Chương 2: One-shot và few-shot prompting: Dạy AI bằng ví dụ
Mở đầu
Hãy tưởng tượng bạn đang dạy một người mới học viết văn. Nếu bạn chỉ nói “Hãy viết một đoạn văn hay”, người đó sẽ lúng túng. Nhưng nếu bạn đưa cho họ một ví dụ cụ thể, họ sẽ hiểu rõ hơn bạn muốn gì.
AI cũng vậy. Thay vì chỉ nói “Viết một email xin nghỉ phép”, bạn có thể đưa cho AI một mẫu email mẫu, rồi yêu cầu “Hãy viết một email khác tương tự, nhưng dành cho lý do đi du lịch”. Đó chính là sức mạnh của One-shot và Few-shot Prompting — cách bạn “huấn luyện nhanh” cho AI trong phạm vi một câu lệnh.
1. One-shot Prompting là gì?
One-shot prompting nghĩa là bạn đưa cho AI một ví dụ duy nhất để hướng dẫn cách nó nên trả lời.
Nếu “zero-shot” (chương trước) là “chỉ nói việc cần làm mà không đưa ví dụ”, thì “one-shot” là bạn thêm một ví dụ minh họa duy nhất để mô hình hiểu rõ hơn về phong cách, cấu trúc, hoặc loại kết quả mong muốn.
🧩 Ví dụ minh họa:
Zero-shot:
Viết một câu slogan cho quán cà phê.
Kết quả:
“Cà phê cho ngày mới bừng tỉnh.”
One-shot:
Ví dụ: “Cà phê Mộc – Tỉnh thức từng khoảnh khắc.”
Hãy viết thêm một slogan khác cho quán cà phê theo phong cách tương tự.
Kết quả:
“Cà phê Sáng – Đánh thức năng lượng trong bạn.”
👉 Bạn thấy đó, khi có một ví dụ mẫu, AI dễ dàng nắm bắt giọng điệu, độ dài và phong cách bạn mong muốn.
2. Few-shot Prompting là gì?
Few-shot prompting đơn giản là bạn đưa cho AI nhiều ví dụ (thường 2–5 ví dụ) để nó học cách làm việc giống như thế.
Điều này đặc biệt hữu ích khi:
- Bạn muốn kết quả ổn định và nhất quán hơn.
- Nhiệm vụ có tính mẫu hoặc khuôn định (ví dụ: viết email, tóm tắt văn bản, phân loại cảm xúc...).
- Bạn không thể mô tả rõ ràng bằng lời, nhưng có thể minh họa bằng vài ví dụ cụ thể.
🧩 Ví dụ minh họa:
Bạn muốn AI phân loại cảm xúc của câu theo 3 nhãn: “Tích cực”, “Tiêu cực”, hoặc “Trung lập”.
Prompt few-shot:
Hãy phân loại cảm xúc của câu sau đây là Tích cực, Tiêu cực hoặc Trung lập.
Ví dụ:
1. "Tôi rất thích sản phẩm này!" → Tích cực
2. "Thật là một trải nghiệm tồi tệ." → Tiêu cực
3. "Dịch vụ ở mức chấp nhận được." → Trung lập
Bây giờ hãy phân loại:
"Nhân viên phục vụ rất nhiệt tình."
Kết quả:
Tích cực ✅
💡 Với ba ví dụ mẫu, AI đã hiểu logic phân loại mà không cần bạn phải định nghĩa quy tắc bằng lời.
3. Cách hoạt động của One-shot / Few-shot Prompting
Các mô hình như ChatGPT được huấn luyện để nhận diện mẫu (pattern recognition). Khi bạn đưa ra một vài ví dụ, mô hình không “hiểu” theo nghĩa con người, mà bắt chước cấu trúc, cách hành văn, mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra.
Ví dụ:
- Bạn cho AI thấy rằng “khi đầu vào là một câu khen, đầu ra là ‘Tích cực’”.
- Nó sẽ bắt đầu bắt chước mô hình đó cho các câu mới tương tự.
Bạn đang huấn luyện AI tại chỗ (on the spot), nhưng không cần viết code hay fine-tune gì cả.
