Tuyệt vời! Với vai trò là chuyên gia về kỹ thuật gợi ý (prompt engineering), tôi sẽ phân tích chi tiết mẫu prompt bạn cung cấp.
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu prompt này có cấu trúc tương đối đơn giản nhưng hiệu quả, tập trung vào một nhiệm vụ chỉnh sửa văn bản cụ thể. Nó bao gồm:
- Mục tiêu hành động chính: “Hãy sửa đổi văn bản sau đây để cấu trúc câu mạch lạc, rõ ràng và dễ đọc hơn.” Đây là lệnh trực tiếp yêu cầu mô hình thực hiện việc chỉnh sửa.
- Hướng dẫn chi tiết: “Tập trung vào việc ngắt câu quá dài, kết hợp các câu ngắn vụn, và sắp xếp lại các thành phần câu để logic hơn.” Các hướng dẫn phụ này giúp định hình rõ hơn cách mô hình nên tiếp cận nhiệm vụ, đưa ra các tiêu chí đánh giá và phương pháp thực hiện.
- Placeholder cho dữ liệu đầu vào: “Văn bản gốc: [VĂN_BẢN_CẦN_CHỈNH_SỬA]”. Phần này được bọc trong dấu ngoặc vuông, chỉ ra rằng đây là vị trí để người dùng chèn nội dung văn bản mà họ muốn mô hình xử lý. Nó hoạt động như một biến số, nơi dữ liệu thực tế sẽ được thay thế vào khi sử dụng.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Mẫu prompt này được thiết kế để khai thác khả năng hiểu và tái cấu trúc ngôn ngữ tự nhiên của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Cách hoạt động như sau:
- Hiểu rõ yêu cầu: Mô hình đọc hiểu yêu cầu chính là “sửa đổi văn bản”.
- Áp dụng quy tắc: Nó sẽ chú ý đến các hướng dẫn cụ thể như “ngắt câu quá dài”, “kết hợp câu ngắn vụn”, và “sắp xếp lại thành phần câu”. Điều này cho phép mô hình không chỉ đơn thuần là sửa lỗi ngữ pháp mà còn cải thiện phong cách viết.
- Xử lý dữ liệu: Mô hình sẽ nhận dữ liệu đầu vào là văn bản được cung cấp tại vị trí
[VĂN_BẢN_CẦN_CHỈNH_SỬA]. - Tái tạo văn bản: Dựa trên hiểu biết về văn bản gốc và các quy tắc chỉnh sửa, mô hình sẽ tạo ra một phiên bản văn bản mới, tuân thủ các tiêu chí về tính mạch lạc, rõ ràng và dễ đọc.
Về mặt kỹ thuật, đây là một dạng “few-shot learning” hoặc “zero-shot learning” tùy thuộc vào cách bạn sử dụng nó. Trong trường hợp này, nó thiên về zero-shot vì không có ví dụ minh họa trực tiếp nào được cung cấp sẵn trong mẫu. Mô hình dựa vào kiến thức chung của mình về cấu trúc câu và văn phong để thực hiện yêu cầu.
3. Ví dụ Minh họa
Đây là 2 ví dụ minh họa cách bạn có thể sử dụng mẫu prompt này:
Ví dụ 1: Văn bản gốc có câu dài và rời rạc
Văn bản gốc bạn chèn vào:
Văn bản gốc: Tối qua tôi đi chợ mua rau quả và thịt cá rất nhiều thứ tôi về nhà thì trời đã tối lắm rồi nên tôi phải nấu ăn thật nhanh để kịp ăn tối, bà hàng xóm sang chơi nên chúng tôi đã nói chuyện một lúc bà ấy mang cho tôi một ít bánh ngon.
Prompt được tạo ra với dữ liệu:
Hãy sửa đổi văn bản sau đây để cấu trúc câu mạch lạc, rõ ràng và dễ đọc hơn. Tập trung vào việc ngắt câu quá dài, kết hợp các câu ngắn vụn, và sắp xếp lại các thành phần câu để logic hơn. Văn bản gốc: Tối qua tôi đi chợ mua rau quả và thịt cá rất nhiều thứ tôi về nhà thì trời đã tối lắm rồi nên tôi phải nấu ăn thật nhanh để kịp ăn tối, bà hàng xóm sang chơi nên chúng tôi đã nói chuyện một lúc bà ấy mang cho tôi một ít bánh ngon.
Kết quả dự kiến từ mô hình:
Tối qua, tôi đã đi chợ mua rất nhiều rau quả và thịt cá. Khi về nhà, trời đã tối lắm rồi, vì vậy tôi phải nấu ăn thật nhanh để kịp bữa tối. Sau đó, bà hàng xóm sang chơi, chúng tôi đã nói chuyện một lúc. Bà ấy còn mang cho tôi một ít bánh ngon.
Ví dụ 2: Văn bản gốc với các câu ngắn vụn và lặp ý
Văn bản gốc bạn chèn vào:
Văn bản gốc: Chúng tôi đã có một buổi họp. Buổi họp nói về dự án mới. Dự án này rất quan trọng. Nó cần sự hợp tác. Tất cả mọi người đều cần tham gia. Chúng ta phải hoàn thành nó đúng hạn.
Prompt được tạo ra với dữ liệu:
Hãy sửa đổi văn bản sau đây để cấu trúc câu mạch lạc, rõ ràng và dễ đọc hơn. Tập trung vào việc ngắt câu quá dài, kết hợp các câu ngắn vụn, và sắp xếp lại các thành phần câu để logic hơn. Văn bản gốc: Chúng tôi đã có một buổi họp. Buổi họp nói về dự án mới. Dự án này rất quan trọng. Nó cần sự hợp tác. Tất cả mọi người đều cần tham gia. Chúng ta phải hoàn thành nó đúng hạn.
Kết quả dự kiến từ mô hình:
Chúng tôi đã có một buổi họp quan trọng về dự án mới. Dự án này đòi hỏi sự hợp tác chặt chẽ của tất cả mọi người và cần được hoàn thành đúng thời hạn.
👉 Tóm lại
Mẫu prompt này là một công cụ hiệu quả để cải thiện chất lượng văn bản, bằng cách tập trung vào việc làm cho cấu trúc câu trở nên mạch lạc, rõ ràng và dễ hiểu hơn. Nó cung cấp hướng dẫn cụ thể về ba khía cạnh quan trọng của việc viết: xử lý câu dài, khắc phục các câu ngắn vụn, và sắp xếp logic các thành phần trong câu. Với placeholder [VĂN_BẢN_CẦN_CHỈNH_SỬA], người dùng có thể dễ dàng áp dụng mẫu này cho bất kỳ đoạn văn bản nào cần chỉnh sửa, giúp mô hình hiểu rõ phạm vi và mục tiêu của nhiệm vụ.
