Nếu bạn đã từng tương tác với các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT, chắc hẳn bạn đã nhận ra một điều kỳ diệu (và đôi khi là khó chịu): mỗi lần bạn đặt cùng một câu hỏi, câu trả lời nhận được lại có thể khác nhau đôi chút. Đôi khi sự khác biệt chỉ là về cách diễn đạt, nhưng có lúc lại là những ý tưởng hoàn toàn mới. Vậy, tại sao Trí tuệ Nhân tạo (AI), vốn nổi tiếng với logic và sự chính xác, lại có thể “ngẫu hứng” như vậy? Đó chính là câu chuyện về tính ngẫu nhiên trong AI, một bí mật được thiết kế có chủ đích và là chìa khóa để hiểu hơn về cách hoạt động của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

Tính ngẫu nhiên của AI là gì?

Hãy tưởng tượng bạn đang kể lại một câu chuyện mà bạn đã nghe. Dù có cố gắng đến đâu, bạn cũng không thể nào kể lại y hệt từng từ một như bản gốc. Mỗi lần kể lại, bạn sẽ thêm bớt một vài chi tiết, thay đổi cách sắp xếp câu chữ để câu chuyện trở nên hấp dẫn hơn. AI cũng vậy.

Thay vì tuân theo một công thức cứng nhắc để đưa ra một câu trả lời duy nhất, các mô hình Generative AI (AI tạo sinh) như LLM được thiết kế để “sáng tạo”. Chúng không chỉ tìm kiếm một câu trả lời chính xác trong kho dữ liệu mà còn có khả năng “dự đoán” từ hoặc cụm từ tiếp theo có khả năng xuất hiện nhất, dựa trên xác suất và một chút ngẫu nhiên. Chính “một chút ngẫu nhiên” này là yếu tố quyết định tạo ra sự khác biệt trong từng câu trả lời. Điều này cho phép mô hình tạo ra những văn bản mới mẻ, tự nhiên và không bao giờ bị lặp lại một cách máy móc.

Tại sao tính ngẫu nhiên lại tồn tại và liệu có phải là một điều tốt?

Sự ngẫu nhiên này thoạt nhìn có vẻ là một vấn đề, nhưng thực tế, nó lại mang lại cả lợi ích và thách thức.

Làm thế nào để “thuần hóa” tính ngẫu nhiên bằng Prompt Engineering?

Nhận thức được sự tồn tại của tính ngẫu nhiên là bước đầu tiên. Bước tiếp theo, quan trọng hơn, là học cách “thuần hóa” nó. Đây chính là lúc Kỹ thuật Lời nhắc (Prompt Engineering) phát huy vai trò của mình. Prompt Engineering không chỉ là việc đặt câu hỏi, mà là nghệ thuật và khoa học của việc tạo ra những lời nhắc (prompt) đủ chi tiết và rõ ràng để định hướng cho AI, giúp chúng ta đạt được kết quả mong muốn một cách nhất quán hơn.

Một số kỹ thuật cơ bản để kiểm soát sự ngẫu nhiên:

Hãy nhớ, mục tiêu của Prompt Engineering không phải là loại bỏ hoàn toàn tính ngẫu nhiên mà là kiểm soát nó. Thay vì chỉ nhận được kết quả “đúng” đôi lúc, bạn sẽ nhận được kết quả “đúng” trong phần lớn thời gian, làm tăng đáng kể độ tin cậy của AI trong công việc của bạn.

Chấp nhận và làm việc với tính ngẫu nhiên

Sự ngẫu nhiên là một đặc điểm nội tại, không thể xóa bỏ hoàn toàn của các mô hình AI hiện đại. Chấp nhận điều này sẽ giúp chúng ta có tư duy đúng đắn hơn khi làm việc với chúng. Giống như bạn không mong đợi một họa sĩ vẽ hai bức tranh giống hệt nhau, bạn cũng không nên kỳ vọng AI luôn đưa ra một câu trả lời y khuôn.

Thay vào đó, hãy xem AI như một cộng sự sáng tạo, một công cụ mạnh mẽ cần được điều khiển bằng sự khéo léo của bạn. Học Prompt Engineering chính là chìa khóa để mở ra cánh cửa tiềm năng vô hạn của AI, biến sự ngẫu nhiên từ một thách thức thành một lợi thế, từ đó tạo ra những sản phẩm độc đáo, hiệu quả và có giá trị cao.