AI Prompt Engineering Là Gì? Công Việc Của AI Prompt Engineer Gồm Những Gì?

Trong bối cảnh các công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng trở nên phổ biến và đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực, AI Prompt Engineering đã trở thành kỹ năng thiết yếu để phát triển AI. Những AI Prompt Engineers chịu trách nhiệm giao tiếp với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để đạt được những kết quả mong muốn. Vậy AI Prompt Engineering là gì? Công việc của một AI Prompt Engineer bao gồm những gì? Hãy cùng SlimCRM khám phá trong bài viết dưới đây.

AI Prompt Engineering Là Gì?

AI Prompt Engineering là kỹ thuật thiết kế đầu vào hướng dẫn hoặc gợi ý cho mô hình AI hiểu và trả lời để tạo ra phản hồi tốt nhất. Chúng ta có thể hiểu nó như những chỉ dẫn bạn cung cấp cho hệ thống định vị GPS khi tìm kiếm địa điểm nào đó. Các Prompt hiệu quả có thể giúp cải thiện hiệu suất công việc, ngay cả khi bạn sử dụng các model AI lỗi thời. 

AI Prompt Engineer là những người có kỹ năng về AI Prompt Engineering. AI Prompt Engineer giỏi có thể tạo ra các chỉ dẫn rõ ràng cho các công cụ trí tuệ nhân tạo như mạng đối nghịch tạo sinh (GANs) để tạo ra mọi thứ từ khuôn mặt con người đến các tác phẩm nghệ thuật.

• Ví dụ 1: Một công ty thương mại điện tử có thể thuê một AI Prompt Engineer để cải thiện công cụ đề xuất sản phẩm bằng cách tinh chỉnh cách nó hiểu và xử lý dữ liệu và phản hồi của khách hàng. 
• Ví dụ 2: Một tổ chức y tế có thể tận dụng các kỹ thuật tương tự để dự đoán kết quả bệnh dựa trên triệu chứng và lịch sử của bệnh nhân. 

Những ví dụ này cho thấy tầm quan trọng của AI Prompt Engineer trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Tuy nhiên, cũng có những lo ngại rằng sự tiến bộ trong máy học (Machine Learning​​​​​​) có thể khiến AI Prompt Engineering trở nên lỗi thời, khi mà tương lai ngày càng được tự động hóa thông qua các thuật toán tự học hoặc các mô hình AI tiên tiến như GPT-4.

Các yếu tố cơ bản khi tạo AI Prompt Engineering

Khi soạn thảo Prompt cho AI chatbot, việc hiểu rõ các yếu tố cơ bản là rất quan trọng đối với AI Prompt Engineer giúp đạt được kết mong muốn. Dưới đây là một số yếu tố chính cần xem xét:

Thiết lập bối cảnh

Thiết lập bối cảnh đúng có thể tạo ra sự khác biệt lớn trong việc đạt được kết quả mong muốn.

• Tầm quan trọng của bối cảnh: Bối cảnh cung cấp cho AI một nền tảng hoặc thông tin rõ ràng, cho phép nó tạo ra nội dung phù hợp và chính xác. Nếu không có bối cảnh thích hợp, các phản hồi có thể trở nên chung chung hoặc không đúng mục tiêu. Ví dụ, nếu bạn hỏi AI về “Công nghệ xanh”, việc đưa ngữ cảnh là “được sử dụng trong giao thông” vào sẽ giúp câu trả lời tập trung vào các công nghệ xanh liên quan đến phương tiện.
• Giới thiệu bối cảnh: Một AI Prompt tốt không chỉ cần có bối cảnh mà còn cần giới thiệu bối cảnh hiệu quả. Bối cảnh càng chi tiết và cụ thể, câu trả lời của AI sẽ càng tốt. Ví dụ, thay vì viết “Gợi ý cho thương mại điện tử”, hãy chỉ rõ “Gợi ý để cải thiện trải nghiệm người dùng của một trang web thương mại điện tử.”

