Bên Trong Máy: ChatGPT Thực Sự Hoạt Động Thế Nào (Không Thuật Ngữ, Chỉ Sự Thật)

Nếu bạn đã từng sử dụng AI để viết email, dịch tin nhắn, hoặc tóm tắt báo cáo, bạn đã gặp ChatGPT. Hướng dẫn này giải thích cách nó hoạt động bằng Tiếng Anh đơn giản. Không có phép thuật. Không cường điệu. Chỉ các cơ chế: cách mô hình được đào tạo, cách nó biến từ ngữ của bạn thành câu trả lời, tại sao đôi khi nó mắc lỗi, và làm thế nào để có kết quả tốt hơn. Suốt bài viết này, chúng tôi sẽ trình bày các ví dụ thực tế mà bạn có thể thử ngay hôm nay và các quy tắc đơn giản để bạn tránh khỏi rắc rối. Mỗi khi chúng tôi sử dụng từ ChatGPT, hãy hiểu rằng chúng tôi đang ám chỉ các mô hình ngôn ngữ hiện đại dựa trên transformer giúp sản phẩm bạn sử dụng qua ứng dụng hoặc thông qua API hoạt động.

Điều gì làm cho ChatGPT hoạt động

Hãy hình dung hệ thống như một máy tìm mẫu khổng lồ. Nó đọc gợi ý của bạn, chia nó thành các phần nhỏ gọi là token, và dự đoán những gì nên đi tiếp theo. Nó làm điều này lặp đi lặp lại, từng bước một, cho đến khi hình thành một câu trả lời hoàn chỉnh. Ở hậu trường, một mạng lưới thần kinh sâu với hàng tỷ tham số cân nhắc tất cả các khả năng và chọn ra một chuỗi có khả năng xảy ra nhất. Đó là tất cả những gì “trí tuệ” có nghĩa ở đây: dự đoán mẫu cực kỳ nhanh được học từ việc đào tạo. Khi mọi người nói ChatGPT “hiểu” bạn, họ có ý rằng các mẫu đã học của nó phù hợp với từ ngữ của bạn đủ tốt để tạo ra văn bản hữu ích. Bởi vì cùng một cơ chế hoạt động trên mã, bảng, và markdown, bạn có thể yêu cầu ChatGPT viết SQL, làm sạch tệp CSV, hoặc vẽ nháp một cấu trúc JSON dễ dàng như khi nó viết một bài thơ hay kế hoạch.

Tóm tắt bằng Tiếng Anh đơn giản

Trước khi chúng ta đi vào chi tiết, đây là phiên bản ngắn. Các mô hình AI hiện đại được huấn luyện trên khối lượng lớn văn bản và dữ liệu khác. Trong quá trình tiền huấn luyện, mô hình học cách dự đoán token tiếp theo trong một dãy. Trong bước tinh chỉnh, nó được điều chỉnh để hữu ích hơn, trung thực, và an toàn hơn. Lúc chạy thực tế, gợi ý của bạn đi qua máy xử lý token, chảy qua mạng transformer, và thoát ra dưới dạng các token được giải mã lại thành từ. Mọi thứ khác — công cụ, hình ảnh, giọng nói, và duyệt web — được xây dựng trên ngọn của chu trình cơ bản đó. Nếu bạn chỉ nhớ một điều, hãy nhớ điều này: toàn bộ cấu trúc là một vòng lặp nhanh của dự đoán một token, rồi dự đoán cái tiếp theo.

Đào tạo 101: Dữ liệu, Token, và Mẫu

Nguồn dữ liệu. Mô hình học từ sự pha trộn giữa dữ liệu được cấp phép, dữ liệu tạo ra bởi các huấn luyện viên con người, và nội dung công khai có sẵn. Mục tiêu không phải là ghi nhớ các trang; mà là học các mẫu thống kê trên nhiều phong cách và lĩnh vực.

Token. Máy tính không “nhìn thấy” từ như cách chúng ta làm. Chúng sử dụng token — chuỗi ký tự ngắn. “Apple,” “apples,” và “applet” ánh xạ đến các mẫu token chồng lấp. Mô hình dự đoán các token, không phải các ký tự hay từ đầy đủ. Đó là lý do tại sao đôi khi nó tạo ra cách diễn đạt kỳ lạ: toán học hoạt động trên các token.

Quy mô. Đào tạo sử dụng các lô lớn trên phần cứng chuyên dụng. Nhiều dữ liệu và tính toán cho phép mô hình nắm bắt các mẫu rộng hơn (ngữ pháp, sự thật, phong cách viết, cấu trúc mã). Nhưng riêng quy mô không đảm bảo chất lượng; cách chọn và cách đào tạo dữ liệu đều quan trọng không kém kích thước thực.

Tổng quát hóa. Kết quả then chốt là tổng quát hóa. Mô hình học từ hàng triệu ví dụ, rồi áp dụng những mẫu đó vào các gợi ý mới hoàn toàn. Nó không thể “tra cứu” một cơ sở dữ liệu riêng tư trừ khi bạn kết nối một cái, và nó không có những ký ức cá nhân của người dùng trừ khi chúng được cung cấp trong phiên hiện tại hoặc qua các công cụ tích hợp.

An toàn. Các bộ lọc nội dung và chính sách an toàn được xếp lớp quanh mô hình để từ chối các gợi ý gây hại và xử lý cẩn thận các chủ đề nhạy cảm.

