Vite AI ứng dụng

Trang Web

Promt nghiên cứu học tập Dưới đây là một số dạng  prompt tối ưu  cho  học tập và nghiên cứu , tùy theo nhu cầu của bạn. Bạn có thể điều chỉnh tùy theo lĩnh vực cụ thể. 1. Prompt để tìm hiểu một chủ đề mới Mẫu 1: "Giải thích khái niệm [chủ đề] theo cách đơn giản và dễ hiểu. Đưa ra ví dụ thực tế và liên hệ với các ứng dụng trong đời sống." Mẫu 2: "Tóm tắt những điểm quan trọng nhất về [chủ đề] một cách súc tích. Nếu có thuật ngữ quan trọng, hãy giải thích rõ từng thuật ngữ." Mẫu 3: "So sánh [khái niệm A] và [khái niệm B] theo các tiêu chí: định nghĩa, ứng dụng, ưu nhược điểm." 2. Prompt để đào sâu một chủ đề Mẫu 4: "Hãy phân tích chuyên sâu về [chủ đề], bao gồm: lịch sử phát triển, lý thuyết nền tảng, ứng dụng thực tế và những thách thức còn tồn tại." Mẫu 5: "Liệt kê và giải thích 5 nghiên cứu nổi bật hoặc bài báo khoa học quan trọng về [chủ đề], kèm theo những đóng góp chính của từng nghiên cứu." Mẫu 6: "Những tranh luận hoặc quan đ...

ChatGpt có các model Ai nào ChatGPT được xây dựng dựa trên dòng mô hình GPT của OpenAI, từ GPT-1 (2018) với kiến trúc Transformer cơ bản, đến GPT-4.5 – mô hình lớn nhất, đa phương thức, có khả năng xử lý hình ảnh, văn bản và sáng tạo vượt trội. Các phiên bản như GPT-2, GPT-3, GPT-3.5 và GPT-4 đã cải tiến dần về quy mô, độ mạch lạc và tính ứng dụng. Tại sao các mô hình này có khả năng khác nhau, do LLM đứng sau nó khác nhau à Sự khác biệt giữa các mô hình GPT đến từ quy mô (số tham số tăng dần), dữ liệu huấn luyện (lớn và đa dạng hơn), kiến trúc Transformer (cải tiến qua từng phiên bản), tinh chỉnh (tối ưu cho tác vụ cụ thể), và đa phương thức (GPT-4 xử lý cả văn bản lẫn hình ảnh). Dữ liều huẩn luyện nói ở trên , nó là llm đúng không? Đúng vậy, dữ liệu huấn luyện là một phần cực kỳ quan trọng của LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn). LLM (dựa trên Transformer) là kiến trúc xử lý ngôn ngữ, học từ dữ liệu huấn luyện – tập hợp văn bản (và hình ảnh với GPT-4) đa dạng từ internet, sách, báo. Chất lư...

Chắc chắn rồi, dưới đây là một số cụm từ thường được sử dụng để giới thiệu ngữ cảnh mà AI dễ nhận biết, giúp bạn viết prompt hiệu quả hơn: Cụm từ giới thiệu bối cảnh chung: "Trong bối cảnh..." "Xét trong tình huống..." "Giả sử rằng..." "Hãy tưởng tượng rằng..." "Dựa trên tình hình..." "Với giả định rằng..." "Trong trường hợp..." "Để hiểu rõ hơn, hãy xem xét..." "Theo góc nhìn..." "Khi xem xét..." Cụm từ giới thiệu bối cảnh thời gian/địa điểm: "Vào thời điểm..." "Tại địa điểm..." "Trong quá trình..." "Trước khi..." "Sau khi..." "Trong khoảng thời gian..." "Tại khu vực..." Cụm từ giới thiệu bối cảnh vai trò/nhân vật: "Bạn là một..." "Hãy đóng vai trò là..." "Giả sử bạn là..." "Hãy đặt mình vào vị trí của..." "Từ góc độ của một..." "Với tư cách là một..." "H...

  câu hỏi tại sao , "như thế nào điều gì sẽ xảy ra nếu.... Vấn đề nào là quan trọng nhất, cần được giải quyết nhất? Bản chất của vấn đề là gì? Nó có ý nghĩa gì? Vấn đề này có giá trị gì? Nó quan trọng như thế nào? Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta giải quyết vấn đề theo cách này hay cách khác? Có những giải pháp nào cho vấn đề này? Giải pháp nào là tốt nhất? Điều gì sẽ xảy ra nếu ○ Tại sao… ○ Nguyên nhân gốc rễ của… . ○ Bản chất của việc… .. Sẽ như thế nào nếu Nếu như là Lão Tử, tư duy như Lão Tử, bạn dự đoán Bạn nghĩ gì về So sánh .. … nào là nhất, best ĐÁNH GIÁ VỀ.... hình dung tương lai sẽ như thế nào VỀ Nếu chúng ta làm như vậy, hậu quả sẽ là gì? Phân tích ngữ cảnh: của nội dung: Lọc và chọn lọc Nhận diện thực thể: Nhận diện ý định của đoạn văn Trích xuất các thông tin quan trọng từ Các thành phần chính trong nội dung: Tóm tắt và tổng hợp: Định dạng nội dung sau (sử dụng danh sách, in đậm, v.v.). Kiểm tra ngữ pháp và chính tả nội dung sau để đảm bảo phản hồi chính xác và chuyên n...

Nguyên lý chung của việc tương tác với Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) xoay quanh việc hiểu cách thức hoạt động của chúng và áp dụng các kỹ thuật phù hợp để đạt được kết quả mong muốn. Dưới đây là một số nguyên tắc chính: 1. Hiểu bản chất của LLM:  * Dựa trên dữ liệu: LLM được huấn luyện trên lượng lớn dữ liệu văn bản, do đó, khả năng của chúng phụ thuộc vào chất lượng và phạm vi của dữ liệu này.  * Dự đoán từ tiếp theo: LLM hoạt động bằng cách dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi văn bản, dựa trên ngữ cảnh của các từ trước đó.  * Không phải là cơ sở tri thức: LLM không có khả năng hiểu biết thực sự hoặc suy luận logic như con người. Chúng dựa vào các mẫu và thống kê trong dữ liệu huấn luyện. 2. Kỹ thuật tương tác hiệu quả:  * Lời nhắc rõ ràng và cụ thể: Để có được kết quả tốt nhất, hãy cung cấp lời nhắc (prompt) rõ ràng, cụ thể và chi tiết. Càng nhiều ngữ cảnh, LLM càng dễ hiểu yêu cầu của bạn.  * Sử dụng ngôn ngữ tự nhiên: LLM được thiết kế để hiểu ngôn ngữ tự nhiê...