Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết prompt template bạn cung cấp dưới dạng HTML và tiếng Việt:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Prompt template này có cấu trúc khá rõ ràng và tập trung vào một nhiệm vụ cụ thể là phân tích nội dung để ước tính mức độ trùng lặp. Cấu trúc bao gồm các phần sau:
- Yêu cầu chính: “Vui lòng phân tích văn bản sau đây và đưa ra ước tính tỷ lệ phần trăm (%) tổng thể của nội dung có khả năng bị trùng lặp.” Đây là câu lệnh lệnh trực tiếp, xác định mục tiêu chính của người dùng.
- Yêu cầu bổ sung: “Cung cấp các bằng chứng cụ thể dưới dạng các đoạn trích dẫn nếu cần để minh họa cho đánh giá này.” Phần này yêu cầu cung cấp thêm thông tin hỗ trợ cho kết quả chính, tăng tính thuyết phục và minh bạch.
- Biến chỗ trống (Placeholder):
[NỘI_DUNG_VĂN_BẢN]. Đây là phần quan trọng nhất, nơi người dùng sẽ chèn nội dung văn bản thực tế cần được phân tích. Mô tả này cho thấy đây là một template, cần được điền thêm dữ liệu. - Định dạng đầu ra mong muốn: “Báo cáo kết quả:”. Phần này gợi ý rằng kết quả phân tích sẽ được trình bày dưới dạng một báo cáo có cấu trúc.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, prompt này hoạt động bằng cách hướng dẫn mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thực hiện các bước sau:
- Hiểu Nhiệm vụ: LLM sẽ nhận diện yêu cầu phân tích “khả năng bị trùng lặp” của nội dung.
- Thực hiện Phân tích Ngữ nghĩa: Mô hình sẽ đọc và hiểu nội dung được cung cấp trong
[NỘI_DUNG_VĂN_BẢN]. Nó sẽ tìm kiếm các mẫu, cụm từ, câu hoặc ý tưởng có dấu hiệu giống hoặc tương tự với các nguồn khác (mặc dù ở đây không chỉ định nguồn so sánh, nhưng LLM ngầm hiểu có thể so sánh với kiến thức đã được huấn luyện hoặc các phần khác trong cùng một văn bản). - Ước tính Tỷ lệ Phần trăm: Dựa trên phân tích, LLM sẽ đưa ra một con số ước tính dưới dạng phần trăm về mức độ mà nó cho rằng nội dung có khả năng trùng lặp.
- Cung cấp Minh chứng: Nếu phát hiện ra các phần có khả năng trùng lặp cao, LLM sẽ trích dẫn các đoạn văn bản cụ thể để làm bằng chứng. Điều này giúp người dùng xác minh kết quả.
- Trình bày Báo cáo: Toàn bộ kết quả sẽ được định dạng như một “Báo cáo kết quả”.
Template này hiệu quả vì nó:
- Rõ ràng: Mục tiêu không mơ hồ.
- Cụ thể: Đưa ra yêu cầu về cả kết quả định lượng (tỷ lệ %) và định tính (trích dẫn).
- Có cấu trúc: Giúp người dùng dễ dàng điền thông tin và LLM dễ dàng hiểu cấu trúc phản hồi mong muốn.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai ví dụ về cách prompt này có thể được sử dụng:
Ví dụ 1: Phân tích một bài viết blog ngắn
Prompt sau khi điền:
Vui lòng phân tích văn bản sau đây và đưa ra ước tính tỷ lệ phần trăm (%) tổng thể của nội dung có khả năng bị trùng lặp. Cung cấp các bằng chứng cụ thể dưới dạng các đoạn trích dẫn nếu cần để minh họa cho đánh giá này.
