Tuyệt vời! Tôi sẽ phân tích chi tiết mẫu prompt bạn cung cấp theo cấu trúc yêu cầu.
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu prompt này được thiết kế để yêu cầu một phân tích dữ liệu chuyên sâu, tập trung vào việc dự báo tổn thất dựa trên nhiều yếu tố. Cấu trúc của nó rất rõ ràng và theo một luồng logic, bắt đầu từ việc xác định nguồn dữ liệu, đối tượng phân tích, biến số quan tâm, phương pháp thực hiện và mục tiêu cuối cùng.
Các thành phần chính và các biến số có thể hoán đổi (placeholders) là:
- Mục tiêu chính: “dự đoán tổn thất”
- Nguồn dữ liệu:
[TÊN_TẬP_DL]
– Đây là biến số cần được thay thế bằng tên cụ thể của tập dữ liệu lịch sử mà mô hình cần phân tích. Ví dụ: “tập dữ liệu lịch sử tổn thất bảo hiểm xe cơ giới”, “dữ liệu tổn thất y tế của bệnh nhân”, v.v. - Đối tượng phân tích (Nhân khẩu học):
[ĐỘ_TUỔI]
và[GIỚI_TÍNH]
– Đây là các biến số nhân khẩu học cần được phân tích ảnh hưởng của chúng lên tổn thất. Bạn có thể chỉ định cụ thể hơn nếu cần, ví dụ: “nhóm tuổi từ 18-25”, “nhóm tuổi trung niên”, “nam giới”, “nữ giới”, “tất cả các giới tính”. - Trọng tâm nghiên cứu: “Nghiên cứu mối quan hệ giữa các biến số này và tần suất/mức độ tổn thất.” – Phần này mô tả rõ ràng việc cần khám phá mối liên hệ giữa các nhóm nhân khẩu học và hai khía cạnh chính của tổn thất: tần suất xảy ra và mức độ thiệt hại.
- Phương pháp thực hiện:
[THUẬT_TOÁN_STT]
– Đây là biến số quan trọng, yêu cầu chỉ định các thuật toán thống kê hoặc mô hình học máy sẽ được sử dụng để phân tích và xây dựng mô hình dự báo. Ví dụ: “hồi quy tuyến tính”, “cây quyết định”, “máy học vector hỗ trợ (SVM)”, “mạng nơ-ron”, “mô hình Poisson”, v.v. - Mục tiêu kết quả: “xây dựng mô hình dự báo và đánh giá mức độ tin cậy của mô hình.” – Chỉ ra yêu cầu cuối cùng là có một mô hình dự báo hoạt động và một báo cáo/đánh giá về độ chính xác và độ tin cậy của nó.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về bản chất kỹ thuật, mẫu prompt này yêu cầu một quy trình phân tích dữ liệu và xây dựng mô hình dự báo. Khi một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nhận được prompt này với các biến số đã được điền, nó sẽ phải thực hiện các bước sau:
- Hiểu ngữ cảnh: Nhận diện rằng yêu cầu liên quan đến lĩnh vực phân tích dữ liệu, thống kê và dự báo tổn thất.
- Truy xuất và xử lý dữ liệu (nếu có khả năng): Nếu LLM có quyền truy cập vào tập dữ liệu được chỉ định (hoặc được cung cấp dữ liệu đó dưới dạng input), nó sẽ tiếp tục xử lý. Quá trình này bao gồm việc tải dữ liệu, làm sạch (nếu cần), và hiểu cấu trúc của
[TÊN_TẬP_DL]
. - Xác định biến phụ thuộc và biến độc lập: “Tổn thất” sẽ là biến phụ thuộc (biến cần dự đoán).
