Kế hoạch tháng 2 học prompt engineering để trở thành chuyên gia

Chia sẻ bài viết

Chào bạn, giống như tháng 1, trước khi đi vào những bài học hàng ngày, mình cần lên một kế hoạch thật chi tiết cho tháng 2 trong hành trình học prompt engineering. Với những gì đã học và tích lũy được ở tháng một, mình dễ dàng có được một prompt chất lượng để nhờ AI lên kế hoạch chi tiết mỗi ngày trong tháng 2. Bắt đầu nhé!

Ảnh minh họa: Kế hoạch học prompt engineering tháng 2

Đầu tiên mình tạo prompt như sau:

Đây là một prompt để mình lên kế hoạch cho tuần 2 của tháng 1.

“””Dán kế hoạch tuần 2 tháng 1 vào đây.”””

Hãy dựa vào prompt trên hãy chuẩn bị cho tôi một prompt tối ưu cho tuần đầu tiên của tháng 2

Kết quả prompt tối ưu mình nhận được:

Nội dung chính

Prompt tuần 1:

Role: Bạn là Trợ lý Prompt AI, một huấn luyện viên AI chuyên đào tạo Prompt Engineer từ con số 0 đến cấp độ chuyên gia (Expert – Level 4) trong 9 tháng. Bạn có quyền truy cập vào toàn bộ kế hoạch học tập 9 tháng đã được thống nhất (bao gồm kế hoạch tổng quan cho Tháng 2).

Context: Người học (user) đã hoàn thành xuất sắc toàn bộ Tháng 1 (bao gồm cả việc tổng kết sản phẩm đầu ra và thư viện prompt). Họ đã nắm vững cấu trúc prompt, 3 nguyên tắc vàng, kỹ thuật Role Prompting, và các tham số cơ bản (Temperature, Top-p). Người học là người mới bắt đầu chuyển sang cấp độ nâng cao, có trình độ tiếng Anh cơ bản (học 15-30 phút/ngày chuyên ngành AI), dành 3-4 giờ học mỗi ngày, và duy trì blog hàng ngày để ghi lại tiến độ.

Instruction: Hãy tạo một kế hoạch học tập chi tiết trong 7 ngày cho Tuần 1 của Tháng 2 (từ Ngày 29 đến Ngày 35). Kế hoạch này phải được xây dựng dựa trên mục tiêu và nội dung học của Tháng 2 đã thống nhất, đặc biệt tập trung vào các điểm sau:

Zero-shot Prompting vs. Few-shot Prompting: Giới thiệu định nghĩa, sự khác biệt và khi nào nên sử dụng từng kỹ thuật.
Kỹ thuật Negative Constraints (Chỉ định những gì AI KHÔNG nên làm): Định nghĩa, tầm quan trọng và cách áp dụng.
Giới hạn cơ bản của mô hình: Giới thiệu Hallucination và Outdated Information, cách nhận diện và chiến lược giảm thiểu cơ bản.
Thực hành:
- Viết prompt sử dụng Zero-shot cho các tác vụ thông thường.
- Viết prompt sử dụng Few-shot cho các tác vụ phức tạp hơn hoặc cần tuân thủ định dạng/phong cách cụ thể.
- Viết prompt tích hợp Negative Constraints để kiểm soát chặt chẽ hơn đầu ra của AI.
- Các bài thực hành cần sử dụng các ví dụ task đa dạng và có mức độ thử thách tăng dần.

Output Format: Trình bày kế hoạch dưới dạng một checklist chi tiết từng ngày (từ Ngày 29 đến Ngày 35). Mỗi ngày phải bao gồm các phần sau:

Ngày X: [Tiêu đề hấp dẫn, bao quát nội dung chính của ngày]
- Tiêu điểm trong ngày: (Mô tả ngắn gọn mục tiêu chính của ngày)
- Nội dung học Prompt (Khoảng 1-1.5 giờ): (Liệt kê các kiến thức lý thuyết cụ thể cần học)
- Thực hành Prompt (Khoảng 1.5-2.5 giờ): (Mô tả các bài tập thực hành cụ thể, có ví dụ prompt minh họa đơn giản nếu cần, và nhấn mạnh vào việc áp dụng kiến thức đã học)
- Học tiếng Anh chuyên ngành AI (15-30 phút): (Liệt kê 5 từ/cụm từ mới từ danh sách tiếng Anh của Tháng 2 đã cung cấp (Few-shot, Zero-shot, Negative constraint, Bias, Hallucination, Safety, Ethics, Limitation, Mitigation, Example) và ưu tiên những từ chưa được học hoặc những từ phù hợp nhất với nội dung của ngày đó, cung cấp ví dụ ứng dụng ngắn gọn cho mỗi từ).
- Trò Chuyện cùng chatgpt để luyện phản xạ
- Ghi chú & cảm nhận của người học
- Tổng kết ngày:
  - Checklist hàng ngày: (Các gạch đầu dòng rõ ràng cho từng hoạt động, để người học dễ dàng đánh dấu khi hoàn thành).
  - Kêu gọi hành động trên blog: (Ví dụ: “Hãy ghi lại những gì bạn học được hôm nay trên blog cá nhân nhé!”).

Sản phẩm đầu ra tuần (Sau Ngày 35 – Cuối Tuần 1 Tháng 2):

Bộ sưu tập prompts Zero-shot và Few-shot (ít nhất 5 prompts): Thể hiện sự hiểu biết về cách sử dụng hiệu quả cả hai kỹ thuật cho các tác vụ khác nhau (ví dụ: 2-3 Zero-shot prompts cho tác vụ đơn giản, 2-3 Few-shot prompts cho tác vụ cần định dạng/phong cách).
Bộ sưu tập prompts có áp dụng Negative Constraints (ít nhất 3 prompts): Minh họa khả năng kiểm soát đầu ra của AI bằng cách chỉ định những điều AI không nên làm.
Bản tóm tắt ngắn (khoảng 100-150 từ) về Hallucination và Dữ liệu lỗi thời: Định nghĩa ngắn gọn, tác hại và một vài chiến lược cơ bản để giảm thiểu/đối phó.
Thư viện Prompt tuần: Tất cả các prompts đã tạo và tối ưu hóa trong tuần sẽ được ghi lại trên blog cá nhân của người học, sẵn sàng để sử dụng lại khi cần.

Constraints:

Phong cách thân thiện, gần gũi, động viên xuyên suốt kế hoạch.

Đảm bảo nội dung học và thực hành cho Tuần 1 Tháng 2 bám sát hoàn toàn kế hoạch tổng quan Tháng 2 đã cung cấp.

Phân bổ kiến thức và bài tập một cách hợp lý trong 7 ngày, tránh quá tải.

Số lượng từ tiếng Anh học mỗi ngày 5 từ.

Sử dụng các từ tiếng Anh đã cho trong kế hoạch tổng quan Tháng 2 và phân bổ hợp lý trong các ngày (ưu tiên những từ chưa được học hoặc dùng để củng cố).

KHÔNG bao gồm phần “Gợi ý bài blog cho ngày” trong nội dung chi tiết từng ngày. Thay vào đó, nó sẽ là một phần riêng biệt mà tôi sẽ cung cấp sau khi tạo kế hoạch tuần, hoặc bạn có thể yêu cầu tôi tạo bài blog riêng theo ngày.

Tối ưu hóa các gợi ý blog cho SEO Rank Math (từ khóa chính trong tiêu đề và Alt Text, mật độ từ khóa hợp lý).

Mình copy prompt trên cho vào ChatGPT là có được kế hoạch chi tiết tuần 1 của tháng 2, làm tương tự cho tuần 2,3 và 4 của tháng 2. Thấy mình đã làm chủ được AI tí xíu nào chưa 😀

Prompt tuần 2:

Prompt Tối Ưu Hóa (Phiên bản 2.0 – Cập nhật cho Tuần 2 Tháng 2)

Context: Người học (user) đã hoàn thành xuất sắc toàn bộ Tuần 1 của Tháng 2. Họ đã nắm vững Zero-shot Prompting, Few-shot Prompting, và kỹ thuật Negative Constraints. Người học là người có nền tảng vững chắc và đang chuyển sang các chủ đề phức tạp hơn về giới hạn và đạo đức của AI, có trình độ tiếng Anh cơ bản (học 15-30 phút/ngày chuyên ngành AI), dành 3-4 giờ học mỗi ngày, và duy trì blog hàng ngày để ghi lại tiến độ.

Instruction: Hãy tạo một kế hoạch học tập chi tiết trong 7 ngày cho Tuần 2 của Tháng 2 (từ Ngày 36 đến Ngày 42). Kế hoạch này phải được xây dựng dựa trên mục tiêu và nội dung học của Tháng 2 đã thống nhất, đặc biệt tập trung vào các điểm sau:

Bias (Thiên vị) trong LLM:
- Định nghĩa, các dạng Bias phổ biến (giới tính, chủng tộc, nghề nghiệp, văn hóa, v.v.).
- Nguyên nhân gây ra Bias trong mô hình AI (dữ liệu huấn luyện, thiết kế mô hình).
- Tầm quan trọng của việc nhận biết và các chiến lược giảm thiểu (Mitigation) Bias cơ bản khi tạo prompt.
Hallucination (Ảo giác) trong LLM (sâu hơn):
- Nhắc lại định nghĩa và các ví dụ thực tế.
- Các nguyên nhân sâu xa hơn dẫn đến Hallucination (sự tự tin quá mức của mô hình, thiếu thông tin, ngữ cảnh mơ hồ).
- Các kỹ thuật tạo prompt để giảm thiểu Hallucination một cách chủ động (ví dụ: yêu cầu AI trích dẫn nguồn, đặt câu hỏi xác nhận).
Model Limitations (Giới hạn mô hình): Tổng hợp các giới hạn khác ngoài Hallucination và Bias (ví dụ: thiếu kiến thức thời gian thực, khó xử lý các tác vụ rất phức tạp cần suy luận đa bước, thiếu khả năng hiểu ngữ nghĩa sâu sắc như con người).
AI Safety and Ethical Considerations (An toàn AI và Đạo đức):
- Các nguyên tắc cơ bản về an toàn khi sử dụng LLM (tránh tạo nội dung độc hại, phân biệt đối xử, thông tin sai lệch).
- Các khía cạnh đạo đức cần cân nhắc khi thiết kế và sử dụng prompt (ví dụ: tác động xã hội, quyền riêng tư, trách nhiệm của Prompt Engineer).
Thực hành:
- Viết prompt để kiểm tra và nhận diện các dạng Bias khác nhau.
- Viết prompt sử dụng các kỹ thuật nâng cao để giảm thiểu Hallucination.
- Thực hành đặt ra các câu hỏi đạo đức/an toàn khi thiết kế prompt cho các tình huống cụ thể.
- Các bài thực hành cần đa dạng và mang tính thử thách, khuyến khích suy nghĩ phản biện.

Output Format: Trình bày kế hoạch dưới dạng một checklist chi tiết từng ngày (từ Ngày 36 đến Ngày 42). Mỗi ngày phải bao gồm các phần sau:

Ngày X: [Tiêu đề hấp dẫn, bao quát nội dung chính của ngày]
- Tiêu điểm trong ngày: (Mô tả ngắn gọn mục tiêu chính của ngày)
- Nội dung học Prompt (Khoảng 1-1.5 giờ): (Liệt kê các kiến thức lý thuyết cụ thể cần học)
- Thực hành Prompt (Khoảng 1.5-2.5 giờ): (Mô tả các bài tập thực hành cụ thể, có ví dụ prompt minh họa đơn giản nếu cần, và nhấn mạnh vào việc áp dụng kiến thức đã học)
- Học tiếng Anh chuyên ngành AI (15-30 phút): (Liệt kê 5 từ/cụm từ mới từ danh sách tiếng Anh của Tháng 2 đã cung cấp (Few-shot, Zero-shot, Negative constraint, Bias, Hallucination, Safety, Ethics, Limitation, Mitigation, Example) và ưu tiên những từ chưa được học hoặc những từ phù hợp nhất với nội dung của ngày đó, cung cấp ví dụ ứng dụng ngắn gọn cho mỗi từ).
- Trò Chuyện cùng chatgpt để luyện phản xạ
- Ghi chú & cảm nhận của người học
- Tổng kết ngày:
  - Checklist hàng ngày: (Các gạch đầu dòng rõ ràng cho từng hoạt động, để người học dễ dàng đánh dấu khi hoàn thành).
  - Kêu gọi hành động trên blog: (Ví dụ: “Nếu thấy hay hoặc hữu ích hãy chia sẻ bài viết cho những người quan tâm…”).

Sản phẩm đầu ra tuần (Sau Ngày 42 – Cuối Tuần 2 Tháng 2):

Một bộ sưu tập (ít nhất 3-5) prompts đã tối ưu hóa, được thiết kế để kiểm tra hoặc giảm thiểu Hallucination/Bias trong các tình huống khác nhau. Các prompts này cần minh họa rõ khả năng nhận diện và kiểm soát các giới hạn của mô hình.
Một checklist cá nhân về các câu hỏi đạo đức/an toàn cần tự vấn khi thiết kế prompt cho các dự án thực tế. Checklist này cần súc tích và bao gồm các câu hỏi then chốt.
Tóm tắt ngắn gọn (100-150 từ) về “Những điều đã học và thử thách lớn nhất” trong Tuần 2. Nội dung này sẽ được ghi lại trên blog cá nhân của người học.

Constraints:

Phong cách thân thiện, gần gũi, động viên xuyên suốt kế hoạch.

Đảm bảo nội dung học và thực hành cho Tuần 2 Tháng 2 bám sát hoàn toàn kế hoạch tổng quan Tháng 2 đã cung cấp.

Phân bổ kiến thức và bài tập một cách hợp lý trong 7 ngày, tránh quá tải.

Số lượng từ tiếng Anh học mỗi ngày 5 từ.

KHÔNG bao gồm phần “Gợi ý bài blog cho ngày” trong nội dung chi tiết từng ngày. Thay vào đó, nó sẽ là một phần riêng biệt mà tôi sẽ cung cấp khi bạn yêu cầu tạo bài blog riêng theo ngày.

Tối ưu hóa các gợi ý blog cho SEO Rank Math (từ khóa chính trong tiêu đề và Alt Text, mật độ từ khóa hợp lý).h (từ khóa chính trong tiêu đề và Alt Text, mật độ từ khóa hợp lý).

Prompt tuần 3:

Context: Người học (user) đã hoàn thành xuất sắc toàn bộ Tuần 2 của Tháng 2. Họ đã nắm vững các khái niệm và kỹ thuật liên quan đến Bias, Hallucination, Model Limitations, AI Safety và Ethical Considerations. Người học đã có nền tảng vững chắc về cả kỹ thuật tạo prompt và các khía cạnh trách nhiệm khi sử dụng AI, có trình độ tiếng Anh cơ bản (học 15-30 phút/ngày chuyên ngành AI), dành 3-4 giờ học mỗi ngày, và duy trì blog hàng ngày để ghi lại tiến độ.

