Tương tác với Llama 2 | Loạt video về Trí tuệ Nhân tạo sáng tạo

Mục lục

1. Giới thiệu
2. Chuẩn bị môi trường
3. Kỹ thuật kỹ thuật định hình
4. Sử dụng Prompt mẫu
5. Kỹ thuật zero-shot prompting
6. Kỹ thuật one-shot prompting
7. Kỹ thuật few-shot prompting
8. Khái niệm về token
9. Các tham số ảnh hưởng đến kết quả
10. Kết luận

1. Giới thiệu

Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách tương tác với Llama 2 và các kỹ thuật kỹ thuật thích hợp để sử dụng trong việc tương tác này. Chúng ta sẽ khám phá cách sử dụng các prompt mẫu, kỹ thuật zero-shot prompting, kỹ thuật one-shot prompting và kỹ thuật few-shot prompting. Chúng ta cũng sẽ tìm hiểu về khái niệm token và tác động của các tham số như temperature, repetition penalty, top p và top k đến kết quả của Llama 2.

2. Chuẩn bị môi trường

Để bắt đầu, chúng ta cần cài đặt các module Python cần thiết. Chúng ta sẽ sử dụng thư viện transformers để tương tác với Llama 2 và huggingface_hub để tải mô hình. Sau khi đã cài đặt các module này, chúng ta sẽ import chúng và cấu hình các tham số cần thiết.

3. Kỹ thuật kỹ thuật định hình

Trước khi chúng ta bắt đầu sử dụng Llama 2, chúng ta cần hiểu về cách tương tác với mô hình. Chúng ta sẽ xem xét các kỹ thuật kỹ thuật định hình và cách sử dụng chúng.

3.1. Prompt mẫu

Đầu tiên, chúng ta cần hiểu cấu trúc và định dạng của prompt mẫu. Mỗi mô hình ngôn ngữ lớn đều có một cấu trúc và định dạng tương tác riêng. Trong trường hợp của Llama 2, prompt mẫu sẽ có định dạng dưới dạng:

<s>[Hướng Dẫn][Nội dung]</s>

Trong đó:

• <s> là thẻ bắt đầu của prompt.
• [Hướng Dẫn] là phần hướng dẫn cho mô hình. Điều này có thể là vai trò của hệ thống, ví dụ: "Bạn là một trợ lý AI".
• [Nội dung] là phần mô tả của người dùng, ví dụ: "Tôi muốn dịch một câu từ tiếng Anh sang tiếng Pháp".

Chúng ta có thể tuỳ chỉnh các phần này để tương tác với Llama 2 theo cách mong muốn.

3.2. Kỹ thuật zero-shot prompting

Kỹ thuật zero-shot prompting là cách tương tác với Llama 2 mà không có bất kỳ bối cảnh hoặc thông tin trước. Chúng ta chỉ cần gửi một câu hỏi hoặc yêu cầu duy nhất và chờ đợi Llama 2 tạo ra câu trả lời dựa trên kiến thức đã được huấn luyện từ tập dữ liệu trước đó.

3.3. Kỹ thuật one-shot prompting

Kỹ thuật one-shot prompting là cách tương tác với Llama 2 bằng cách cung cấp đúng một ví dụ. Chúng ta sẽ chuyển giao một câu ví dụ và mô hình sẽ suy luận từ câu đó để tạo ra câu trả lời mới.

3.4. Kỹ thuật few-shot prompting

Kỹ thuật few-shot prompting là cách tương tác với Llama 2 bằng cách cung cấp nhiều hơn một ví dụ. Chúng ta sẽ chuyển giao nhiều ví dụ và Llama 2 sẽ tìm hiểu từ các ví dụ đó để tạo ra câu trả lời dựa trên tri thức đã được huấn luyện từ tập dữ liệu trước đó.

4. Sử dụng prompt mẫu

Đầu tiên, chúng ta sẽ tìm hiểu cách sử dụng prompt mẫu để tương tác với Llama 2. Prompt mẫu giúp chúng ta xác định định dạng và nội dung của trong tương tác với mô hình, đồng thời giúp đảm bảo tính chính xác và dự đoán của câu trả lời.

Ví dụ, prompt mẫu của chúng ta có thể được sử dụng như sau:

<s>[Hướng dẫn][Nội dung]

<s>Nội dung

Chúng ta có thể tùy chỉnh prompt mẫu để đáp ứng yêu cầu riêng của mô hình và đảm bảo tính chính xác của câu trả lời.

