Tuyệt vời! Với vai trò là chuyên gia kỹ thuậtPrompt, tôi sẽ phân tích chi tiết mẫu prompt bạn cung cấp.
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu prompt này được thiết kế để yêu cầu một giải pháp tự động cho việc tối ưu hóa siêu tham số của một mô hình học sâu. Nó sử dụng một cấu trúc rõ ràng với các biến giữ chỗ (placeholder) để người dùng có thể tùy chỉnh dễ dàng.
* **Biến giữ chỗ:**
* `[TÊN_MÔ_HÌNH]`: Xác định loại mô hình học sâu đang được sử dụng (ví dụ: `Mạng nơ-ron tích chập (CNN)`, `Mạng nơ-ron hồi tiếp (RNN)`, `Transformer`).
* `[TÊN_THƯ_VIỆN_DEEP_LEARNING]`: Chỉ định framework Deep Learning đã dùng để huấn luyện mô hình (ví dụ: `TensorFlow`, `PyTorch`, `Keras`).
* `[TÊN_TẬP_DỮ_LIỆU]`: Xác định tập dữ liệu được sử dụng cho việc huấn luyện và đánh giá (ví dụ: `MNIST`, `CIFAR-10`, `IMDB`).
* `[PHƯƠNG_PHÁP_ĐIỀU_CHỈNH]`: Yêu cầu một phương pháp cụ thể để tối ưu hóa siêu tham số (ví dụ: `Grid Search`, `Randomized Search`, `Bayesian Optimization`).
* `[DANH_SÁCH_SIÊU_THAM_SỐ]`: Liệt kê các siêu tham số mà người dùng muốn tối ưu hóa (ví dụ: `learning rate`, `batch size`, `số lớp ẩn`, `số unit trên mỗi lớp ẩn`).
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Mẫu prompt này hoạt động bằng cách cung cấp cho mô hình ngôn ngữ một bối cảnh rõ ràng và các yêu cầu cụ thể. Các biến giữ chỗ đóng vai trò là các đầu *input* động, cho phép mô hình truy xuất hoặc tạo ra kiến thức phù hợp.
* **Tôi muốn tối ưu hóa các siêu tham số cho mô hình [TÊN_MÔ_HÌNH]**: Phần này thiết lập mục tiêu chính là “tối ưu hóa siêu tham số” và chỉ định loại mô hình.
* **đã được huấn luyện bằng [TÊN_THƯ_VIỆN_DEEP_LEARNING]**: Điều này cung cấp thông tin quan trọng về môi trường phát triển, giúp mô hình tạo ra mã nguồn tương thích với thư viện đó.
* **sử dụng tập dữ liệu [TÊN_TẬP_DỮ_LIỆU]**: Biết tập dữ liệu giúp mô hình hiểu rõ hơn về đặc điểm của dữ liệu (kích thước, loại dữ liệu, số lớp phân loại), từ đó có thể gợi ý các giá trị siêu tham số hợp lý hơn.
* **Vui lòng cung cấp mã nguồn Python thực hiện [PHƯƠNG_PHÁP_ĐIỀU_CHỈNH]**: Đây là yêu cầu cốt lõi về việc tạo mã.
* `[PHƯƠNG_PHÁP_ĐIỀU_CHỈNH]` sẽ hướng dẫn mô hình lựa chọn thư viện (ví dụ: `sklearn.model_selection` cho Grid/Randomized Search, các thư viện như `Optuna` hoặc `Hyperopt` cho Bayesian Optimization) và cách triển khai thuật toán tìm kiếm.
* **để tìm ra các giá trị tốt nhất cho các siêu tham số sau: [DANH_SÁCH_SIÊU_THAM_SỐ]**: Phần này chỉ định các tham số cần tinh chỉnh.
* Mô hình cần hiểu các siêu tham số này liên quan đến cấu trúc nào của `[TÊN_MÔ_HÌNH]` và trong framework `[TÊN_THƯ_VIỆN_DEEP_LEARNING]`.
