Elements of a Prompt
Theo: https://www.promptingguide.ai/introduction/elements
Khi chúng ta đề cập ngày càng nhiều ví dụ và ứng dụng với kỹ thuật nhắc, bạn sẽ nhận thấy một số yếu tố nhất định tạo nên một lời nhắc.
Một lời nhắc bao gồm bất kỳ thành phần nào sau đây:
Chỉ dẫn (Instruction) - một nhiệm vụ hoặc chỉ dẫn cụ thể mà bạn muốn mô hình thực hiện
Ngữ cảnh (Context) - thông tin bên ngoài hoặc ngữ cảnh bổ sung có thể định hướng mô hình đến những phản hồi tốt hơn
Dữ liệu đầu vào (Input Data) - dữ liệu đầu vào hoặc câu hỏi mà chúng ta muốn tìm câu trả lời
Chỉ báo đầu ra (Output Indicator) - loại hoặc định dạng của đầu ra.

Video: Các thành phần của một lời nhắc
Để minh họa tốt hơn các thành phần của một lời nhắc, sau đây là một lời nhắc đơn giản nhằm thực hiện nhiệm vụ phân loại văn bản:
Prompt
Phân loại văn bản thành trung tính, tiêu cực hoặc tích cựcVăn bản: Tôi nghĩ đồ ăn ổn.Cảm xúc:
Trong ví dụ về lời nhắc ở trên, chỉ dẫn tương ứng với nhiệm vụ phân loại, "Phân loại văn bản thành trung tính, tiêu cực hoặc tích cực". Dữ liệu đầu vào tương ứng với phần "Tôi nghĩ đồ ăn ổn.", và chỉ báo đầu ra được sử dụng là "Cảm xúc:". Lưu ý rằng ví dụ cơ bản này không sử dụng ngữ cảnh, nhưng ngữ cảnh này cũng có thể được cung cấp như một phần của lời nhắc. Ví dụ, ngữ cảnh cho lời nhắc phân loại văn bản này có thể là các ví dụ bổ sung được cung cấp như một phần của lời nhắc để giúp mô hình hiểu rõ hơn về nhiệm vụ và định hướng loại đầu ra mà bạn mong đợi.
Bạn không cần tất cả bốn thành phần cho một lời nhắc và định dạng phụ thuộc vào nhiệm vụ đang thực hiện. Chúng tôi sẽ đề cập đến các ví dụ cụ thể hơn trong các hướng dẫn sắp tới.
Về phần ‘Giới thiệu’ ………. Phần trước ………. Phần tiếp theo
As we cover more and more examples and applications with prompt engineering, you will notice that certain elements make up a prompt.
A prompt contains any of the following elements:
Instruction - a specific task or instruction you want the model to perform
Context - external information or additional context that can steer the model to better responses
Input Data - the input or question that we are interested to find a response for
Output Indicator - the type or format of the output.
Video: Elements of a Prompt
To demonstrate the prompt elements better, here is a simple prompt that aims to perform a text classification task:
Prompt
Classify the text into neutral, negative, or positiveText: I think the food was okay.Sentiment:
In the prompt example above, the instruction correspond to the classification task, "Classify the text into neutral, negative, or positive". The input data corresponds to the "I think the food was okay.' part, and the output indicator used is "Sentiment:". Note that this basic example doesn't use context but this can also be provided as part of the prompt. For instance, the context for this text classification prompt can be additional examples provided as part of the prompt to help the model better understand the task and steer the type of outputs that you expect.
You do not need all the four elements for a prompt and the format depends on the task at hand. We will touch on more concrete examples in upcoming guides.