5. Kỹ thuật zero-shot prompting

Kỹ thuật zero-shot prompting là cách tương tác với Llama 2 mà không có bất kỳ bối cảnh hoặc thông tin trước. Chúng ta chỉ cần gửi một câu hỏi hoặc yêu cầu duy nhất và chờ đợi Llama 2 tạo ra câu trả lời dựa trên kiến thức đã được huấn luyện từ tập dữ liệu trước đó.

Ví dụ, chúng ta có thể sử dụng zero-shot prompting như sau:

Prompt: Tôi muốn dịch một câu từ tiếng Anh sang tiếng Pháp.

Llama 2 sẽ sử dụng kiến thức đã được học từ tập dữ liệu để tìm hiểu câu từ tiếng Anh và tạo ra một bản dịch tiếng Pháp cho câu đó.

6. Kỹ thuật one-shot prompting

Kỹ thuật one-shot prompting là cách tương tác với Llama 2 bằng cách cung cấp đúng một ví dụ. Chúng ta sẽ chuyển giao một câu ví dụ và mô hình sẽ suy luận từ câu đó để tạo ra câu trả lời mới.

Ví dụ, chúng ta có thể sử dụng one-shot prompting như sau:

Prompt: In a land filled with magic and wonder, there was a rabbit named Luna.

Llama 2 sẽ sử dụng câu ví dụ này để viết một câu chuyện ngắn về một con thỏ tên Luna ở trong câu chuyện.

7. Kỹ thuật few-shot prompting

Kỹ thuật few-shot prompting là cách tương tác với Llama 2 bằng cách cung cấp nhiều hơn một ví dụ. Chúng ta sẽ chuyển giao nhiều ví dụ và Llama 2 sẽ tìm hiểu từ các ví dụ đó để tạo ra câu trả lời dựa trên tri thức đã được huấn luyện từ tập dữ liệu trước đó.

Ví dụ, chúng ta có thể sử dụng few-shot prompting như sau:

Prompt: In a world where dragons roam freely and magic is real, there was a brave knight named Sir John. He embarked on a Quest to rescue a captured princess and defeat the evil dragon that guarded her.

Llama 2 sẽ sử dụng câu ví dụ này và các ví dụ khác để viết một câu chuyện dựa trên tri thức đã được học từ tập dữ liệu. Kỹ thuật few-shot prompting cho phép chúng ta tận dụng tri thức đã được học để tạo ra câu trả lời chính xác và tỉ mỉ.

8. Khái niệm về token

Trong các mô hình ngôn ngữ lớn, như Llama 2, khái niệm "token" là một yếu tố quan trọng. Token đại diện cho một phần của văn bản, có thể là một từ hoặc một ký tự, và chúng được sử dụng để tạo ra câu trả lời. Khi tương tác với Llama 2, chúng ta cần hiểu khái niệm này và xác định số lượng token trong prompt để đảm bảo tính chính xác và dự đoán của câu trả lời.

9. Các tham số ảnh hưởng đến kết quả

Khi tương tác với Llama 2, chúng ta có thể sử dụng các tham số để ảnh hưởng đến kết quả của câu trả lời. Các tham số này bao gồm: temperature, repetition penalty, top p và top k. Sử dụng các tham số này, chúng ta có thể điều chỉnh tính chính xác, độ sáng tạo và tính ngẫu nhiên của câu trả lời.

Ví dụ, chúng ta có thể sử dụng temperature để điều chỉnh tính sáng tạo của câu trả lời. Giá trị temperature càng cao, câu trả lời càng ngẫu nhiên và sáng tạo. Ngược lại, giá trị temperature càng thấp, câu trả lời càng chính xác và ít ngẫu nhiên. Chúng ta cũng có thể sử dụng các tham số khác như repetition penalty, top p và top k để điều chỉnh tính chính xác và tính độc đáo của câu trả lời.

10. Kết luận

Trong phần này, chúng ta đã tìm hiểu cách tương tác với Llama 2 và các kỹ thuật kỹ thuật tương ứng. Chúng ta đã khám phá cách sử dụng các prompt mẫu, kỹ thuật zero-shot prompting, kỹ thuật one-shot prompting và kỹ thuật few-shot prompting. Chúng ta cũng đã xem xét các tham số ảnh hưởng đến kết quả của Llama 2 như temperature, repetition penalty, top p và top k. Các kỹ thuật và tham số này giúp chúng ta tạo ra câu trả lời chính xác, sáng tạo và đa dạng từ Llama 2.