Transformers, Giải Thích Đơn Giản

Transformer là kiến trúc lõi. Các mạng lưới trước đây đọc văn bản từ trái sang phải. Transformers đọc mọi thứ song song và sử dụng tự chú ý để đo lường cách các token liên quan với nhau. Nếu một từ ở cuối câu phụ thuộc vào một từ ở đầu, attention giúp mô hình theo dõi liên kết tầm xa đó. Các lớp chú ý xếp chồng và các khối chuyển tiếp xây dựng các biểu diễn phong phú hơn, giúp mô hình xử lý các gợi ý dài, mã, và phong cách kết hợp với độ trôi chảy đáng ngạc nhiên. Vì mô hình nhìn toàn bộ chuỗi cùng một lúc, nó có thể kết nối các manh mối từ các phần xa của gợi ý của bạn, đó là lý do tại sao cửa sổ ngữ cảnh dài hơn rất hữu ích. Ở cuối ngăn xếp, mô hình xuất ra một điểm số cho mọi token tiếp theo có thể xảy ra. Một hàm softmax biến những điểm số đó thành xác suất. Bộ giải mã sau đó chọn một token sử dụng các thiết lập của bạn.

Từ Tiền Huấn Luyện đến Tinh Chỉnh

Tiền huấn luyện. Mô hình cơ bản học một kỹ năng: dự đoán token tiếp theo. Khi cho “Paris là thủ đô của,” token tiếp theo tốt nhất thường là “Pháp.” Điều đó không có nghĩa là mô hình “biết” địa lý như một người; nó đã học một mẫu thống kê mạnh mẽ phù hợp với thực tế.

Tinh chỉnh dưới sự giám sát. Các huấn luyện viên đưa mô hình các gợi ý ví dụ với các câu trả lời chất lượng cao. Điều này dạy giọng điệu, định dạng, và thực hiện nhiệm vụ (viết email, lập kế hoạch, biến đổi mã).

Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF). Con người so sánh nhiều câu trả lời mô hình với cùng một gợi ý. Một mô hình thưởng học cách trả lời nào tốt hơn. Mô hình cơ bản sau đó được tối ưu hóa để tạo ra câu trả lời mà con người ưu tiên—lịch sự, đúng chủ đề, và ít rủi ro hơn. Các quy tắc an toàn cũng được thêm vào để giảm đầu ra có hại.

Sử dụng công cụ. Trên ngọn của ngôn ngữ, một số phiên bản có thể gọi công cụ: tìm kiếm web, trình giải mã, trình phân tích hình ảnh, hoặc API tùy chỉnh. Mô hình quyết định (dựa trên gợi ý và các cài đặt hệ thống của bạn) khi nào gọi một công cụ, đọc kết quả, và tiếp tục câu trả lời. Hãy nghĩ về công cụ như các giác quan và tay phụ, không phải là một phần của não bộ.

Lập luận và Công việc Nhiều Bước

Các mô hình lớn tốt trong các câu trả lời bề mặt. Vấn đề khó cần các bước cẩn thận. Với gợi ý cẩn thận, mô hình có thể lập kế hoạch: phác thảo nhiệm vụ, giải quyết các phần theo thứ tự, và kiểm tra kết quả. Điều này được gọi là lập luận có cấu trúc. Nó trao đổi tốc độ để có độ tin cậy, đó là lý do tại sao các nhiệm vụ phức tạp có thể chạy chậm hơn hoặc sử dụng nhiều tính toán hơn. Các gợi ý tốt nhất làm cho các bước trở nên rõ ràng: “Liệt kê các giả định, tính các con số, sau đó giải thích lựa chọn.” Một cách khác là đưa ra các ví dụ (“gợi ý ít-cú pháp”), để chỉ cho mô hình một giải pháp tốt trông như thế nào trước khi bạn yêu cầu cho riêng bạn. Với các ràng buộc đúng, mô hình có thể dịch yêu cầu thành danh sách cần kiểm tra, chuyển đổi các yêu cầu mơ hồ thành các bước có thể thử nghiệm, và giải thích các lựa chọn đánh đổi bằng ngôn ngữ đơn giản.

Đầu vào Đa phương thức

Nhiều hệ thống hiện đại có thể xử lý hình ảnh, âm thanh, và đôi khi là video. Ý tưởng cốt lõi vẫn là như vậy: mọi thứ đều được chuyển đổi thành các token (hoặc nhúng), chạy qua transformer, và chuyển đổi lại thành từ, nhãn, hoặc số. Đây là cách mô hình có thể mô tả một hình ảnh, đọc một biểu đồ, hoặc viết nháp văn bản thay thế. Các chế độ giọng nói thêm chức năng chuyển đổi giọng nói thành văn bản khi vào và văn bản thành giọng nói khi ra. Ngay cả khi nó xử lý hình ảnh hoặc âm thanh, đầu ra cuối cùng vẫn được tạo ra bởi mô hình ngôn ngữ dự đoán token tiếp theo. Bởi vì giao diện là nhất quán, bạn có thể yêu cầu ChatGPT thuật lại biểu đồ, phác thảo nội dung trình chiếu của bạn, và sau đó viết ghi chú phát biểu mà không cần thay đổi công cụ.

Giới hạn và Mô hình Thất bại

Ảo giác. Mô hình đôi khi tức nói điều có vẻ đúng nhưng không phải. Nó không nói dối; nó đang dự đoán văn bản hợp lý. Hãy giảm rủi ro bằng cách yêu cầu nó trích dẫn nguồn, kiểm tra bằng máy tính, hoặc gọi công cụ.

Độ trễ thông tin. Kiến thức tích hợp trong mô hình có một điểm dừng. Nó có thể duyệt web hoặc dùng dữ liệu kết nối nếu khả năng đó được kích hoạt; nếu không, nó sẽ không biết tin tức của tuần trước.

Sự mập mờ. Nếu gợi ý của bạn mơ hồ, bạn sẽ nhận được câu trả lời mơ hồ. Hãy đưa ra bối cảnh, ràng buộc, và ví dụ. Nêu rõ mục tiêu, đối tượng, định dạng, và giới hạn.

Toán học và đơn vị. Mô hình thô có thể bị nhầm trong tính toán số học hoặc chuyển đổi đơn vị. Yêu cầu tính toán từng bước hoặc kích hoạt công cụ máy tính.

Định kiến. Dữ liệu huấn luyện phản ánh thế giới, bao gồm các định kiến của nó. Hệ thống an toàn nhằm giảm thiểu tổn hại, nhưng không hoàn hảo. Trong các lĩnh vực nhạy cảm cao (y tế, luật pháp, tài chính), hãy coi đầu ra như dự thảo để được xem xét bởi những người có đủ thẩm quyền.

Nơi ChatGPT Sai sót

Dưới đây là danh sách nhanh cho kết quả an toàn hơn:

• Yêu cầu nguồn khi sự thật quan trọng.

• Về tính toán, yêu cầu các bước và kết quả cuối cùng.

• Về chính sách hoặc luật pháp, yêu cầu đoạn chính xác và cam kết kiểm tra nó.

• Về lập trình, hãy chạy các bài kiểm tra đơn vị và kiểm tra mã.

• Về công việc sáng tạo, đưa ra hướng dẫn về phong cách và ví dụ.

• Khi sử dụng công cụ kết nối, xác nhận công cụ trả về trước khi thực hiện.

• Giữ gợi ý ngắn gọn, cụ thể, và có thể kiểm tra.

Sổ tay gợi ý (Phiên bản Thân thiện với Thanh thiếu niên)

1. Đặt vai trò và mục tiêu. “Bạn là một điều phối viên nhân sự. Soạn thảo chính sách đổi ca trong 200 từ.”

2. Cung cấp bối cảnh. “Các đội của chúng tôi làm việc 24/7. Làm thêm giờ phải được chấp thuận trước. Sử dụng dấu đầu dòng.”

3. Liệt kê các ràng buộc. “Tránh tư vấn pháp lý. Sử dụng giọng điệu trung lập. Bao gồm một tuyên bố từ chối trách nhiệm ngắn.”

4. Yêu cầu cấu trúc. “Đưa một tiêu đề H2, các dấu đầu dòng, và một mẹo kết thúc.”

5. Yêu cầu kiểm tra. “Liệt kê thông tin thiếu và các giả định rủi ro ở cuối.”

6. Lặp lại. Dán phản hồi và yêu cầu chỉnh sửa thay vì bắt đầu lại từ đầu.

7. Sử dụng ví dụ. Hiển thị một câu trả lời tốt và một câu trả lời xấu để mô hình học sở thích của bạn.

8. Ngăn chặn tràn phạm vi. Nếu câu trả lời đi lạc chủ đề, trả lời với "Chỉ tập trung vào X" và nó sẽ điều chỉnh lại.

9. Yêu cầu các lựa chọn thay thế. Hai hoặc ba phiên bản giúp bạn chọn dòng hoặc bố cục tốt nhất.

10. Giữ một thư viện. Lưu các gợi ý tốt nhất của bạn và tái sử dụng chúng làm mẫu.

Cài đặt Thay đổi Đầu ra

Nhiệt độ. Giá trị cao hơn tăng cường đa dạng; giá trị thấp hơn duy trì ngôn ngữ an toàn, dễ đoán. Đối với văn bản kinh doanh, giữ ở mức từ thấp đến trung bình.
Top-p (nucleus sampling). Giới hạn lựa chọn cho các token có khả năng nhất cho đến khi khả năng tích lũy của chúng đạt đến ngưỡng.
Số token tối đa. Giới hạn độ dài của câu trả lời. Nếu đầu ra dừng giữa câu, tăng giới hạn này.
Gợi ý hệ thống. Một hướng dẫn ngắn, ẩn định nghĩa vai trò của trợ lý. Các gợi ý hệ thống tốt đặt ra giới hạn và phong cách trước khi người dùng nhập bất kỳ thứ gì.
Dãy kết thúc. Các chuỗi thông báo cho mô hình khi dừng tạo — hữu ích khi bạn chỉ muốn phần trước một dấu hiệu.
Hạt giống. Khi có sẵn, một số hạt giống cố định làm cho kết quả có thể lặp lại hơn để thử nghiệm.

Ví dụ: Từ Gợi Ý đến Câu trả lời

1. Bạn nhập một gợi ý. Ví dụ: “Viết ba dấu đầu dòng giải thích một đồng hồ chấm công làm gì.”

2. Văn bản được token hóa.

3. Transformer đọc tất cả các token, sử dụng attention để cân nhắc quan hệ, và dự đoán token tiếp theo.

4. Bộ giải mã chọn một token theo các cài đặt của bạn.

5. Các bước 3–4 lặp lại cho đến khi một biểu tượng dừng hoặc giới hạn độ dài được đạt tới.

6. Các token được chuyển đổi lại thành văn bản. Bạn nhìn thấy câu trả lời.

Nếu sử dụng công cụ được cho phép, mô hình có thể chèn một lời gọi công cụ giữa chừng (ví dụ, một máy tính). Công cụ trả về kết quả, mà mô hình đọc dưới dạng các token khác, rồi nó tiếp tục câu trả lời. Nếu khả năng tìm nạp được kích hoạt, hệ thống có thể kéo các đoạn văn từ tài liệu của bạn, đưa chúng vào mô hình như ngữ cảnh thêm, và yêu cầu nó trả lời bằng cách sử dụng ngữ cảnh đó. Cách tiếp cận này thường được gọi là diễn thế kết hợp tìm nạp (RAG).

