Tối ưu hóa quá trình tạo prompt cho các mô hình ngôn ngữ lớn bằng JSON

Tóm tắt

Bài báo này trình bày phương pháp sử dụng JSON để tối ưu hóa quá trình tạo prompt cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), qua đó nâng cao hiệu suất và độ chính xác trong các nghiên cứu khoa học. Việc cấu trúc prompt bằng JSON giúp chuẩn hóa yêu cầu, giảm thiểu sự mơ hồ, và tạo điều kiện thuận lợi cho việc tự động hóa quy trình xử lý dữ liệu hàng loạt. Cấu trúc này bao gồm các trường chính như objective, research_context, data, constraints, và output_format, cho phép các nhà nghiên cứu kiểm soát chặt chẽ đầu ra của mô hình. Bài viết cung cấp một ví dụ minh họa cụ thể về việc tóm tắt tài liệu khoa học bằng prompt JSON, cho thấy tính ứng dụng cao của phương pháp này trong việc tổng quan tài liệu và phân tích dữ liệu.

Abstract

This paper presents a method for using JSON to optimize the prompt generation process for large language models (LLMs), thereby enhancing performance and accuracy in scientific research. Structuring prompts with JSON helps standardize requests, minimize ambiguity, and facilitate the automation of batch data processing. This structure includes key fields such as objective, research_context, data, constraints, and output_format, allowing researchers to exert precise control over the model's output. The article provides a specific illustrative example of summarizing scientific literature using a JSON prompt, demonstrating the high applicability of this method in literature review and data analysis.

Từ khóa

Prompt engineering; JSON; mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs); nghiên cứu khoa học; tự động hóa.

1. Giới thiệu

Trong bối cảnh bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI), các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đã trở thành công cụ mạnh mẽ hỗ trợ nhiều lĩnh vực, đặc biệt là nghiên cứu khoa học. Tuy nhiên, hiệu quả của các công cụ này phụ thuộc rất lớn vào chất lượng của prompt—cách thức người dùng giao tiếp với mô hình. Phương pháp truyền thống sử dụng prompt dưới dạng văn bản thuần túy thường thiếu cấu trúc, dẫn đến các kết quả không nhất quán và khó kiểm soát.

Nghiên cứu này đề xuất và phân tích việc sử dụng định dạng JSON (JavaScript Object Notation) để tạo prompt. Chúng tôi lập luận rằng việc cấu trúc hóa prompt bằng JSON sẽ cung cấp một khuôn khổ rõ ràng, giúp mô hình hiểu chính xác hơn về nhiệm vụ, bối cảnh, dữ liệu đầu vào và định dạng đầu ra mong muốn. Mục tiêu của bài viết là trình bày những lợi ích và hướng dẫn cụ thể về việc áp dụng phương pháp này, qua đó mở ra một cách tiếp cận mới và hiệu quả hơn trong việc sử dụng AI cho nghiên cứu khoa học.

2. Tổng quan tài liệu

Prompt Engineering là lĩnh vực nghiên cứu về cách thiết kế và tối ưu hóa các prompt để thu được kết quả mong muốn từ các mô hình AI. Các kỹ thuật phổ biến bao gồm Few-shot Prompting (cung cấp một vài ví dụ), Chain-of-Thought Prompting (yêu cầu mô hình suy luận từng bước), và Zero-shot Prompting (không cung cấp ví dụ). Mặc dù các kỹ thuật này đã cải thiện đáng kể hiệu suất, nhưng chúng vẫn thường dựa trên prompt văn bản, có thể thiếu tính hệ thống và khó tự động hóa.

Một số nghiên cứu gần đây đã gợi ý về việc sử dụng các định dạng dữ liệu có cấu trúc như JSON để cải thiện prompt. JSON là một định dạng nhẹ, dễ đọc và dễ viết cho cả con người và máy móc, lý tưởng cho việc truyền tải dữ liệu có cấu trúc. Việc sử dụng JSON cho prompt có thể được xem là một bước tiến từ các kỹ thuật hiện có, bằng cách kết hợp lợi thế của các phương pháp trên với tính cấu trúc của dữ liệu, từ đó nâng cao độ chính xác và khả năng kiểm soát của mô hình.

3. Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp phân tích định tính để đánh giá hiệu quả của việc sử dụng JSON trong prompt. Chúng tôi đã xây dựng một cấu trúc prompt JSON mẫu và so sánh tính rõ ràng, khả năng tự động hóa và độ chính xác của nó với prompt văn bản truyền thống.

Cấu trúc Prompt JSON đề xuất:

Cấu trúc được xây dựng dựa trên nguyên tắc chia nhỏ yêu cầu phức tạp thành các thành phần logic, bao gồm:

• objective: Mô tả nhiệm vụ cốt lõi.

• research_context: Thiết lập vai trò và bối cảnh cho mô hình.

• data: Dữ liệu đầu vào cần được xử lý.

• constraints: Các quy tắc, giới hạn về độ dài, ngôn ngữ, hoặc định dạng.

• output_format: Mô tả chi tiết cấu trúc đầu ra mong muốn.

Chúng tôi đã tiến hành một thử nghiệm nhỏ bằng cách áp dụng cả hai loại prompt (JSON và văn bản) cho cùng một nhiệm vụ: tóm tắt một đoạn văn bản khoa học. Kết quả đầu ra được đánh giá dựa trên mức độ tuân thủ các yêu cầu đã đặt ra (ví dụ: độ dài, định dạng).

4. Kết quả và bàn luận

Kết quả cho thấy, prompt JSON đã mang lại kết quả vượt trội so với prompt văn bản truyền thống. Cụ thể:

• Tính rõ ràng và chính xác: Mô hình tuân thủ chính xác hơn các ràng buộc về độ dài và định dạng đã được định nghĩa trong trường constraints và output_format. Điều này giúp giảm đáng kể thời gian chỉnh sửa thủ công sau khi mô hình trả về kết quả.

• Khả năng tự động hóa: Việc sử dụng JSON cho phép dễ dàng tạo ra hàng loạt prompt thông qua các tập lệnh lập trình. Điều này đặc biệt hữu ích trong các nghiên cứu cần xử lý một lượng lớn tài liệu hoặc dữ liệu.

• Tính nhất quán: Các prompt JSON tạo ra kết quả đồng nhất hơn qua nhiều lần chạy, do các yêu cầu đã được định nghĩa một cách cụ thể, loại bỏ sự mơ hồ của ngôn ngữ tự nhiên.

Ví dụ minh họa:

Khi yêu cầu mô hình tóm tắt một bài báo khoa học, prompt JSON đã giúp mô hình trả về kết quả đúng với cấu trúc { "summary": "...", "key_points": [...] }, trong khi prompt văn bản có thể trả về một đoạn văn bản duy nhất không có cấu trúc. Việc này cho thấy JSON không chỉ là một công cụ để truyền đạt yêu cầu, mà còn là một cơ chế để định hình đầu ra, tạo ra dữ liệu có cấu trúc sẵn sàng cho các phân tích tiếp theo.

5. Kết luận và kiến nghị

Việc sử dụng JSON để tạo prompt là một phương pháp hiệu quả và mang tính cách mạng trong việc tương tác với các mô hình ngôn ngữ lớn cho mục đích nghiên cứu khoa học. Phương pháp này giúp tăng tính chính xác, khả năng tự động hóa và tính nhất quán của kết quả, giải quyết những hạn chế của prompt văn bản truyền thống.

Chúng tôi kiến nghị các nhà nghiên cứu nên tích hợp phương pháp này vào quy trình làm việc của mình, đặc biệt là trong các dự án đòi hỏi việc xử lý dữ liệu lớn, tổng quan tài liệu, hoặc phân tích kết quả định tính. Các nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc phát triển các thư viện prompt JSON mẫu cho các lĩnh vực nghiên cứu cụ thể.

Tài liệu tham khảo

1. Liu, P. et al. (2023). Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompt Engineering. ACM Computing Surveys.

2. Radford, A. et al. (2021). Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision. ICML 2021.

3. Brown, T. B. et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. NIPS 2020.

4. Nguyễn, V. T. (2018). Cách viết bài báo khoa học Phần I. Cấu trúc bài báo. Tạp chí Khoa học Việt Nam.