4 bài viết được gắn thẻ "Hướng dẫn"

Bài viết này cung cấp hướng dẫn toàn diện về kỹ thuật prompt cho mô hình Claude của Anthropic. Prompt engineering được nhấn mạnh là phương pháp hiệu quả 🚀, tiết kiệm chi phí 💰 và linh hoạt 🔄 hơn so với fine-tuning.

Chain-of-Thought (CoT) đã nổi lên như một phương pháp đột phá để tăng cường khả năng lý luận của Large Language Models (LLM), đặc biệt trong các tác vụ phức tạp đòi hỏi lý luận đa bước. Nghiên cứu khoa học "Demystifying Long Chain-of-Thought Reasoning in LLMs" đã làm sáng tỏ cách LLM phát triển khả năng lý luận mở rộng thông qua Supervised Fine-Tuning (SFT) và Reinforcement Learning (RL), nhấn mạnh tầm quan trọng của dữ liệu Long CoT. Bài viết này tổng hợp các nguyên tắc cốt lõi từ nghiên cứu này và các nguồn khác để cung cấp hướng dẫn toàn diện về cách tạo Long CoT hiệu quả.

Bạn là một blogger về du lịch muốn tạo ra các bài viết blog hấp dẫn về các điểm đến du lịch nổi tiếng ở Việt Nam. Bạn muốn sử dụng LLM để viết nhanh hơn và hiệu quả hơn, nhưng vẫn đảm bảo chất lượng nội dung. Sau đây là cách áp dụng quy trình Prompt Engineering (xem hình) để đạt được mục tiêu này.

Chào mọi người! 👋 Hôm nay mình sẽ giới thiệu đến mọi người một vài "trợ thủ" đắc lực giúp bạn khám phá YouTube một cách hiệu quả hơn ngay trong ứng dụng bạn đang dùng, thông qua Gemini 2.0 Flash Thinking (Experimental with app). Các "trợ thủ" này sẽ giúp bạn: