Làm thế nào để biến ChatGPT thành một “chuyên gia”?
Bài viết được sự cho phép của tác giả Tống Xuân Hoài
Vấn đề
Cho đến thời điểm hiện tại, ChatGPT không còn là một cái gì đó quá mới. Nhớ lại lần đầu tiên sử dụng ChatGPT, tôi đã hơi bị “sock” khi nó có thể trả lời câu hỏi như một con người bằng cách diễn đạt hết sức tự nhiên, một điều mà trước đó chưa từng thấy ở bất kỳ chatbot nào. Cộng thêm sức mạnh của truyền thông, ChatGPT lúc đó xuất hiện như một “vị thần” để sẵn sàng để “tiễn” các công cụ, hay thậm chí là ngành nghề khác đi vào dĩ vãng.
Vậy điều đó có còn đúng trong tình cảnh hiện tại? Nhớ lại bài học về cuộc cách mạng công nghiệp cuối thế kỷ XVIII, khi mà giai cấp công nhân đứng lên đấu tranh chống lại áp bức, họ đập phá hết máy móc vì cho rằng sự xuất hiện của chúng vừa bóc lột sức lao động, vừa cướp mất công việc của mình. Nhưng sự thật là máy móc không hề bị xóa bỏ, thậm chí nó còn ngày một hiện đại. Hơn ai hết, con người dần hiểu ra nếu biết cách sử dụng hoặc chế tạo ra máy móc, nó còn tạo ra nhiều công ăn việc làm hơn cho mọi người, đồng thời giúp cho năng suất lao động ngày càng tăng.
ChatGPT cũng vậy, nếu biết cách sử dụng chúng sẽ biến thành lợi thế cho chúng ta. Thay vì lướt Google hàng giờ để tìm một câu trả lời cho vấn đề thì chỉ cần hỏi ChatGPT, nó sẵn sàng cho bạn câu trả lời nhanh nhất. Thật tuyệt! Ấy thế mà thật ngạc nhiên khi một số bạn bè của tôi vẫn không sử dụng nó, không biết vì lý do gì nữa!
Tôi đã sử dụng ChatGPT từ những ngày đầu tiên, hỏi nó rất nhiều câu hỏi cũng như tiếp thu thêm được rất nhiều kiến thức. Tuy vậy, ChatGPT vẫn có những yếu điểm nhất định mà tôi sẽ kể tiếp dưới đây. Song song với đó, cách đây gần hai tuần thôi, tôi vừa khám phá ra một cách biến ChatGPT trở nên “cứng cáp” hơn trong một vài lĩnh vực, từ đó nó sẽ đưa ra câu trả lời như một chuyên gia.
Nhưng trước tiên, hãy xem cách tôi sử dụng ChatGPT hàng ngày như thế nào nhé.
Cách tôi sử dụng ChatGPT hàng ngày
ChatGPT cho chúng ta sử dụng miễn phí ở địa chỉ chat.openai.com. Với model GPT-3.5 không quá yếu cũng không quá mạnh, bởi vì đến thời điểm hiện tại họ đã giới thiệu đến GPT-4 Turbo với rất nhiều cải tiến và hỗ trợ “context” rất lớn (128K). Hiểu đơn giản, model đại diện cho phiên bản của GPT, 3.5 thì khác với 4, và thường thì phiên bản càng cao, càng có nhiều nâng cấp và cải tiến giúp cho nó mạnh mẽ hơn.
Tôi hay sử dụng ChatGPT mỗi khi có thắc mắc lớn mà không tìm được câu trả lời, bất kể lĩnh vực gì cả công việc lẫn cuộc sống. Ví dụ tôi thường nhờ nó nhắc lại các khái niệm, giải thích tại sao phải làm thế này thế nọ, có những cách nào để làm một công việc A, B, C… gi gỉ gì gi, cái gì không biết cũng có thể hỏi.
Tôi cũng thường xuyên sử dụng nó để sửa lỗi, hoặc nhờ nó chuyển đổi đoạn mã viết bằng ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác. Ví dụ đoạn mã viết ra bằng một cách nào đó không chạy được, tôi sẽ bê nguyên vào và hỏi tại sao đoạn mã này lại không chạy, nhiều khi nó tìm ra được nguyên nhân và chỉ cho tôi cách khắc phục. Hoặc đôi khi tôi cũng hỏi nó cách hoạt động của một đoạn mã, có gì cần cải tiến hoặc đề xuất gì hay không… Nói chung đụng đến vấn đề code, nó có vẻ hoạt bát hơn, nhưng nhiều khi nó cũng “troll” mình bằng cách trả về trong code những “function” không hề tồn tại.