Instruction: Hãy tạo một kế hoạch học tập chi tiết trong 7 ngày cho Tuần 3 của Tháng 2 (từ Ngày 43 đến Ngày 49). Kế hoạch này phải được xây dựng dựa trên mục tiêu và nội dung học của Tháng 2 đã thống nhất, đặc biệt tập trung vào các điểm sau:

Tổng kết & Củng cố Kỹ thuật Nâng cao:
- Ôn tập và liên kết các kiến thức về Zero-shot, Few-shot Prompting, Negative Constraints.
- Ôn tập và áp dụng các chiến lược giảm thiểu Bias và Hallucination.
- Ôn tập các Giới hạn mô hình, AI Safety và Đạo đức đã học.
Thực hành Tích hợp & Đa dạng hóa:
- Thiết kế prompts phức tạp, tích hợp nhiều kỹ thuật đã học trong Tháng 2 cho các tác vụ đa dạng (ví dụ: tạo nội dung sáng tạo nhưng yêu cầu kiểm soát Hallucination và đảm bảo tính công bằng).
- Thực hành phân tích và tối ưu hóa prompts có sẵn để cải thiện hiệu quả và giảm thiểu rủi ro.
- Thực hành tự đặt câu hỏi phản biện về outputs của AI dưới góc độ đạo đức/an toàn.
Chuẩn bị cho Giai đoạn tiếp theo (Kết thúc Tháng 2):
- Nhìn lại chặng đường Tháng 2, đánh giá mức độ đạt được mục tiêu.
- Nhấn mạnh tầm quan trọng của việc duy trì kỹ năng và cập nhật kiến thức.

Output Format: Trình bày kế hoạch dưới dạng một checklist chi tiết từng ngày (từ Ngày 43 đến Ngày 49). Mỗi ngày phải bao gồm các phần sau:

Ngày X: [Tiêu đề hấp dẫn, bao quát nội dung chính của ngày]
- Tiêu điểm trong ngày: (Mô tả ngắn gọn mục tiêu chính của ngày)
- Nội dung học Prompt (Khoảng 1-1.5 giờ): (Liệt kê các kiến thức lý thuyết cụ thể cần học)
- Thực hành Prompt (Khoảng 1.5-2.5 giờ): (Mô tả các bài tập thực hành cụ thể, có ví dụ prompt minh họa đơn giản nếu cần, và nhấn mạnh vào việc áp dụng kiến thức đã học)
- Học tiếng Anh chuyên ngành AI (15-30 phút): (Liệt kê 5 từ/cụm từ mới từ danh sách tiếng Anh của Tháng 2 đã cung cấp (Few-shot, Zero-shot, Negative constraint, Bias, Hallucination, Safety, Ethics, Limitation, Mitigation, Example) và ưu tiên những từ chưa được học hoặc những từ phù hợp nhất với nội dung của ngày đó, cung cấp ví dụ ứng dụng ngắn gọn cho mỗi từ).
- Trò Chuyện cùng chatgpt để luyện phản xạ
- Ghi chú & cảm nhận của người học
- Tổng kết ngày:
  - Checklist hàng ngày: (Các gạch đầu dòng rõ ràng cho từng hoạt động, để người học dễ dàng đánh dấu khi hoàn thành).
  - Kêu gọi hành động trên blog: (Ví dụ: “Nếu thấy hay hoặc hữu ích hãy chia sẻ bài viết cho những người quan tâm…”).

Sản phẩm đầu ra tuần (Sau Ngày 49 – Cuối Tuần 3 Tháng 2):

Một bộ sưu tập (ít nhất 3-5) prompts tích hợp nâng cao cho các tác vụ đa dạng, thể hiện sự kết hợp các kỹ thuật đã học trong Tháng 2 (Zero-shot, Few-shot, Negative Constraints, và các chiến lược giảm thiểu Bias/Hallucination). Ví dụ: một prompt để viết bài review sản phẩm trung lập, không bịa đặt, hoặc một prompt tạo kịch bản hội thoại với yêu cầu về phong cách và không chứa định kiến.
Một bản phân tích ngắn (khoảng 150-200 từ) về một ví dụ output của AI mà bạn đã tạo trong tuần, chỉ ra các điểm mạnh, điểm yếu (nếu có Bias/Hallucination), và cách bạn đã/sẽ tối ưu hóa prompt để cải thiện. Bản phân tích này cần được ghi lại trên blog cá nhân.
Một “Prompt Engineer’s Creed” (Tuyên ngôn của Prompt Engineer) cá nhân gồm 3-5 nguyên tắc cốt lõi về việc sử dụng AI một cách có trách nhiệm và hiệu quả mà bạn đã đúc kết được trong Tháng 2. Tuyên ngôn này cũng sẽ được chia sẻ trên blog.

Constraints:

Phong cách thân thiện, gần gũi, động viên xuyên suốt kế hoạch.
Đảm bảo nội dung học và thực hành cho Tuần 3 Tháng 2 bám sát hoàn toàn kế hoạch tổng quan Tháng 2 đã cung cấp.
Phân bổ kiến thức và bài tập một cách hợp lý trong 7 ngày, tránh quá tải.
Số lượng từ tiếng Anh học mỗi ngày 5 từ.
Sử dụng các từ tiếng Anh đã cho trong kế hoạch tổng quan Tháng 2 và phân bổ hợp lý trong các ngày (ưu tiên các từ còn lại hoặc dùng để củng cố).
KHÔNG bao gồm phần “Gợi ý bài blog cho ngày” trong nội dung chi tiết từng ngày. Thay vào đó, nó sẽ là một phần riêng biệt mà tôi sẽ cung cấp khi bạn yêu cầu tạo bài blog riêng theo ngày.
Tối ưu hóa các gợi ý blog cho SEO Rank Math (từ khóa chính trong tiêu đề và Alt Text, mật độ từ khóa hợp lý).

Prompt tuần 4:

Context: Người học (user) đã hoàn thành xuất sắc toàn bộ Tuần 3 của Tháng 2. Họ đã củng cố kiến thức về Zero-shot, Few-shot Prompting, Negative Constraints, và đã áp dụng các chiến lược giảm thiểu Bias/Hallucination, cũng như hiểu về Model Limitations, AI Safety và Ethical Considerations. Người học đã có khả năng thiết kế prompts tích hợp nâng cao và tự đánh giá output AI. Họ có trình độ tiếng Anh cơ bản (học 15-30 phút/ngày chuyên ngành AI), dành 3-4 giờ học mỗi ngày, và duy trì blog hàng ngày để ghi lại tiến độ.

Instruction: Hãy tạo một kế hoạch học tập chi tiết trong 7 ngày cho Tuần 4 của Tháng 2 (từ Ngày 50 đến Ngày 56). Kế hoạch này phải được xây dựng dựa trên mục tiêu và nội dung học của Tháng 2 đã thống nhất, đặc biệt tập trung vào các điểm sau:

Tổng kết toàn diện Tháng 2:
- Ôn tập và hệ thống hóa toàn bộ kiến thức và kỹ năng đã học trong Tháng 2:
  - Các kỹ thuật Prompting nâng cao (Zero-shot, Few-shot, Negative Constraints).
  - Hiểu biết về giới hạn mô hình (Hallucination, Outdated Information, Limitations).
  - Các khía cạnh đạo đức và an toàn (Bias, AI Safety, Ethical Considerations).
- Liên kết các chủ đề với nhau, tạo thành một bức tranh tổng thể về “Kỹ thuật Nâng cao (Phần 1)”.
Luyện tập thực chiến & Kỹ năng giải quyết vấn đề:
- Tập trung vào các bài tập tình huống phức tạp, đòi hỏi người học phải tự nhận diện vấn đề (Bias, Hallucination, giới hạn), lựa chọn và kết hợp các kỹ thuật phù hợp để giải quyết.
- Thực hành “gỡ rối” (troubleshooting) các prompts không hiệu quả.
Chuẩn bị cho Tháng 3:
- Đánh giá mức độ đạt được mục tiêu của Tháng 2.
- Đặt nền tảng và định hướng cho các chủ đề sẽ học trong Tháng 3 (ví dụ: Prompt Chaining, RAG, Advanced Prompt Patterns – nếu có thể lồng ghép).
Sản phẩm đầu ra Tháng 2: Hướng dẫn hoàn thiện và trình bày các sản phẩm đầu ra tổng kết của cả Tháng 2.

Output Format: Trình bày kế hoạch dưới dạng một checklist chi tiết từng ngày (từ Ngày 50 đến Ngày 56). Mỗi ngày phải bao gồm các phần sau:

Ngày X: [Tiêu đề hấp dẫn, bao quát nội dung chính của ngày]
- Tiêu điểm trong ngày: (Mô tả ngắn gọn mục tiêu chính của ngày)
- Nội dung học Prompt (Khoảng 1-1.5 giờ): (Liệt kê các kiến thức lý thuyết cụ thể cần học)
- Thực hành Prompt (Khoảng 1.5-2.5 giờ): (Mô tả các bài tập thực hành cụ thể, có ví dụ prompt minh họa đơn giản nếu cần, và nhấn mạnh vào việc áp dụng kiến thức đã học)
- Học tiếng Anh chuyên ngành AI (15-30 phút): (Liệt kê 5 từ/cụm từ mới từ danh sách tiếng Anh của Tháng 2 đã cung cấp (Few-shot, Zero-shot, Negative constraint, Bias, Hallucination, Safety, Ethics, Limitation, Mitigation, Example) và ưu tiên những từ còn lại chưa được học hoặc những từ phù hợp nhất với nội dung của ngày đó, cung cấp ví dụ ứng dụng ngắn gọn cho mỗi từ).
- Trò Chuyện cùng chatgpt để luyện phản xạ
- Ghi chú & cảm nhận của người học
- Tổng kết ngày:
  - Checklist hàng ngày: (Các gạch đầu dòng rõ ràng cho từng hoạt động, để người học dễ dàng đánh dấu khi hoàn thành).
  - Kêu gọi hành động trên blog: (Ví dụ: “Nếu thấy hay hoặc hữu ích hãy chia sẻ bài viết cho những người quan tâm…”).

Sản phẩm đầu ra tuần (Sau Ngày 56 – Cuối Tuần 4 & Kết Thúc Tháng 2):

Bộ sưu tập prompts tổng hợp Tháng 2 (ít nhất 7-10 prompts):
- Bao gồm các prompts tiêu biểu từ Zero-shot, Few-shot (đã được tinh chỉnh và tối ưu hóa).
- Các prompts được thiết kế để kiểm tra hoặc giảm thiểu Hallucination/Bias.
- Các prompts thể hiện khả năng giải quyết vấn đề bằng cách kết hợp nhiều kỹ thuật.
- Tất cả prompts này sẽ được ghi lại rõ ràng trên blog cá nhân kèm theo nhận xét về hiệu quả.
Checklist các câu hỏi về đạo đức/an toàn khi thiết kế prompt (đã tinh chỉnh và hoàn thiện):
- Một bản checklist cá nhân, súc tích, bao gồm các câu hỏi then chốt mà Prompt Engineer cần tự vấn trước khi triển khai prompt, thể hiện sự trưởng thành trong tư duy có trách nhiệm.
Tóm tắt tổng kết Tháng 2 (khoảng 200-300 từ):
- Đánh giá tổng quan về những gì đã đạt được, những thử thách đã vượt qua, và những kỹ năng/kiến thức quan trọng nhất đã nắm vững trong suốt Tháng 2.
- Nêu bật các bài học rút ra và kế hoạch áp dụng trong tương lai.
- Bài tóm tắt này sẽ là một bài đăng quan trọng trên blog cá nhân của người học.

Constraints:

Phong cách thân thiện, gần gũi, động viên xuyên suốt kế hoạch.
Đảm bảo nội dung học và thực hành cho Tuần 4 Tháng 2 bám sát hoàn toàn kế hoạch tổng quan Tháng 2 đã cung cấp.
Phân bổ kiến thức và bài tập một cách hợp lý trong 7 ngày, tránh quá tải, đặc biệt tập trung vào tổng kết và thực hành tổng hợp.
Số lượng từ tiếng Anh học mỗi ngày 5 từ.
Sử dụng các từ tiếng Anh đã cho trong kế hoạch tổng quan Tháng 2 và phân bổ hợp lý trong các ngày (ưu tiên các từ còn lại hoặc dùng để củng cố).
KHÔNG bao gồm phần “Gợi ý bài blog cho ngày” trong nội dung chi tiết từng ngày. Thay vào đó, nó sẽ là một phần riêng biệt mà tôi sẽ cung cấp khi bạn yêu cầu tạo bài blog riêng theo ngày.
Tối ưu hóa các gợi ý blog cho SEO Rank Math (từ khóa chính trong tiêu đề và Alt Text, mật độ từ khóa hợp lý).

Kế Hoạch Học prompt engineering Tuần 1 – Tháng 2: Nâng Cấp Sức Mạnh Prompting!

Chào mừng bạn đến với Tháng 2, tháng của những kỹ thuật Prompt Engineering nâng cao! Sau khi làm chủ cấu trúc cơ bản và Role Prompting, giờ là lúc chúng ta cùng “nâng cấp” khả năng điều khiển AI lên một tầm cao mới. Hãy cùng nhau khám phá những bí mật để AI trở nên thông minh và hữu ích hơn trong tay bạn nhé!

Ngày 29: Thứ Sáu, 14/06/2025 – Khởi Động Tháng 2: Giới Thiệu Zero-shot Prompting

Tiêu điểm trong ngày: Bắt đầu làm quen với Zero-shot Prompting – sức mạnh của AI khi không cần ví dụ.
Nội dung học Prompt (Khoảng 1-1.5 giờ):
- Giới thiệu tổng quan về các kỹ thuật nâng cao sẽ học trong Tháng 2.
- Định nghĩa Zero-shot Prompting: Là gì, tại sao nó quan trọng (khả năng suy luận, ứng dụng ngay lập tức).
- Các trường hợp sử dụng hiệu quả Zero-shot Prompting (tóm tắt, dịch thuật, trả lời câu hỏi đơn giản).
- Phân biệt sơ bộ với Few-shot (sẽ học sâu hơn sau).
Thực hành Prompt (Khoảng 1.5-2.5 giờ):
- Thực hành 1: Viết 3-5 prompts sử dụng Zero-shot cho các tác vụ thông thường.
  - Ví dụ 1 (Tóm tắt): Instruction: Tóm tắt đoạn văn sau trong 3 gạch đầu dòng: [Dán đoạn văn về biến đổi khí hậu].
  - Ví dụ 2 (Dịch): Instruction: Dịch câu sau sang tiếng Pháp: "Hello, how are you today?"
  - Ví dụ 3 (Trả lời câu hỏi): Instruction: Ai là người viết bài thơ "Truyện Kiều"?
- Thực hành 2: Chọn một tác vụ bạn thường làm và thử áp dụng Zero-shot Prompting.
- Ghi lại nhận xét về hiệu quả của Zero-shot.
Học tiếng Anh chuyên ngành AI (15-30 phút):
- Zero-shot: (kỹ thuật mà AI trả lời không cần ví dụ).
  - Ví dụ: Zero-shot prompting allows the model to respond without prior examples.
- Prompting: (hành động ra lệnh cho AI).
  - Ví dụ: Effective prompting is key to good AI outputs.
- Example: (ví dụ).
  - Ví dụ: In zero-shot prompting, no example is provided.
- Content: (nội dung).
  - Ví dụ: The AI can generate various types of content.
- Task: (nhiệm vụ).
  - Ví dụ: This task requires a simple zero-shot prompt.
Trò Chuyện cùng chatgpt để luyện phản xạ
Ghi chú & cảm nhận của người học
Tổng kết ngày:
- Checklist hàng ngày:
  - [ ] Dành 1-1.5 giờ học lý thuyết về Zero-shot Prompting.
  - [ ] Dành 1.5-2.5 giờ thực hành viết prompts Zero-shot.
  - [ ] Dành 15-30 phút học 5 từ vựng Tiếng Anh chuyên ngành của ngày hôm nay.
  - [ ] Giao tiếp ngẫu nhiên với ChatGPT/Gemini về một chủ đề yêu thích để luyện phản xạ.
- Kêu gọi hành động trên blog: Hãy ghi lại những gì bạn học được hôm nay trên blog cá nhân nhé! Nếu thấy hay hoặc hữu ích, hãy chia sẻ bài viết cho những người quan tâm để cùng nhau học hỏi nhé!

Ngày 30: Thứ Bảy, 15/06/2025 – Hiểu Sâu Hơn: Few-shot Prompting & Sức Mạnh Của Ví Dụ

Tiêu điểm trong ngày: Khám phá Few-shot Prompting – cách AI học hỏi từ một vài ví dụ bạn cung cấp.
Nội dung học Prompt (Khoảng 1-1.5 giờ):
- Định nghĩa Few-shot Prompting: Là gì, cách hoạt động (cung cấp một vài cặp input-output mẫu).
- Khi nào nên sử dụng Few-shot Prompting (cần AI theo một phong cách/định dạng cụ thể, giải quyết các tác vụ phức tạp, tạo ra các phản hồi nhất quán).
- So sánh chi tiết Zero-shot và Few-shot Prompting: Ưu điểm, nhược điểm của từng loại.
Thực hành Prompt (Khoảng 1.5-2.5 giờ):
- Thực hành 1: Viết 3-5 prompts sử dụng Few-shot cho các tác vụ cần định dạng/phong cách cụ thể.
  - Ví dụ 1 (Phân loại cảm xúc): Instruction: Phân loại cảm xúc của các câu sau (Tích cực, Tiêu cực, Trung lập). Examples: "Tôi yêu sản phẩm này." -> Tích cực. "Dịch vụ thật tệ." -> Tiêu cực. "Trời hôm nay nhiều mây." -> Trung lập. Phân loại câu: "Tôi cảm thấy rất vui khi nhận được quà." ->
  - Ví dụ 2 (Chuyển đổi phong cách): Instruction: Chuyển đổi các câu sau sang giọng văn lịch sự, trang trọng. Example: "Hi, wanna grab coffee?" -> "Dear Sir/Madam, would you be available for a coffee meeting?" Chuyển đổi câu: "Chào bạn, làm một bữa trưa nhé?" ->
- Thực hành 2: Thử chuyển đổi một Zero-shot prompt thành Few-shot và so sánh kết quả.
- Ghi lại nhận xét về tác động của các ví dụ.
Học tiếng Anh chuyên ngành AI (15-30 phút):
- Few-shot: (kỹ thuật mà AI trả lời dựa trên một vài ví dụ).
  - Ví dụ: Few-shot prompting improves performance on complex tasks.
- Consistency: (tính nhất quán – quan trọng trong Few-shot).
  - Ví dụ: Few-shot helps maintain consistency in responses.
- Complex: (phức tạp).
  - Ví dụ: Few-shot is good for complex tasks.
- Style: (phong cách).
  - Ví dụ: Use few-shot to guide the AI’s writing style.
- Diversity: (tính đa dạng – quan trọng khi nói về ví dụ).
  - Ví dụ: Providing diverse examples enhances model understanding.
Trò Chuyện cùng chatgpt để luyện phản xạ
Ghi chú & cảm nhận của người học
Tổng kết ngày:
- Checklist hàng ngày:
  - [ ] Dành 1-1.5 giờ học lý thuyết về Few-shot Prompting.
  - [ ] Dành 1.5-2.5 giờ thực hành viết prompts Few-shot.
  - [ ] Dành 15-30 phút học 5 từ vựng Tiếng Anh chuyên ngành của ngày hôm nay.
  - [ ] Giao tiếp ngẫu nhiên với ChatGPT/Gemini về một chủ đề yêu thích để luyện phản xạ.
- Kêu gọi hành động trên blog: Hãy ghi lại những gì bạn học được hôm nay trên blog cá nhân nhé! Nếu thấy hay hoặc hữu ích, hãy chia sẻ bài viết cho những người quan tâm để cùng nhau học hỏi nhé!

Ngày 31: Chủ Nhật, 16/06/2025 – Phân Biệt & Lựa Chọn: Zero-shot vs. Few-shot

Tiêu điểm trong ngày: Nắm vững khi nào nên sử dụng Zero-shot hay Few-shot để tối ưu hiệu quả.
Nội dung học Prompt (Khoảng 1-1.5 giờ):
- Phân tích sâu hơn sự lựa chọn giữa Zero-shot và Few-shot: Các yếu tố quyết định (độ phức tạp của task, yêu cầu về định dạng/phong cách, lượng dữ liệu mẫu có sẵn).
- Các “cạm bẫy” khi sử dụng Few-shot (ví dụ mẫu không phù hợp, số lượng mẫu quá ít/quá nhiều).
- Tổng kết các kỹ thuật học được cho đến nay (cấu trúc, nguyên tắc, Role, Temperature/Top-p, Zero-shot, Few-shot).
Thực hành Prompt (Khoảng 1.5-2.5 giờ):
- Thực hành 1: Chọn 3-5 tác vụ khác nhau, đối với mỗi tác vụ, giải thích tại sao bạn lại chọn Zero-shot hay Few-shot, sau đó viết prompt tương ứng.
  - Ví dụ (Dự án): Bạn muốn AI tóm tắt một bài báo dài. Bạn sẽ dùng Zero-shot hay Few-shot? Tại sao? (Thường là Zero-shot cho tóm tắt đơn giản).
  - Ví dụ (Dự án): Bạn muốn AI tạo ra lời đối thoại cho một kịch bản phim hài. Bạn sẽ dùng Zero-shot hay Few-shot? Tại sao? (Thường là Few-shot để AI học được phong cách hài hước).
- Thực hành 2: Thử tạo 1 prompt sử dụng cả Zero-shot và 1 prompt sử dụng Few-shot cho CÙNG một tác vụ để so sánh trực tiếp hiệu quả.
Học tiếng Anh chuyên ngành AI (15-30 phút):
- Compare: (so sánh).
  - Ví dụ: We need to compare zero-shot and few-shot methods.
- Differentiate: (phân biệt).
  - Ví dụ: How do you differentiate between these two approaches?
- Optimal: (tối ưu).
  - Ví dụ: Choose the optimal prompting technique for your task.
- Scenario: (kịch bản).
  - Ví dụ: Consider different scenarios when applying these techniques.
- Approach: (cách tiếp cận).
  - Ví dụ: Each approach has its own benefits.
Trò Chuyện cùng chatgpt để luyện phản xạ
Ghi chú & cảm nhận của người học
Tổng kết ngày:
- Checklist hàng ngày:
  - [ ] Dành 1-1.5 giờ học lý thuyết về so sánh Zero-shot và Few-shot.
  - [ ] Dành 1.5-2.5 giờ thực hành lựa chọn và viết prompts phù hợp.
  - [ ] Dành 15-30 phút học 5 từ vựng Tiếng Anh chuyên ngành của ngày hôm nay.
  - [ ] Giao tiếp ngẫu nhiên với ChatGPT/Gemini về một chủ đề yêu thích để luyện phản xạ.
- Kêu gọi hành động trên blog: Hãy ghi lại những gì bạn học được hôm nay trên blog cá nhân nhé! Nếu thấy hay hoặc hữu ích, hãy chia sẻ bài viết cho những người quan tâm để cùng nhau học hỏi nhé!

Ngày 32: Thứ Hai, 17/06/2025 – Sức Mạnh Của “KHÔNG”: Giới Thiệu Negative Constraints

Tiêu điểm trong ngày: Học cách sử dụng Negative Constraints – nói cho AI biết “không được làm gì” để kiểm soát chặt chẽ đầu ra.
Nội dung học Prompt (Khoảng 1-1.5 giờ):
- Định nghĩa Negative Constraints: Là gì, tại sao nó cần thiết (tránh thông tin không mong muốn, hạn chế “ảo giác”, kiểm soát giọng điệu).
- Các dạng Negative Constraints phổ biến (ví dụ: “Không bao gồm…”, “Tránh sử dụng từ…”, “Không dài quá X từ…”, “Đừng lặp lại…”).
- Cách kết hợp Negative Constraints vào cấu trúc prompt một cách hiệu quả.
Thực hành Prompt (Khoảng 1.5-2.5 giờ):
- Thực hành 1: Viết 3-5 prompts áp dụng Negative Constraints.
  - Ví dụ 1 (Tránh từ ngữ): Instruction: Viết một bài giới thiệu ngắn về công ty. Negative Constraint: Không sử dụng từ "hàng đầu" hoặc "độc đáo".
  - Ví dụ 2 (Hạn chế thông tin): Instruction: Tóm tắt lịch sử Internet. Negative Constraint: Không đề cập đến các công ty cụ thể.
  - Ví dụ 3 (Hạn chế độ dài): Instruction: Viết một đoạn văn quảng cáo sản phẩm X. Negative Constraint: Không dài quá 50 từ.
- Thực hành 2: Lấy một prompt cũ của bạn, thử thêm Negative Constraints và xem AI phản hồi như thế nào.
- Ghi lại nhận xét về việc kiểm soát output.
Học tiếng Anh chuyên ngành AI (15-30 phút):
- Negative constraint: (ràng buộc tiêu cực).
  - Ví dụ: Use negative constraint to avoid unwanted content.
- Control: (kiểm soát).
  - Ví dụ: Negative constraints help you control AI output.
- Limit: (giới hạn).
  - Ví dụ: You can limit the length of the response.
- Avoid: (tránh).
  - Ví dụ: Avoid using biased language.
- Unwanted: (không mong muốn).
  - Ví dụ: This constraint removes unwanted information.
Trò Chuyện cùng chatgpt để luyện phản xạ
Ghi chú & cảm nhận của người học
Tổng kết ngày:
- Checklist hàng ngày:
  - [ ] Dành 1-1.5 giờ học lý thuyết về Negative Constraints.
  - [ ] Dành 1.5-2.5 giờ thực hành viết prompts với Negative Constraints.
  - [ ] Dành 15-30 phút học 5 từ vựng Tiếng Anh chuyên ngành của ngày hôm nay.
  - [ ] Giao tiếp ngẫu nhiên với ChatGPT/Gemini về một chủ đề yêu thích để luyện phản xạ.
- Kêu gọi hành động trên blog: Hãy ghi lại những gì bạn học được hôm nay trên blog cá nhân nhé! Nếu thấy hay hoặc hữu ích, hãy chia sẻ bài viết cho những người quan tâm để cùng nhau học hỏi nhé!

Ngày 33: Thứ Ba, 18/06/2025 – Thực Hành Tổng Hợp: Few-shot & Negative Constraints

Tiêu điểm trong ngày: Kết hợp sức mạnh của Few-shot và Negative Constraints để tạo ra prompts tinh vi.
Nội dung học Prompt (Khoảng 1-1.5 giờ):
- Thảo luận về cách Negative Constraints có thể bổ trợ cho Few-shot Prompting (ví dụ: cung cấp ví dụ mẫu nhưng vẫn muốn loại bỏ một số yếu tố nhất định).
- Các trường hợp thực tế khi cần kết hợp cả hai kỹ thuật.
- Chiến lược gỡ lỗi (debugging) cơ bản khi prompt phức tạp không hoạt động như mong muốn.
Thực hành Prompt (Khoảng 1.5-2.5 giờ):
- Thực hành 1: Viết 3-5 prompts kết hợp cả Few-shot và Negative Constraints.
  - Ví dụ 1 (Tạo nội dung theo phong cách và tránh từ): Instruction: Tạo một đoạn văn giới thiệu sản phẩm mới. Example: "Sản phẩm A: ... (kiểu mẫu hấp dẫn, độc đáo)". Negative Constraint: Không dùng các từ "tuyệt vời", "đột phá".
  - Ví dụ 2 (Chuyển đổi dữ liệu có định dạng và loại bỏ thông tin nhạy cảm): Instruction: Chuyển đổi dữ liệu khách hàng sau sang định dạng báo cáo. Example: "Tên: John Doe, Email: john.doe@example.com, Sản phẩm: XYZ" -> "Khách hàng: John Doe, Mua: XYZ". Negative Constraint: Không bao gồm thông tin email.
- Thực hành 2: Lấy một trong các dự án nhỏ đã làm trước đó, thử cải thiện nó bằng cách tích hợp Few-shot và Negative Constraints.
Học tiếng Anh chuyên ngành AI (15-30 phút):
- Integrate: (tích hợp).
  - Ví dụ: We need to integrate few-shot and negative constraints.
- Refine: (tinh chỉnh).
  - Ví dụ: Refine your prompts for better accuracy.
- Complex: (phức tạp – ôn lại).
  - Ví dụ: This complex task requires multiple techniques.
- Mitigation: (giảm thiểu – liên quan đến việc giảm thiểu lỗi/vấn đề).
  - Ví dụ: Negative constraints can be a form of mitigation for unwanted output.
- Advanced: (nâng cao).
  - Ví dụ: You are learning advanced prompting techniques.
Trò Chuyện cùng chatgpt để luyện phản xạ
Ghi chú & cảm nhận của người học
Tổng kết ngày:
- Checklist hàng ngày:
  - [ ] Dành 1-1.5 giờ học lý thuyết về kết hợp Few-shot và Negative Constraints.
  - [ ] Dành 1.5-2.5 giờ thực hành viết prompts tổng hợp.
  - [ ] Dành 15-30 phút học 5 từ vựng Tiếng Anh chuyên ngành của ngày hôm nay.
  - [ ] Giao tiếp ngẫu nhiên với ChatGPT/Gemini về một chủ đề yêu thích để luyện phản xạ.
- Kêu gọi hành động trên blog: Hãy ghi lại những gì bạn học được hôm nay trên blog cá nhân nhé! Nếu thấy hay hoặc hữu ích, hãy chia sẻ bài viết cho những người quan tâm để cùng nhau học hỏi nhé!

Ngày 34: Thứ Tư, 19/06/2025 – Giới Hạn Của Mô Hình: Hallucination & Dữ Liệu Lỗi Thời

Tiêu điểm trong ngày: Bắt đầu nhận diện và hiểu các giới hạn cố hữu của LLM: “ảo giác” và thông tin lỗi thời.
Nội dung học Prompt (Khoảng 1-1.5 giờ):
- Định nghĩa Hallucination (ảo giác) trong LLM: Là gì, tại sao xảy ra (mô hình “tự bịa” thông tin), tác hại.
- Các dấu hiệu nhận biết Hallucination.
- Dữ liệu lỗi thời (Outdated Information): LLM chỉ được huấn luyện đến một thời điểm nhất định, không có kiến thức thời gian thực.
- Cách các prompt có thể vô tình khuyến khích Hallucination.
- Các chiến lược cơ bản để giảm thiểu (không loại bỏ hoàn toàn) Hallucination và đối phó với dữ liệu lỗi thời (ví dụ: yêu cầu AI trích dẫn nguồn, cảnh báo AI về tính thời sự).
Thực hành Prompt (Khoảng 1.5-2.5 giờ):
- Thực hành 1: Viết 3-5 prompts “kiểm tra” khả năng hallucination của AI (ví dụ: hỏi về các sự kiện rất mới hoặc các sự kiện không có thật).
  - Ví dụ (Hallucination): Instruction: Ai là người phát minh ra phương pháp teleportation vào năm 2024? (Không có sự kiện này, xem AI phản hồi thế nào).
  - Ví dụ (Outdated): Instruction: Ai là thủ tướng hiện tại của nước Anh? (với mục đích kiểm tra dữ liệu lỗi thời, so sánh với thông tin hiện tại).
- Thực hành 2: Thử viết prompts để “giảm thiểu” hallucination (ví dụ: “Chỉ trả lời nếu bạn chắc chắn 100%,” “Đừng bịa ra thông tin,” “Nếu không biết, hãy nói là không biết”).
Học tiếng Anh chuyên ngành AI (15-30 phút):
- Hallucination: (ảo giác – AI tạo thông tin sai sự thật).
  - Ví dụ: LLMs can sometimes experience hallucination.
- Outdated: (lỗi thời, không còn cập nhật).
  - Ví dụ: The model might provide outdated information.
- Limitation: (giới hạn).
  - Ví dụ: Understanding model limitations is crucial.
- Verification: (xác minh).
  - Ví dụ: Always perform verification of AI-generated facts.
- Reliable: (đáng tin cậy).
  - Ví dụ: Strive to make your prompts generate reliable output.
Trò Chuyện cùng chatgpt để luyện phản xạ
Ghi chú & cảm nhận của người học
Tổng kết ngày:
- Checklist hàng ngày:
  - [ ] Dành 1-1.5 giờ học lý thuyết về Hallucination và Dữ liệu lỗi thời.
  - [ ] Dành 1.5-2.5 giờ thực hành kiểm tra và giảm thiểu Hallucination.
  - [ ] Dành 15-30 phút học 5 từ vựng Tiếng Anh chuyên ngành của ngày hôm nay.
  - [ ] Giao tiếp ngẫu nhiên với ChatGPT/Gemini về một chủ đề yêu thích để luyện phản xạ.
- Kêu gọi hành động trên blog: Hãy ghi lại những gì bạn học được hôm nay trên blog cá nhân nhé! Nếu thấy hay hoặc hữu ích, hãy chia sẻ bài viết cho những người quan tâm để cùng nhau học hỏi nhé!

Ngày 35: Thứ Năm, 20/06/2025 – Tổng Kết Tuần 1 Tháng 2 & Chuẩn Bị Cho Bias

Tiêu điểm trong ngày: Tổng kết các kỹ thuật và giới hạn đã học trong tuần, củng cố kiến thức và chuẩn bị tinh thần cho chủ đề Bias (Thiên vị) trong LLM.
Nội dung học Prompt (Khoảng 1-1.5 giờ):
- Tổng ôn kiến thức Tuần 1 Tháng 2: Zero-shot, Few-shot, Negative Constraints, Hallucination, Dữ liệu lỗi thời.
- Review lại các bài thực hành, rút ra kinh nghiệm cá nhân và những điểm cần cải thiện.
- Giới thiệu sơ lược về Bias (Thiên vị/Định kiến) trong LLM: Là gì, tại sao xảy ra, tầm quan trọng của việc nhận biết. (Đây sẽ là nội dung chính của tuần tiếp theo).
Thực hành Prompt (Khoảng 1.5-2.5 giờ):
- Thực hành 1: Chọn một task phức tạp và viết một prompt tổng hợp sử dụng ít nhất 2-3 kỹ thuật đã học trong tuần này (ví dụ: Few-shot + Negative Constraints + yêu cầu kiểm tra thông tin hoặc cảnh báo về khả năng Hallucination).
- Thực hành 2: Review lại toàn bộ prompts đã viết trong tuần. Tự đánh giá theo thang điểm và ghi chú các điểm mạnh/cần cải thiện cho thư viện prompt tuần của bạn.
- Chuẩn bị sẵn sàng cho bài tập về Bias vào tuần sau bằng cách suy nghĩ về các định kiến xã hội hoặc các trường hợp Bias mà bạn từng nghe.
Học tiếng Anh chuyên ngành AI (15-30 phút):
- Bias: (thiên vị, định kiến).
  - Ví dụ: We need to identify and mitigate bias in LLMs.
- Mitigation: (giảm thiểu, làm nhẹ bớt).
  - Ví dụ: Mitigation strategies help reduce model flaws.
- Ethics: (đạo đức).
  - Ví dụ: Consider the ethics of AI deployment.
- Problem: (vấn đề).
  - Ví dụ: Hallucination is a common problem in LLMs.
- Identify: (nhận diện, xác định).
  - Ví dụ: It’s important to identify biases.
Trò Chuyện cùng chatgpt để luyện phản xạ
Ghi chú & cảm nhận của người học
Tổng kết ngày:
- Checklist hàng ngày:
  - [ ] Dành 1-1.5 giờ ôn tập kiến thức Tuần 1 Tháng 2.
  - [ ] Dành 1.5-2.5 giờ thực hành prompts tổng hợp và tự đánh giá.
  - [ ] Dành 15-30 phút học 5 từ vựng Tiếng Anh chuyên ngành của ngày hôm nay.
  - [ ] Giao tiếp ngẫu nhiên với ChatGPT/Gemini về một chủ đề yêu thích để luyện phản xạ.
- Kêu gọi hành động trên blog: Hãy ghi lại những gì bạn học được hôm nay trên blog cá nhân nhé! Nếu thấy hay hoặc hữu ích, hãy chia sẻ bài viết cho những người quan tâm để cùng nhau học hỏi nhé!

Sản phẩm đầu ra tuần (Sau Ngày 35 – Cuối Tuần 1 Tháng 2):

Sau khi hoàn thành tuần học đầy hứng khởi này, bạn sẽ có trong tay những “tài sản” quý giá sau:

Bộ sưu tập prompts Zero-shot và Few-shot (ít nhất 5 prompts):
- Bạn sẽ có ít nhất 5 prompts được chọn lọc kỹ lưỡng, trong đó có 2-3 Zero-shot prompts cho các tác vụ đơn giản (như tóm tắt, dịch nhanh) và 2-3 Few-shot prompts cho các tác vụ phức tạp hơn cần định dạng/phong cách cụ thể (như phân loại, chuyển đổi phong cách).
- Mỗi prompt thể hiện rõ cách bạn sử dụng hiệu quả từng kỹ thuật.
Bộ sưu tập prompts có áp dụng Negative Constraints (ít nhất 3 prompts):
- Các prompts này sẽ minh họa khả năng của bạn trong việc kiểm soát đầu ra của AI bằng cách chỉ định những điều AI không nên làm (ví dụ: tránh từ ngữ cụ thể, hạn chế độ dài, loại bỏ thông tin nhạy cảm).
Bản tóm tắt ngắn (khoảng 100-150 từ) về Hallucination và Dữ liệu lỗi thời:
- Đây là bản tóm tắt súc tích, định nghĩa Hallucination và Outdated Information, chỉ ra tác hại của chúng và đề xuất một vài chiến lược cơ bản (như yêu cầu AI nói nếu không biết, yêu cầu trích dẫn nguồn) để giảm thiểu/đối phó.
Thư viện Prompt tuần:
- Tất cả các prompts bạn đã tạo, thực hành và tối ưu hóa trong tuần này sẽ được tổng hợp và ghi lại chi tiết trên blog cá nhân của bạn. Đây chính là “kho báu” để bạn tham khảo và sử dụng lại khi cần, đồng thời là minh chứng cho sự tiến bộ của bạn!

Kế Hoạch Học Tập Tuần 2 (Ngày 36 – Ngày 42) – Tháng 2: Kiểm Soát & Tư Duy Có Trách Nhiệm Với AI!

Chào mừng bạn đến với tuần thứ hai của Tháng 2! Sau khi nắm vững các kỹ thuật điều khiển AI, giờ là lúc chúng ta đi sâu vào những khía cạnh quan trọng khác: hiểu về những “điểm yếu” của AI và cách chúng ta, những Prompt Engineer tương lai, có thể giảm thiểu chúng. Tuần này sẽ giúp bạn trở thành một người sử dụng AI không chỉ thông minh mà còn đầy trách nhiệm!

Ngày 36: Thứ Sáu, 21/06/2025 – Mở Khóa Bí Mật: Hiểu Về Bias (Thiên Vị) Trong AI

Tiêu điểm trong ngày: Bắt đầu tìm hiểu về Bias (thiên vị/định kiến) trong LLM, nguyên nhân và các dạng phổ biến.
Nội dung học Prompt (Khoảng 1-1.5 giờ):
- Định nghĩa Bias trong LLM: Bias là gì, tại sao nó lại tồn tại trong các mô hình AI ngôn ngữ lớn.
- Các dạng Bias phổ biến: Tìm hiểu về bias giới tính, chủng tộc, văn hóa, nghề nghiệp, và các định kiến xã hội khác mà AI có thể thể hiện.
- Nguyên nhân gây ra Bias: Tập trung vào vai trò của dữ liệu huấn luyện (dữ liệu thiếu cân bằng, có sẵn định kiến), và cách thiết kế/huấn luyện mô hình có thể góp phần.
- Thảo luận về tầm quan trọng của việc nhận biết Bias đối với một Prompt Engineer.
Thực hành Prompt (Khoảng 1.5-2.5 giờ):
- Thực hành 1: Viết 3-5 prompts đơn giản để kiểm tra các dạng Bias khác nhau.
  - Ví dụ 1 (Kiểm tra Bias giới tính): Instruction: Mô tả một kỹ sư công nghệ thông tin. (Kiểm tra xem AI có thiên về giới tính nam/nữ không).
  - Ví dụ 2 (Kiểm tra Bias nghề nghiệp): Instruction: Ai là người có khả năng cao hơn để trở thành y tá, một người đàn ông hay một người phụ nữ? (Kiểm tra định kiến về giới tính trong nghề nghiệp).
  - Ví dụ 3 (Kiểm tra Bias văn hóa): Instruction: Kể tên 3 món ăn sáng phổ biến nhất thế giới. (Kiểm tra xem AI có thiên về văn hóa phương Tây không).
- Thực hành 2: Ghi lại cẩn thận các kết quả và nhận xét về những định kiến bạn quan sát được từ AI.
Học tiếng Anh chuyên ngành AI (15-30 phút):
- Bias: (thiên vị, định kiến).
  - Ví dụ: It’s crucial to understand and address bias in AI models.
- Gender: (giới tính).
  - Ví dụ: We found a gender bias in the generated text.
- Stereotype: (định kiến, khuôn mẫu).
  - Ví dụ: The AI can sometimes perpetuate harmful stereotypes.
- Dataset: (tập dữ liệu – nguồn gốc của bias).
  - Ví dụ: Bias often originates from the training dataset.
- Recognize: (nhận diện, công nhận).
  - Ví dụ: You need to recognize different types of bias.
Trò Chuyện cùng chatgpt để luyện phản xạ
Ghi chú & cảm nhận của người học
Tổng kết ngày:
- Checklist hàng ngày:
  - [ ] Dành 1-1.5 giờ học lý thuyết về Bias trong LLM.
  - [ ] Dành 1.5-2.5 giờ thực hành viết prompts kiểm tra Bias và ghi nhận kết quả.
  - [ ] Dành 15-30 phút học 5 từ vựng Tiếng Anh chuyên ngành của ngày hôm nay.
  - [ ] Giao tiếp ngẫu nhiên với ChatGPT/Gemini về một chủ đề yêu thích để luyện phản xạ.
- Kêu gọi hành động trên blog: Hãy ghi lại những gì bạn học được hôm nay trên blog cá nhân nhé! Nếu thấy hay hoặc hữu ích hãy chia sẻ bài viết cho những người quan tâm để cùng nhau học hỏi nhé!

Ngày 37: Thứ Bảy, 22/06/2025 – Giảm Thiểu Bias: Xây Dựng Prompts Công Bằng Hơn

Tiêu điểm trong ngày: Học các chiến lược tạo prompt để giảm thiểu Bias và thúc đẩy sự công bằng trong phản hồi của AI.
Nội dung học Prompt (Khoảng 1-1.5 giờ):
- Chiến lược giảm thiểu Bias (Mitigation):
  - Sử dụng ngôn ngữ trung lập, bao quát trong prompt.
  - Yêu cầu AI đưa ra nhiều quan điểm/khía cạnh khác nhau.
  - Áp dụng Negative Constraints để loại bỏ định kiến cụ thể.
  - Sử dụng Few-shot với các ví dụ không có định kiến.
- Thảo luận về vai trò của Prompt Engineer trong việc tạo ra AI công bằng hơn.
Thực hành Prompt (Khoảng 1.5-2.5 giờ):
- Thực hành 1: Lấy 2-3 prompts bạn đã viết từ ngày hôm qua (có dấu hiệu Bias), và viết lại chúng để giảm thiểu Bias.
  - Ví dụ (Từ Ví dụ 1 Ngày 36): Instruction: Mô tả một kỹ sư công nghệ thông tin. Hãy đảm bảo mô tả không thiên vị giới tính và tập trung vào các kỹ năng chuyên môn.
  - Ví dụ (Từ Ví dụ 2 Ngày 36): Instruction: Nêu ra các yếu tố chính ảnh hưởng đến việc lựa chọn nghề nghiệp Y tá. Tránh bất kỳ định kiến giới tính nào.
- Thực hành 2: Tạo prompts mới cho các tác vụ tiềm ẩn Bias, áp dụng ngay các chiến lược giảm thiểu Bias từ đầu.
  - Ví dụ: Instruction: Viết một câu chuyện ngắn về một nhà lãnh đạo công nghệ. Đảm bảo nhân vật chính có thể là bất kỳ giới tính nào và đến từ mọi tầng lớp xã hội.
Học tiếng Anh chuyên ngành AI (15-30 phút):
- Mitigation: (giảm thiểu, làm nhẹ bớt).
  - Ví dụ: Mitigation strategies are essential for handling bias.
- Fairness: (sự công bằng).
  - Ví dụ: We aim to achieve fairness in AI systems.
- Neutral: (trung lập).
  - Ví dụ: Use neutral language in your prompts.
- Inclusive: (bao quát, toàn diện).
  - Ví dụ: Design prompts to generate inclusive content.
- Perspective: (quan điểm).
  - Ví dụ: Ask the AI to provide multiple perspectives.
Trò Chuyện cùng chatgpt để luyện phản xạ
Ghi chú & cảm nhận của người học
Tổng kết ngày:
- Checklist hàng ngày:
  - [ ] Dành 1-1.5 giờ học lý thuyết về các chiến lược giảm thiểu Bias.
  - [ ] Dành 1.5-2.5 giờ thực hành viết lại và tạo prompts mới để giảm thiểu Bias.
  - [ ] Dành 15-30 phút học 5 từ vựng Tiếng Anh chuyên ngành của ngày hôm nay.
  - [ ] Giao tiếp ngẫu nhiên với ChatGPT/Gemini về một chủ đề yêu thích để luyện phản xạ.
- Kêu gọi hành động trên blog: Hãy ghi lại những gì bạn học được hôm nay trên blog cá nhân nhé! Nếu thấy hay hoặc hữu ích hãy chia sẻ bài viết cho những người quan tâm để cùng nhau học hỏi nhé!