Hướng dẫn rõ ràng

• Tạo hướng dẫn chính xác: Việc đưa ra hướng dẫn rõ ràng đảm bảo độ chính xác cao hơn trong đầu ra của AI và giảm khả năng bị nhầm lẫn. Ví dụ, thay vì yêu cầu "Nói về các nhà phát triển trang web", hãy chỉ rõ "Giải thích vai trò và trách nhiệm của một nhà phát triển trang web."
• Tránh văn bản mơ hồ: Việc đưa vào những văn bản mơ hồ hoặc mâu thuẫn có thể gây nhầm lẫn cho mô hình AI dẫn đến các phản hồi không chính xác. Ví dụ, "Thảo luận về thiết kế trang web" là mơ hồ. Thay vào đó, bạn hãy viết "Thảo luận về xu hướng trong thiết kế trang web cho các nền tảng thương mại điện tử" để rõ ràng hơn.

Định dạng đầu ra mong muốn

Xác định định dạng đầu ra mà bạn mong muốn là rất quan trọng khi phát triển Prompt. Nó giúp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có khả năng sáng tạo nội dung hình tốt. Việc xác định cấu trúc hoặc phong cách của phản hồi AI có thể giúp điều chỉnh đầu ra theo hình thức hoặc định dạng mong muốn.

Ví dụ, yêu cầu "Liệt kê năm công cụ hàng đầu cho các nhà phát triển trang web" đảm bảo định dạng danh sách ngắn gọn.

Giọng điệu và độ dài câu trả lời

Xác định giọng điệu giúp câu trả lời của AI có cảm xúc hơn. Bên cạnh đó, xác định độ dài câu trả lời cho phép các mô hình AI xác định độ sâu của phản hồi.

• Thiết lập giọng điệu: Bạn có thể kiểm soát phong cách hoặc mức độ chuyên nghiệp câu trả lời của AI bằng cách đưa ra giọng điệu mong muốn. Ví dụ, "Cung cấp một đánh giá chuyên nghiệp về thiết kế trang web sau."
• Xác định độ dài câu trả lời: Hãy xác định xem bạn cần một bản tóm tắt ngắn gọn hay một mẫu giải thích chi tiết để đảm bảo các câu trả lời của AI được điều chỉnh phù hợp. Ví dụ, "Viết một đoạn giới thiệu ngắn (30-40 từ) về sự phát triển của thiết kế trang web đáp ứng."

Xem thêm: 50 ChatGPT Prompt Mẫu Cho Sales

AI Prompt Enngineer có phải là một công việc? 

AI Prompt Engineer là một công việc thực tế đã xuất hiện trong cuộc sống chúng ta. Những “kỹ sư AI Prompt” này là những người tiên phong trong việc thay đổi cách chúng ta tương tác với các hệ thống AI.

Họ có vai trò phát triển các prompt để hướng dẫn các mô hình AI trong việc tạo ra câu trả lời giống con người – giúp các công cụ tiên tiến này trở nên hữu ích và thân thiện với người dùng hơn.

AI Prompt Engineering bao gồm việc tối ưu câu hỏi đưa ra để có được phản hồi mong muốn từ các mô hình AI như GPT-4 hoặc Claude. Các AI này có thể hiểu các chỉ dẫn ngôn ngữ đơn giản nhưng đôi khi vẫn hiểu sai nếu câu hỏi không rõ ràng. Đây chính là lúc kỹ năng của Prompt Engineer phát huy tác dụng để đảm bảo mỗi câu hỏi được hệ thống AI hiểu đúng.

Đối với những người yêu thích công nghệ và các công cụ AI, việc trở thành một AI Prompt Engineer toàn thời gian là rất phù hợp. Nhưng bất kỳ công việc nào cũng có rủi ro và thử thách, vì thế bạn cần sự nỗ lực để có thể phát triển bản thân.

Một Prompt Engineer cần làm những gì? 

Những người muốn trở thành AI Prompt Engineer cần chuẩn bị kỹ năng giải quyết vấn đề, kỹ năng phân tích và hiểu mô hình AI. Công việc hàng ngày của Prompt Engineer chủ yếu xoay quanh việc nhận ra khi nào mô hình AI không hiểu hoặc không nhận diện đúng truy vấn đầu vào, sau đó tìm cách để tạo ra các phản hồi phù hợp.

Quá trình này ban đầu có thể hơi khó khăn. Tuy nhiên, đối với những ai đam mê học sâu (deep learning), thì nó sẽ trở nên rất thú vị khi họ góp phần khai thác toàn bộ tiềm năng của các ứng dụng trí tuệ nhân tạo.

AI Prompt Engineering có phải là một kỹ năng thực sự không? 