Đôi khi tôi coi ChatGPT như là một người bạn để cùng nhau trao đổi một vấn đề gì đó. Tôi sẽ là người đặt nghi vấn và trò chuyện với nó như người bạn. Nhưng người bạn này rất hay “quên” và có phần hơi “ba phải”, bằng chứng là đã nhiều lần nó thay đổi quyết định như trở bàn tay, khiến tôi phải nhắc lại vừa rồi bạn đã trả lời như thế này thế nọ mà bây giờ đã trả lời khác đi… Những lúc đó nó chỉ biết xin lỗi và một lúc nữa thôi, mọi chuyện lại diễn ra y xì như cũ.
ChatGPT ở đằng sau là một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cho nên năng lực về ngôn từ rất tốt, nó có thể hiểu và trò chuyện với con người một cách tự nhiên nhất có thể. Do đó, tất cả kỹ năng viết, dịch thuật có thể xem là thế mạnh của GPT. Trước đó, tôi có một bài viết Tích hợp ChatGPT vào dịch bài viết trong AdminCP để nhờ nó dịch bài viết tiếng Việt sang tiếng Anh cho mình. Tóm lại, tôi tích hợp API của ChatGPT và hệ thống và chỉ cần một nút bấm, bài viết bằng tiếng Việt được dịch sang tiếng Anh trong chớp mắt.
Và còn nhiều cách sử dụng vụn vặt khác nữa mà tôi không thể kể ra hết ở đây. Nếu bạn cũng đang dùng ChatGPT hàng ngày và có điều gì muốn chia sẻ thì hãy để lại bình luận xuống phía dưới bài viết nhé.
Hạn chế khi sử dụng ChatGPT
Đây là lúc mà không thể tha thứ cho ChatGPT, đành phải “bóc phốt” tại đây.
Điều mà tôi luôn dè chừng nhất khi dùng ChatGPT là tính xác thực của câu trả lời. Hầu như các câu trả lời từ nó đều không có nguồn trích dẫn cho nên chúng ta không thể biết được liệu điều đó là đúng hay sai, được nhiều người công nhận hay là không. Theo như OpenAI công bố, dữ liệu để đào tạo cho ChatGPT được tổng hợp từ rất nhiều nguồn, bao gồm cả tài liệu từ Internet cho nên nó sẽ trả lời dựa trên những gì nó được học. Vậy điều gì xảy ra khi cùng một vấn đề nhưng dữ liệu đào tạo lại cho ra nhiều luồng ý kiến khác nhau?
Điều đó dẫn đến trường hợp cùng một câu hỏi, ChatGPT có thể đưa ra các câu trả lời khác nhau. Cũng giống như con người, khi chúng ta tiếp nhận nhiều luồng thông tin, chúng ta càng phải đánh giá tính hợp lý và sẽ có lúc chúng ta trả lời khác nhau trong một số tình huống, tôi nghĩ ChatGPT cũng phải chịu hoàn cảnh như vậy. Do đó, nếu chưa được thuyết phục bởi câu trả lời, bạn đọc nên tham khảo thêm thông tin từ các nguồn khác, đồng thời cũng đừng quá tin vào câu trả lời của ChatGPT.
Ngoài ra ChatGPT thường trả lời câu hỏi một cách chung chung và ngắn gọn, nếu không xác định được câu hỏi, bạn sẽ không thể biết cách khai thác thêm thông tin. Khi nói chuyện với một chuyên gia, họ luôn biết cách trả lời sao cho dễ hiểu, đồng thời họ cũng có tính tương tác qua lại bằng cách hỏi lại chúng ta một số câu gợi ý, từ đó khiến cho cuộc giao tiếp hiệu quả hơn. Nhưng với ChatGPT, thường thì nó sẽ dừng lại sau khi trả lời xong thắc mắc của chúng ta.
Cũng cần phải kể đến những lần ChatGPT trả lời sai và “đoảng trí”. Trong nhiều cuộc hội thoại, tôi đã tin những lời nó nói một cách sái cổ cho đến khi nó vô tình thốt ra một điều ngược lại hoàn toàn với khẳng định ban đầu. Điều đó làm tôi hoang mang và không biết liệu có nên tiếp tục hỏi. Người ta thường nói một lần mất tin vạn lần mất tín mà. Những lúc đó, tôi nghĩ mình cần tìm kiếm thông tin trên một nguồn khác tin cậy hơn.
Do đó, ChatGPT cũng chỉ là một nguồn tham khảo và không nên tin tuyệt đối vào nó.
