Tối Ưu Hóa Prompt Với Kỹ Thuật Self-Consistency và Tree of Thought Cách Dạy AI Xử Lý Các Tác Vụ Phức Tạp

Welcome, Growth Pioneers! 🚀

Trong lĩnh vực AI, đặc biệt là khi làm việc với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), việc thiết kế prompt hiệu quả là yếu tố then chốt để đạt được kết quả mong muốn. Bài viết này sẽ giới thiệu hai kỹ thuật nâng cao trong prompt engineering: Self-Consistency và Tree of Thought (ToT), giúp cải thiện độ chính xác và khả năng suy luận của mô hình AI

Trong lĩnh vực AI, đặc biệt là khi làm việc với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), việc thiết kế prompt hiệu quả là yếu tố then chốt để đạt được kết quả mong muốn. Bài viết này sẽ giới thiệu hai kỹ thuật nâng cao trong prompt engineering: Self-Consistency và Tree of Thought (ToT), giúp cải thiện độ chính xác và khả năng suy luận của mô hình AI

__________________________________

Trong bản tin hôm nay, bạn sẽ khám phá:

• Tối Ưu Hóa Prompt Engineering Với Kỹ Thuật Self-Consistency và Tree of Thought Cách Dạy AI Xử Lý Các Tác Vụ Phức Tạp

• Alibaba bất ngờ vượt mặt DeepSeek với Qwen3: Kẻ thách thức mới của làng AI mã nguồn mở

Tối Ưu Hóa Prompt Engineering Với Kỹ Thuật Self-Consistency và Tree of Thought Cách Dạy AI Xử Lý Các Tác Vụ Phức Tạp

Gần đây, Google đã phát hành một tài liệu kỹ thuật dài 68 trang cập nhật các kỹ thuật prompt engineering từ cơ bản đến nâng cao, hướng tới việc giải quyết những bài toán phức tạp trong đời sống và doanh nghiệp thông qua AI

Trong lĩnh vực AI, đặc biệt là khi làm việc với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), việc thiết kế prompt hiệu quả là yếu tố then chốt để đạt được kết quả mong muốn. Bài viết này sẽ giới thiệu hai kỹ thuật nâng cao trong prompt engineering: Self-Consistency và Tree of Thought (ToT), giúp cải thiện độ chính xác và khả năng suy luận của mô hình AI. Những kỹ thuật này có thể giúp mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT, Gemini hay Claude suy luận hiệu quả và đáng tin cậy hơn trong những tác vụ yêu cầu tư duy nhiều bước.

Self-Consistency: Khi Lặp Lại Để Tìm Ra Câu Trả Lời Tốt Nhất

Self-Consistency là gì?

Self-consistency (tạm dịch: “tự thống nhất”) là kỹ thuật nâng cấp từ Chain of Thought (CoT), được thiết kế nhằm cải thiện khả năng suy luận logic và độ tin cậy của phản hồi từ mô hình LLM.

Cốt lõi của kỹ thuật này là: thay vì chỉ chạy một lần một prompt, bạn chạy nhiều lần (với độ ngẫu nhiên cao - temperature cao), sau đó tổng hợp và chọn ra câu trả lời phổ biến hoặc hợp lý nhất.

Ngay cả các mô hình AI thông minh như GPT-4 hay Gemini Pro cũng có thể đưa ra kết quả không nhất quán do tính ngẫu nhiên trong quá trình suy luận. Nếu bạn chỉ chạy một lần, khả năng cao là sẽ bỏ lỡ câu trả lời “tối ưu nhất”. Self-consistency giúp bạn vượt qua điểm yếu đó.

⚙️ Cách triển khai Self-Consistency:

1. Soạn một prompt chuẩn, có thể dạng one-shot hoặc CoT.

2. Chạy prompt này nhiều lần (ví dụ: 7 lần) với temperature = 0.9 để mô hình suy nghĩ theo nhiều hướng.

3. Ghi nhận kết quả và xác định phần nào xuất hiện lặp lại nhiều nhất.

4. Tổng hợp thành câu trả lời chính thức – đáng tin cậy hơn.

Ví dụ ứng dụng:

🎯 Tình huống: Gợi ý sản phẩm tài chính phù hợp

Prompt:

Một khách hàng 32 tuổi, là trưởng phòng marketing với thu nhập 45 triệu/tháng, có vợ và một con nhỏ. Anh ta có 500 triệu tiền tiết kiệm và đang quan tâm tới giải pháp đầu tư an toàn, sinh lời ổn định và bảo hiểm gia đình.
👉 Hãy đề xuất 3-4 sản phẩm tài chính phù hợp nhất, kèm giải thích lý do vì sao mỗi sản phẩm phù hợp.

Cách dùng Self-consistency:
Chạy prompt 7 lần, tổng hợp các sản phẩm xuất hiện thường xuyên nhất, ghi nhận lý do thuyết phục nhất từ mỗi lần để xây dựng một gói tư vấn hoàn chỉnh.

Tree of Thought: Khi AI Tư Duy Như Con Người

Tree of Thought (ToT) là gì?

Khác với Chain of Thought (CoT) — chỉ đi theo một hướng suy luận tuyến tính — Tree of Thought là một bước tiến cho phép mô hình song song xây dựng và khám phá nhiều nhánh suy nghĩ khác nhau. Mỗi nhánh là một chuỗi suy luận độc lập, được mô hình phân tích, đánh giá, và lựa chọn để ra kết quả tối ưu.

Ví dụ hình dung:

Nếu CoT giống như bạn hỏi đường và đi theo một chỉ dẫn duy nhất thì ToT là khi bạn vạch ra 3 hướng đi khác nhau, phân tích ưu nhược điểm từng hướng, rồi mới chọn con đường hợp lý nhất.