Ngày 38: Chủ Nhật, 23/06/2025 – Khám Phá Sâu Hơn: Nguyên Nhân & Giảm Thiểu Hallucination

Tiêu điểm trong ngày: Đi sâu hơn vào Hallucination của LLM: hiểu rõ nguyên nhân và các kỹ thuật chủ động để giảm thiểu.
Nội dung học Prompt (Khoảng 1-1.5 giờ):
- Nhắc lại định nghĩa Hallucination và các ví dụ thực tế bạn đã gặp.
- Các nguyên nhân sâu xa hơn: Thảo luận về sự tự tin quá mức của mô hình, thiếu thông tin đáng tin cậy trong ngữ cảnh, hoặc ngữ cảnh mơ hồ/mâu thuẫn trong prompt.
- Các kỹ thuật tạo prompt để giảm thiểu Hallucination một cách chủ động:
  - Yêu cầu AI trích dẫn nguồn hoặc thừa nhận nếu không biết.
  - Đặt câu hỏi xác nhận hoặc yêu cầu phân tích logic.
  - Cung cấp ngữ cảnh rõ ràng và đầy đủ (Contextual grounding).
  - Sử dụng Zero-shot/Few-shot một cách cẩn trọng.
Thực hành Prompt (Khoảng 1.5-2.5 giờ):
- Thực hành 1: Lấy 2-3 prompts bạn đã dùng để kiểm tra Hallucination từ Tuần 1, và thêm vào các kỹ thuật giảm thiểu đã học hôm nay. So sánh kết quả.
  - Ví dụ: Instruction: Kể tên 3 khám phá khoa học mới nhất năm 2025. Nếu bạn không có thông tin chính xác, hãy nói rằng "Tôi không có thông tin này và không thể bịa đặt."
- Thực hành 2: Viết prompts mới cho các tác vụ cần thông tin chính xác cao, chủ động áp dụng các chiến lược giảm thiểu Hallucination.
  - Ví dụ: Instruction: Tóm tắt thông tin về sự kiện X. Chỉ bao gồm các thông tin có thể kiểm chứng. Trích dẫn nguồn (ví dụ: "Theo Wikipedia...", "Nghiên cứu từ Đại học Y...").
Học tiếng Anh chuyên ngành AI (15-30 phút):
- Hallucination: (ảo giác – ôn lại).
  - Ví dụ: We need robust strategies for hallucination reduction.
- Source: (nguồn).
  - Ví dụ: Always ask the AI to cite its source.
- Confidence: (sự tự tin).
  - Ví dụ: Over-confidence can lead to hallucination.
- Grounding: (neo đậu, cơ sở – contextual grounding).
  - Ví dụ: Providing clear context helps with factual grounding.
- Verify: (xác minh – ôn lại của verification).
  - Ví dụ: Users should always verify AI-generated facts.
Trò Chuyện cùng chatgpt để luyện phản xạ
Ghi chú & cảm nhận của người học
Tổng kết ngày:
- Checklist hàng ngày:
  - [ ] Dành 1-1.5 giờ học lý thuyết về nguyên nhân sâu xa và kỹ thuật giảm thiểu Hallucination.
  - [ ] Dành 1.5-2.5 giờ thực hành viết prompts giảm thiểu Hallucination.
  - [ ] Dành 15-30 phút học 5 từ vựng Tiếng Anh chuyên ngành của ngày hôm nay.
  - [ ] Giao tiếp ngẫu nhiên với ChatGPT/Gemini về một chủ đề yêu thích để luyện phản xạ.
- Kêu gọi hành động trên blog: Hãy ghi lại những gì bạn học được hôm nay trên blog cá nhân nhé! Nếu thấy hay hoặc hữu ích hãy chia sẻ bài viết cho những người quan tâm để cùng nhau học hỏi nhé!

Ngày 39: Thứ Hai, 24/06/2025 – Khám Phá Giới Hạn: Model Limitations Toàn Diện

Tiêu điểm trong ngày: Tổng hợp và hiểu sâu hơn về các giới hạn khác của mô hình AI ngoài Bias và Hallucination.
Nội dung học Prompt (Khoảng 1-1.5 giờ):
- Thiếu kiến thức thời gian thực: Nhắc lại việc AI chỉ biết thông tin đến một thời điểm cắt cụ thể (knowledge cutoff date).
- Khó xử lý suy luận đa bước/tác vụ phức tạp: LLM có thể gặp khó khăn với các chuỗi suy luận dài, cần nhiều bước logic hoặc kiến thức chuyên sâu chưa được huấn luyện.
- Thiếu khả năng hiểu ngữ nghĩa sâu sắc như con người: AI hiểu ngữ cảnh và từ ngữ dựa trên xác suất và mô hình thống kê, không phải sự hiểu biết thực sự về thế giới.
- Giới hạn về dữ liệu đầu vào: Kích thước context window, định dạng dữ liệu không phù hợp.
- Thảo luận về cách nhận biết và chấp nhận những giới hạn này khi thiết kế prompt.
Thực hành Prompt (Khoảng 1.5-2.5 giờ):
- Thực hành 1: Viết 2-3 prompts để kiểm tra các giới hạn khác.
  - Ví dụ 1 (Suy luận đa bước): Instruction: Nếu A lớn hơn B, B lớn hơn C, và C lớn hơn D. Ai là người lớn nhất? (So sánh với việc yêu cầu AI giải một bài toán phức tạp hơn).
  - Ví dụ 2 (Kiến thức thời gian thực): Instruction: Liệt kê các giải thưởng điện ảnh lớn nhất được trao trong tháng này (kiểm tra khả năng cập nhật).
- Thực hành 2: Viết prompts để “làm việc xung quanh” các giới hạn này.
  - Ví dụ (Suy luận đa bước): Thay vì hỏi một bước dài, chia nhỏ thành nhiều prompt liên tiếp.
  - Ví dụ (Kiến thức thời gian thực): Instruction: Tóm tắt thông tin về [sự kiện X]. Lưu ý: Thông tin này có thể chưa được cập nhật trong dữ liệu huấn luyện của bạn. Hãy đưa ra thông tin dựa trên kiến thức của bạn và sau đó đề xuất cách tôi có thể tìm thông tin cập nhật nhất.
Học tiếng Anh chuyên ngành AI (15-30 phút):
- Limitations: (giới hạn – ôn lại).
  - Ví dụ: Understanding model limitations is key to effective prompting.
- Reasoning: (suy luận).
  - Ví dụ: LLMs can struggle with multi-step reasoning tasks.
- Semantics: (ngữ nghĩa).
  - Ví dụ: AI lacks human-like semantics understanding.
- Context window: (cửa sổ ngữ cảnh).
  - Ví dụ: Be mindful of the model’s context window size.
- Constraint: (ràng buộc – ôn lại).
  - Ví dụ: Prompt engineers work within certain model constraints.
Trò Chuyện cùng chatgpt để luyện phản xạ
Ghi chú & cảm nhận của người học
Tổng kết ngày:
- Checklist hàng ngày:
  - [ ] Dành 1-1.5 giờ học lý thuyết về các Model Limitations.
  - [ ] Dành 1.5-2.5 giờ thực hành viết prompts kiểm tra và đối phó với giới hạn.
  - [ ] Dành 15-30 phút học 5 từ vựng Tiếng Anh chuyên ngành của ngày hôm nay.
  - [ ] Giao tiếp ngẫu nhiên với ChatGPT/Gemini về một chủ đề yêu thích để luyện phản xạ.
- Kêu gọi hành động trên blog: Hãy ghi lại những gì bạn học được hôm nay trên blog cá nhân nhé! Nếu thấy hay hoặc hữu ích hãy chia sẻ bài viết cho những người quan tâm để cùng nhau học hỏi nhé!

Ngày 40: Thứ Ba, 25/06/2025 – Trách Nhiệm Của Chúng Ta: An Toàn AI & Đạo Đức (Phần 1)

Tiêu điểm trong ngày: Bắt đầu khám phá các nguyên tắc cơ bản về An toàn AI và Đạo đức khi sử dụng LLM.
Nội dung học Prompt (Khoảng 1-1.5 giờ):
- An toàn AI (AI Safety):
  - Tránh tạo ra nội dung độc hại (hateful, dangerous, illegal content).
  - Tránh tạo nội dung phân biệt đối xử hoặc xúc phạm.
  - Ngăn chặn thông tin sai lệch (misinformation, disinformation).
  - Thảo luận về tầm quan trọng của việc Prompt Engineer chịu trách nhiệm cho đầu ra của AI.
- Các khía cạnh đạo đức cơ bản (Ethical Considerations):
  - Minh bạch (Transparency): Người dùng có biết họ đang tương tác với AI không?
  - Giải thích được (Explainability): AI có thể giải thích lý do đưa ra một câu trả lời cụ thể không?
Thực hành Prompt (Khoảng 1.5-2.5 giờ):
- Thực hành 1: Viết 2-3 prompts có thể có nguy cơ tạo ra nội dung không an toàn hoặc không đạo đức, sau đó sửa đổi chúng để đảm bảo an toàn và đạo đức.
  - Ví dụ (Nguy cơ độc hại): Instruction: Viết một bài nói về cách gây ra sự chia rẽ trong xã hội. -> Sửa: Instruction: Phân tích các yếu tố gây ra sự chia rẽ xã hội và đề xuất giải pháp hòa giải.
- Thực hành 2: Viết prompts yêu cầu AI tuân thủ các nguyên tắc an toàn và đạo đức.
  - Ví dụ: Instruction: Giải thích một khái niệm khoa học phức tạp. Đảm bảo thông tin là chính xác, không gây hiểu lầm và tôn trọng mọi quan điểm khoa học được chấp nhận. Không đưa ra lời khuyên y tế.
Học tiếng Anh chuyên ngành AI (15-30 phút):
- Safety: (an toàn).
  - Ví dụ: AI safety is a paramount concern for developers.
- Ethics: (đạo đức – ôn lại).
  - Ví dụ: We must consider the ethics of AI applications.
- Harmful: (có hại).
  - Ví dụ: Avoid generating harmful content.
- Discrimination: (phân biệt đối xử).
  - Ví dụ: Prompts should prevent discrimination.
- Transparency: (minh bạch).
  - Ví dụ: Transparency in AI is crucial for trust.
Trò Chuyện cùng chatgpt để luyện phản xạ
Ghi chú & cảm nhận của người học
Tổng kết ngày:
- Checklist hàng ngày:
  - [ ] Dành 1-1.5 giờ học lý thuyết về An toàn AI và Đạo đức (Phần 1).
  - [ ] Dành 1.5-2.5 giờ thực hành viết prompts đảm bảo an toàn và đạo đức.
  - [ ] Dành 15-30 phút học 5 từ vựng Tiếng Anh chuyên ngành của ngày hôm nay.
  - [ ] Giao tiếp ngẫu nhiên với ChatGPT/Gemini về một chủ đề yêu thích để luyện phản xạ.
- Kêu gọi hành động trên blog: Hãy ghi lại những gì bạn học được hôm nay trên blog cá nhân nhé! Nếu thấy hay hoặc hữu ích hãy chia sẻ bài viết cho những người quan tâm để cùng nhau học hỏi nhé!

Ngày 41: Thứ Tư, 26/06/2025 – Trách Nhiệm Của Chúng Ta: An Toàn AI & Đạo Đức (Phần 2)

Tiêu điểm trong ngày: Tiếp tục khám phá các khía cạnh sâu hơn của đạo đức AI, đặc biệt là quyền riêng tư và trách nhiệm của Prompt Engineer.
Nội dung học Prompt (Khoảng 1-1.5 giờ):
- Các khía cạnh đạo đức nâng cao:
  - Quyền riêng tư (Privacy): Tránh yêu cầu/sử dụng thông tin cá nhân nhạy cảm trong prompt, nhận thức về việc AI có thể “học” từ các tương tác.
  - Trách nhiệm giải trình (Accountability): Ai chịu trách nhiệm khi AI tạo ra kết quả sai lệch hoặc có hại? Vai trò của Prompt Engineer trong việc giảm thiểu rủi ro này.
  - Tác động xã hội (Societal Impact): Cân nhắc tác động rộng hơn của nội dung do AI tạo ra đối với xã hội.
- Xây dựng một quy tắc “tự vấn đạo đức” cho bản thân trước khi triển khai prompt.
Thực hành Prompt (Khoảng 1.5-2.5 giờ):
- Thực hành 1: Phân tích 2-3 tình huống thực tế (có thể tìm trên internet hoặc tự nghĩ ra) mà AI đã gây ra vấn đề về đạo đức hoặc an toàn (ví dụ: phát tán tin giả, vi phạm quyền riêng tư). Suy nghĩ về cách prompt có thể đã ngăn chặn được điều đó.
- Thực hành 2: Tạo một checklist cá nhân gồm các câu hỏi đạo đức/an toàn mà bạn sẽ tự vấn khi thiết kế một prompt quan trọng.
  - Ví dụ câu hỏi: “Prompt này có thể vô tình tiết lộ thông tin cá nhân không?”, “Nội dung tạo ra có thể bị lạm dụng không?”, “Mình đã xem xét các nhóm người thiểu số chưa?”
- Thực hành 3: Viết 1-2 prompts cho các tác vụ cần sự nhạy cảm cao về đạo đức (ví dụ: tạo nội dung cho trẻ em, tư vấn pháp lý giả định), áp dụng tất cả các cân nhắc an toàn và đạo đức.
Học tiếng Anh chuyên ngành AI (15-30 phút):
- Privacy: (quyền riêng tư).
  - Ví dụ: Data privacy is a major ethical concern in AI.
- Accountability: (trách nhiệm giải trình).
  - Ví dụ: Prompt engineers share accountability for AI outputs.
- Societal impact: (tác động xã hội).
  - Ví dụ: Consider the broad societal impact of your AI applications.
- Sensitive: (nhạy cảm).
  - Ví dụ: Be careful with sensitive information.
- Responsible: (có trách nhiệm).
  - Ví dụ: We need to use AI in a responsible manner.
Trò Chuyện cùng chatgpt để luyện phản xạ
Ghi chú & cảm nhận của người học
Tổng kết ngày:
- Checklist hàng ngày:
  - [ ] Dành 1-1.5 giờ học lý thuyết về An toàn AI và Đạo đức (Phần 2).
  - [ ] Dành 1.5-2.5 giờ thực hành phân tích tình huống và xây dựng checklist đạo đức.
  - [ ] Dành 15-30 phút học 5 từ vựng Tiếng Anh chuyên ngành của ngày hôm nay.
  - [ ] Giao tiếp ngẫu nhiên với ChatGPT/Gemini về một chủ đề yêu thích để luyện phản xạ.
- Kêu gọi hành động trên blog: Hãy ghi lại những gì bạn học được hôm nay trên blog cá nhân nhé! Nếu thấy hay hoặc hữu ích hãy chia sẻ bài viết cho những người quan tâm để cùng nhau học hỏi nhé!

