Kỹ Thuật Prompt Engineering Nâng Cao: Chain-of-Thought, Tree-of-Thoughts Và Few-Shot Learning

Tại sao câu lệnh chi tiết lại quyết định chất lượng kết quả?

Mô hình ngôn ngữ hoạt động theo cơ chế dự đoán token tiếp theo. Khi bạn yêu cầu mô hình giải quyết bài toán phức tạp ngay lập tức, khả năng mắc lỗi rất cao do không có không gian suy luận.

Các phương pháp tiếp cận kinh điển

• Chain-of-Thought (CoT): Bắt buộc mô hình trình bày các bước suy luận trung gian trước khi đưa ra câu trả lời cuối cùng (“Hãy suy nghĩ từng bước một”).
• Few-Shot Prompting: Cung cấp 2 – 3 ví dụ mẫu về đầu vào và đầu ra mong muốn để mô hình nắm bắt cấu trúc định dạng chính xác.
• Self-Consistency: Chạy suy luận nhiều lần với các đường dẫn tư duy khác nhau và chọn câu trả lời xuất hiện với tần suất cao nhất.