[HOT] Hướng dẫn Prompt giao tiếp hiệu quả với AI phần 1: Làm chủ kỹ thuật Zero-shot & Few-shot prompting

Welcome, Growth Pioneers! 🚀

Vừa qua, Google đã phát hành tài liệu dài 68 trang, trong đó cập nhật mới nhất về các kỹ thuật prompt engineering từ cơ bản để nâng cao, có thể áp dụng trong rất nhiều các tác vụ khác nhau, từ việc đơn giản như truy vấn thông tin, suy luận, giải thích tới code hay thậm chí là các system prompt để làm việc với agent, tạo bot tự động, xây ứng dụng AI,… Và toàn bộ tài liệu này đã được mình tổng hợp lại các kỹ thuật chính theo hướng thực chiến – dễ tiếp cận – dùng được ngay.

Trong khi thị trường Text-to-Speech đang được chi phối bởi các ông lớn như ElevenLabs, Google và OpenAI, thì Dia – một dự án chỉ gồm hai nhà sáng lập từ Nari Labs – đang âm thầm gây tiếng vang nhờ chất lượng giọng nói vượt trội, khả năng kiểm soát cảm xúc và quan trọng nhất: tinh thần mã nguồn mở hoàn toàn.

Trong bản tin hôm nay, bạn sẽ được khám phá:

• Hướng dẫn Prompt giao tiếp hiệu quả với AI phần 1: Làm chủ kỹ thuật Zero-shot & Few-shot prompting

• Dia – Mô hình chuyển văn bản thành giọng nói mã nguồn mở ra đời, thách thức ElevenLabs và OpenAI bằng chất lượng hội thoại sống động chưa từng có!

Hướng dẫn Prompt giao tiếp hiệu quả với AI (phần 1): Làm chủ kỹ thuật Zero-shot & Few-shot prompting

Google gần đây đã phát hành một tài liệu dài 68 trang về Prompt Engineering, trong đó cập nhật hàng loạt kỹ thuật mới – từ cơ bản như Zero-shot, Few-shot đến nâng cao như Chain of Thought, ReAct, System Prompting, Tree of Thoughts… Những kỹ thuật này không chỉ giúp bạn “hỏi đúng” để AI trả lời thông minh hơn, mà còn có thể ứng dụng trong nhiều tình huống thực tế:

• Truy vấn và tóm tắt thông tin,

• Giải thích hoặc phân tích logic,

• Viết và sửa mã lập trình, xây chatbot tự động,

• Xây dựng ứng dụng AI có khả năng xử lý tác vụ phức tạp

Mình đã đọc toàn bộ tài liệu này, và trong bài viết dưới đây, mình sẽ tổng hợp lại các kỹ thuật chính theo hướng thực chiến – dễ tiếp cận – dùng được ngay.

• Mỗi kỹ thuật sẽ được mô tả ngắn gọn,

• Kèm theo cấu trúc prompt mẫu và ví dụ cụ thể 

• Và đặc biệt là gợi ý khi nào nên dùng kỹ thuật đó để bạn dễ ứng dụng trong công việc hàng ngày.

Nếu bạn làm nội dung, quảng cáo, phân tích hành vi khách hàng, hoặc xây chatbot, bài viết này sẽ giúp bạn tiết kiệm hàng giờ mò mẫm và tăng hiệu quả khi dùng AI.

1️⃣ Kỹ thuật Zero-shot Prompting 

là dạng prompt đơn giản nhất – bạn chỉ cần mô tả nhiệm vụ, đặt câu hỏi hoặc đưa ra một chỉ dẫn ngắn gọn cho mô hình. Không cần cung cấp ví dụ minh họa, mô hình sẽ dựa vào kiến thức đã được huấn luyện để phản hồi. Đây chính là lý do vì sao kỹ thuật này được gọi là “zero-shot” – vì không có bất kỳ thí dụ nào xuất hiện trong prompt.

Cấu trúc: [Hành động mong muốn] + [Nội dung] + [Yêu cầu định dạng đầu ra nếu có]

Ví dụ: Viết mô tả sản phẩm cho dòng nước hoa mới dành cho nữ tuổi từ 25-35

* Ưu điểm:

• Rất nhanh và đơn giản.

• Thích hợp cho các tác vụ phổ thông như tóm tắt, phân loại, đặt tiêu đề...

* Hạn chế:

• Dễ bị trả lời chung chung hoặc sai format nếu nhiệm vụ phức tạp.

• Không phù hợp với yêu cầu đầu ra cụ thể (ví dụ: định dạng JSON, phong cách thương hiệu...)

2️⃣ Kỹ thuật Few-shot Prompting

Đây là phương pháp sử dụng từ 2 đến 5 ví dụ cụ thể ngay trong prompt để mô hình hiểu rõ hơn về nhiệm vụ, phong cách trả lời hoặc định dạng đầu ra cần thiết. Việc đưa ra ví dụ giống như bạn đang dạy mô hình bằng cách “làm mẫu”, và khi đã có những hình mẫu tốt, mô hình sẽ bắt chước đúng hơn, chuẩn hơn – từ cách dùng từ, ngữ điệu đến cấu trúc dữ liệu.