RAG: Mang Theo Kiến Thức của Bạn

RAG kết nối nội dung của bạn với mô hình mà không cần đào tạo lại. Các bước đơn giản là:

1. Chia tài liệu của bạn thành các đoạn nhỏ.

2. Tạo các nhúng (vector) cho mỗi đoạn và lưu trữ chúng trong cơ sở dữ liệu.

3. Khi người dùng đặt câu hỏi, nhúng câu hỏi và tìm kiếm các đoạn tương tự nhất.

4. Cung cấp các đoạn đó cho mô hình làm ngữ cảnh thêm với câu hỏi.

5. Yêu cầu một câu trả lời trích dẫn các đoạn.

Điều này giữ cho các câu trả lời bám sát dữ liệu của bạn. Nếu bạn sử dụng RAG trong công việc, thêm kiểm tra chất lượng: lọc cho ngày gần đây, loại bỏ các đoạn gần giống, và hiển thị nguồn để người xét duyệt có thể xác minh. Nó cũng giảm khả năng ChatGPT bịa ra chi tiết, bởi vì nó được yêu cầu bám vào ngữ cảnh đã cung cấp.

Tinh Chỉnh: Giảng Dạy Một Phong Cách

Tinh chỉnh làm cho một mô hình cơ bản ưa thích giọng điệu và định dạng của bạn. Bạn thu thập các cặp gợi ý và đầu ra bạn mong đợi. Giữ các tập dữ liệu nhỏ, sạch sẽ, và nhất quán. Mười ví dụ tuyệt vời hơn hàng nghìn ví dụ lộn xộn. Sử dụng khi bạn cần cùng một cấu trúc mỗi lần (ví dụ, thư tuân thủ hoặc điền biểu mẫu). Tinh chỉnh không tự cung cấp cho mô hình kiến thức riêng tư; kết hợp nó với RAG hoặc API khi các sự kiện phải chính xác. Khi bạn đánh giá một mô hình tinh chỉnh, so sánh nó với một đường cơ sở chỉ gợi ý mạnh để chắc chắn rằng chi phí bổ sung là đáng giá.

Huyền Thoại vs Thực Tế

Huyền thoại: Mô hình duyệt web mỗi lần. Thực tế: Nó không duyệt trừ khi công cụ duyệt được bật và kích hoạt.
Huyền thoại: Nó lưu trữ mọi thứ bạn gõ mãi mãi. Thực tế: Lưu trữ phụ thuộc vào các cài đặt và chính sách sản phẩm; nhiều gói doanh nghiệp tách việc đào tạo ra khỏi việc sử dụng.
Huyền thoại: Nhiều tham số hơn luôn có nghĩa hành vi thông minh hơn. Thực tế: Chất lượng dữ liệu, phương pháp đào tạo, và sự đồng nhất thường quan trọng hơn.
Huyền thoại: Nó có thể thay thế các chuyên gia. Thực tế: Nó tăng tốc các bản nháp và kiểm tra, nhưng việc đánh giá của chuyên gia vẫn cần thiết cho các quyết định.
Huyền thoại: Các đầu ra của Chat là ngẫu nhiên. Thực tế: Chúng có tính xác suất với các điều khiển (nhiệt độ, top-p, hạt giống) mà bạn có thể điều chỉnh.

Danh Sách Kiểm Tra Doanh nghiệp

• Xác định các trường hợp sử dụng được chấp thuận và mức độ rủi ro.

• Tạo các đường đỏ (không có lời khuyên y tế, không có phán quyết pháp lý, không có PII trong gợi ý).

• Cung cấp gợi ý tiêu chuẩn và hướng dẫn phong cách.

• Định tuyến các nhiệm vụ rủi ro cao qua các công cụ kiểm tra thực tế hoặc tính toán.

• Giám sát kết quả và thu thập phản hồi.

• Đào tạo các đội về quyền riêng tư, thiên lệch, và quy tắc trích dẫn.

• Giữ con người chịu trách nhiệm cho quyết định cuối cùng.

Chi Phí và Hiệu Suất Cơ Bản

Các mô hình ngôn ngữ tính giá theo token, không phải từ. Một từ tiếng Anh thông thường là ~1.3 token. Các gợi ý dài và câu trả lời dài hơn tốn nhiều chi phí hơn. Các câu trả lời trong luồng xuất hiện nhanh hơn vì các token được hiển thị khi chúng được giải mã. Caching có thể giảm chi phí khi bạn tái sử dụng các gợi ý tương tự. Gói lô và gợi ý có cấu trúc giảm số lần thử lại. Đối với việc sử dụng nặng, bản đồ mỗi quy trình công việc: độ dài dự kiến, các công cụ yêu cầu, và độ trễ chấp nhận được. Nếu bạn dựa vào ChatGPT cho nội dung khách hàng, xây dựng các tình trạng dễ dàng để hệ thống của bạn xuống cấp một cách duyên dáng nếu đạt ngưỡng giới hạn.

Đo Đếm Giá Trị

Đừng chạy theo các bản giới thiệu. Theo dõi kết quả. Các số liệu cơ bản tốt:

• Số phút tiết kiệm mỗi nhiệm vụ (viết, tóm tắt, định dạng).

• Tỉ lệ lỗi trước và sau (bỏ sót các bước, sai số, liên kết bị hỏng).

• Thông lượng (phiếu xử lý, bản nháp sản xuất, các bài kiểm tra được tạo ra).

• Điểm hài lòng từ người dùng và người xem xét.

• Tỷ lệ công việc làm lại sau khi xem xét.

Chạy các thử nghiệm A/B với và không có hỗ trợ AI. Giữ phiên bản, lời nhắc, và cài đặt ổn định trong khi bạn đo lường. Nếu ChatGPT được sử dụng cho phiên bản đầu tiên, đo lường thời gian xem xét mất bao lâu và có bao nhiêu chỉnh sửa cần thiết để đạt chất lượng công bố được.