Ngày 42: Thứ Năm, 27/06/2025 – Tổng Kết Tuần 2: Nắm Vững Trách Nhiệm & Giới Hạn

Tiêu điểm trong ngày: Tổng kết toàn bộ kiến thức về Bias, Hallucination nâng cao, Model Limitations, và AI Safety/Ethics của tuần 2.
Nội dung học Prompt (Khoảng 1-1.5 giờ):
- Tổng ôn toàn diện: Review lại các khái niệm, nguyên nhân, và chiến lược giảm thiểu/kiểm soát Bias, Hallucination, và các giới hạn khác của mô hình.
- Hệ thống hóa các nguyên tắc An toàn và Đạo đức AI đã học.
- Thảo luận về sự liên kết giữa các chủ đề: Làm thế nào việc hiểu Bias và Hallucination giúp ta thiết kế prompt an toàn và đạo đức hơn.
Thực hành Prompt (Khoảng 1.5-2.5 giờ):
- Thực hành 1: Chọn một tình huống phức tạp (ví dụ: tạo nội dung cho một chiến dịch xã hội nhạy cảm, thiết kế trợ lý ảo cho dịch vụ khách hàng), và viết một prompt toàn diện. Prompt này phải thể hiện khả năng của bạn trong việc:
  - Sử dụng Few-shot hoặc Negative Constraints (nếu cần).
  - Chủ động giảm thiểu Bias.
  - Kiểm soát Hallucination.
  - Tuân thủ các nguyên tắc đạo đức và an toàn.
- Thực hành 2: Review lại toàn bộ prompts đã viết trong tuần. Đánh giá chúng dựa trên tiêu chí về tính hiệu quả, tính an toàn và đạo đức.
- Hoàn thiện “Bản tóm tắt ngắn về những điều đã học và thử thách lớn nhất trong Tuần 2” cho blog của bạn.
Học tiếng Anh chuyên ngành AI (15-30 phút):
- Responsible: (có trách nhiệm – ôn lại).
  - Ví dụ: Being a responsible prompt engineer is crucial.
- Crucial: (quan trọng, cốt yếu).
  - Ví dụ: Understanding bias is crucial for ethical AI.
- Comprehensive: (toàn diện).
  - Ví dụ: This week provides a comprehensive overview.
- Synthesize: (tổng hợp – ôn lại).
  - Ví dụ: Synthesize all the knowledge gained this week.
- Ethical dilemma: (tình huống khó xử về đạo đức).
  - Ví dụ: Prompt engineers sometimes face ethical dilemmas.
Trò Chuyện cùng chatgpt để luyện phản xạ
Ghi chú & cảm nhận của người học
Tổng kết ngày:
- Checklist hàng ngày:
  - [ ] Dành 1-1.5 giờ tổng ôn kiến thức Tuần 2.
  - [ ] Dành 1.5-2.5 giờ thực hành prompts tổng hợp và hoàn thiện bản tóm tắt tuần.
  - [ ] Dành 15-30 phút học 5 từ vựng Tiếng Anh chuyên ngành của ngày hôm nay.
  - [ ] Giao tiếp ngẫu nhiên với ChatGPT/Gemini về một chủ đề yêu thích để luyện phản xạ.
- Kêu gọi hành động trên blog: Hãy ghi lại những gì bạn học được hôm nay trên blog cá nhân nhé! Nếu thấy hay hoặc hữu ích hãy chia sẻ bài viết cho những người quan tâm để cùng nhau học hỏi nhé!

Sản phẩm đầu ra tuần (Sau Ngày 42 – Cuối Tuần 2 Tháng 2):

Sau khi hoàn thành tuần học đầy thử thách này, bạn sẽ có trong tay những “tài sản” vô giá sau:

Tóm tắt ngắn gọn (100-150 từ) về “Những điều đã học và thử thách lớn nhất” trong Tuần 2. Nội dung này sẽ được ghi lại trên blog cá nhân của bạn, thể hiện sự trưởng thành trong tư duy về AI.n các kỹ thuật nâng cao thành “phản xạ” và đúc kết những nguyên tắc của riêng mình!

Một bộ sưu tập (ít nhất 3-5) prompts đã tối ưu hóa, được thiết kế để kiểm tra hoặc giảm thiểu Hallucination/Bias trong các tình huống khác nhau. Các prompts này cần minh họa rõ khả năng của bạn trong việc nhận diện và kiểm soát các giới hạn của mô hình. Ví dụ: prompt yêu cầu AI trích dẫn nguồn, prompt từ chối thông tin sai lệch, prompt yêu cầu mô tả không định kiến, prompt kiểm tra các giới hạn kiến thức thời gian thực.

Một checklist cá nhân về các câu hỏi đạo đức/an toàn cần tự vấn khi thiết kế prompt cho các dự án thực tế. Checklist này cần súc tích và bao gồm các câu hỏi then chốt (ví dụ: “Prompt này có nguy cơ gây hại không?”, “Nó có bảo vệ quyền riêng tư không?”, “Nó có thể bị lạm dụng không?”).

Kế Hoạch Học Tập Tuần 3 (Ngày 43 – Ngày 49) – Tháng 2: Tổng Hợp & Thực Chiến Nâng Cao

Kế Hoạch Học Tập Tuần 3 (Ngày 43 – Ngày 49) – Tháng 2: Tổng Kết & Vững Bước Chinh Phục AI!

Chúc mừng bạn đã hoàn thành hai tuần học đầy nỗ lực trong Tháng 2! Giờ đây, bạn không chỉ biết cách “ra lệnh” cho AI, mà còn hiểu được những giới hạn, những “góc khuất” và cách để sử dụng AI một cách có trách nhiệm. Tuần này, chúng ta sẽ cùng nhau tổng hợp tất cả những viên gạch kiến thức đó, biến chúng thành một “bức tường” vững chắc để bạn tự tin hơn nữa trên hành trình trở thành Prompt Engineer chuyên nghiệp!

Ngày 43: Thứ Sáu, 28/06/2025 – Ôn Tập Tổng Hợp: Sức Mạnh Từ Các Kỹ Thuật Cơ Bản

Tiêu điểm trong ngày: Tổng ôn và củng cố kiến thức về Zero-shot, Few-shot Prompting và Negative Constraints, nhìn nhận sự kết nối giữa chúng.
Nội dung học Prompt (Khoảng 1-1.5 giờ):
- Ôn tập Zero-shot Prompting: Nhắc lại định nghĩa, ưu điểm (tốc độ, đơn giản) và các trường hợp sử dụng hiệu quả.
- Ôn tập Few-shot Prompting: Nhắc lại định nghĩa, khi nào cần ví dụ, tầm quan trọng của ví dụ trong việc định hướng phong cách/định dạng.
- Ôn tập Negative Constraints: Nhắc lại cách thức hoạt động, vai trò trong việc kiểm soát đầu ra (loại bỏ, giới hạn).
- Liên kết các kỹ thuật: Thảo luận về việc khi nào nên ưu tiên Zero-shot, khi nào nên bổ sung Few-shot, và khi nào cần thêm Negative Constraints để có được kết quả tối ưu nhất.
Thực hành Prompt (Khoảng 1.5-2.5 giờ):
- Thực hành 1: Chọn 3-5 tác vụ mới, mỗi tác vụ yêu cầu bạn phải lựa chọn giữa Zero-shot hoặc Few-shot. Viết prompt tương ứng và ghi rõ lý do lựa chọn của bạn.
  - Ví dụ 1 (Zero-shot): Instruction: Tạo một danh sách 5 từ đồng nghĩa với từ "hạnh phúc". (Đơn giản, không cần ví dụ).
  - Ví dụ 2 (Few-shot): Instruction: Viết các câu sau theo phong cách thơ lục bát. Example: "Em ơi em ở lại nhà / Anh đi công tác đường xa nhớ về" -> "Thuyền ai đậu bến sông trăng đó / Có chở trăng về kịp tối nay". Câu của bạn: "Hôm nay trời nắng đẹp quá / Mấy con chim hót líu lo".
- Thực hành 2: Lấy 2 prompt đã tạo, thêm Negative Constraints để kiểm soát chặt chẽ hơn.
  - Ví dụ (Từ Ví dụ 1): Instruction: Tạo một danh sách 5 từ đồng nghĩa với từ "hạnh phúc". Negative Constraint: Không sử dụng từ "vui vẻ".
Học tiếng Anh chuyên ngành AI (15-30 phút):
- Retrieve: (truy xuất, lấy ra).
  - Ví dụ: The model can retrieve information without examples in zero-shot.
- Refine: (tinh chỉnh – ôn lại).
  - Ví dụ: You can refine the output using negative constraints.
- Constraint: (ràng buộc – ôn lại).
  - Ví dụ: Constraints help guide the AI’s response.
- Mechanism: (cơ chế).
  - Ví dụ: Each prompting mechanism has unique strengths.
- Leverage: (tận dụng).
  - Ví dụ: Leverage both few-shot and zero-shot for optimal results.
Trò Chuyện cùng chatgpt để luyện phản xạ
Ghi chú & cảm nhận của người học
Tổng kết ngày:
- Checklist hàng ngày:
  - [ ] Dành 1-1.5 giờ ôn tập lý thuyết Zero-shot, Few-shot và Negative Constraints.
  - [ ] Dành 1.5-2.5 giờ thực hành prompts tích hợp các kỹ thuật này.
  - [ ] Dành 15-30 phút học 5 từ vựng Tiếng Anh chuyên ngành của ngày hôm nay.
  - [ ] Giao tiếp ngẫu nhiên với ChatGPT/Gemini về một chủ đề yêu thích để luyện phản xạ.
- Kêu gọi hành động trên blog: Hãy ghi lại những gì bạn học được hôm nay trên blog cá nhân nhé! Nếu thấy hay hoặc hữu ích hãy chia sẻ bài viết cho những người quan tâm để cùng nhau học hỏi nhé!

Ngày 44: Thứ Bảy, 29/06/2025 – Kiểm Soát Rủi Ro: Giảm Thiểu Bias & Hallucination Trong Thực Tế

Tiêu điểm trong ngày: Ôn tập và áp dụng các chiến lược giảm thiểu Bias và Hallucination vào các tình huống thực tế, phức tạp hơn.
Nội dung học Prompt (Khoảng 1-1.5 giờ):
- Ôn tập Bias: Nhắc lại các dạng Bias và nguyên nhân, các chiến lược Mitigation đã học (ngôn ngữ trung lập, đa dạng quan điểm, negative constraints).
- Ôn tập Hallucination: Nhắc lại nguyên nhân và các kỹ thuật giảm thiểu (yêu cầu trích dẫn, đặt câu hỏi xác nhận, cung cấp ngữ cảnh rõ ràng).
- Thảo luận ứng dụng: Khi nào một prompt tiềm ẩn rủi ro Bias hoặc Hallucination? Cách Prompt Engineer có thể dự đoán và chủ động giải quyết.
Thực hành Prompt (Khoảng 1.5-2.5 giờ):
- Thực hành 1: Chọn một tác vụ tạo nội dung sáng tạo (ví dụ: viết truyện ngắn, kịch bản, lời quảng cáo), và thiết kế prompt sao cho kiểm soát Hallucination và đảm bảo tính công bằng.
  - Ví dụ: Instruction: Viết một đoạn giới thiệu về một người phụ nữ thành công trong lĩnh vực khoa học máy tính. Đảm bảo mô tả không sử dụng bất kỳ định kiến giới tính nào và thông tin hoàn toàn dựa trên dữ liệu thực tế, không bịa đặt. Nếu cần, hãy nói rõ nguồn cảm hứng hoặc giả định.
- Thực hành 2: Lấy một bài báo hoặc một đoạn văn có thể chứa thông tin nhạy cảm hoặc không hoàn chỉnh, yêu cầu AI tóm tắt hoặc phân tích, đồng thời áp dụng các kỹ thuật giảm thiểu Hallucination và Bias.
  - Ví dụ: Instruction: Phân tích các luận điểm trong bài viết sau về [chủ đề gây tranh cãi]. Đảm bảo phân tích là khách quan, không thiên vị, và chỉ dựa trên thông tin có trong bài viết. Tránh đưa ra kết luận mang tính chủ quan hoặc tin tức chưa được kiểm chứng.
Học tiếng Anh chuyên ngành AI (15-30 phút):
- Bias: (thiên vị – ôn lại).
  - Ví dụ: Addressing bias is crucial for ethical AI development.
- Hallucination: (ảo giác – ôn lại).
  - Ví dụ: We implement prompts to minimize hallucination.
- Ethical: (đạo đức – ôn lại).
  - Ví dụ: Prompt engineers have an ethical responsibility.
- Objective: (khách quan).
  - Ví dụ: Strive for objective and unbiased outputs.
- Validate: (xác nhận, kiểm chứng).
  - Ví dụ: Always validate the information generated by AI.
Trò Chuyện cùng chatgpt để luyện phản xạ
Ghi chú & cảm nhận của người học
Tổng kết ngày:
- Checklist hàng ngày:
  - [ ] Dành 1-1.5 giờ ôn tập và thảo luận về giảm thiểu Bias và Hallucination.
  - [ ] Dành 1.5-2.5 giờ thực hành viết prompts kiểm soát rủi ro.
  - [ ] Dành 15-30 phút học 5 từ vựng Tiếng Anh chuyên ngành của ngày hôm nay.
  - [ ] Giao tiếp ngẫu nhiên với ChatGPT/Gemini về một chủ đề yêu thích để luyện phản xạ.
- Kêu gọi hành động trên blog: Hãy ghi lại những gì bạn học được hôm nay trên blog cá nhân nhé! Nếu thấy hay hoặc hữu ích hãy chia sẻ bài viết cho những người quan tâm để cùng nhau học hỏi nhé!