Vai trò của few-shot không chỉ nằm ở việc cải thiện độ chính xác của mô hình, mà còn giúp bạn truyền đạt những quy tắc hoặc ngữ cảnh khó có thể diễn đạt bằng lời thông thường. Đây là lý do vì sao few-shot cực kỳ phù hợp với các nhiệm vụ như viết tiêu đề email theo phong cách thương hiệu, phân loại phản hồi khách hàng theo tone cảm xúc, chuyển đổi nội dung tự nhiên sang cấu trúc JSON, hay thậm chí dịch thuật chuyên ngành với cách diễn đạt đặc thù.

Về mặt cấu trúc, một prompt few-shot điển hình sẽ bắt đầu:

NHIỆM VỤ: [Mô tả nhiệm vụ]

THÍ DỤ 1: [Đầu vào] > [Đầu ra]

THÍ DỤ 2: [Đầu vào] > [Đầu ra]

Ví dụ: 

NHIỆM VỤ: Viết tiêu đề email giới thiệu sản phẩm theo phong cách Gen Z

THÍ DỤ 1:

Nội dung: "Giảm giá 20% toàn bộ áo hoodie"

=>  Tiêu đề: "Áo cool - giá chill, deal khủng chốt liền tay!"

THÍ DỤ 2:

Nội dung: "Ra mắt son dưỡng môi vị dưa gang"

=>  Tiêu đề: "Son xinh xịn mịn – môi ngọt như dưa gang"

Các nguyên tắc và lưu ý khi dùng few-shot prompt:

• Các thí dụ phải phù hợp với nhiệm vụ bạn muốn thực hiện.

• Đảm bảo chất lượng ví dụ: Các ví dụ nên đa dạng, chất lượng cao và được viết tốt. Một lỗi nhỏ trong ví dụ có thể gây nhầm lẫn cho mô hình.

• Bổ sung các trường hợp đặc biệt (nếu cần): Nếu bạn muốn mô hình xử lý tốt nhiều loại đầu vào, hãy thêm các trường hợp đặc biệt trong thí dụ của bạn.

• Đối với nhiệm vụ phân loại, trộn lẫn các class: Khi sử dụng few-shot cho các tác vụ phân loại, hãy trộn lẫn các class phản hồi có thể có trong các ví dụ để tránh mô hình học thuộc thứ tự của thí dụ thay vì các đặc điểm của từng class.

• Cung cấp một số lượng thí dụ hợp lý: Một quy tắc chung là bắt đầu với khoảng 6 thí dụ cho few-shot và sau đó kiểm tra độ chính xác.

• Thí dụ là công cụ dạy model mạnh mẽ: Việc cung cấp thí dụ là một trong những mẹo tốt và quan trọng nhất trong prompting vì nó giúp mô hình hiểu rõ hơn về những gì người dùng mong đợi.

3️⃣ So sánh nhanh Zero-shot vs Few-shot

Hiểu và dùng tốt Zero-shot / Few-shot là bước khởi đầu vững chắc để bạn khai thác AI hiệu quả trong công việc sáng tạo. Đừng chỉ dừng ở việc “hỏi đại cho xong”, hãy bắt đầu “ra đề thông minh” để nhận lại kết quả chất lượng cao từ mô hình. 

Trong các phần sau, mình sẽ tiếp tục chia sẻ về những kỹ thuật nâng cao hơn như System Prompting, Role Prompting và Chain-of-Thought – nơi AI không chỉ trả lời, mà bắt đầu “hiểu vai trò”, “suy nghĩ”, và thậm chí “hành động” theo mục tiêu bạn mong muốn.

NARI LABS

Dia – Mô hình chuyển văn bản thành giọng nói mã nguồn mở ra đời, thách thức ElevenLabs và OpenAI bằng chất lượng hội thoại sống động chưa từng có!

Trong khi thị trường Text-to-Speech đang được chi phối bởi các ông lớn như ElevenLabs, Google và OpenAI, thì Dia – một dự án chỉ gồm hai nhà sáng lập từ Nari Labs – đang âm thầm gây tiếng vang nhờ chất lượng giọng nói vượt trội, khả năng kiểm soát cảm xúc và quan trọng nhất: tinh thần mã nguồn mở hoàn toàn.

Toby Kim – đồng sáng lập Dia – chia sẻ rằng dự án ra đời từ sự thất vọng sau khi thử qua hầu hết các API TTS trên thị trường và không tìm thấy giải pháp nào có chất lượng hội thoại đủ “con người”. Không có vốn đầu tư, không phải chuyên gia AI – họ vẫn bắt tay vào xây dựng Dia từ con số 0 với sự hỗ trợ tính toán từ Google Research Cloud và Hugging Face.

Dia ra mắt với nhiều tính năng nổi bật dễ dàng tùy chỉnh

Dia hỗ trợ các tính năng tinh tế như tông màu cảm xúc, gắn thẻ người nói và tín hiệu âm thanh phi ngôn ngữ—tất cả đều từ văn bản thuần túy.