Việc làm AI lương thưởng hấp dẫn, mới nhất dành cho bạn!
Biến ChatGPT thành một “chuyên gia”
Khi nhắc đến chuyên gia trong một lĩnh vực nào đó, chúng ta thường liên tưởng ngay đến một người dày dạn kinh nghiệm. Với vốn kiến thức đó, họ có thể trả lời rất nhiều thắc mắc của chúng ta, và dĩ nhiên là chỉ trong lĩnh vực giỏi nhất thì họ mới phát huy được hết năng lực.
Mặc dù có nhiều điểm còn hạn chế nhưng không thể phủ nhận sự hữu ích của ChatGPT. Thay vì nhìn vào mặt chưa tốt, chúng ta có thể tìm cách làm cho ChatGPT trở nên đáng tin cậy hơn.
Nếu thường xuyên cập nhật tin tức về ChatGPT, bạn sẽ biết gần đây họ tung ra tính năng cho phép người dùng tự tạo một con bot GPT cho riêng mình. Thật ra tính năng này đã có từ khá lâu, nhưng đến tận cuối tháng 12 thì mới cập bến đến thị trường của chúng ta. Sau khi tạo bot thành công, bạn có thể chia sẻ nó đến người dùng bằng cách đưa lên “chợ”. Khi người dùng thấy bot của bạn, họ bấm vào, một cuộc hội thoại mới mở ra giống như cuộc hội thoại thông thường, chỉ có điều người trò chuyện lúc này là “BOT GPT” chứ không hẳn là GPT bình thường nữa.
Tạm gác lại, khi nghiên cứu API của ChatGPT, ở phần Text generation models | OpenAI, chúng ta sẽ thấy sự xuất hiện của 3 role chính là system
, user
và assistant
. Kết hợp 3 role này lại với nhau, chúng sẽ tạo ra một ngữ cảnh để đưa bạn và ChatGPT vào trong chính câu chuyện đó. Ví dụ đây là một ngữ cảnh mà bạn tạo ra:
[
{
"role": "system",
"content": "You are a helpful assistant."
},
{
"role": "user",
"content": "Who won the world series in 2020?"
},
{
"role": "assistant",
"content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."
},
{
"role": "user",
"content": "Where was it played?"
}
]
Một cách hiểu đơn giản, đây giống như là một kịch bản dựng lên cho ChatGPT. Đầu tiên system
bảo với ChatGPT rằng “Bạn là một trợ lý hữu ích”, sau đó user
(role này có thể hiểu là chính bạn) hỏi một câu hỏi, assistant
đưa ra câu trả lời. Sau đó user
lại tiếp tục đặt ra một câu hỏi khác, nếu thực thi nội dung này qua API, bạn sẽ thấy ChatGPT tiếp tục trả lời câu hỏi cuối cùng của user
. Hay nói cách khác, đây là một ngữ cảnh mà chúng ta tạo ra cho ChatGPT, từ đó nó hiểu được đang nói chuyện với ai, nói về chủ đề gì… mà đưa ra các câu trả lời chính xác sau đó.
system
có thể được hiểu như là “lời mô tả hệ thống” hay là “mô tả về hình mẫu ChatGPT” của bạn. Vì ChatGPT rất thông minh, học quá sâu, biết quá rộng nên nhiều khi đó lại là một yếu điểm. Bởi vì cùng một câu hỏi, nhưng chuyên gia ở lĩnh vực này có thể trả lời khác với chuyên gia ở lĩnh vực khác. Ví dụ khi hỏi “Loại gạo nào giàu chất dinh dưỡng nhất?”, giả sử lần hỏi đầu tiên, ChatGPT coi mình là “một người bình thường” thì nó trả lời đơn giản là loại gạo A. Nhưng trong lần sau, ChatGPT nhập vai là một chuyên gia nông nghiệp, nó có thể trả lời rằng gạo B mới đúng, kèm theo các lời giải thích chi tiết, khi là một chuyên gia nó sẽ có khả năng phân tích và giải thích cho người khác hiểu tại sao B mới đúng.
Đấy cũng chính là cách để bạn tạo ra một con BOT cho riêng mình, bằng cách thu hẹp ngữ cảnh xuống, thuyết phục nó trở thành một chuyên gia trong lĩnh vực bất kỳ, rồi đưa ra những mong đợi của người dùng đối với câu trả lời của chuyên gia. Ngay lập tức nó sẽ hiểu ý của bạn và cố gắng trở thành một “con người” như đã mong đợi.
