Các nguyên tắc cốt lõi để thiết kế câu hỏi hiệu quả cho Reasoning model AI
· 2 phút để đọc
Nguồn: Bình dân học AI
-Facebook: "https://www.facebook.com/frank.t96/"
1. Phân loại mục tiêu hỏi đáp
Xác định rõ loại câu hỏi thuộc 4 nhóm chính:
- Phân tích nhân-quả: "Giải thích tác động của lãi suất tăng 2% đến SME ngành BĐS?"
- Giải toán phức tạp: "Tối ưu hóa hàm chi phí với ràng buộc Lagrangian cho hệ thống logistics"
- Dự báo kịch bản: "Mô phỏng 3 phương án mở rộng thị trường sang ASEAN 2025-2030"
- Đánh giá đa tiêu chí: "So sánh 5 nền tảng AI qua 8 metrics hiệu năng và chi phí"
2. Cấu trúc hóa thông tin 3 lớp
Ví dụ prompt cho bài toán đầu tư Context = "Công ty khởi nghiệp Edtech, vốn khả dụng 500K USD" Constraints = ["Tỷ suất lợi nhuận > 25%", "Rủi ro < Medium"] Output_Spec = "Báo cáo 5 trang với: Phân tích SWOT, Roadmap 3 giai đoạn, Bảng dự phòng rủi ro"
3 nguyên tắc phụ trợ:
- Định lượng hóa đầu vào: Sử dụng con số cụ thể thay mô tả chung chung
- Chuẩn hóa định dạng: Yêu cầu đầu ra theo JSON/XML/LaTeX khi cần xử lý tiếp
- Kiểm soát độ sâu: Thiết lập tham số như
max_reasoning_steps=5để tránh lan man
Việc áp dụng các nguyên tắc này giúp tăng 57% độ chính xác và giảm 40% thời gian xử lý so với prompt thông thường theo thử nghiệm từ AIME Benchmark.