Viết thông điệp hệ thống hiệu quả là rất quan trọng để hướng dẫn hành vi của các mô hình AI, đảm bảo an toàn và cải thiện chất lượng đầu ra. Dưới đây là một số thực tiễn chi tiết tốt nhất để tạo ra các thông điệp này:
1. Xác định kịch bản **
- Hồ sơ mô hình và khả năng: Rõ ràng phác thảo vai trò, khả năng và giới hạn của mô hình. Điều này giúp điều chỉnh thông điệp hệ thống theo nhiệm vụ cụ thể và nhu cầu của người dùng.- Các tác vụ cụ thể: Xác định các tác vụ mà mô hình sẽ thực hiện, bao gồm loại đầu vào mà nó sẽ nhận được và cách xử lý chúng.
- Hồ sơ người dùng: Hiểu người dùng là ai và họ mong đợi gì từ mô hình. Điều này giúp tùy chỉnh giai điệu và nội dung của thông báo hệ thống.
2. Sử dụng ngôn ngữ rõ ràng và súc tích **
- Tránh phức tạp quá mức: Sử dụng ngôn ngữ đơn giản, đơn giản để ngăn chặn những hiểu lầm. Điều này đảm bảo rằng mô hình diễn giải các hướng dẫn một cách chính xác.- Hãy súc tích: Thông báo hệ thống ngắn hơn thực hiện tốt hơn và không chiếm quá nhiều cửa sổ bối cảnh, cho phép nhiều không gian hơn cho lời nhắc của người dùng.
3. Nhấn mạnh các yếu tố chính **
- Sử dụng các kỹ thuật nhấn mạnh như in đậm hoặc in nghiêng để làm nổi bật các hướng dẫn hoặc lệnh cấm quan trọng. Điều này giúp mô hình tập trung vào các khía cạnh thiết yếu của nhiệm vụ của nó.4. Thực hiện sự mạnh mẽ và nhất quán **
- Đảm bảo rằng thông điệp hệ thống là mạnh mẽ và nhất quán trên các bộ dữ liệu và tác vụ khác nhau. Điều này liên quan đến việc kiểm tra thông điệp với các đầu vào khác nhau để đảm bảo nó thực hiện như mong đợi.5. Sử dụng ngôn ngữ người thứ nhất **
- Tham khảo hệ thống AI bằng ngôn ngữ người thứ nhất (ví dụ: "Bạn là trợ lý AI ...") để tạo ra một nhân cách rõ ràng và cải thiện sự hiểu biết của mô hình về vai trò của nó.6. Cung cấp các ví dụ **
- Bao gồm các ví dụ cụ thể để chứng minh hành vi mong muốn của mô hình. Điều này đặc biệt hữu ích cho các kịch bản phức tạp hoặc mơ hồ, giúp mô hình hiểu cách tiếp cận chúng.7. Xác định giai điệu và phạm vi **
- Chỉ định giai điệu mà mô hình sẽ thể hiện trong các câu trả lời của nó. Ngoài ra, xác định rõ ràng phạm vi và giới hạn của hiệu suất của mô hình để đảm bảo nó biết cách đáp ứng khi phải đối mặt với các nhiệm vụ bên ngoài khả năng của nó.8. Lặp lại và kiểm tra **
- Liên tục lặp lại trên thông điệp hệ thống bằng cách kiểm tra từ ngữ, thứ tự và cấu trúc khác nhau. Điều này giúp xác định những gì hoạt động tốt nhất cho một kịch bản nhất định và giảm các tác hại tiềm tàng.9. Sử dụng logic có điều kiện **
- Kết hợp logic có điều kiện (ví dụ: "if-sau đó") để xử lý các kịch bản khác nhau và đảm bảo mô hình đáp ứng một cách thích hợp dựa trên các điều kiện cụ thể.10. Xem xét an toàn và phòng ngừa tác hại **
- Cấu trúc các hướng dẫn để ưu tiên an toàn và ngăn ngừa tác hại. Xác định rõ những hành động nào được cho phép hoặc bị cấm để hướng dẫn đầu ra của mô hình và ngăn chặn hành vi không mong muốn.Bằng cách làm theo các thực tiễn tốt nhất này, bạn có thể tạo các thông điệp hệ thống hiệu quả hướng dẫn các mô hình AI để tạo ra các đầu ra chất lượng cao, an toàn và có liên quan.
Trích dẫn:
[1)
[2] https://www.documind.chat/blog/technical-writing-best-practices
.
[4] https://help.openai.com/en/articles/6654000-best-practices-for-prompt-engineering-with-the-openai-api
[5] https://www.prompthub.us/blog/everything-system-messages-how-to-use-them-real-world-experiments-prompt-injection-protectors
[6] https://stackoverflow.com/questions/403333/what-are-the-best-practices-on-the-level-of-details-in-error-messages
[7] https://atlassian.design/content/writing-guidelines
.