Sam Altman (CEO của OpenAI) cho rằng việc viết những prompt tuyệt vời cho các chatbot thực sự là một kỹ năng quan trọng. Quan điểm này nhấn mạnh tầm quan trọng những người làm việc với thuật toán Machine Learning hoặc phát triển mô hình AI trong việc hiểu điều gì tạo nên một AI Prompt Engineering thành công.

AI Prompt Engineering trở thành một kỹ năng thiết yếu khi các doanh nghiệp tích hợp các giải pháp Machine Learning tiên tiến vào hoạt động của mình – từ các gã khổng lồ công nghệ như Google và Amazon đến các startup công nghệ. Nhu cầu tuyển dụng đối với những người AI Prompt Engineer có thể giúp cải tiến khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên thông qua các chiến lược Prompt hiệu quả đang ngày càng tăng cao.

Một trong số các AI Prompt Engineer giỏi hiện nay là Anna Bernstein của Copy.ai. Bà là người đã chuyển từ nghề freelance writing và nghiên cứu lịch sử sang làm Prompt Engineer mà không cần qua khóa đào tạo nào về công nghệ. Với nền tảng tốt về ngôn ngữ, hiện bà đang tạo các prompt văn bản cho các mô hình AI hiệu quả.

Quy trình này bao gồm việc tối ưu hóa đầu vào văn bản cho các công cụ Machine Learning, giúp chúng tạo ra nội dung như email bán hàng hoặc bài viết blog với giọng điệu phù hợp. Công việc này không đòi hỏi kỹ năng lập trình kỹ thuật; thay vào đó, nó liên quan đến việc xây dựng và thử nghiệm các prompt khác nhau để giúp cải thiện phản hồi từ AI.

Các công việc của AI Prompt Engineer

AI Prompt Engineering có nhiều dạng khác nhau và yêu cầu các kỹ năng khác nhau tùy thuộc từng vai trò cụ thể. Vì thế, một AI Prompt Engineer có thể được giao nhiệm vụ tạo mã lập trình, kiểm tra đầu ra của AI hoặc tạo ra các văn bản cụ thể.

Tạo mã lập trình (Code Generator)

AI Prompt Engineer làm việc để tạo mã code thông qua mô hình AI sẽ cần có kiến thức cơ bản về lập trình. Điều này là do các mô hình AI như ChatGPT của OpenAI và Bard của Google không phải lúc nào cũng chính xác. Để xác định hướng đi cho prompt tiếp theo, bạn phải hiểu mã mà AI tạo ra. Điều này bao gồm việc tối ưu hóa các prompt văn bản để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả.

Kiểm tra đầu ra (Output Testing)

Sự am hiểu về hệ thống trí tuệ nhân tạo và Machine Learning là rất quan trọng đối với những làm công việc kiểm tra đầu ra các công cụ AI tạo ra. Mục tiêu ở đây là tạo ra các prompt để tìm hiểu những điểm yếu trong đầu ra, từ đó có thể khắc phục ngay lập tức.

Tạo văn bản cụ thể (Creating Specific Text Output)

Trong một số trường hợp, các công ty thuê AI Prompt Engineer để hướng dẫn các mô hình AI tạo ra văn bản cụ thể như tài liệu hoặc hợp đồng pháp lý,.... Trong vai trò này, kỹ năng viết lách có thể có lợi thế hơn so với kiến thức về cách AI hoạt động.

Công việc chung chung

Trên các nền tảng như Upwork, bạn có thể tìm thấy các tin tuyển dụng dành cho Prompt Engineer dạng tổng quát hơn. Những công việc này thường sử dụng các mô hình AI tiên tiến như GPT-4 để sản xuất nội dung về các chủ đề cụ thể.

Loại công việc này không nhất thiết yêu cầu kiến thức chuyên sâu về các kỹ năng xây dựng vấn đề. Thay vào đó, những vị trí này chủ yếu dựa vào khả năng sử dụng các mô hình ngôn ngữ hiện có và các kỹ thuật Machine Learning để tạo ra một lượng lớn văn bản nhanh chóng.

Điểm cộng: Các công việc này mang lại kinh nghiệm quý giá khi làm việc với các công cụ AI tiên tiến.
Điểm trừ: Những công việc này thường không thuộc loại có mức lương cao mà mọi người thèm muốn trong ngành AI.