Nơi Nó Giúp ích trong Điều hành

Hỗ trợ. Phân loại tin nhắn, soạn thảo phản hồi và gợi ý liên kết đến cơ sở tri thức. Giữ sự can thiệp của con người để điều chỉnh ngữ điệu và xử lý các trường hợp đặc biệt.
HR. Chuyển đổi chính sách thành danh sách kiểm tra, chuyển đổi quy định thành các bước giới thiệu, và soạn thảo thông báo.
Lên lịch. Tạo mẫu, giải thích quy tắc bảo hiểm, và tổ chức các yêu cầu về ca làm việc bằng ngôn ngữ đơn giản.
Tài chính. Chuyển đổi ghi chú mua hàng thành các mục phân loại; soạn bản tóm tắt biến động với lý do rõ ràng và hành động tiếp theo.
Kỹ thuật. Viết kiểm thử, mô tả API, và xem xét các nhật ký để tìm mẫu. Trong tất cả những điều này, ChatGPT hoạt động như một trợ lý nhanh chóng chuyển đổi đầu vào lộn xộn thành đầu ra sạch hơn để bạn xem xét.

Luồng Ví Dụ của Shifton

• Chuyển đổi một chuỗi yêu cầu ca làm việc lộn xộn thành một bảng có cấu trúc với tên, ngày và lý do.

• Chuyển đổi xuất thời gian thô thành một bản tóm tắt có cờ làm thêm giờ và ghi chú phê duyệt.

• Soạn thảo một thông điệp cho nhóm về sự thay đổi lịch trình, sau đó dịch nó cho các nhóm khu vực.

• Yêu cầu một danh sách kiểm tra mà một quản lý có thể sử dụng để xem xét các bất thường về điểm danh.

• Tạo các trường hợp kiểm tra cho một quy tắc lập lịch mới — giới hạn cuối tuần, các yếu tố kích hoạt làm thêm giờ, và thời gian chuyển giao.

Các luồng này hoạt động vì mô hình rất giỏi trong việc định dạng lại, tóm tắt, và tuân theo các quy tắc đơn giản. Khi bạn yêu cầu ChatGPT giúp đỡ ở đây, hãy rõ ràng về định dạng mục tiêu, đối tượng, và giới hạn.

Hướng Dẫn Khắc Phục Sự Cố

Quá chung chung? Thêm ví dụ và cấm các từ thông dụng. Yêu cầu số liệu, các bước, hoặc mã.
Quá dài? Đặt một giới hạn cứng, sau đó yêu cầu một phiên bản mở rộng nếu cần.
Không đạt ý? Nhắc lại nhiệm vụ trong một câu và liệt kê những gì thành công trông như thế nào.
Thông tin sai sự kiện? Yêu cầu trích dẫn hoặc đưa thông tin chính xác trong yêu cầu.
Chủ đề nhạy cảm? Yêu cầu một bản tóm tắt trung lập và thêm vào ý kiến của bạn.
Bị mắc kẹt? Yêu cầu mô hình viết đoạn đầu tiên và một dàn ý, sau đó tiếp tục tự bạn.
Nội dung cần được điều chỉnh? Giữ người đánh giá trong vòng lặp và ghi lại các quyết định cuối cùng.

Quản Trị Đơn Giản

Viết một chính sách trên một trang. Bao gồm: các trường hợp sử dụng được phép, các chủ đề bị cấm, xử lý dữ liệu, đánh giá của con người, và điểm liên lạc cho câu hỏi. Thêm một mẫu phê duyệt nhẹ cho các trường hợp sử dụng mới. Giữ nhật ký. Xem lại chính sách hàng quý. Giải thích các quy tắc cho cả công ty để không ai phải học bằng cách khó. Rõ ràng ai là người sở hữu yêu cầu và đầu ra được tạo ra với ChatGPT trong tổ chức của bạn.

Ghi Chú Phát Triển (An Toàn Cho Người Không Chuyên)

API tiếp xúc với cùng một mô hình lõi mà bạn trò chuyện cùng. Bạn gửi danh sách tin nhắn và cài đặt; bạn nhận lại các token. Các thanh chắn không nằm trong mã của bạn theo mặc định — thêm trình xác nhận, kiểm tra và thử nghiệm đơn vị xung quanh cuộc gọi API. Sử dụng các yêu cầu nhỏ, rõ ràng được lưu trữ trong kiểm soát phiên bản. Giám sát độ trễ và số lượng token trong quá trình sản xuất. Nếu sản phẩm của bạn phụ thuộc vào API, theo dõi thay đổi phiên bản API để các yêu cầu của bạn không bị phá vỡ lặng lẽ.

Tóm Lại

Các hệ thống này là các động cơ mẫu nhanh. Đưa ra các đầu vào rõ ràng, yêu cầu đầu ra có thể xác minh được, và giữ con người chịu trách nhiệm cho các quyết định. Sử dụng tốt, chúng loại bỏ công việc bận rộn và cung cấp các lựa chọn bạn có thể bỏ lỡ. Nếu sử dụng một cách vô tư, chúng tạo ra tiếng ồn tự tin. Sự khác biệt là quy trình, không phải phép thuật. Hãy coi ChatGPT là một trợ lý có kỹ năng: tuyệt vời trong soạn thảo, chuyển đổi, và giải thích; không phải là sự thay thế cho phán xét hay trách nhiệm.