Dịch: Lê Trung Nghĩa
letrungnghia.foss@gmail.com
Tác giả: Nghĩa Lê Trung
Ý kiến bạn đọc
Những tin cũ hơn
Blog này được chuyển đổi từ http://blog.yahoo.com/letrungnghia trên Yahoo Blog sang sử dụng NukeViet sau khi Yahoo Blog đóng cửa tại Việt Nam ngày 17/01/2013.Kể từ ngày 07/02/2013, thông tin trên Blog được cập nhật tiếp tục trở lại với sự hỗ trợ kỹ thuật và đặt chỗ hosting của nhóm phát triển...
Các bài trình chiếu trong năm 2024
Tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ cho giáo viên phổ thông, bao gồm cả giáo viên tiểu học và mầm non tới hết năm 2024
Các lớp tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ tới hết năm 2024
Các tài liệu dịch sang tiếng Việt tới hết năm 2024
‘Digcomp 2.2: Khung năng lực số cho công dân - với các ví dụ mới về kiến thức, kỹ năng và thái độ’, EC xuất bản năm 2022
Tổng hợp các bài của Nhóm các Nhà cấp vốn Nghiên cứu Mở (ORFG) đã được dịch sang tiếng Việt
Tổng hợp các bài của Liên minh S (cOAlition S) đã được dịch sang tiếng Việt
Năm Khoa học Mở & Chuyển đổi sang Khoa học Mở - Tổng hợp các bài liên quan
Hội nghị Đối tác Dữ liệu Mở châu Á năm 2021 do Việt Nam lần đầu tiên chủ trì
Các khung năng lực trong hành động
Phong trào Bình dân học vụ số: Mục tiêu, đối tượng, nội dung, nguồn lực, phương thức tổ chức thực hiện
Lễ công bố công khai Trung tâm Năng lực Kim cương châu Âu và dự án ALMASI
Khung năng lực AI cho giáo viên
Sư phạm Mở là gì (Trang của Đại học British Columbia, Canada)
Ngày Phần mềm Tự do, Ngày Phần cứng tự do, Ngày Tài liệu Tự do
‘Khung năng lực AI cho giáo viên’ - bản dịch sang tiếng Việt
Bạn cần biết những gì về các khung năng lực AI mới của UNESCO cho học sinh và giáo viên
Bàn về 'Lợi thế của doanh nghiệp Việt là dữ liệu Việt, bài toán Việt' - bài phát biểu của Bộ trưởng Nguyễn Mạnh Hùng ngày 21/08/2025
Các bài trình chiếu trong năm 2024
Triển khai Khuyến nghị Khoa học Mở của UNESCO, cập nhật 15/10/2024
Các tài liệu dịch sang tiếng Việt tới hết năm 2024
‘Tài liệu quan điểm của KR21 về Giữ lại Quyền Tác giả: Giữ lại các quyền trong kết quả đầu ra nghiên cứu để cho phép phổ biến mở kiến thức’ - bản dịch sang tiếng Việt
‘KHUYẾN NGHỊ VÀ HƯỚNG DẪN TRUY CẬP MỞ KIM CƯƠNG cho các cơ sở, nhà cấp vốn, nhà bảo trợ, nhà tài trợ, và nhà hoạch định chính sách’ - bản dịch sang tiếng Việt
Tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ cho giáo viên phổ thông, bao gồm cả giáo viên tiểu học và mầm non tới hết năm 2024
DeepSeek đã gây ra sự hoảng loạn trên thị trường — nhưng một số người cho rằng việc bán tháo là quá mức
Dữ liệu để phân loại AI
“Chúng tôi không có hào nước”: Sự đổi mới đột phá của AI nguồn mở
Ứng dụng và phát triển Tài nguyên Giáo dục Mở (OER) tại Việt Nam
Nhà khoa học AI hàng đầu của Meta cho biết thành công của DeepSeek cho thấy 'các mô hình nguồn mở đang vượt trội hơn các mô hình độc quyền'
‘Tầm quan trọng của các kỹ năng tư duy phản biện và linh hoạt về năng lực AI của sinh viên TVET’ - bản dịch sang tiếng Việt