Văn bản cần kiểm tra:
Một trong những lợi ích chính của việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong giáo dục là cá nhân hóa trải nghiệm học tập. AI có thể phân tích dữ liệu của học sinh, như điểm số, tốc độ học và phong cách học tập ưa thích, để tạo ra các lộ trình học tập tùy chỉnh. Điều này giúp học sinh tiếp thu kiến thức hiệu quả hơn và giữ vững động lực học tập. Ngoài ra, AI còn có thể hỗ trợ giáo viên trong việc đánh giá, cung cấp phản hồi tức thì và quản lý lớp học, giúp họ tập trung vào việc giảng dạy và hỗ trợ từng học sinh.
Báo cáo kết quả:
Phản hồi có thể từ LLM:
Báo cáo kết quả:
Ước tính tỷ lệ trùng lặp: 15%
Bằng chứng:
Đoạn trích "AI có thể phân tích dữ liệu của học sinh, như điểm số, tốc độ học và phong cách học tập ưa thích, để tạo ra các lộ trình học tập tùy chỉnh." có thể có sự tương đồng với các bài viết chung về ứng dụng AI trong giáo dục, tuy nhiên, cách diễn đạt và cấu trúc câu là độc đáo trong bối cảnh này.
Ví dụ 2: Phân tích một đoạn trích dài hơn với khả năng trùng lặp rõ ràng hơn
Prompt sau khi điền:
Vui lòng phân tích văn bản sau đây và đưa ra ước tính tỷ lệ phần trăm (%) tổng thể của nội dung có khả năng bị trùng lặp. Cung cấp các bằng chứng cụ thể dưới dạng các đoạn trích dẫn nếu cần để minh họa cho đánh giá này.
Văn bản cần kiểm tra:
Biến đổi khí hậu là một thách thức toàn cầu cấp bách, đe dọa sự ổn định của hệ sinh thái và sức khỏe con người trên khắp hành tinh. Tăng nhiệt độ trung bình toàn cầu, mực nước biển dâng cao và các hiện tượng thời tiết cực đoan ngày càng gia tăng là những minh chứng rõ ràng cho thấy hành tinh của chúng ta đang nóng lên. Việc sử dụng nhiên liệu hóa thạch không kiểm soát đã góp phần đáng kể vào điều này, giải phóng một lượng lớn khí nhà kính vào khí quyển. Các giải pháp cần phải bao gồm chuyển đổi sang năng lượng tái tạo, cải thiện hiệu quả năng lượng và áp dụng các biện pháp thích ứng để giảm thiểu tác động. Để giải quyết vấn đề này, cộng đồng quốc tế cần hợp tác chặt chẽ và đưa ra các cam kết mạnh mẽ.
Báo cáo kết quả:
Phản hồi có thể từ LLM:
Báo cáo kết quả:
Ước tính tỷ lệ trùng lặp: 40%
Bằng chứng:
Đoạn trích "Biến đổi khí hậu là một thách thức toàn cầu cấp bách, đe dọa sự ổn định của hệ sinh thái và sức khỏe con người trên khắp hành tinh." có nhiều điểm tương đồng với các định nghĩa và mô tả chung về biến đổi khí hậu thường thấy trong các báo cáo khoa học và tài liệu tuyên truyền về môi trường.
Đoạn trích "Tăng nhiệt độ trung bình toàn cầu, mực nước biển dâng cao và các hiện tượng thời tiết cực đoan ngày càng gia tăng là những minh chứng rõ ràng cho thấy hành tinh của chúng ta đang nóng lên." là một mô tả rất phổ biến về các tác động của biến đổi khí hậu, có khả năng cao là đã xuất hiện ở nhiều nơi.
👉 Tóm lại
Prompt template này là một công cụ hiệu quả để yêu cầu mô hình AI phân tích mức độ trùng lặp trong văn bản. Nó kết hợp một yêu cầu rõ ràng, yêu cầu cung cấp bằng chứng cụ thể và có một placeholder để dễ dàng tùy chỉnh. Cấu trúc này giúp đảm bảo rằng LLM nhận được hướng dẫn đầy đủ để cung cấp một kết quả hữu ích, định lượng và có tính giải thích, rất phù hợp cho việc kiểm tra đạo văn cơ bản hoặc đánh giá tính độc đáo của nội dung.
“`