Tìm Hiểu Gần Hơn Về Token Và Xác Suất

Đây là một ví dụ đơn giản, nhỏ. Giả sử yêu cầu của bạn là “The sky is”. Mô hình nhìn vào các mẫu huấn luyện của nó và gán xác suất cho nhiều token tiếp theo có thể có. Nó có thể cho 0,60 đối với “blue”, 0,08 đối với “clear”, 0,05 đối với “bright” và giá trị nhỏ cho hàng chục cái nữa. Bộ giải mã sau đó chọn một token theo cài đặt của bạn. Nếu nhiệt độ thấp, nó gần như luôn chọn “blue”. Nếu cao hơn, bạn có thể thấy “clear” hoặc “bright”. Sau khi chọn, câu trở thành “The sky is blue”, và quy trình lặp lại cho token tiếp theo. Đây là lý do tại sao hai lần thực hiện có thể tạo ra các câu hợp lệ khác nhau. ChatGPT đang lấy mẫu từ một phân phối chứ không phải lặp lại một câu đã ghi nhớ duy nhất.

Token hóa cũng giải thích tại sao các tên dài đôi khi bị ngắt ngắt kỳ quặc. Hệ thống đang làm việc với các đoạn ký tự chứ không phải các từ đầy đủ. Khi bạn dán các danh sách dài hoặc mã, ChatGPT xử lý chúng tốt vì các mẫu token cho dấu phẩy, ngoặc vuông và dòng mới rất phổ biến trong dữ liệu huấn luyện.

Cửa Sổ Ngữ Cảnh Và Bộ Nhớ

Mô hình chỉ có thể nhìn vào một số lượng token nhất định tại một thời điểm, gọi là cửa sổ ngữ cảnh. Yêu cầu của bạn, các bước suy luận nội bộ, các cuộc gọi công cụ, và câu trả lời đều chia sẻ cửa sổ này. Nếu cuộc trò chuyện kéo dài, các phần trước đó có thể bị rơi ra khỏi tầm nhìn. Để ngăn chặn điều đó, tóm tắt hoặc nhắc lại các điểm chính. Đối với các tài liệu, chia chúng thành các đoạn và chỉ cung cấp các phần liên quan. Một số công cụ thêm khả năng truy xuất để các đoạn văn quan trọng có thể được kéo về khi cần. Nếu bạn yêu cầu ChatGPT nhớ sở thích trong các phiên, điều đó đòi hỏi một tính năng rõ ràng; theo mặc định, nó không nhớ ngoài trò chuyện hiện tại trừ khi kế hoạch của bạn cho phép điều đó.

Mẫu Yêu Cầu Bạn Có Thể Áp Dụng

Dưới đây là các mẫu ngắn gọn, có thể tái sử dụng. Dán vào, sau đó tùy chỉnh các dấu ngoặc.

Nhà phân tích: “Bạn là một nhà phân tích cẩn thận, rõ ràng. Sử dụng bảng dưới đây, tính toán [KPI]. Hiển thị công thức và các con số. Liệt kê các đầu vào còn thiếu. Giữ nó dưới 150 từ.” Chạy nó với các trích đoạn CSV nhỏ và ChatGPT sẽ biến chúng thành các bản tóm tắt ngăn nắp.

Nhà tuyển dụng: “Viết cập nhật ứng viên 120 từ cho quản lý tuyển dụng. Vai trò: [title]. Giai đoạn: [stage]. Thế mạnh: [list]. Rủi ro: [list]. Các bước tiếp theo: [list]. Giữ nó trung lập.” Điều này tập trung ChatGPT vào cấu trúc và giữ ngữ điệu chuyên nghiệp.

Kỹ sư: “Với nhật ký lỗi này, đề xuất ba giả thuyết nguyên nhân gốc. Sau đó đề xuất một bài kiểm tra duy nhất cho mỗi giả thuyết. Xuất ra một bảng với các cột: giả thuyết, thử nghiệm, tín hiệu, rủi ro.” Vì định dạng rõ ràng, ChatGPT trả về một cái gì đó bạn có thể hành động.

Quản lý: “Soạn thảo một kế hoạch triển khai một trang cho [policy]. Bao gồm mục đích, phạm vi, các bước, chủ sở hữu, ngày tháng, rủi ro, và một thông điệp cho nhân viên.” Thêm các giới hạn của bạn, và ChatGPT sẽ phác thảo một kế hoạch mà bạn có thể tỉa và hoàn thiện.

Nhà tiếp thị: “Chuyển các ý điểm thành một kịch bản demo sản phẩm 90 giây. Hai cảnh. Các lợi ích rõ ràng. Không có từ lóng. Kết thúc với một lời kêu gọi hành động cụ thể.” Các thanh chắn giúp ChatGPT bỏ qua sự rườm rà và đạt mục tiêu thời gian chạy.

Học sinh: “Giải thích [chủ đề] cho học sinh lớp 9. Sử dụng một ví dụ đơn giản và một quy trình gồm 4 bước họ có thể theo dõi.” Với một đối tượng trực tiếp và các bước, ChatGPT tạo ra các hướng dẫn ngắn gọn và hữu ích.

Các Rãnh Bảo Vệ Hoạt Động Trong Thực Tế

• Yêu cầu bước được đánh số và tiêu chí chấp nhận. ChatGPT rất giỏi về danh sách.

• Đối với sự kiện, yêu cầu trích dẫn và kiểm tra chúng. Khi nguồn thiếu, yêu cầu nó nói rõ.

• Đối với bảng tính, đưa ra mẫu nhỏ và yêu cầu công thức. Sau đó sao chép công thức vào bảng của bạn.

• Đối với mã, yêu cầu kiểm thử và thông báo lỗi. ChatGPT có thể viết cả hai.

• Đối với các chủ đề nhạy cảm, đặt ngữ điệu trung lập và yêu cầu một người đánh giá xác nhận.

• Đối với hiệu suất, giới hạn độ dài và yêu cầu một tóm tắt ngắn trước để bạn có thể dừng sớm nếu nó không đúng.

• Đối với dịch thuật, bao gồm danh sách thuật ngữ và ghi chú phong cách. ChatGPT sẽ tuân theo chúng một cách chặt chẽ.