⚙️ Cách triển khai Tree of Thought:

1. Tạo prompt yêu cầu mô hình đề xuất nhiều hướng tiếp cận (nhiều nhánh).

2. Phân tích từng nhánh: ưu/nhược điểm, khả năng thực hiện, tác động,…

3. Chọn nhánh tốt nhất và đào sâu suy nghĩ theo hướng đó.

Ví dụ ứng dụng:

🎯 Tình huống: Lập kế hoạch cải thiện sức khỏe trong 3 tháng

Prompt:

Tôi 35 tuổi, là nhân viên văn phòng, ít vận động. Tôi muốn cải thiện sức khỏe trong 3 tháng tới.

Giai đoạn 1: Đề xuất 3 chiến lược sức khỏe tổng thể, mỗi cái có tên riêng và mô tả cốt lõi.
Giai đoạn 2: Với từng chiến lược:

• Liệt kê 3–5 hành động cụ thể cần làm.

• Phân tích 2–3 ưu điểm và nhược điểm chính.

Giai đoạn 3: Đánh giá từng chiến lược theo lối sống văn phòng, bận rộn, ngân sách vừa phải → chọn chiến lược phù hợp nhất và giải thích lý do.

Giai đoạn 4: Tạo kế hoạch hành động gồm đúng 10 bước hàng tuần, có thể đo lường tiến độ.

 Khi Nào Dùng Self-Consistency, Khi Nào Dùng Tree of Thought?

Cả Self-consistency và Tree of Thought đều là những kỹ thuật mạnh mẽ trong prompt engineering, đặc biệt khi làm việc với các bài toán thực tế phức tạp. Sử dụng đúng kỹ thuật sẽ giúp AI trả lời chính xác hơn, logic hơn và đáng tin cậy hơn.

Hãy thử nghiệm chúng trong công việc của bạn – từ tư vấn tài chính, xây dựng kế hoạch cá nhân đến triển khai chatbot hay ứng dụng AI thực chiến.

QWEN 3

Alibaba bất ngờ vượt mặt DeepSeek với Qwen3: Kẻ thách thức mới của làng AI mã nguồn mở

Mới chỉ ra mắt vài ngày, nhưng Qwen3 – dòng mô hình AI mới nhất đến từ Alibaba – đã tạo nên cú hích lớn khi vượt mặt DeepSeek-R1 trên bảng xếp hạng LiveBench, trở thành cái tên dẫn đầu trong giới công nghệ mã nguồn mở.

Giới công nghệ AI mã nguồn mở vừa chứng kiến một cuộc lật đổ ngoạn mục. Qwen3 – dòng mô hình ngôn ngữ mới toanh của Alibaba – chính thức vượt qua DeepSeek-R1 trên nền tảng đánh giá độc lập LiveBench, vốn nổi tiếng với các bài kiểm tra toàn diện về lập trình, toán học, phân tích dữ liệu và khả năng xử lý ngôn ngữ.

Ra mắt ngày 28/4, Qwen3 không chỉ khiến cộng đồng AI dõi theo bởi sức mạnh của mình, mà còn bởi tuyên bố đầy tham vọng từ Alibaba: đây là dòng mô hình có thể sánh ngang – thậm chí vượt – GPT-4 của OpenAI hay Gemini của Google trong một số tác vụ nhất định.

ới kiến trúc dựa trên “mixture of experts” (MoE), Qwen3 khéo léo phân bổ năng lực tính toán tùy theo yêu cầu nhiệm vụ – một cách tiếp cận giúp tối ưu hóa hiệu suất mà không đòi hỏi chi phí huấn luyện quá lớn. Mỗi mô hình trong bộ sưu tập này có thể linh hoạt giữa hai chế độ: xử lý nhanh các yêu cầu đơn giản hoặc dành nhiều thời gian suy luận cho các bài toán phức tạp.

Cấu hình khủng với 235 tỷ tham số, Qwen3 gần như ngang hàng với DeepSeek-V2 (236 tỷ) và vượt GPT-4 (ước tính 175 tỷ). Điều đáng chú ý là Alibaba dự kiến sẽ phát hành Qwen3 theo giấy phép mở trên các nền tảng phổ biến như Hugging Face và GitHub, cho phép cộng đồng dễ dàng tiếp cận và phát triển.

Không chỉ mạnh mẽ về mặt kỹ thuật, Qwen3 còn thể hiện chiều sâu trong dữ liệu đào tạo. Theo công bố từ Alibaba, mô hình này được huấn luyện trên khoảng 36.000 tỷ token – tương đương 27.000 tỷ từ – bao gồm đủ loại tài nguyên từ sách vở, mã lập trình đến dữ liệu sinh ra bởi AI. Ngoài ra, Qwen3 còn hỗ trợ tới 119 ngôn ngữ khác nhau, mở rộng đáng kể phạm vi ứng dụng toàn cầu.

Tuy nhiên, dù đã vươn lên dẫn đầu nhóm mô hình mã nguồn mở, Qwen3 vẫn còn khoảng cách đáng kể so với các đối thủ “đóng” hàng đầu thế giới. Các mô hình như o3 của OpenAI, Gemini Pro 2.5 của Google hay Claude 3.7 của Anthropic hiện vẫn chiếm lĩnh những vị trí cao nhất trên bảng xếp hạng tổng thể của LiveBench. Đặc biệt, o3-mini high – mô hình mới nhất được Microsoft hậu thuẫn – đang giữ ngôi đầu bảng toàn cầu.

Dù vậy, sự trỗi dậy của Qwen3 là minh chứng cho sự chuyển động nhanh chóng của thế giới AI nguồn mở. Alibaba đã gửi đi một thông điệp rõ ràng: cuộc chơi không còn là cuộc độc diễn của phương Tây.

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❤️