Sự đa dạng trong công việc này cho thấy bạn cần linh hoạt khi bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực AI Prompt Engineering. Dù bạn quan tâm đến khoa học máy tính, ngôn ngữ học, hay ở giữa hai lĩnh vực này, AI Prompt Engineering đều có cơ hội cho tất cả mọi người.

Ứng dụng của AI Prompt Engineering và các trường hợp sử dụng AI Prompt Engineering

AI Prompt Engineering có rất nhiều ứng dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Khi các mô hình AI dựa trên prompt trở nên tinh vi hơn, vai trò của Prompt Engineer trong việc tối ưu hóa các hệ thống này ngày càng quan trọng.

• Công cụ AI tạo sinh (Generative AI) dựa vào các prompt hiệu quả để tạo ra các kết quả mong muốn như văn bản, mã lập trình, video và âm nhạc. Bằng cách sử dụng kỹ năng của mình, các Prompt Engineer có thể hướng dẫn các công cụ này tạo ra các kết quả chất lượng.
• Lĩnh vực máy học (Machine Learning) cũng hưởng lợi rất nhiều từ AI Prompt Engineering. Nó đóng vai trò quan trọng trong việc đào tạo các thuật toán học sâu (deep learning) trong giai đoạn phát triển mô hình. Quy trình này bao gồm việc tối ưu hóa đầu vào văn bản hệ thống, giúp cải thiện khả năng học hỏi và thích nghi của AI theo thời gian.
• Khoa học máy tính và các lĩnh vực kỹ thuật khác cũng có sự tham gia của AI Prompt Engineer. Họ trực quan hóa các vấn đề phức tạp, giúp máy móc hiểu chúng tốt hơn.
• AI Prompt Engineer còn có thể phát hiện các lỗi của AI. Riley Goodside (Prompt Engineer tại Scale AI) đã chia sẻ kinh nghiệm của mình trong việc xác định và sửa chữa các lỗi trong công cụ AI. Trong một ví dụ, anh ta hỏi chatbot về đội NFL đã giành chức vô địch Super Bowl vào năm Justin Bieber sinh ra. Ban đầu bot đã đưa ra câu trả lời sai, nhưng sau khi Goodside nhắc bot "liệt kê một chuỗi các suy luận logic từng bước", nó cuối cùng đã đưa ra câu trả lời chính xác.

Sự đa dạng trong ứng dụng của AI Prompt Engineering phản ánh tầm quan trọng và tiềm năng phát triển của nó trong nhiều ngành khác nhau, từ nghệ thuật, truyền thông đến khoa học kỹ thuật và Machine Learning.

Những kỹ năng này cho phép các Prompt Engineer phát hiện lỗi trong các mô hình Machine Learning và giúp các nhà phát triển thực hiện các điều chỉnh cần thiết để cải thiện hiệu suất.

AI Prompt Engineering cũng bao gồm việc tối ưu hóa đầu vào văn bản cho các ứng dụng AI tạo sinh (generative AI), chẳng hạn như các mô hình ngôn ngữ được sử dụng bởi chatbot. Nó không chỉ dừng lại ở việc viết mã lập trình; nó còn liên quan đến việc viết văn bản để kiểm tra xem hệ thống AI tương tác với người dùng như thế nào và xác định các lĩnh vực tiềm năng cần cải tiến.

Nhu cầu tuyển dụng đối với AI Prompt Engineer

Nhu cầu về các AI Prompt Engineer có kỹ năng tốt đang gia tăng. Các công ty trong nhiều lĩnh vực khác nhau đang tích cực tìm kiếm những người có thể giúp AI tạo ra phản hồi, đưa ra dự đoán, hoặc thực hiện các nhiệm vụ cụ thể.

Dưới đây là một số trường hợp sử dụng nổi bật:

• Chatbots và trợ lý ảo: AI Prompt Engineering rất quan trọng trong việc tạo ra các tương tác của chatbot và trợ lý ảo. Các prompt được thiết kế tốt giúp AI hiểu chính xác truy vấn của người dùng và cung cấp câu trả lời liên quan và hữu ích.
• Viết bài sáng tạo và tạo cốt truyện: Đối với việc tạo ra nội dung sáng tạo như câu chuyện, thơ, hoặc đối thoại. AI Prompt Engineering có thể hướng dẫn các mô hình AI tạo ra các câu chuyện phù hợp với chủ đề, tông giọng hoặc tính cách nhân vật cụ thể.
• Hệ thống trả lời câu hỏi: Các mô hình AI có thể được thiết kế để trả lời câu hỏi dựa trên các prompt. AI Prompt Engineering tốt giúp tạo ra những phản hồi chính xác và mang thông tin hữu ích cho các ứng dụng dựa trên kiến thức.
• Tạo mã lập trình (Code generation): Trong phát triển phần mềm, AI Prompt Engineering được sử dụng để hướng dẫn các mô hình AI tạo ra các đoạn mã phục vụ cho những nhiệm vụ cụ thể, giúp các nhà phát triển dễ dàng tạo mẫu và tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại.
• Dịch và tóm tắt văn bản: AI Prompt Engineering đóng vai trò quan trọng trong các nhiệm vụ dịch thuật và tóm tắt văn bản, nơi các mô hình AI cần được chỉ dẫn rõ ràng để chuyển đổi văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác hoặc tạo ra các bản tóm tắt ngắn gọn.
• Tạo nội dung cho marketing: Trong lĩnh vực marketing, AI Prompt Engineering có thể giúp tạo ra nội dung hấp dẫn và tùy chỉnh cho các chiến dịch quảng cáo, bài đăng trên mạng xã hội và email marketing.
• Phân tích dữ liệu và đưa ra thông tin chi tiết: Các mô hình AI có thể được gợi ý để phân tích dữ liệu và cung cấp thông tin chi tiết cho doanh nghiệp và các nhà nghiên cứu, hỗ trợ quá trình ra quyết định.
• Thiết kế và tạo hình ảnh: AI Prompt Engineering được sử dụng để hướng dẫn các mô hình AI tạo ra tác phẩm nghệ thuật, thiết kế đồ họa hoặc hình ảnh thực tế dựa trên các câu lệnh đầu vào cụ thể.
• Cá nhân hóa trong thương mại điện tử: Trong thương mại điện tử, AI Prompt Engineering giúp cá nhân hóa các gợi ý sản phẩm và phản hồi theo sở thích và truy vấn của người dùng.
• Hỗ trợ khách hàng tự động: AI Prompt Engineering góp phần tạo ra các hệ thống hỗ trợ khách hàng tự động hiệu quả, giải quyết các câu hỏi và khắc phục sự cố của người dùng.
• Dạy và học ngôn ngữ mới: AI Prompt Engineering có thể hỗ trợ học ngôn ngữ bằng cách cung cấp các prompt và bài tập cá nhân hóa theo trình độ và nhu cầu của từng người học.
• Chẩn đoán y tế và chăm sóc sức khỏe: Trong y tế, AI Prompt Engineering được sử dụng để giúp các mô hình AI đưa ra chẩn đoán y tế, phân tích hình ảnh và đề xuất các liệu pháp điều trị cá nhân hóa.
• Tạo tài liệu pháp lý: AI Prompt Engineering có thể giúp tạo ra các tài liệu và hợp đồng pháp lý, tuân thủ các yêu cầu và điều khoản pháp lý cụ thể.
• Nghiên cứu và thu thập dữ liệu: Các mô hình AI có thể được gợi ý để thu thập thông tin và dữ liệu về các chủ đề cụ thể, hỗ trợ các dự án nghiên cứu yêu cầu khối lượng dữ liệu lớn.
• Kiểm duyệt nội dung tự động: AI Prompt Engineering giúp các mô hình AI kiểm duyệt chính xác nội dung do người dùng tạo ra và đảm bảo tuân thủ các quy tắc cộng đồng.

Trong tất cả các trường hợp này, AI Prompt Engineering đóng vai trò then chốt trong việc cung cấp các đầu ra liên quan, chính xác và có ý nghĩa từ các mô hình AI, nâng cao trải nghiệm người dùng và thúc đẩy đổi mới trong nhiều lĩnh vựvực.

Những thách thức phổ biến với AI Prompt Engineering

Mặc dù lĩnh vực AI Prompt Engineering rất hấp dẫn, nhưng không thiếu những trở ngại. Dưới đây là một số thách thức phổ biến:

Chất lượng và số lượng dữ liệu

Dữ liệu có chất lượng cao, số lượng lớn là yếu tố quyết định trong việc huấn luyện các mô hình Machine Learning. Tuy nhiên, việc tìm kiếm các tập dữ liệu chất lượng và số lượng tốt có thể gặp nhiều khó khăn, nhưng không phải là không thể.

