Prompt engineering là một lĩnh vực mới trong học máy, vì vậy không có một bộ các điều kiện tiên quyết cụ thể nào cho việc học nó. Tuy nhiên, có một số kỹ năng và kiến thức cơ bản mà bạn sẽ cần để thành công trong lĩnh vực này.
- Cơ bản về NLP: Hiểu cách xử lý ngôn ngữ tự nhiên, từ nhúng (word embeddings), mô hình ngôn ngữ và các ứng dụng thực tế của NLP.
- Machine Learning: Cơ bản về machine learning và deep learning, bao gồm kiến thức về mạng neural, thuật toán tối ưu hóa, và đào tạo mô hình.
- Ngôn ngữ lập trình: Có kiến thức về lập trình và ưu tiên là Python, là ngôn ngữ phổ biến trong lĩnh vực NLP và machine learning.
- Thư viện NLP: Hiểu về các thư viện NLP phổ biến như TensorFlow hoặc PyTorch và các thư viện NLP như Hugging Face’s Transformers.
- Hiểu về mô hình ngôn ngữ: Hiểu cách hoạt động của các mô hình ngôn ngữ như GPT (Generative Pre-trained Transformer) và biến thể của nó.
- Hiểu về dữ liệu và tiền xử lý: Hiểu về tiền xử lý dữ liệu trong NLP và cách chuẩn bị dữ liệu để đào tạo mô hình.
- Tư duy sáng tạo: Có khả năng tạo ra các câu hỏi và prompt độc đáo và hiệu quả để điều khiển mô hình ngôn ngữ.
- Tinh thần học hỏi và nghiên cứu: Prompt engineering là lĩnh vực đòi hỏi sự tìm tòi, nghiên cứu và thử nghiệm để tối ưu hóa kỹ thuật.
- Kiên nhẫn và linh hoạt: Prompt engineering đòi hỏi sự kiên nhẫn và linh hoạt để thử nghiệm và điều chỉnh các prompt.
- Kiến thức thực hành: Để thực hiện prompt engineering, bạn cần có kiến thức thực hành và kinh nghiệm làm việc với các mô hình ngôn ngữ và prompt.
Như vậy, để học prompt engineering, bạn cần có một nền tảng kiến thức vững chắc về NLP, machine learning và lập trình, cùng với sự sáng tạo và tinh thần học hỏi để nắm vững các kỹ thuật và ứng dụng chúng một cách hiệu quả.