4. Khi nào nên dùng kỹ thuật này?
| Trường hợp | Nên dùng | Vì sao |
|---|---|---|
| Nhiệm vụ rõ ràng, có ví dụ mẫu | ✅ Rất nên | AI hiểu nhanh hơn và tạo đầu ra ổn định |
| Bạn muốn AI bắt chước phong cách viết | ✅ | Một hoặc vài mẫu đủ để nó “nắm vibe” |
| Nhiệm vụ quá mơ hồ, khó mô tả bằng lời | ✅ | Dễ định hình kỳ vọng hơn bằng ví dụ |
| Nhiệm vụ đòi hỏi sáng tạo cao | ⚠️ Có thể cân nhắc | Vì nhiều ví dụ có thể giới hạn sự sáng tạo |
| Prompt quá dài hoặc nhiều dữ liệu | ❌ Không nên | Có thể làm AI quá tải ngữ cảnh |
5. Cách chọn ví dụ hiệu quả
Một ví dụ tốt nên:
- Giống với nhiệm vụ thật mà bạn muốn AI làm.
- Ngắn gọn, rõ ràng, tránh chứa thông tin dư thừa.
- Thể hiện rõ mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra (nếu có).
- Đồng nhất về phong cách, nếu bạn dùng nhiều ví dụ.
Ví dụ kém chất lượng sẽ khiến AI bị “lạc hướng”, giống như học sai mẫu trong một bài dạy.
6. Một ví dụ nâng cao
Giả sử bạn muốn ChatGPT viết bản tóm tắt ngắn gọn cho các bài viết blog theo cùng phong cách.
Prompt few-shot:
Hãy tóm tắt bài viết sau đây trong 2 câu, giọng văn thân thiện, tự nhiên.
Ví dụ 1:
Bài: "Cách tập trung khi làm việc ở nhà"
Tóm tắt: Làm việc ở nhà dễ mất tập trung, nhưng bạn có thể cải thiện bằng cách tạo không gian riêng, đặt giới hạn thời gian và tắt thông báo.
Ví dụ 2:
Bài: "Bí quyết ngủ ngon hơn"
Tóm tắt: Giấc ngủ tốt bắt đầu từ thói quen ổn định, tránh caffeine buổi tối và thư giãn trước khi ngủ.
Bài viết mới:
"Cách quản lý email hiệu quả trong ngày bận rộn"
Kết quả:
Quản lý email hiệu quả bắt đầu từ việc kiểm tra theo khung giờ cố định và sử dụng thư mục ưu tiên. Đừng để hòm thư chi phối cả ngày làm việc của bạn.
7. Điểm mạnh và điểm yếu
| Điểm mạnh | Điểm yếu |
|---|---|
| Dễ áp dụng, không cần kiến thức kỹ thuật | Tốn không gian trong prompt |
| Kết quả tự nhiên, đúng phong cách mong muốn | Dễ bị lệch nếu ví dụ không tiêu biểu |
| Hiểu được nhiệm vụ phức tạp thông qua mẫu | Có thể giới hạn sự sáng tạo của mô hình |
8. Ghi chú & Tips cuối chương
💡 Mẹo 1: Khi dùng nhiều ví dụ, hãy giữ cấu trúc thống nhất (cùng cách trình bày, độ dài, giọng điệu…).
💡 Mẹo 2: Bạn có thể kết hợp few-shot + chỉ dẫn rõ ràng để tối ưu kết quả, ví dụ:
“Dưới đây là 3 ví dụ. Hãy làm tương tự cho đoạn văn mới, giữ cùng độ dài và giọng văn.”
💡 Mẹo 3: Nếu bạn đang làm việc với API, hãy cẩn thận vì ngữ cảnh dài tốn token – đừng đưa quá nhiều ví dụ.
💡 Mẹo 4: Thử nghiệm với số lượng ví dụ khác nhau (1, 3, 5) – đôi khi chỉ cần một ví dụ thật hay là đủ.
Tóm lại
One-shot và Few-shot prompting là cách “huấn luyện nhanh” cho AI bằng ví dụ cụ thể, giúp nó hiểu và tái tạo phong cách, cấu trúc, hoặc logic mong muốn. Chúng đơn giản, trực quan và cực kỳ hữu ích cho người mới bắt đầu – nhất là khi bạn muốn kết quả ổn định và tự nhiên.
Bạn càng chọn ví dụ tốt, AI càng trở nên thông minh theo cách bạn muốn.