Một ví dụ, đây là một ngữ cảnh mà tôi tự viết ra để mong đợi ChatGPT trở thành một chuyên gia trong chủ đề viết lách, từ đó yêu cầu nó đưa ra lời khuyên hay chỉnh sửa bài viết cho mình.
Bạn là một nhà văn, người viết sách chuyên nghiệp và thành thạo nhiều thứ tiếng, trong đó mạnh nhất là Tiếng Anh và Tiếng Việt.
Bạn luôn tuân thủ ngữ pháp tiếng Anh và tiếng Việt.
Bạn cũng là người có kinh nghiệm trong việc dịch thuật.
Bạn đọc rất nhiều sách và báo tiếng Anh và tiếng Việt, bạn có thể nhận ra những điều bất hợp lý về câu từ sử dụng như là sai chính tả, sai dấu câu và cả thiếu cách diễn đạt tự nhiên.
Bây giờ bạn cần trong vai là một chuyên gia về lĩnh vực viết, bạn cần chỉ ra tất cả lỗi sai về cách dùng từ trong bài viết, đề suất cải thiện nếu có. Hãy trình bày lại theo cấu trúc dạng danh sách: Đoạn văn gốc là... Tôi có đề xuất sửa đổi là...
Ngoài ra tôi sẽ cung cấp thêm cho bạn thông tin của người viết để bạn có cái nhìn khách quan hơn:
- Là lập trình viên.
- Sở thích đọc sách.
- Thích viết lách.
- Ngôn ngữ tự nhiên, gần gũi, không khó hiểu, dễ tiếp cận.
- Viết dựa trên kinh nghiệm thực tế.
- Thích trình bày quan điểm và lồng ghép chúng vào trong đoạn văn.
Đấy chỉ là về lĩnh vực viết, vậy còn các lĩnh vực khác thì sao? Sở dĩ tôi viết ra được “lời mô tả hệ thống” trên bởi vì tôi có kinh nghiệm về viết lách, biết cần cải thiện điều gì. Còn trong lĩnh vực khác, tôi hoàn toàn bị mịt mù và chắc chắn không thể tạo ra một hình mẫu về chuyên gia mà mình mong đợi. Vậy thì làm cách nào để tạo ra “chuyên gia” hữu ích cho mình?
Cuộc chơi thay đổi với GPT Store
chat.openai.com/gpts là kho GPT Store chính thức của chatGPT. Tại đây bạn sẽ thấy danh sách các bot được cộng đồng tạo ra. Sự khác biệt lớn nhất giữa chúng chỉ đơn thuần là “lời mô tả hệ thống”. Ai có khả năng viết chi tiết, viết sâu hơn, hay đơn giản là có năng lực chuyên môn trong lĩnh vực của mình thì khả năng cao họ sẽ tạo ra được một con bot có ngữ cảnh phù hợp nhất với chức năng của nó.
Nhưng để dùng được GPT Store, cũng như dùng bot của người dùng khác tạo ra thì chúng ta cần phải có GPT Plus trở lên với giá 20$ một tháng, một con số không hề nhỏ. Nhưng đổi lại, bạn được tiếp cận với rất nhiều “chuyên gia” của người khác.
Còn giải pháp nào cho người “nghèo” như tôi không?
Leaked Prompts of GPTs có vẻ lại là một trang ngược lại của GPT Store. Tôi không hiểu bằng cách nào đó mà nguồn này lại có được những “lời mô tả hệ thống” của một số con bot trên GPT Store. Một danh sách bot được liệt kê ở đây và nếu muốn dùng bot nào chỉ cần bấm vào nó, “lời mô tả hệ thống” lộ ra mồn một. Vậy có nghĩa là chỉ cần “copy” rồi “paste” chúng vào GPT của bạn, thì đã có ngay một “chuyên gia”!?
Ví dụ, tôi tìm thấy một con BOT Creative Writing Coach kèm lời mô tả là nâng cao kỹ năng viết. System Prompt là:
As a Creative Writing Coach GPT, my primary function is to assist users in improving their writing skills. With a wealth of experience in reading creative writing and fiction and providing practical, motivating feedback, I am equipped to offer guidance, suggestions, and constructive criticism to help users refine their prose, poetry, or any other form of creative writing. My goal is to inspire creativity, assist in overcoming writer's block, and provide insights into various writing techniques and styles. When you present your writing to me, I'll start by giving it a simple rating and highlighting its strengths before offering any suggestions for improvement.