Trường Hợp Nghiên Cứu: Từ Thư Điện Tử Lộn Xộn Đến Kế Hoạch Hành Động

Hãy tưởng tượng một quản lý chuyển tiếp một chuỗi thư điện tử rối loạn về sự bảo hiện cuối tuần. Thời gian không nhất quán, nhiệm vụ mơ hồ, và hai người sử dụng các múi giờ khác nhau. Đây là cách đơn giản để sửa nó:

1. Dán chuỗi và nói: “Trích xuất tên, ca làm việc, và địa điểm. Chuẩn hóa thời gian về [zone]. Hiển thị một bảng.”

2. Yêu cầu: “Liệt kê các chi tiết thiếu hụt và các giả định rủi ro.”

3. Yêu cầu: “Viết một thông điệp ngắn gọn, trung lập đề xuất một lịch trình và hỏi ba câu hỏi làm rõ.”

Trong ba lượt, mô hình chuyển tiếng ồn thành một bảng, danh sách kiểm tra, và một bản nháp bạn có thể gửi. Vì cấu trúc rõ ràng, bạn có thể nhanh chóng xác minh nó. Nếu chi tiết sai, điều chỉnh yêu cầu hoặc dán dữ liệu chính xác và yêu cầu một lần sửa đổi.

Đạo Đức Không Vẽ Tay

Hãy thẳng thắn với mọi người. Nếu AI giúp soạn thảo một thông điệp ảnh hưởng đến công việc, hãy nói rõ. Đừng đưa dữ liệu riêng tư vào các công cụ bạn chưa kiểm định. Sử dụng kiểm soát phiên bản cho yêu cầu để bạn biết ai đã thay đổi gì. Khi bạn dựa vào ChatGPT để nội dung hướng về khách hàng, thêm đánh giá của con người và giữ một nhật ký phê duyệt cuối cùng. Đây là các quy tắc mà các đội tốt sử dụng cho bất kỳ công cụ mạnh mẽ nào.

Hướng Đi Tương Lai (Có Khả Năng Và Hữu Ích)

Kỳ vọng cửa sổ ngữ cảnh dài hơn cho phép mô hình đọc toàn bộ dự án một lúc; sử dụng công cụ tốt hơn để nó có thể tìm kiếm dữ liệu và chạy kiểm tra tự động; và token rẻ hơn giúp việc sử dụng hàng ngày trở nên kinh tế. Các mô hình nhỏ trên thiết bị sẽ xử lý các công việc nhanh chóng, riêng tư, trong khi các mô hình đám mây lớn hơn xử lý công việc phức tạp. Đừng mong đợi trí tuệ tổng hợp kỳ diệu đến nhanh chóng. Hãy kỳ vọng những cải tiến đều đặn khiến ChatGPT nhanh hơn, an toàn hơn, và thiết thực hơn trong các công việc hàng ngày.

Tham Khảo Nhanh: Làm Và Không Làm

Do

• Đưa vai trò, mục tiêu, và đối tượng.

• Cung cấp ví dụ và ràng buộc.

• Yêu cầu cấu trúc và tiêu chí chấp nhận.

• Giữ một hồ sơ của các yêu cầu hoạt động.

• Bắt đầu nhỏ, đo lường, và mở rộng.

Không Làm

• Dán bí mật hoặc dữ liệu được điều chỉnh mà không có phê duyệt.

• Giả định đầu ra là đúng. Xác minh.

• Để yêu cầu lan tràn. Giữ chặt chúng.

• Dựa vào một lượt duy nhất. Lặp lại một hoặc hai lần.

• Sử dụng ChatGPT như một người ra quyết định. Nó là một trợ lý.

Nó Khác Với Tìm Kiếm Như Thế Nào

Một công cụ tìm kiếm web tìm trang. Một mô hình ngôn ngữ viết văn bản. Khi bạn hỏi một công cụ tìm kiếm, nó trả về liên kết theo thứ hạng từ các tín hiệu như tính phổ biến và độ mới. Khi bạn hỏi một mô hình, nó sẽ sinh ra câu trực tiếp. Cả hai đều hữu ích; chúng chỉ trả lời các loại câu hỏi khác nhau.

Sử dụng công cụ tìm kiếm khi bạn cần nguồn gốc, tin tức mới nhất hoặc tài liệu chính thức. Sử dụng mô hình khi bạn cần một bản nháp, một đoạn được định dạng lại, hoặc một giải thích nhanh đã học được dựa trên các mẫu đã học. Trong thực tế, quy trình làm việc tốt nhất là sự kết hợp: yêu cầu ChatGPT cho một kế hoạch hoặc tóm tắt, sau đó nhấp vào các nguồn để xác minh chi tiết. Nếu các công cụ duyệt có sẵn, bạn có thể yêu cầu ChatGPT tìm kiếm và trích dẫn trong khi nó viết, nhưng vẫn đọc các liên kết trước khi bạn hành động.

Một sự khác biệt khác là ngữ điệu. Công cụ tìm kiếm không quan tâm đến hướng dẫn phong cách của bạn. ChatGPT có thể bắt chước ngữ điệu nếu bạn đưa ra ví dụ. Đưa ra một quy tắc giọng nói ngắn — “đơn giản, trực tiếp, và không có cụm từ tiếp thị” — và nó sẽ tuân theo phong cách đó trong suốt các bản nháp của bạn. Điều đó làm cho ChatGPT trở thành một đồng hành mạnh mẽ cho công việc nội bộ nơi tốc độ và sự rõ ràng quan trọng hơn văn bản hoàn hảo. Đối với công việc công chúng, kết hợp ChatGPT với đánh giá của con người để duy trì chất lượng thương hiệu.