Khả năng diễn giải mô hình AI

Thách thức tiếp theo là khả năng hiểu và giải thích mô hình AI (model interpretability), hoặc hiểu tại sao mô hình AI lại đưa ra các quyết định đó. Sự thiếu minh bạch này có thể khiến việc khắc phục sự cố giống như giải một câu đố phức tạp khi có vấn đề phát sinh.

Xem xét về vấn đề đạo đức

Xem xét các vấn đề đạo đức cũng là một thách thức lớn khi có các rủi ro tiềm ẩn liên quan đến việc tạo ra nội dung bằng các công cụ trí tuệ nhân tạo. Nếu không được kiểm soát chặt chẽ, AI có thể vô tình tạo ra nội dung không phù hợp hoặc gây hại. Do đó, cần phải triển khai các biện pháp bảo vệ phù hợp trong các giai đoạn phát triển để tránh những rủi ro này. Những thách thức này không chỉ phản ánh những yêu cầu kỹ thuật mà còn đề cập đến các vấn đề xã hội và đạo đức quan trọng mà các AI Prompt Engineer cần xem xét trong quá trình phát triển AI.

Công cụ và tài liệu cho AI Prompt Enngineer

Nếu bạn là một AI Prompt Enngineer đang học nghề hoặc đang làm việc, có một số công cụ và tài nguyên hữu ích giúp công việc của bạn trở nên hiệu quả hơn. Những tài liệu này sẽ giúp bạn tạo ra các prompt và tối ưu chúng hiệu quả.

Nền tảng dữ liệu khoa học (Data Science Platforms)

Kaggle, Databricks và Jupyter Notebooks là những nền tảng khoa học dữ liệu hàng đầu, cho phép các Prompt Engineer xây dựng mô hình, chạy mô phỏng và chia sẻ tiến trình với những người khác. Tất cả nền tảng này đều hỗ trợ Python, ngôn ngữ phổ biến nhất trong lĩnh vực Machine Learning.

Công cụ kiểm tra Prompt

Kiểm tra là yếu tố cần thiết và bắt buộc nếu bạn muốn các prompt của mình hiệu quả trên nhiều mô hình AI. Một số nơi tốt nhất để thử nghiệm các prompt bao gồm: OpenAI Playground, Playground AI và GPTtools.

Khóa học cho Prompt Engineer

Coursera cung cấp khóa học "AI Prompt Engineering for ChatGPT", cung cấp kiến thức toàn diện về cách tối ưu hóa đầu vào bằng văn bản ảnh hưởng đến đầu ra của mô hình AI.

DataCamp cũng là một nền tảng học tập với nhiều khóa học liên quan đến Machine Learning, rất hữu ích cho các AI Prompt Engineer tương lai.

Chương trình cung cấp chứng chỉ (Certifications Programs)

Dưới đây là một số khóa học AI Prompt Engineering để bạn lấy chứng chỉ:

• Prompt Engineering for ChatGPT: Khóa học do Tiến sĩ Jules White, phó giáo sư khoa học máy tính tại Đại học Vanderbilt, giảng dạy trên Coursera. Khóa học này thiết kế để giúp người học tìm hiểu cách tạo prompt và những kỹ năng cần thiết phục vụ ứng dụng AI tạo sinh.
• AI Prompt Engineering for Beginners: khóa học trực tuyến này sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng các công cụ AI ngôn ngữ như ChatGPT và cải thiện kỹ năng lập trình nhanh nhạy của bạn.
• ChatGPT Prompt Engineering for Developers: Khóa học ngắn này do Isa Fulford (OpenAI) và Andrew Ng (DeepLearning.AI) giảng dạy sẽ mô tả cách thức hoạt động của LLM, cung cấp các hoạt động thực hành AI Prompt engineering và chỉ ra cách sử dụng API LLM trong các ứng dụng cho nhiều tác vụ khác nhau.

Các buổi cố vấn và hội thảo

Bên cạnh các khóa học trực tuyến và chương trình cung cấp chứng chỉ, một số tổ chức cung cấp chương trình cố vấn. Tại đây, các chuyên gia giàu kinh nghiệm sẽ hướng dẫn người mới tham gia trong lĩnh vực Prompt Engineer này. OpenAI và một số công ty khác thường tổ chức các hội thảo giúp cung cấp góc nhìn sâu sắc về nghiên cứu mới nhất, đồng thời cung cấp kinh nghiệm thực tiễn khi làm việc với công nghệ của họ. 