Bằng cách thông thường, tôi thử “paste” dòng này vào thẳng cuộc hội thoại mới trên web ChatGPT để xem điều này có biến ChatGPT thành chuyên gia được không. Qua nhiều lần thử thì tôi đánh giá câu trả lời vẫn không có gì nổi bật, nó vẫn trả lời chung chung và ngắn gọn, chỉ sau vài câu chat, nó ngay lập tức đã “quên” lời nhắn ban đầu và đôi khi lại trả lời như một kẻ ngốc. Vậy là giấc mơ dùng “chùa” đã tan biến.
Quay trở lại với API, đây là nơi mà chúng ta có thể thiết lập role system
cho cuộc hội thoại. Bằng cách đưa “lời mô tả hệ thống” vào đây, rồi thử trò chuyện thì thật ngạc nhiên, nó đã trả lời khác, hay nói đúng hơn là trả lời như một chuyên gia thật. Câu trả lời ngắn gọn nhưng đi thẳng vào trọng tâm, đặc biệt khi tiếp tục hỏi thì vẫn khai thác được thêm thông tin chứ không bị “quên” hay lạc đề giống như GPT trên nền web.
Các cuộc gọi API là mất phí, GPT-4 thì đắt hơn rất nhiều so với 3.5. Thời gian phản hồi của 3.5 cũng chậm hơn nhiều so với 4, vì vậy nếu tiền không là vấn đề, 4 vẫn mang lại trải nghiệm tốt hơn.
Dùng công cụ để quản lý các cuộc hội thoại tạo bằng API
Web ChatGPT có một điểm cộng là nó lưu trữ lại nội dung các cuộc hội thoại quá khứ. Nhưng đối với API thì không, chúng ta cần phải lưu trữ lại mọi thứ một cách thủ công, bao gồm “lời mô tả hệ thống”, yêu cầu của user
và cả câu trả lời của assistant
.
Vì vậy, có thể bạn sẽ thắc mắc tôi sử dụng API như thế nào, thì câu trả lời là dùng các công cụ Open Source.
NextChat (ChatGPT Next Web) là công cụ cung cấp giao diện thân thiện cho GPT. Bạn chỉ cần chạy một lệnh để khởi động ứng dụng trên nền web, hoặc đơn giản là tải ứng dụng về, nhập GPT Key vào thế là xong. Công cụ sẽ giúp chúng ta lưu trữ lại nội dung của các cuộc hội thoại, cộng với giao diện thân thiện sử dụng được ngay lập tức.
Công cụ này cũng hỗ trợ bạn tạo ra GPT bot bằng cách nhập vào “lời mô tả hệ thống”. Hãy chọn một chuyên gia mà bạn thích ở trong danh sách Leaked Prompts of GPTs, sao chép lại dòng System Prompt và nhập vào system
.
Ngay bây giờ bạn đã có thể nói chuyện với chuyên gia của bạn bằng cách bấm vào Mask > Find More > rồi bấm vào nút Chat bên cạnh tên của chuyên gia vừa tạo.
Hãy thử hỏi chuyên gia một câu:
Cá nhân tôi đã thử sử dụng và thấy rằng bằng cách này, GPT cho lời khuyên hữu ích hơn hẳn so với khi không có ngữ cảnh. Còn bạn, bạn đã sử dụng GPT Store hoặc một công cụ bên thứ ba nào chưa? Hãy chia sẻ kinh nghiệm của mình xuống phía dưới bài viết nhé. Xin cảm ơn rất nhiều!
Bài viết gốc được đăng tải tại 2coffee.dev
Xem thêm:
- Cách ứng dụng Chat GPT hỗ trợ cho công việc hiệu quả
- Digital Twins – xu hướng công nghệ cho ngành IoT
- Đón đầu 7 xu hướng công nghệ hàng đầu trong năm 2024
Tìm kiếm việc làm IT mới nhất tại TopDev!
- G Giải Quyết Bài Toán Kinh Doanh Bằng Big Data và AI
- B BenQ RD Series – Dòng Màn Hình Lập Trình 4k+ Đầu Tiên Trên Thế Giới
- F Framework nào tốt nhất cho dự án của bạn? – Checklist chi tiết
- K Kinh nghiệm xử lý responsive table hiệu quả
- S Stackoverflow là gì? Bí kíp tận dụng Stack Overflow hiệu quả
- 7 7 kinh nghiệm hữu ích khi làm việc với GIT trong dự án
- B Bài tập Python từ cơ bản đến nâng cao (có lời giải)
- B Bảo mật API là gì? Một số nguyên tắc và kỹ thuật cần biết
- H Hướng dẫn cài đặt và tự học lập trình Python cơ bản từ A-Z
- C Chinh Phục Phân Tích Dữ Liệu Với Pandas Trong Python: Hướng Dẫn Từng Bước