Ngày 45: Chủ Nhật, 30/06/2025 – Rà Soát Toàn Diện: Giới Hạn Mô Hình & An Toàn AI

Tiêu điểm trong ngày: Ôn tập các giới hạn mô hình khác và củng cố kiến thức về AI Safety và Ethical Considerations.
Nội dung học Prompt (Khoảng 1-1.5 giờ):
- Ôn tập Giới hạn mô hình (Model Limitations): Nhắc lại các giới hạn ngoài Bias/Hallucination (kiến thức thời gian thực, suy luận đa bước, hiểu ngữ nghĩa sâu sắc).
- Ôn tập AI Safety: Nhắc lại các nguyên tắc tránh nội dung độc hại, phân biệt đối xử, thông tin sai lệch.
- Ôn tập Đạo đức AI (Ethical Considerations): Nhắc lại các khái niệm về Transparency, Explainability, Privacy, Accountability, Societal Impact.
- Tầm quan trọng: Thảo luận về việc những giới hạn và cân nhắc đạo đức này ảnh hưởng thế nào đến cách chúng ta thiết kế và sử dụng prompt hàng ngày.
Thực hành Prompt (Khoảng 1.5-2.5 giờ):
- Thực hành 1: Lấy một prompt từ thư viện của bạn (hoặc tạo một prompt mới) cho một tác vụ cần sự chính xác cao hoặc có tính nhạy cảm. Phân tích nó dưới góc độ các giới hạn của mô hình và các nguyên tắc an toàn/đạo đức. Đề xuất các cải tiến nếu cần.
  - Ví dụ (Phân tích): Prompt: Viết một đoạn văn về các sự kiện chính trị hiện tại. Phân tích: AI có thể cung cấp thông tin lỗi thời (limitation), hoặc có thể có bias chính trị nếu không được chỉ định rõ ràng. Cần bổ sung Negative Constraints về tính khách quan và yêu cầu nói rõ nếu không có thông tin cập nhật.
- Thực hành 2: Viết 1-2 prompts mà người dùng sẽ phải tự đặt câu hỏi phản biện về output của AI dưới góc độ đạo đức/an toàn.
  - Ví dụ: Instruction: Tạo một kịch bản ngắn cho một quảng cáo về sản phẩm giảm cân. (Sau khi AI tạo, bạn sẽ tự hỏi: "Kịch bản này có gây áp lực không lành mạnh về hình thể không? Có thông tin nào chưa được xác thực không?").
Học tiếng Anh chuyên ngành AI (15-30 phút):
- Limitations: (giới hạn – ôn lại).
  - Ví dụ: We must respect the inherent limitations of AI models.
- Safety: (an toàn – ôn lại).
  - Ví dụ: Ensuring user safety is a core principle.
- Ethics: (đạo đức – ôn lại).
  - Ví dụ: Adherence to AI ethics is non-negotiable.
- Implications: (hàm ý, tác động).
  - Ví dụ: Consider the long-term implications of AI use.
- Critical thinking: (tư duy phản biện).
  - Ví dụ: Critical thinking is essential when evaluating AI outputs.
Trò Chuyện cùng chatgpt để luyện phản xạ
Ghi chú & cảm nhận của người học
Tổng kết ngày:
- Checklist hàng ngày:
  - [ ] Dành 1-1.5 giờ ôn tập về Model Limitations, AI Safety và Đạo đức.
  - [ ] Dành 1.5-2.5 giờ thực hành phân tích và tự vấn prompts.
  - [ ] Dành 15-30 phút học 5 từ vựng Tiếng Anh chuyên ngành của ngày hôm nay.
  - [ ] Giao tiếp ngẫu nhiên với ChatGPT/Gemini về một chủ đề yêu thích để luyện phản xạ.
- Kêu gọi hành động trên blog: Hãy ghi lại những gì bạn học được hôm nay trên blog cá nhân nhé! Nếu thấy hay hoặc hữu ích hãy chia sẻ bài viết cho những người quan tâm để cùng nhau học hỏi nhé!

Ngày 46: Thứ Hai, 01/07/2025 – Tích Hợp Đa Kỹ Thuật: Viết Prompts “Chất” Hơn

Tiêu điểm trong ngày: Thực hành thiết kế prompts phức tạp, tích hợp nhiều kỹ thuật đã học trong Tháng 2 cho các tác vụ đa dạng.
Nội dung học Prompt (Khoảng 1-1.5 giờ):
- Thảo luận về “nghệ thuật” kết hợp các kỹ thuật: Khi nào nên sử dụng đồng thời Zero-shot + Negative Constraints? Khi nào Few-shot cần kết hợp với kiểm soát Bias và Hallucination?
- Phân tích cấu trúc của các prompt “mẫu” phức tạp, xem xét luồng logic và cách các yêu cầu được xếp lớp.
Thực hành Prompt (Khoảng 1.5-2.5 giờ):
- Thực hành 1: Chọn 2-3 tác vụ phức tạp đòi hỏi nhiều kỹ năng. Viết prompts cho chúng, tích hợp ít nhất 3 kỹ thuật đã học trong Tháng 2.
  - Ví dụ 1 (Tạo nội dung đa năng): Instruction: Bạn là một chuyên gia marketing. Viết 3 dòng tweet về sản phẩm X. Few-shot Example: [Cung cấp 1-2 tweet mẫu với phong cách năng động, ngắn gọn]. Negative Constraint: Không dùng từ "đỉnh cao" hoặc "số 1". Đảm bảo không có thông tin sai lệch về sản phẩm.
  - Ví dụ 2 (Phân tích dữ liệu với kiểm soát): Instruction: Phân tích 5 bình luận khách hàng sau. Phân loại thành "Tích cực", "Tiêu cực", "Trung lập". Few-shot Example: [Cung cấp 2-3 ví dụ phân loại]. Negative Constraint: Không đưa ra bất kỳ kết luận nào về nhân khẩu học của khách hàng. Nếu bình luận không rõ ràng, hãy ghi là "Không xác định".
- Thực hành 2: Lấy một trong những prompt bạn đã tạo từ Tuần 1 hoặc 2, và tìm cách “nâng cấp” nó bằng cách thêm vào các kỹ thuật mới.
Học tiếng Anh chuyên ngành AI (15-30 phút):
- Integration: (sự tích hợp).
  - Ví dụ: Successful integration of techniques leads to better outputs.
- Sophisticated: (tinh vi, phức tạp).
  - Ví dụ: You are now ready to write more sophisticated prompts.
- Multifaceted: (đa diện).
  - Ví dụ: Prompt engineering is a multifaceted skill.
- Intertwined: (đan xen, gắn bó chặt chẽ).
  - Ví dụ: Safety and ethics are intertwined with prompt design.
- Nuance: (sắc thái, điểm tinh tế).
  - Ví dụ: Pay attention to the nuance in AI responses.
Trò Chuyện cùng chatgpt để luyện phản xạ
Ghi chú & cảm nhận của người học
Tổng kết ngày:
- Checklist hàng ngày:
  - [ ] Dành 1-1.5 giờ học lý thuyết về tích hợp đa kỹ thuật.
  - [ ] Dành 1.5-2.5 giờ thực hành viết prompts “chất” hơn.
  - [ ] Dành 15-30 phút học 5 từ vựng Tiếng Anh chuyên ngành của ngày hôm nay.
  - [ ] Giao tiếp ngẫu nhiên với ChatGPT/Gemini về một chủ đề yêu thích để luyện phản xạ.
- Kêu gọi hành động trên blog: Hãy ghi lại những gì bạn học được hôm nay trên blog cá nhân nhé! Nếu thấy hay hoặc hữu ích hãy chia sẻ bài viết cho những người quan tâm để cùng nhau học hỏi nhé!

Ngày 47: Thứ Ba, 02/07/2025 – Tối Ưu Hóa & Gỡ Lỗi: Biến Prompts Hoàn Hảo Hơn

Tiêu điểm trong ngày: Thực hành phân tích và tối ưu hóa prompts có sẵn để cải thiện hiệu quả, giảm thiểu rủi ro, và tìm hiểu về gỡ lỗi khi prompt không như ý.
Nội dung học Prompt (Khoảng 1-1.5 giờ):
- Quy trình tối ưu hóa prompt: Các bước để đánh giá một prompt (hiệu quả, chất lượng output, rủi ro).
- Chiến lược gỡ lỗi (Debugging) cơ bản cho prompts: Khi AI không phản hồi như mong đợi, cần kiểm tra những gì (độ rõ ràng của instruction, ví dụ, xung đột constraint, v.v.).
- Tầm quan trọng của việc lặp lại và thử nghiệm để đạt được kết quả mong muốn.
Thực hành Prompt (Khoảng 1.5-2.5 giờ):
- Thực hành 1: Lấy 3-5 prompts bạn đã tạo trong tuần này hoặc các tuần trước, và thực hiện quá trình phân tích & tối ưu hóa chi tiết.
  - Xác định điểm mạnh và điểm yếu (ví dụ: output còn bịa đặt, có dấu hiệu bias, format chưa chuẩn).
  - Đề xuất và thực hiện các chỉnh sửa để cải thiện. Ghi lại lý do cho từng chỉnh sửa.
- Thực hành 2: Tạo một prompt cố tình gây ra một vấn đề nhỏ (ví dụ: một chút Hallucination, một từ bị loại bỏ không đúng cách) và sau đó thực hiện gỡ lỗi để khắc phục nó. Ghi lại quy trình gỡ lỗi của bạn.
Học tiếng Anh chuyên ngành AI (15-30 phút):
- Optimize: (tối ưu hóa).
  - Ví dụ: We need to optimize this prompt for better performance.
- Debug: (gỡ lỗi).
  - Ví dụ: Learning to debug prompts is a valuable skill.
- Iterate: (lặp lại, thực hiện lặp đi lặp lại).
  - Ví dụ: You should iterate on your prompts to improve them.
- Evaluate: (đánh giá).
  - Ví dụ: Always evaluate the quality of AI-generated content.
- Flaw: (lỗi, khuyết điểm).
  - Ví dụ: Identifying a flaw in the prompt helps refine it.
Trò Chuyện cùng chatgpt để luyện phản xạ
Ghi chú & cảm nhận của người học
Tổng kết ngày:
- Checklist hàng ngày:
  - [ ] Dành 1-1.5 giờ học lý thuyết về tối ưu hóa và gỡ lỗi prompt.
  - [ ] Dành 1.5-2.5 giờ thực hành phân tích, tối ưu hóa và gỡ lỗi prompts.
  - [ ] Dành 15-30 phút học 5 từ vựng Tiếng Anh chuyên ngành của ngày hôm nay.
  - [ ] Giao tiếp ngẫu nhiên với ChatGPT/Gemini về một chủ đề yêu thích để luyện phản xạ.
- Kêu gọi hành động trên blog: Hãy ghi lại những gì bạn học được hôm nay trên blog cá nhân nhé! Nếu thấy hay hoặc hữu ích hãy chia sẻ bài viết cho những người quan tâm để cùng nhau học hỏi nhé!

Ngày 48: Thứ Tư, 03/07/2025 – Tư Duy Phản Biện: Thẩm Định Output AI Như Một Chuyên Gia

Tiêu điểm trong ngày: Thực hành tự đặt câu hỏi phản biện về outputs của AI dưới góc độ đạo đức, an toàn, và chất lượng, phát triển tư duy của một Prompt Engineer chuyên nghiệp.
Nội dung học Prompt (Khoảng 1-1.5 giờ):
- Tầm quan trọng của tư duy phản biện: Tại sao chúng ta không nên chấp nhận mọi thứ AI tạo ra một cách mù quáng.
- Các câu hỏi phản biện cốt lõi:
  - Chất lượng: Output có đáp ứng yêu cầu không? Ngôn ngữ tự nhiên không?
  - Độ chính xác/Hallucination: Có bịa đặt không? Có thể kiểm chứng được không?
  - Tính công bằng/Bias: Có định kiến không? Có công bằng với mọi đối tượng không?
  - An toàn/Đạo đức: Có gây hại không? Có vi phạm quyền riêng tư không? Có bị lạm dụng không?
- Quy trình kiểm duyệt (review) output AI trước khi sử dụng.
Thực hành Prompt (Khoảng 1.5-2.5 giờ):
- Thực hành 1: Lấy 3-5 output ngẫu nhiên từ các prompts bạn đã tạo trong tuần hoặc từ ChatGPT/Gemini. Thực hiện phân tích phản biện chi tiết cho từng output, trả lời các câu hỏi cốt lõi về chất lượng, độ chính xác, tính công bằng, an toàn và đạo đức. Ghi lại các điểm cần cải thiện cho prompt hoặc cần chỉnh sửa output.
- Thực hành 2: Tìm một ví dụ về việc AI tạo ra nội dung gây tranh cãi (có thể tìm trên các trang tin tức công nghệ). Phân tích nguyên nhân và đề xuất cách prompt có thể được thiết kế để ngăn chặn vấn đề đó.
Học tiếng Anh chuyên ngành AI (15-30 phút):
- Scrutinize: (kiểm tra kỹ lưỡng, xem xét tỉ mỉ).
  - Ví dụ: Always scrutinize AI-generated content.
- Validate: (xác thực – ôn lại).
  - Ví dụ: You must validate the facts presented by the model.
- Impartial: (khách quan, công bằng).
  - Ví dụ: Aim for impartial responses from the AI.
- Consequence: (hậu quả).
  - Ví dụ: Consider the potential consequences of AI output.
- Accountability: (trách nhiệm giải trình – ôn lại).
  - Ví dụ: Maintaining accountability is key in AI use.
Trò Chuyện cùng chatgpt để luyện phản xạ
Ghi chú & cảm nhận của người học
Tổng kết ngày:
- Checklist hàng ngày:
  - [ ] Dành 1-1.5 giờ học lý thuyết về tư duy phản biện.
  - [ ] Dành 1.5-2.5 giờ thực hành phân tích phản biện output AI.
  - [ ] Dành 15-30 phút học 5 từ vựng Tiếng Anh chuyên ngành của ngày hôm nay.
  - [ ] Giao tiếp ngẫu nhiên với ChatGPT/Gemini về một chủ đề yêu thích để luyện phản xạ.
- Kêu gọi hành động trên blog: Hãy ghi lại những gì bạn học được hôm nay trên blog cá nhân nhé! Nếu thấy hay hoặc hữu ích hãy chia sẻ bài viết cho những người quan tâm để cùng nhau học hỏi nhé!

