Sai lầm #1: Truy vấn quá chung chung, không có ngữ cảnh
Lỗi phổ biến nhất là một yêu cầu như “viết một đoạn văn về cà phê”. Mô hình không biết văn bản dành cho ai, tại sao, độ dài bao nhiêu và giọng điệu như thế nào nên nó tạo ra lượng nước trung bình phù hợp với tất cả mọi người và không ai cả. Mạng lưới thần kinh không đọc được suy nghĩ: nó hoàn thành những gì còn thiếu theo xác suất trung bình. Cung cấp cho cô ấy một số thông tin giới thiệu - bạn là ai, văn bản dành cho ai, mục đích là gì, nó sẽ được xuất bản ở đâu. So sánh: “viết về cà phê” và “viết một đoạn văn cho thẻ sản phẩm trong cửa hàng trực tuyến, đối tượng là các bậc cha mẹ trẻ, giọng điệu ấm áp, nhiệm vụ là giải thích tại sao đậu mới rang lại ngon hơn”. Kết luận: ngữ cảnh không phải là phép lịch sự mà là nhiên liệu cho một câu trả lời chính xác.
Sai lầm #2: Bạn không chỉ định vai trò
Mô hình phản hồi khác nhau tùy thuộc vào “ai” mà bạn yêu cầu. Không có vai trò, cô giữ mình trung lập và sắp xếp hợp lý, giống như một cuốn sách tham khảo. Thêm vai trò và chiều sâu, từ vựng và sự thay đổi trọng tâm. “Giải thích về thuế” sẽ đưa ra một bản tóm tắt khô khan, nhưng “bạn là kế toán, hãy giải thích về thuế cho những người tự kinh doanh bằng những từ ngữ đơn giản, giống như một người bạn uống trà” - một lời giải thích rõ ràng, sinh động với những chi tiết cần thiết. Vai trò này đặt ra quan điểm và trình độ chuyên môn. Quy tắc rất đơn giản: trước khi thực hiện nhiệm vụ, hãy chỉ ra vai trò của chuyên gia và người đọc mà mô hình đang làm việc. Kết luận: một dòng có vai trò thường thay đổi chất lượng của câu trả lời hơn là thay đổi chính mạng lưới thần kinh.
Lỗi #3: định dạng phản hồi không được chỉ định
Bạn đã nhận được câu trả lời về chủ đề này, nhưng không thể sử dụng nó: một trang văn bản vững chắc khi bạn cần một danh sách hoặc một đoạn văn khi bạn cần một bảng. Mô hình tự đoán định dạng và không phải lúc nào cũng đoán được. Nói trực tiếp: “viết vào bảng có cột X và Y”, “cho năm điểm trong một câu”, “trả lời dưới dạng một bức thư viết sẵn mà không cần giải thích”. Đồng thời đặt âm lượng: “tối đa 100 từ”, “ba tiêu đề tùy chọn”. Định dạng này biến câu trả lời từ “thú vị để đọc” thành “có thể áp dụng ngay vào công việc”. Kết luận: mô tả không chỉ những gì cần nói mà còn cả cách gói gọn nó.
Sai lầm #4: mọi thứ chỉ trong một lời nhắc thay vì các bước
Những người mới cố gắng sắp xếp mọi thứ thành một yêu cầu khổng lồ: “phân tích thị trường, đưa ra sản phẩm, viết kế hoạch, tạo bài đăng và tính toán ngân sách”. Mô hình nắm bắt mọi thứ cùng một lúc và thực hiện từng điểm một cách hời hợt. Nó hoạt động khác - từng bước một, giống như với một trợ lý trực tiếp. Đầu tiên: “hãy xác định đối tượng mục tiêu, hỏi tôi những câu hỏi làm rõ.” Sau đó, dựa trên câu trả lời, bước tiếp theo. Đối thoại cho phép mô hình dựa vào kết quả trung gian và giữ nguyên chủ đề. Chia một bài toán phức tạp thành 3–5 nước đi và kiểm tra từng nước đi. Kết luận: từng bước chính xác tại một thời điểm hầu như luôn đạt được một dấu nhắc lớn cho mọi việc cùng một lúc.
Sai lầm số 5 và số 6: không có ví dụ và không có hạn chế
Hai lỗi dễ sửa. Đầu tiên, bạn đã không đưa ra một ví dụ. Nếu bạn cần một phong cách hoặc cấu trúc cụ thể, hãy đưa ra một ví dụ: “đây là âm thanh của văn bản của chúng tôi: ... - làm tương tự.” Một hoặc hai ví dụ (đây được gọi là vài cảnh quay) hướng dẫn mô hình chính xác hơn bất kỳ tính từ nào. Thứ hai là không có hạn chế nào được đặt ra. Mô hình mặc định là dài dòng và thận trọng, vì vậy hãy nói những điều không nên làm: “không quan liêu”, “không sử dụng dấu chấm than”, “giữ trong 80 từ”, “không bịa đặt những sự thật không có trong phần giới thiệu”. Ranh giới kỷ luật phản ứng. Kết luận: ví dụ cho biết nơi nào nên đi và các hạn chế cho biết nơi nào không nên đi.
Sai lầm số 7: Tin tưởng mù quáng mà không kiểm tra sự thật
Và sai lầm chính là đưa ra câu trả lời dựa trên đức tin. Mô hình ngôn ngữ nghe có vẻ tự tin ngay cả khi nó sai: nó có thể bịa ra một sự thật, một ngày tháng, một câu trích dẫn hoặc một liên kết vì nó tạo ra văn bản hợp lý hơn là kiểm tra độ chân thực. Điều này được gọi là ảo giác. Kiểm tra mọi thứ có trong một tài liệu quan trọng, một lá thư gửi khách hàng hoặc một ấn phẩm dựa trên các nguồn chính - đặc biệt là các con số, tên, chi tiết pháp lý và y tế. Sử dụng mạng lưới thần kinh như một tác giả nhanh chóng và thông minh của các bản nháp chứ không phải là phương sách cuối cùng. Kết luận: tin tưởng vào mô hình về tốc độ và hình thức, nhưng hãy bỏ qua sự thật - bằng cách này, bạn sẽ nhận được những lợi ích của AI mà không gặp rủi ro.