Zero-shot prompting là giao việc cho AI chỉ bằng mô tả, không kèm ví dụ. Few-shot prompting là đưa thêm vài ví dụ mẫu đầu vào và đầu ra mong muốn để AI bắt chước định dạng, phong cách và cách xử lý. One-shot là trường hợp chỉ có một ví dụ. Zero-shot đủ cho việc phổ biến như tóm tắt, dịch. Few-shot hữu ích khi cần đầu ra nhất quán, theo phong cách riêng, phân loại theo nhãn của doanh nghiệp, hoặc khi mô tả bằng lời khó diễn đạt. Ví dụ nên đa dạng, đúng chất lượng mong muốn và không quá giống nhau.
So sánh các cách
Ba mức đưa ví dụ.
| Cách | Mô tả | Phù hợp |
|---|---|---|
| Zero-shot | Chỉ mô tả nhiệm vụ | Việc phổ biến, yêu cầu đơn giản |
| One-shot | Một ví dụ mẫu | Cần định dạng cụ thể |
| Few-shot | Hai đến khoảng năm ví dụ | Phong cách riêng, phân loại theo nhãn, trích xuất dữ liệu |
Ví dụ few-shot cho phân loại email
Phân loại email khách hàng vào: Báo giá, Kỹ thuật, Khiếu nại, Khác.
- Email: Cho em xin giá thay màn hình laptop Dell → Báo giá
- Email: Máy in sửa hôm qua lại kẹt giấy → Khiếu nại
- Email: Wifi văn phòng chập chờn từ sáng → Kỹ thuật
Email cần phân loại: (dán vào đây)
Cách chọn ví dụ tốt
- Bao phủ các trường hợp khác nhau, kể cả trường hợp khó.
- Chất lượng đúng như bạn muốn nhận được.
- Đa dạng về nội dung để AI không sao chép máy móc.
- Định dạng nhất quán giữa các ví dụ.
- Đặt ví dụ trong vùng đánh dấu riêng, tách khỏi dữ liệu cần xử lý.
Lỗi thường gặp
- Ví dụ quá giống nhau khiến AI lặp lại cụm từ.
- Phân bố nhãn lệch, AI có xu hướng chọn nhãn xuất hiện nhiều.
- Ví dụ chứa dữ liệu khách hàng thật cần ẩn danh trước.
- Quá nhiều ví dụ làm prompt dài, tăng chi phí mà không cải thiện thêm.
Ứng dụng trong doanh nghiệp
Viết bài đăng mạng xã hội theo giọng thương hiệu, trả lời khách theo mẫu chuẩn, trích xuất thông tin hóa đơn vào bảng, gắn nhãn phản hồi khách hàng, viết mô tả sản phẩm đồng nhất. Few-shot cũng là cách rẻ hơn fine-tuning để AI làm theo phong cách riêng.
Hãy lưu 3 bài viết hay email tốt nhất của công ty làm ví dụ mẫu cố định. Đưa chúng vào prompt mỗi khi cần AI viết theo giọng thương hiệu.
Muốn đưa AI vào công việc của doanh nghiệp? PCTech tư vấn, đánh giá mức sẵn sàng AI và triển khai chatbot, AI agent, tự động hóa cho doanh nghiệp.
10 câu hỏi, 2 phút, nhận mức độ và việc nên làm tiếp theo. Dùng thử ngay
Câu hỏi thường gặp
Bao nhiêu ví dụ là đủ?
Thường 3–5 ví dụ là đủ; quan trọng là đa dạng và chất lượng.
Few-shot có thay được fine-tuning không?
Với nhiều việc thì đủ và rẻ hơn; fine-tuning cần khi khối lượng lớn hoặc cần hành vi rất ổn định.
Mô hình mới còn cần ví dụ không?
Vẫn hữu ích khi cần phong cách hoặc định dạng riêng.
Ví dụ có nên là dữ liệu thật?
Nên dựa trên dữ liệu thật nhưng đã ẩn danh thông tin cá nhân.
Bài viết liên quan
- Prompt Engineering là gì? Kỹ năng giao việc cho AI
- Cấu trúc một prompt tốt: 6 thành phần nên có
- Fine-tuning là gì? Khi nào doanh nghiệp cần tinh chỉnh mô hình AI
- Prompt template là gì? Chuẩn hóa prompt cho cả công ty
- Structured output là gì? Yêu cầu AI trả kết quả dạng JSON, bảng