Các Cuộc Trò Chuyện Mẫu Hoạt Động

Chuyển đổi một ý tưởng thô thành một kế hoạch.
Yêu cầu: “Tôi điều hành một quán cà phê nhỏ. Tôi muốn giới thiệu thẻ uống trả trước. Soạn thảo các bước để thử nghiệm điều này trong một tháng. Bao gồm rủi ro và một bố trí bảng tính đơn giản để theo dõi doanh số.”
Tại sao nó hoạt động: vai trò, mục tiêu, và hạn chế chặt chẽ. ChatGPT sẽ đề xuất các bước, một cửa sổ thử nghiệm, và một bảng nhỏ bạn có thể sao chép.

Tóm tắt mà không mất điểm.
Yêu cầu: “Tóm tắt ba thư khách hàng sau thành năm ý chính. Đánh dấu bất cứ điều gì nghe như lỗi so với yêu cầu tính năng.”
Tại sao nó hoạt động: nó định nghĩa đầu ra và nhãn. ChatGPT rất giỏi trong việc phân loại khi bạn yêu cầu các thẻ rõ ràng.

Giải thích mã bằng tiếng Anh đơn giản.
Yêu cầu: “Giải thích hàm này làm gì trong một đoạn văn, sau đó liệt kê hai trường hợp lỗi tiềm ẩn.”
Tại sao nó hoạt động: nó buộc một giải thích ngắn và kiểm tra rủi ro. ChatGPT xử lý tốt điều này cho hầu hết mã hàng ngày.

Soạn thảo một thông điệp nhạy cảm.
Yêu cầu: “Viết một ghi chú trung lập, tôn trọng cho một nhà thầu giải thích rằng ca đêm của họ đang kết thúc do ngân sách. Đưa ra hai ca thay thế và hỏi về sự khả dụng.”
Tại sao nó hoạt động: giọng điệu và lựa chọn rõ ràng. ChatGPT sẽ tạo ra một bản nháp bình tĩnh mà bạn có thể chỉnh sửa trước khi gửi.

Dịch với hướng dẫn phong cách.
Yêu cầu: “Dịch thông báo này sang tiếng Tây Ban Nha cho nhân viên kho hàng. Giữ câu ngắn gọn, tránh tiếng lóng, và giữ mức độ đọc khoảng Lớp 7.”
Tại sao nó hoạt động: quy tắc ngữ điệu và đối tượng rõ ràng. ChatGPT tuân theo các ràng buộc phong cách một cách chặt chẽ.

Những mẫu này lặp lại được. Lưu các yêu cầu giúp bạn có kết quả tốt, sau đó xây dựng một thư viện nhỏ. Khi nhóm của bạn chia sẻ thư viện đó, mọi người đều được lợi. Theo thời gian, các yêu cầu của bạn trở nên quan trọng như các mẫu của bạn. Nếu bạn thay thế một công cụ trong bộ công cụ của mình, thư viện yêu cầu của bạn vẫn hoạt động vì ChatGPT hiểu ý định thay vì đường dẫn menu cụ thể.

Rủi Ro Và Giảm Thiểu Trong Công Việc Được Điều Chỉnh

Một số nhóm lo ngại rằng AI sẽ rò rỉ dữ liệu hoặc tạo ra lời khuyên vượt qua giới hạn pháp lý. Đó là những rủi ro chính đáng. Phản hồi là quy trình, không phải sự sợ hãi. Giữ dữ liệu nhạy cảm ngoài trừ khi kế hoạch của bạn cho phép và chính sách của bạn phê duyệt nó. Sử dụng truy xuất chỉ ChatGPT đến các tài liệu đã được phê duyệt thay vì web mở. Gói đầu ra mô hình trong kiểm tra: giới hạn ai có thể xuất bản, yêu cầu người đánh giá thứ hai trên các bản nháp được gắn thẻ rủi ro, và duy trì nhật ký. Dạy nhân viên yêu cầu trích dẫn khi sự kiện quan trọng và kiểm tra lại toán học bằng cách sử dụng máy tính hoặc bảng tính. Với những điều cơ bản đó, ChatGPT trở thành một trợ lý đáng tin cậy giảm bớt công việc bận rộn mà không đặt bạn vào nguy cơ.

Tại Sao Điều Này Quan Trọng Cho Công Việc Hàng Ngày

Hầu hết các nhóm đang chìm đắm trong các nhiệm vụ nhỏ: viết lại ghi chú này, định dạng bảng đó, soạn thảo phiên bản đầu tiên của một chính sách, dịch một thông điệp cho đối tác, hoặc lấy danh sách kiểm tra ra khỏi một PDF dài. Đây là chính xác những điểm mà ChatGPT xuất sắc. Nó có thể biến một đầu vào lộn xộn thành một bản nháp sạch trong vài giây, và bạn vẫn kiểm soát vì bạn xem xét và phê duyệt. Nhân điều đó lên theo một tuần và tiết kiệm thời gian rõ ràng. Thậm chí tốt hơn, ChatGPT làm cho thói quen tốt dễ dàng hơn: bạn bắt đầu yêu cầu cấu trúc rõ ràng, bạn thêm tiêu chí chấp nhận, và bạn để lại một dấu vết kiểm toán bởi vì yêu cầu và đầu ra dễ dàng lưu trữ. Tiền công là đơn giản: tài liệu rõ ràng hơn, chuyển giao nhanh hơn, và ít sai lầm hơn.

Không cần tiêu đề mới hay ngân sách lớn nào cho điều này. Bạn có thể bắt đầu với các công cụ bạn có hôm nay. Chọn một quy trình, thêm ChatGPT vào ba bước, đo lường thời gian tiết kiệm, và viết ra những gì bạn đã thay đổi. Lặp lại tuần tới. Các nhóm cải thiện từ những cải tiến nhỏ này sẽ âm thầm vượt qua những nhóm chờ đợi một kế hoạch hoàn hảo.