* **(ví dụ: learning rate, batch size, số lớp, số unit)**: Các ví dụ này giúp làm rõ hơn về loại thông tin mà `[DANH_SÁCH_SIÊU_THAM_SỐ]` mong đợi.
* **Kết quả cần bao gồm các siêu tham số tốt nhất và hiệu suất tương ứng trên tập validation.**: Yêu cầu về định dạng đầu ra, đảm bảo rằng kết quả cuối cùng có thể được sử dụng trực tiếp.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai ví dụ về cách mẫu prompt này có thể được sử dụng để tạo ra mã nguồn Python:
**Ví dụ 1: Sử dụng Grid Search với Keras và tập dữ liệu MNIST**
“`prompt
Tôi muốn tối ưu hóa các siêu tham số cho mô hình Mạng nơ-ron tích chập (CNN) đã được huấn luyện bằng Keras sử dụng tập dữ liệu MNIST. Vui lòng cung cấp mã nguồn Python thực hiện Grid Search để tìm ra các giá trị tốt nhất cho các siêu tham số sau: learning rate, batch size, số bộ lọc trong lớp tích chập đầu tiên, số unit trong lớp dense. Kết quả cần bao gồm các siêu tham số tốt nhất và hiệu suất tương ứng trên tập validation.
“`
Sau khi nhận prompt này, mô hình ngôn ngữ có thể tạo ra đoạn mã tương tự như sau:
“`python
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from tensorflow.keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
import numpy as np
# Tải và tiền xử lý dữ liệu MNIST
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.astype(“float32”) / 255.0
x_test = x_test.astype(“float32″) / 255.0
x_train = np.expand_dims(x_train, -1)
x_test = np.expand_dims(x_test, -1)
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, 10)
# Định nghĩa hàm tạo mô hình
def create_model(filters=32, dense_units=128):
model = Sequential([
Conv2D(filters, kernel_size=(3, 3), activation=”relu”, input_shape=(28, 28, 1)),
MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
Flatten(),
Dense(dense_units, activation=”relu”),
Dense(10, activation=”softmax”),
])
return model
# Tạo một đối tượng mô hình có thể sử dụng với scikit-learn
model = KerasClassifier(build_fn=create_model, epochs=10, batch_size=32, verbose=0)
# Xác định các khoảng giá trị siêu tham số cho Grid Search
param_grid = {
‘filters’: [16, 32, 64],
‘dense_units’: [64, 128, 256],
‘batch_size’: [32, 64, 128],
‘learning_rate’: [0.001, 0.01, 0.1] # Lưu ý: KerasClassifier trực tiếp không hỗ trợ điều chỉnh LR qua tham số build_fn, cần custom solver hoặc tinh chỉnh framework gọi grid search
}
# — Lưu ý: GridSearch của scikit-learn không trực tiếp truyền learning_rate cho optimizer của Keras Classifier.
# Để tối ưu learning_rate, ta cần định nghĩa lại hàm create_model để nhận optimizer_lr và truyền vào optimizer.
# Hoặc sử dụng các thư viện tuning chuyên sâu hơn như Keras Tuner, Optuna.
# Ví dụ này sẽ loại bỏ learning_rate khỏi param_grid để chạy được với KerasClassifier cơ bản.
# Sửa lại param_grid để có thể chạy:
param_grid_runnable = {
‘filters’: [16, 32, 64],
‘dense_units’: [64, 128, 256],
‘batch_size’: [32, 64, 128]
}
# Khởi tạo Grid Search
# Cần điều chỉnh `epochs` trong `create_model` hoặc `model` để phù hợp với thời gian chạy
grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid_runnable, cv=2, n_jobs=-1, scoring=’accuracy’)
# Thực hiện Grid Search
grid_result = grid.fit(x_train, y_train)
# In kết quả
print(“Best: %f using %s” % (