Người dùng có thể đánh dấu lượt nói bằng các thẻ như [S1] và [S2], và bao gồm các tín hiệu như (cười), (ho) hoặc (hắng giọng) để làm phong phú thêm đoạn hội thoại bằng các hành vi phi ngôn ngữ.

Các thẻ này được Dia diễn giải chính xác trong quá trình tạo—điều mà các mô hình hiện có khác không hỗ trợ một cách đáng tin cậy, theo trang ví dụ của công ty.

Mô hình hiện chỉ có tiếng Anh và không bị ràng buộc với giọng nói của bất kỳ người nói nào, tạo ra các giọng nói khác nhau cho mỗi lần chạy trừ khi người dùng sửa lỗi hạt giống thế hệ hoặc cung cấp lời nhắc âm thanh. Điều chỉnh âm thanh hoặc sao chép giọng nói cho phép người dùng hướng dẫn tông giọng và độ giống giọng nói bằng cách tải lên một đoạn clip mẫu.

Nari Labs cung cấp mã ví dụ để hỗ trợ quá trình này và bản demo dựa trên Gradio để người dùng có thể dùng thử mà không cần thiết lập.

So sánh Dia với ElevenLabs và Sesame

Nari cung cấp rất nhiều tệp âm thanh mẫu do Dia tạo ra trên trang web Notion, so sánh nó với các đối thủ chuyển giọng nói thành văn bản hàng đầu khác, cụ thể là ElevenLabs Studio và Sesame CSM-1B, trong đó Sesame CSM-1B là mô hình chuyển văn bản thành giọng nói mới của Brendan Iribe, đồng sáng tạo ra tai nghe Oculus VR , đã trở nên khá phổ biến trên X vào đầu năm nay.

Các ví dụ so sánh được Nari Labs chia sẻ cho thấy Dia vượt trội hơn đối thủ cạnh tranh ở một số khía cạnh:

Trong các kịch bản đối thoại chuẩn, Dia xử lý cả thời gian tự nhiên và biểu cảm phi ngôn ngữ tốt hơn. Ví dụ, trong một kịch bản kết thúc bằng (laughs), Dia diễn giải và mang lại tiếng cười thực sự, trong khi ElevenLabs và Sesame đưa ra các thay thế văn bản như "haha".

Trong các cuộc trò chuyện nhiều lượt với phạm vi cảm xúc, Dia thể hiện sự chuyển tiếp mượt mà hơn và thay đổi tông giọng. Một bài kiểm tra bao gồm một cảnh khẩn cấp đầy kịch tính và cảm xúc. Dia đã truyền tải sự cấp bách và căng thẳng của người nói một cách hiệu quả, trong khi các mô hình cạnh tranh thường làm chậm quá trình truyền đạt hoặc mất nhịp độ.

Dia xử lý độc đáo các kịch bản chỉ có phi ngôn ngữ, chẳng hạn như trao đổi hài hước liên quan đến ho, khịt mũi và cười. Các mô hình cạnh tranh không nhận ra các thẻ này hoặc bỏ qua chúng hoàn toàn.

Ngay cả với nội dung phức tạp về nhịp điệu như lời bài hát rap, Dia vẫn tạo ra lời nói trôi chảy, theo phong cách biểu diễn, duy trì nhịp độ. Điều này trái ngược với các đầu ra đơn điệu hoặc rời rạc hơn từ mô hình 1B của ElevenLabs và Sesame.

Xem ngay video so sánh chi tiết và trải nghiệm thử AI này tại: LINK AI

Bạn có thể thấy AI luôn đổi mới và luôn cạnh tranh nhau hàng giờ. Là một người làm trong thời đại số, bạn sẽ là người quyết định biến những công nghệ này thành cơ hội hay để chúng trở thành thách thức. Hy vọng email này đã mang lại cho bạn những kiến thức chuyên sâu và góc nhìn thực tế để sẵn sàng đón đầu xu hướng AI.

Và nếu bạn muốn tiếp tục cập nhật và đào sâu kiến thức AI cho bản thân hoặc đội ngũ của mình, đừng bỏ lỡ các khóa học AI chuyên sâu và tài nguyên mà The AI Growth (TAG) đang cung cấp đặc biệt cho lĩnh vực Marketing cụ thể ở đây là SEO và Social media!

Công thức để bạn tạo đột phá dẫn đầu với: 

• Tạo content chuẩn SEO bằng AI tiết kiệm 70–90% chi phí nội dung

• Tối ưu chi phí marketing, tăng hiệu quả gấp đôi

• Ứng dụng Make, N8N, ChatGPT, Claude… một cách bài bản và thực chiến

• Tự động hóa 70% quy trình sản xuất nội dung – tiết kiệm thời gian, nhân lực

Cảm ơn bạn đã đồng hành cùng TAG!
Hẹn gặp lại bạn trong bản tin tuần sau – nơi chúng ta sẽ không chỉ dùng AI, mà còn làm chủ cuộc chơi.

Trân trọng,
The AI Growth Team❤️