[ĐỘ_TUỔI]
và[GIỚI_TÍNH]
(cùng với các biến khác trong[TÊN_TẬP_DL]
) sẽ là các biến độc lập (các yếu tố ảnh hưởng). - Phân tích mối quan hệ: Sử dụng các kỹ thuật thống kê hoặc học máy để khám phá xem
[ĐỘ_TUỔI]
và[GIỚI_TÍNH]
có tương quan với “tần suất/mức độ tổn thất” hay không. Điều này có thể bao gồm phân tích thống kê mô tả, kiểm định giả thuyết, hoặc các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu. - Lựa chọn và áp dụng thuật toán: Dựa trên
[THUẬT_TOÁN_STT]
được cung cấp, LLM sẽ lựa chọn và áp dụng thuật toán phù hợp để huấn luyện mô hình. Ví dụ, nếu[THUẬT_TOÁN_STT]
là “hồi quy tuyến tính”, mô hình sẽ cố gắng tìm ra mối quan hệ tuyến tính giữa các biến. - Xây dựng mô hình dự báo: Huấn luyện mô hình trên dữ liệu lịch sử để nó học cách dự đoán tổn thất dựa trên các biến độc lập.
- Đánh giá mô hình: Sử dụng các chỉ số thống kê (ví dụ: R-squared, MAE, RMSE, chi tiết cho các mô hình phân loại nếu cần) để đo lường hiệu suất và “mức độ tin cậy” của mô hình dự báo được xây dựng.
- Trình bày kết quả: Tổng hợp các phân tích, mô hình dự báo và kết quả đánh giá thành một báo cáo hoặc câu trả lời mạch lạc.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai ví dụ về cách prompt này có thể được sử dụng với các biến số cụ thể:
Ví dụ 1: Phân tích tổn thất bảo hiểm xe cơ giới
Prompt được điền:
Phân tích tập dữ liệu lịch sử tổn thất "Bảo hiểm Xe cơ giới năm 2023" để dự đoán tổn thất liên quan đến các nhóm nhân khẩu học "Độ tuổi lái xe (dưới 25, 25-55, trên 55)", "Giới tính (Nam, Nữ)". Nghiên cứu mối quan hệ giữa các biến số này và tần suất/mức độ tổn thất. Sử dụng các thuật toán thống kê "hồi quy Poisson (cho tần suất) và hồi quy Gamma (cho mức độ)" để xây dựng mô hình dự báo và đánh giá mức độ tin cậy của mô hình.
Kết quả mong đợi từ LLM:
- Báo cáo phân tích thống kê mô tả về các nhóm tuổi và giới tính liên quan đến tổn thất (ví dụ: nhóm tuổi nào có tần suất tai nạn cao nhất, giới tính nào có mức bồi thường trung bình cao hơn).
- Kết quả của các mô hình hồi quy Poisson và Gamma, bao gồm các hệ số ước lượng, p-value, và diễn giải về ý nghĩa thống kê của các biến nhân khẩu học.
- Các chỉ số đánh giá độ tin cậy của mô hình (ví dụ: AIC, BIC cho mô hình Poisson; Log-likelihood, các phép đo sai số cho mô hình Gamma).
- Một tóm tắt về cách các yếu tố nhân khẩu học ảnh hưởng đến tổn thất và khả năng dự báo của mô hình.
Ví dụ 2: Phân tích tổn thất chi phí y tế cá nhân
Prompt được điền:
Phân tích tập dữ liệu lịch sử tổn thất "Hồ sơ Y tế Cá nhân 2022-2024" để dự đoán tổn thất liên quan đến các nhóm nhân khẩu học "Nhóm tuổi (Trẻ em, Thanh thiếu niên, Trưởng thành, Cao niên)", "Giới tính (Nam, Nữ)" và "Tình trạng hôn nhân (Độc thân, Đã kết hôn, Ly hôn/Góa)". Nghiên cứu mối quan hệ giữa các biến số này và tần suất/mức độ tổn thất y tế. Sử dụng các thuật toán thống kê "cây quyết định và logistic regression" để xây dựng mô hình dự báo và đánh giá mức độ tin cậy của mô hình.
Kết quả mong đợi từ LLM:
- Phân tích sự khác biệt về chi phí y tế và tần suất khám chữa bệnh theo các nhóm tuổi và giới tính đã định nghĩa.
- Diễn giải về các quy tắc được khám phá bởi cây quyết định và ý nghĩa của từng nhánh, cũng như kết quả từ mô hình hồi quy logistic cho các biến độc lập.
- Đánh giá độ chính xác của mô hình cây quyết định (ví dụ: accuracy, precision, recall) và mô hình logistic regression (ví dụ: F1-score,