Anthropic ra mắt công cụ cải thiện lời nhắc cho nhà phát triển AI

Anthropic ra mắt tính năng cải thiện lời nhắc cho nhà phát triển AI

Mục lục

• Giới thiệu tính năng cải thiện lời nhắc để tối ưu hóa lời nhắc
• Đánh giá hiệu quả của lời nhắc với công cụ đánh giá lời nhắc
• Kết luận

Giới thiệu tính năng cải thiện lời nhắc để tối ưu hóa lời nhắc

Anthropic vừa giới thiệu một tính năng cải thiện lời nhắc mới trên Anthropic Console. Tính năng này sử dụng lập luận chuỗi suy nghĩ (chain-of-thought reasoning) để nâng cao chất lượng lời nhắc và cải thiện độ chính xác của đầu ra một cách đáng kể. Công cụ này hỗ trợ các nhà phát triển tinh chỉnh lời nhắc hiện có, đảm bảo kết quả tốt hơn khi sử dụng mô hình AI Claude của Anthropic.

Tính năng này hoạt động bằng cách phân tích lời nhắc hiện có và áp dụng lập luận có hệ thống. Claude sẽ phân tách vấn đề thành các phần nhỏ hơn trước khi tạo ra phản hồi. Theo Anthropic, phương pháp này giúp xác định và khắc phục các vấn đề trong lời nhắc, đồng thời đảm bảo đầu ra mạch lạc và đáng tin cậy hơn.

Việc ra mắt tính năng này diễn ra trong thời điểm kỹ thuật đặt lời nhắc (prompt engineering) trở nên vô cùng quan trọng đối với các ứng dụng AI. Các nhà phát triển thường gặp khó khăn trong việc tạo ra những lời nhắc hiệu quả, đòi hỏi phải kết hợp các phương pháp hay nhất từ nhiều mô hình khác nhau. Tính năng cải thiện lời nhắc nhằm mục đích đơn giản hóa quá trình này bằng cách cho phép:

• Lập luận chuỗi suy nghĩ: Claude sẽ suy nghĩ có hệ thống về vấn đề trước khi trả lời.
• Chuẩn hóa ví dụ: Chuyển đổi các ví dụ sang định dạng XML nhất quán để tăng tính rõ ràng và khả năng xử lý.
• Làm giàu ví dụ: Nâng cao các ví dụ hiện có thông qua lập luận phù hợp với lời nhắc được cấu trúc lại.
• Viết lại: Làm rõ cấu trúc lời nhắc đồng thời sửa lỗi ngữ pháp hoặc chính tả.
• Thêm phần điền trước: Điền trước các thông báo của trợ lý để hướng dẫn đầu ra của Claude hiệu quả hơn.

Các thử nghiệm cho thấy kết quả khả quan. Anthropic báo cáo tăng 30% độ chính xác cho nhiệm vụ phân loại đa nhãn và độ chính xác tuyệt đối về số lượng từ cho các nhiệm vụ tóm tắt. Cụ thể, Claude đã đạt được tỷ lệ thành công 100% trong việc duy trì các ràng buộc về số từ khi tóm tắt mười bài báo được chọn từ Wikipedia.

Tính năng này cũng giúp quản lý nhiều đầu vào và đầu ra ví dụ. Nhà phát triển có thể thêm ví dụ mới trực tiếp vào hệ thống hoặc chỉnh sửa các ví dụ hiện có để cải thiện chất lượng phản hồi. Nếu nhà phát triển gặp khó khăn trong việc tạo ví dụ phù hợp, Claude có thể tự tạo ra các ví dụ tổng hợp để hỗ trợ. Nhờ đó, tính năng này cải thiện:

• Độ chính xác: Giảm thiểu sự hiểu sai hướng dẫn.
• Tính nhất quán: Đảm bảo đạt được định dạng đầu ra mong muốn.
• Hiệu suất: Tăng khả năng của Claude trong việc xử lý các nhiệm vụ phức tạp hơn.

Đánh giá hiệu quả của lời nhắc với công cụ đánh giá lời nhắc

Ngoài tính năng cải thiện lời nhắc, Anthropic còn cung cấp một công cụ đánh giá lời nhắc giúp nhà phát triển đánh giá hiệu quả của lời nhắc trong các trường hợp khác nhau. Công cụ này bổ sung một cột "đầu ra lý tưởng" (ideal output) trong tab đánh giá, giúp người dùng so sánh và cải thiện hiệu suất của lời nhắc một cách có hệ thống.

Sau khi thử nghiệm lời nhắc mới, nhà phát triển có thể cung cấp phản hồi cho Claude, chỉ ra các điểm cần cải thiện. Vòng phản hồi lặp lại này giúp cải thiện trải nghiệm người dùng và có thể tạo ra đầu ra được tùy chỉnh theo thông số kỹ thuật của người dùng. Ví dụ, nếu nhà phát triển muốn chuyển từ định dạng XML sang JSON, Claude có thể điều chỉnh lời nhắc và ví dụ cho phù hợp.

Kapa.ai, một công ty công nghệ chuyên biến đổi kiến thức chuyên môn thành các giải pháp AI, đã trải nghiệm những lợi ích của tính năng này. Finn Bauer, Đồng sáng lập Kapa.ai, nhận xét: "Tính năng cải thiện lời nhắc của Anthropic đã đơn giản hóa việc chuyển đổi sang Claude 3.5 Sonnet và giúp chúng tôi đưa sản phẩm vào sản xuất nhanh hơn." Điều này phản ánh hiệu quả và ứng dụng thực tiễn của các công cụ mới trong các kịch bản thực tế.

Kết luận

Với sự đổi mới liên tục của Anthropic, phiên bản Claude 3.5 Opus sắp ra mắt hứa hẹn sẽ tích hợp thêm các khả năng lập luận, có thể nâng cao toàn bộ chức năng của mô hình Claude chủ lực. Người dùng muốn thao tác, đánh giá và tối ưu hóa lời nhắc có thể truy cập các tính năng này trên Anthropic Console. Anthropic cũng cung cấp tài liệu hướng dẫn chi tiết để hỗ trợ các nhà phát triển trong việc cải thiện lời nhắc với Claude, mở ra cơ hội thú vị để nâng cao tương tác AI trên nhiều ứng dụng khác nhau.