giúp phát triển dàn ý.

- Công cụ này cũng giúp trực quan hóa và giải thích dữ liệu, đề xuất loại biểu đồ phù hợp và tóm tắt dữ liệu.

- ChatGPT có thể tạo ra các trích dẫn chính xác theo nhiều định dạng khác nhau, giảm thiểu nguy cơ đạo văn.

- Đối với việc xác định khoảng trống nghiên cứu, ChatGPT phân tích văn bản và chỉ ra các lĩnh vực cần thêm nghiên cứu.

- ChatGPT còn giúp chỉnh sửa và bản thảo nghiên cứu, cải thiện ngữ pháp, dấu câu, từ vựng và cấu trúc câu.

- Bài viết được đăng vào ngày 16 tháng 12 năm 2023 bởi Kamina Gilani, nhấn mạnh sự quan trọng của ChatGPT trong môi trường học thuật hiện đại.

Kết luận: ChatGPT đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện chất lượng các bài nghiên cứu học thuật. Nó giúp trong việc tạo ý tưởng, trực quan hóa dữ liệu, tạo trích dẫn, xác định khoảng trống nghiên cứu và chỉnh sửa văn bản, làm cho quá trình nghiên cứu trở nên hiệu quả và chính xác hơn.

- Bài viết giới thiệu 5 cách dễ dàng sử dụng Google Gemini cho phân tích dữ liệu dành cho người mới bắt đầu.

- Google Gemini hỗ trợ tích hợp quản lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như cloud, cơ sở dữ liệu và kho dữ liệu.

- Cung cấp thư viện thuật toán phân tích tiên tiến với các cài đặt sẵn và tùy chọn điều chỉnh tham số trực quan.

- Có khả năng xử lý dữ liệu thời gian thực, giúp người dùng đưa ra quyết định nhanh chóng dựa trên dữ liệu cập nhật liên tục.

- Gemini cho phép tạo ra các bảng mô tả dữ liệu tương tác cao, với khả năng tùy chỉnh mạnh mẽ và các tính năng như bản đồ địa lý, 3D và kể chuyện dữ liệu nâng cao.

- Nền tảng hỗ trợ công tác hợp tác với khả năng nhiều người dùng tương tác và chỉnh sửa cùng một lúc.

Kết luận: Bài viết cung cấp cái nhìn tổng quan về cách thức sử dụng Google Gemini trong việc phân tích dữ liệu. Từ việc tích hợp nguồn dữ liệu đa dạng, sử dụng thuật toán phân tích tiên tiến, xử lý dữ liệu thời gian thực, đến tạo ra các biểu đồ tương tác, Gemini mở ra cánh cửa vào lĩnh vực phân tích dữ liệu một cách thân thiện với người mới.