Chào ngày mới!
Hôm nay là ngày 24 của hành trình trở thành prompt engineer chuyên nghiệp, mình sẽ bước vào một khía cạnh mới mẻ và cực kỳ quan trọng trong việc tinh chỉnh phản hồi của AI: các tham số (parameters) của LLM. Trước giờ, mình đã tập trung vào cách ra lệnh cho AI thông qua prompt. Nhưng các tham số này cho phép bạn kiểm soát cách AI suy nghĩ và tạo ra phản hồi, ngay cả khi prompt không thay đổi.
Chúng ta sẽ bắt đầu với một trong những tham số được sử dụng phổ biến nhất, đó là tham số Temperature.
Ảnh : Minh họa tham Số Temperature để Kiểm Soát Độ Sáng Tạo Của AI Trong Prompt
Mục Tiêu Chính Hôm Nay
- Hiểu được Tham số Temperature trong LLM là gì và vị trí vai trò ra sao.
- Biết khi nào nên tăng hoặc giảm Temperature.
- So sánh output của các giá trị Temperature khác nhau trong nhiều task.
- Nhận biết sự ảnh hưởng của Temperature đến tính sáng tạo hoặc mất kiểm soát.
Tham Số Temperature là gì
Tham số (Parameter) trong một Large Language Model (LLM) là các cài đặt cho phép bạn điều chỉnh hành vi của mô hình khi nó tạo ra phản hồi. Prompt là “Bạn muốn gì?”, còn tham số là “Bạn muốn AI tạo ra điều đó NHƯ THẾ NÀO?”.
Trong LLM (mô hình ngôn ngữ lớn), Temperature là tham số giúp kiểm soát mức độ ngẫu nhiên hay sáng tạo của output:
| Giá trị Temperature | Đặc điểm Output |
|---|---|
| Thấp (0.0 – 0.2) | Ổn định, dự đoán, tính chính xác cao |
| Trung bình (0.5 – 0.7) | Cân bằng sáng tạo và logic |
| Cao (0.8 – 1.0+) | Đa dạng, bất ngờ, sáng tạo mạnh mẽ |
Để dễ hình dung, nếu bạn đang là lập trình viên, cần độ chính xác và tính logic cao thì nên đặt tham số temperature dưới 0,2. Nếu bạn đang là tác giả của một cuốn sách khoa học viễn tưỡng, bạn nên set tham số temperature trên 0.8, nó sẽ giúp bạn sáng tạo và chém gió banh nóc 😀
Khi nào nên điều chỉnh Temperature?
- Giảm Temperature khi cần tính chính xác, không lệch chủ đề (tra cứu, hướng dẫn, tóm tắt).
- Tăng Temperature khi muốn khởi gợi ý tưởng, tác phẩm sáng tạo hoặc phong cách.
cách thay đổi tham số Temperature khi sử dụng ChatGPT
1. Trên giao diện ChatGPT web/app (chat.openai.com)
Trên phiên bản web và app chính thức của ChatGPT, bạn không thể tự thay đổi tham số temperature một cách trực tiếp.
Tuy nhiên, có 2 cách để “gián tiếp” điều chỉnh độ sáng tạo:
✅ Cách 1: Chọn chế độ GPT có tính sáng tạo cao
- Khi tạo Custom GPT (GPT tùy chỉnh) → bạn có thể điều chỉnh Creativity khi cấu hình.
- Hoặc bạn dùng các GPTs đã được tinh chỉnh sẵn từ Explore GPTs như:
- “Creative Writer” → thường có
temperaturecao hơn mặc định. - “Code Interpreter” → thường có
temperaturethấp hơn, hợp lý cho tính toán.
- “Creative Writer” → thường có
✅ Cách 2: Yêu cầu trong prompt
Ví dụ:
Bạn hãy trả lời thật sáng tạo và ngẫu nhiên như đang dùng temperature = 1.0
Hoặc:
Hãy trả lời chính xác, khách quan, logic nhất có thể như đang dùng temperature = 0
Cách này không thay đổi thực tế tham số temperature, nhưng ChatGPT sẽ mô phỏng hành vi tương ứng, gần giống như kiểu role prompting mà mình đã học ở ngày 22 á
2. Dùng ChatGPT qua API (OpenAI API / OpenAI Playground)
Đây là cách thực sự có thể điều chỉnh tham số temperature.
✅ Cách dùng trên OpenAI Playground:
- Truy cập: https://platform.openai.com/playground
- Chọn model GPT-4 / GPT-3.5
- Kéo thanh
Temperaturetừ 0 đến 1 (hoặc 2 với GPT-3.5)0= phản hồi logic, nhất quán, ít sáng tạo1= phản hồi sáng tạo, ngẫu nhiên>1= rất ngẫu nhiên, ít nhất quán
- Gõ prompt → Bấm “Submit”
✅ Cách dùng qua mã nguồn:
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4",
messages=[
{"role": "system", "content": "Bạn là một nhà văn sáng tạo."},
{"role": "user", "content": "Hãy viết một truyện ngắn về một con mèo biết bay."}
],
temperature=0.9 # 👈 điều chỉnh tại đây
)
print(response['choices'][0]['message']['content'])
✍️ Thực Hành Hôm Nay
🟡 Bài Tập 1: Viết truyện ngắn với các giá trị Temperature khác nhau
Prompt gốc:
Hãy viết một truyện ngắn khoảng 100 từ về một con robot bắt đầu biết cảm xúc.