Tất cả các công cụ và tài liệu này sẽ giúp bạn có một nền tảng vững chắc trong lĩnh vực AI Prompt Engineering, đồng thời phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực AI đầy tiềm năng này.

Tương lai của AI Prompt Engineering

Tăng cường tự động hóa và hiệu quả

Những đổi mới trong việc phát triển các prompt AI đã cho thấy cách tự động hóa có thể cải thiện hiệu quả trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Khi công nghệ phát triển, chúng ta có thể hy vọng mức tự động hóa cao hơn nữa ở trong tương lai, điều này có thể thay đổi toàn diện các hoạt động như dịch vụ khách hàng.

Ứng dụng sáng tạo trên nhiều lĩnh vực khác nhau

Ngoài dịch vụ khách hàng, còn có vô số lĩnh vực khác mà AI Prompt Engineering có thể ảnh hưởng đến. Ví dụ, trong chăm sóc sức khỏe, các kỹ thuật prompting tiên tiến có thể cung cấp hỗ trợ cho các công cụ chẩn đoán hoặc hỗ trợ trong việc dự đoán và điều trị bệnh.

Xem xét về đạo đức và quy định

Công nghệ mới luôn kéo theo các vấn đề về đạo đức và quy định tiềm ẩn. Trong tương lai, các AI Prompt Enngineer sẽ phải đối mặt với những thách thức liên quan đến việc làm sao để sử dụng AI một cách an toàn và hợp pháp, đặc biệt là khi các hệ thống này có tác động lớn đến quyết định của con người.

Tăng trưởng cơ hội việc làm

Nhu cầu đối với các AI Prompt Engineer đã tăng mạnh trong vài năm qua, cho thấy cơ hội việc làm trong lĩnh vực này sẽ tiếp tục phát triển nhanh chóng. Điều này rõ ràng cho thấy lĩnh vực này sẽ tiếp tục mở rộng với tốc độ ấn tượng khi các công ty và tổ chức cần đến những chuyên gia giỏi để tối ưu hóa và quản lý các hệ thống AI phức tạp.

Trong tương lai, AI Prompt Engineering hứa hẹn sẽ không chỉ giúp cải thiện hiệu quả công việc mà còn mở ra nhiều cơ hội mới trong ngành công nghệ, đồng thời đối mặt với những thách thức về đạo đức và quy định ngày càng tăng.

AI Prompt Engineering có tồn tại lâu dài trong tương lai không?

Trong khi AI Prompt Engineering đã trở thành một khía cạnh quan trọng trong việc phát triển các hệ thống AI. Tuy nhiên, có nhiều lý do thể hiện nó có thể chỉ là một xu hướng ngắn hạn.

Đầu tiên, khi các hệ thống AI phát triển, chúng sẽ trở nên thành thạo hơn trong việc hiểu ngôn ngữ tự nhiên, điều này sẽ giảm bớt sự phụ thuộc vào các prompts được tạo ra.

Thứ hai, các mô hình AI sắp tới đã cho thấy khả năng ấn tượng trong việc tự tạo gợi ý, có thể khiến việc AI Prompt Engineering trở nên không cần thiết.

Cuối cùng, hiệu quả của các Prompt phụ thuộc vào thuật toán cụ thể đang được sử dụng, điều này hạn chế tính hữu dụng của chúng trên các mô hình và phiên bản AI khác nhau. Do đó, sự nổi bật của AI Prompt Engineering trong phát triển AI có thể giảm sút trong tương lai.

Kết luận

Xét về tốc độ phát triển của công nghệ, các phát triển trong công nghệ AI có thể khiến một số khía cạnh như AI Prompt Engineering trở nên lỗi thời. Nhưng chúng ta phải công nhận sự thật là hiện tại có rất nhiều cơ hội trong AI Prompt Engineering và nếu bạn nắm bắt thời cơ tốt, bạn có thể có được một trong những công việc có mức lương đáng mơ ước trong việc tạo ra các AI Prompt. SlimCRM hy vọng qua bài viết này, bạn có thể hiểu được AI Prompt Engineering là gì và công việc của Prompt Engineer gồm những gì để tích lũy  kiến thức cho bản thân.