Thực hiện:
- Chạy với Temperature:
0.2,0.7,1.0 - So sánh:
- Cấu trúc truyện.
- Phong cách.
- Mức độ bất ngờ/sáng tạo.
🟢 Bài Tập 2: Tóm tắt văn bản với Temperature cao/thấp
Prompt:
Tóm tắt đoạn sau thành 3 gạch đầu dòng: “”” [Chèn đoạn văn dài khoa học/chính trị/gíao dục] “””
Thực hiện:
- Chạy với Temperature
0.2và0.9 - Nhận xét:
- Độ “ảo giác” của AI khi Temperature cao.
- Sự nhất quán và chính xác khi Temperature thấp.
📘 6 Từ Vựng Tiếng Anh Chuyên Ngành Hôm Nay
| Từ vựng | Nghĩa | Ví dụ |
| Parameter | Tham số | Adjust this parameter to control the output. |
| Temperature | Tham số nhiệt độ | The temperature controls the randomness. |
| Creativity | Sự sáng tạo | Increase temperature to boost creativity. |
| Randomness | Tính ngẫu nhiên | Higher temperature leads to more randomness. |
| Diversity | Tính đa dạng | Lower temperature limits diversity. |
| Consistent | Nhất quán | Low temperature gives more consistent results. |
💬 Giao Tiếp Ngẫu Nhiên Cùng ChatGPT
Hôm nay mình đã “troll” ChatGPT với prompt:
“Viết lại câu chuyện ‘Cô bé quảng khăn đỏ’ theo phong cách chém gió, Temperature = 2”
Kết quả: 😂 Quá vui! Lúc này còn AI nó xàm nhất!
Để tui gửi kết quả câu chuyện luôn nhé:
🐺🌈 Cô Bé Quàng Khăn Đỏ Và Cuộc Gặp Gỡ Ở Rừng Xoáy Xì Trum
Ngày xửa ngày xưa, ở một ngôi làng có hình trái xoài, sống một cô bé tên là Rubi Quàng Khăn Đỏ – gọi vậy vì cô luôn đội một chiếc khăn đỏ… biết hát rap 🎤. Khăn này không chỉ để quàng, mà còn biết phát sáng khi phát hiện điều kỳ lạ.
Một ngày nọ, Rubi nhận nhiệm vụ cực kỳ đặc biệt: mang bánh pizza nhân khủng long phô mai và một hộp “trà pha từ giọt sương đầu tiên của cầu vồng” đến cho bà ngoại. Bà sống ở rìa Vũ trụ, nơi giao nhau giữa Rừng Nấm Biết Nhảy và Sa mạc Bong Bóng.
🌳 Trên đường đi, Rubi gặp một sinh vật ba đầu, đầu thứ nhất là sói, đầu thứ hai là chim cánh cụt, đầu thứ ba là… toaster. Sói (đầu 1) dụ dỗ cô chơi trò “Đố tìm cánh cửa đến chiều không gian thứ 8”. Rubi đồng ý.
Thế là cả hai lao vào cuộc đua xuyên qua:
- Mê cung làm bằng xúc xích
- Cầu thang piano dẫn lên mây
- Một bầy mèo ninja làm nhiệm vụ giữ cánh cổng
😈 Trong khi Rubi bị phân tâm bởi một chú bạch tuộc bán kem trong rừng, Sói nhanh chân phi thân đến nhà bà ngoại, nuốt… cái gối ôm (vì nhầm là bà). Sau đó hắn cải trang thành bà ngoại và nằm đợi – nhưng lại mặc lộn váy ngược và đeo… kính lặn.
Rubi đến nơi, ngạc nhiên thấy “bà” đang chơi game “Flappy Bà Ngoại” trên máy PS5. Nghi ngờ, cô dùng chiếc khăn phát sáng kiểm tra – khăn lập tức hát bài:
“Sói trong nhà, khẩn cấp quá,
Gọi đội cứu hộ, phát pháo hoa!”
💥 Trong tích tắc, một robot gấu trúc khổng lồ từ trời rơi xuống, nhấc Sói bằng kẹp xúc xích và đưa hắn đi cai nghiện đồ hóa trang.
Bà ngoại xuất hiện từ… bức tranh treo tường (bà bị hút vào đó vì đọc thần chú lộn). Cả ba ôm nhau, ăn pizza khủng long, uống trà cầu vồng và tổ chức bữa tiệc sinh nhật cho chiếc khăn đỏ – vì hôm đó tình cờ là sinh nhật khăn!
Hahaha, nó xàm thôi rồi 😀
Tổng Kết Ngày 24
- Hiểu được cách hoạt động và ảnh hưởng của tham số Temperature.
- Tự trải nghiệm viết prompt với nhiều mức Temperature.
- Biết khi nào nên dùng cao/thấp để khởi gợi hoặc kiểm soát AI.
“Temperature không chỉ là số. Nó là đối trọng giữa logic và tính sáng tạo.”
Vậy là mình vừa trải qua bài học ngày 24 đầy vui vẻ, nhất là câu chuyện xàm “Cô bé quàng khăn đỏ” của nó. Hẹn gặp lại bạn với tham số tiếp theo vào ngày mai nhé!. Nhớ giúp mình bằng cách chia sẻ bài viết cho mọi người cùng học với nha!