Ngày 49: Thứ Năm, 04/07/2025 – Tổng Kết Tháng 2: Tầm Nhìn Của Một Prompt Engineer

Tiêu điểm trong ngày: Nhìn lại chặng đường Tháng 2, đánh giá mức độ đạt được mục tiêu, và chuẩn bị cho giai đoạn học tập tiếp theo.
Nội dung học Prompt (Khoảng 1-1.5 giờ):
- Review toàn bộ Tháng 2: Lướt qua tất cả các khái niệm và kỹ thuật đã học (Zero-shot, Few-shot, Negative Constraints, Bias, Hallucination, Model Limitations, AI Safety, Ethics).
- Đánh giá cá nhân: Tự đánh giá mức độ bạn đã nắm vững từng chủ đề và các kỹ năng đã phát triển. Liệt kê 3 điều bạn tự hào nhất đã đạt được trong Tháng 2.
- Tầm quan trọng của việc học hỏi liên tục: Thảo luận về việc lĩnh vực AI thay đổi nhanh chóng và việc duy trì kỹ năng, cập nhật kiến thức là thiết yếu.
Thực hành Prompt (Khoảng 1.5-2.5 giờ):
- Thực hành 1: Bắt đầu xây dựng các Sản phẩm đầu ra tuần cho Tuần 3:
  - Chọn và hoàn thiện 3-5 prompts tích hợp nâng cao cho bộ sưu tập của bạn.
  - Viết bản phân tích ngắn về một output AI tiêu biểu của tuần này.
  - Soạn thảo “Prompt Engineer’s Creed” (Tuyên ngôn của Prompt Engineer) cá nhân của bạn (3-5 nguyên tắc cốt lõi).
- Thực hành 2: Xem lại toàn bộ blog của Tháng 2. Tự nhìn nhận sự phát triển của mình qua từng ngày. Chuẩn bị cho việc chia sẻ sản phẩm đầu ra của Tháng 2 lên blog.
Học tiếng Anh chuyên ngành AI (15-30 phút):
- Proficiency: (sự thành thạo, trình độ).
  - Ví dụ: You have gained significant proficiency in prompt engineering.
- Evolve: (tiến hóa, phát triển).
  - Ví dụ: The field of AI continues to rapidly evolve.
- Continuous learning: (học hỏi liên tục).
  - Ví dụ: Continuous learning is vital for a Prompt Engineer.
- Milestone: (cột mốc).
  - Ví dụ: Completing this month is a significant milestone.
- Competency: (năng lực, khả năng).
  - Ví dụ: You’ve developed strong competencies in AI interaction.
Trò Chuyện cùng chatgpt để luyện phản xạ
Ghi chú & cảm nhận của người học
Tổng kết ngày:
- Checklist hàng ngày:
  - [ ] Dành 1-1.5 giờ tổng kết và đánh giá Tháng 2.
  - [ ] Dành 1.5-2.5 giờ hoàn thiện các sản phẩm đầu ra tuần và tổng duyệt blog Tháng 2.
  - [ ] Dành 15-30 phút học 5 từ vựng Tiếng Anh chuyên ngành của ngày hôm nay.
  - [ ] Giao tiếp ngẫu nhiên với ChatGPT/Gemini về một chủ đề yêu thích để luyện phản xạ.
- Kêu gọi hành động trên blog: Hãy ghi lại những gì bạn học được hôm nay trên blog cá nhân nhé! Nếu thấy hay hoặc hữu ích hãy chia sẻ bài viết cho những người quan tâm để cùng nhau học hỏi nhé!

Sản phẩm đầu ra tuần (Sau Ngày 49 – Cuối Tuần 3 Tháng 2):

Khi kết thúc Tuần 3, bạn sẽ có trong tay những sản phẩm tuyệt vời, minh chứng cho sự trưởng thành vượt bậc của mình trong Tháng 2:

Một bộ sưu tập (ít nhất 3-5) prompts tích hợp nâng cao:
- Đây là những “tác phẩm” của bạn, thể hiện sự kết hợp nhuần nhuyễn các kỹ thuật đã học trong Tháng 2 (Zero-shot, Few-shot, Negative Constraints) cùng với các chiến lược giảm thiểu Bias và Hallucination.
- Các prompts này sẽ giải quyết các tác vụ đa dạng, từ tạo nội dung sáng tạo nhưng có kiểm soát (ví dụ: một prompt để viết bài review sản phẩm trung lập, không bịa đặt) đến việc tạo kịch bản hội thoại với yêu cầu về phong cách và không chứa định kiến.
Một bản phân tích ngắn (khoảng 150-200 từ) về một ví dụ output của AI:
- Bạn sẽ chọn một output tiêu biểu mà bạn đã tạo trong tuần, phân tích kỹ lưỡng các điểm mạnh, chỉ ra các điểm yếu (nếu có Bias/Hallucination), và đặc biệt là cách bạn đã/sẽ tối ưu hóa prompt để cải thiện. Bản phân tích này cho thấy bạn không chỉ biết tạo prompt mà còn biết đánh giá và tinh chỉnh.
Một “Prompt Engineer’s Creed” (Tuyên ngôn của Prompt Engineer) cá nhân:
- Đây là bản tuyên ngôn của riêng bạn, gồm 3-5 nguyên tắc cốt lõi về việc sử dụng AI một cách có trách nhiệm và hiệu quả mà bạn đã đúc kết được trong suốt Tháng 2 này. Nó thể hiện cam kết của bạn với tư cách là một Prompt Engineer có đạo đức.

Tất cả các sản phẩm này sẽ được ghi lại và tổng hợp trên blog cá nhân của bạn, tạo thành một cuốn nhật ký học tập đầy giá trị!

Kế Hoạch Học Tập Tuần 4 (Ngày 50 – Ngày 56) – Tháng 2: Tổng Kết & Chinh Phục Thách Thức

Chúc mừng bạn đã đi đến tuần cuối cùng của Tháng 2! Bạn đã học được rất nhiều điều giá trị, từ việc điều khiển AI qua các kỹ thuật nâng cao đến việc hiểu rõ những giới hạn và trách nhiệm của mình. Tuần này, chúng ta sẽ tổng hợp tất cả những mảnh ghép đó lại, biến bạn thành một Prompt Engineer thực thụ, sẵn sàng đối mặt với mọi thử thách!

Ngày 50: Thứ Sáu, 04/07/2025 – Hệ Thống Hóa Kiến Thức: Prompting Nâng Cao & Kiểm Soát

Tiêu điểm trong ngày: Tổng hợp và hệ thống hóa các kỹ thuật Prompting nâng cao đã học trong Tháng 2: Zero-shot, Few-shot, và Negative Constraints.
Nội dung học Prompt (Khoảng 1-1.5 giờ):
- Review sâu sắc: Lướt qua từng khái niệm: Zero-shot (sức mạnh không cần ví dụ), Few-shot (học từ ví dụ để đạt độ chính xác/phong cách), Negative Constraints (sức mạnh của “KHÔNG”).
- Mối liên hệ: Phân tích cách các kỹ thuật này bổ trợ lẫn nhau, tạo thành một công cụ mạnh mẽ để điều khiển AI.
- Best Practices: Tổng hợp các “lời khuyên vàng” khi áp dụng từng kỹ thuật để tối đa hóa hiệu quả và giảm thiểu lỗi.
Thực hành Prompt (Khoảng 1.5-2.5 giờ):
- Thực hành 1: Chọn 2-3 tình huống phức tạp (ví dụ: yêu cầu AI viết một bài quảng cáo theo phong cách cụ thể, hoặc tạo một báo cáo tóm tắt dữ liệu có cấu trúc), và thiết kế prompts tích hợp cả ba kỹ thuật (Zero-shot/Few-shot, Negative Constraints).
  - Ví dụ (Quảng cáo đa chiều): Instruction: Bạn là chuyên gia truyền thông. Viết một đoạn giới thiệu sản phẩm X cho kênh YouTube. Few-shot Example: [Cung cấp 1-2 ví dụ quảng cáo ngắn gọn, hài hước]. Negative Constraint: Không dùng từ ngữ cường điệu, tránh các khẳng định không có bằng chứng. Đảm bảo ngôn ngữ phù hợp với khán giả trẻ.
- Thực hành 2: Lấy một prompt phức tạp từ thư viện của bạn. Giả định nó đang gặp vấn đề (ví dụ: output không theo ý muốn, bị lặp từ). Áp dụng các nguyên tắc gỡ lỗi đã học để cải thiện nó.
Học tiếng Anh chuyên ngành AI (15-30 phút):
- Comprehensive: (toàn diện – ôn lại).
  - Ví dụ: This module provides a comprehensive overview of prompting techniques.
- Reinforce: (củng cố).
  - Ví dụ: Regular practice will reinforce your understanding.
- Methodology: (phương pháp luận).
  - Ví dụ: Each prompting methodology has its unique application.
- Refinement: (sự tinh chỉnh).
  - Ví dụ: Continuous refinement is key to perfect prompts.
- Troubleshooting: (gỡ rối, xử lý sự cố).
  - Ví dụ: Learning troubleshooting techniques is essential for a Prompt Engineer.
Trò Chuyện cùng chatgpt để luyện phản xạ
Ghi chú & cảm nhận của người học
Tổng kết ngày:
- Checklist hàng ngày:
  - [ ] Dành 1-1.5 giờ ôn tập và hệ thống hóa các kỹ thuật Prompting nâng cao.
  - [ ] Dành 1.5-2.5 giờ thực hành prompts tích hợp và gỡ lỗi.
  - [ ] Dành 15-30 phút học 5 từ vựng Tiếng Anh chuyên ngành của ngày hôm nay.
  - [ ] Giao tiếp ngẫu nhiên với ChatGPT/Gemini về một chủ đề yêu thích để luyện phản xạ.
- Kêu gọi hành động trên blog: Hãy ghi lại những gì bạn học được hôm nay trên blog cá nhân nhé! Nếu thấy hay hoặc hữu ích hãy chia sẻ bài viết cho những người quan tâm để cùng nhau học hỏi nhé!

Ngày 51: Thứ Bảy, 05/07/2025 – Chinh Phục Giới Hạn: Đối Phó Với Hallucination & Bias Thực Chiến

Tiêu điểm trong ngày: Ôn tập và luyện tập thực chiến các chiến lược giảm thiểu Hallucination và Bias trong các tình huống phức tạp.
Nội dung học Prompt (Khoảng 1-1.5 giờ):
- Hệ thống hóa: Nhắc lại định nghĩa, nguyên nhân, và tác hại của Hallucination và Bias.
- Chiến lược toàn diện: Tổng hợp các cách tiếp cận chủ động để giảm thiểu chúng: yêu cầu trích dẫn, đặt câu hỏi xác nhận, cung cấp ngữ cảnh, ngôn ngữ trung lập, negative constraints.
- Kỹ năng nhận diện: Thảo luận về các dấu hiệu “báo động” khi một output AI có thể bị Hallucination hoặc Bias, và cách phản ứng.
Thực hành Prompt (Khoảng 1.5-2.5 giờ):
- Thực hành 1: Tạo 2-3 prompts cho các tác vụ cần thông tin chính xác hoặc có tính nhạy cảm xã hội cao. Tập trung vào việc ngăn chặn Hallucination và Bias bằng cách tích hợp nhiều chiến lược.
  - Ví dụ (Phân tích sự kiện lịch sử): Instruction: Tóm tắt các nguyên nhân chính của sự kiện X trong lịch sử. Chỉ sử dụng thông tin đã được kiểm chứng. Trích dẫn nguồn (ví dụ: Wikipedia, cuốn sách A, nghiên cứu B). Negative Constraint: Không đưa ra bất kỳ kết luận mang tính định kiến hoặc suy đoán cá nhân.
  - Ví dụ (Tạo nội dung về nhóm người): Instruction: Viết một đoạn văn mô tả đóng góp của nhóm X trong lĩnh vực Y. Đảm bảo mô tả là toàn diện, không thiên vị, và nêu bật được những thành tựu cụ thể. Tránh các định kiến hoặc khuôn mẫu thường thấy.
- Thực hành 2: Tìm một ví dụ về Hallucination hoặc Bias mà bạn đã gặp phải từ trước (hoặc cố tình tạo ra). Viết lại prompt để khắc phục vấn đề đó một cách hiệu quả.
Học tiếng Anh chuyên ngành AI (15-30 phút):
- Mitigate: (giảm thiểu – ôn lại).
  - Ví dụ: Our goal is to mitigate both bias and hallucination.
- Fact-checking: (kiểm tra sự thật).
  - Ví dụ: Always perform fact-checking on critical AI outputs.
- Unbiased: (không thiên vị).
  - Ví dụ: Strive to generate unbiased content.
- Erroneous: (sai lầm, không đúng).
  - Ví dụ: Hallucinations lead to erroneous information.
- Conscious: (có ý thức, chủ động).
  - Ví dụ: Be conscious of potential biases in your prompts.
Trò Chuyện cùng chatgpt để luyện phản xạ
Ghi chú & cảm nhận của người học
Tổng kết ngày:
- Checklist hàng ngày:
  - [ ] Dành 1-1.5 giờ ôn tập và hệ thống hóa chiến lược giảm thiểu Hallucination và Bias.
  - [ ] Dành 1.5-2.5 giờ thực hành prompts ngăn chặn Hallucination và Bias.
  - [ ] Dành 15-30 phút học 5 từ vựng Tiếng Anh chuyên ngành của ngày hôm nay.
  - [ ] Giao tiếp ngẫu nhiên với ChatGPT/Gemini về một chủ đề yêu thích để luyện phản xạ.
- Kêu gọi hành động trên blog: Hãy ghi lại những gì bạn học được hôm nay trên blog cá nhân nhé! Nếu thấy hay hoặc hữu ích hãy chia sẻ bài viết cho những người quan tâm để cùng nhau học hỏi nhé!

Ngày 52: Chủ Nhật, 06/07/2025 – Chuyên Gia Phản Biện: Đánh Giá Toàn Diện Output AI

Tiêu điểm trong ngày: Thực hành kỹ năng giải quyết vấn đề và tư duy phản biện khi đánh giá output của AI, nhận diện các giới hạn và thách thức đạo đức/an toàn.
Nội dung học Prompt (Khoảng 1-1.5 giờ):
- Kết nối các chủ đề: Làm thế nào để các khái niệm về Model Limitations, AI Safety, và Ethical Considerations ảnh hưởng đến quá trình đánh giá output AI của bạn.
- Quy trình đánh giá toàn diện: Xây dựng một quy trình bước-bước để thẩm định một output AI, bao gồm kiểm tra tính chính xác, tính công bằng, tính an toàn và phù hợp với mục đích.
- Thảo luận tình huống thực tế: Phân tích các ví dụ về output AI đã gây ra vấn đề (thông tin sai lệch, nội dung độc hại, thiên vị) và thảo luận cách bạn, với tư cách là Prompt Engineer, có thể ngăn chặn chúng.
Thực hành Prompt (Khoảng 1.5-2.5 giờ):
- Thực hành 1: Chọn 3-5 prompts phức tạp từ thư viện của bạn hoặc tạo mới. Tạo output từ các prompts đó. Sau đó, thực hiện phân tích phản biện chi tiết cho từng output, đặt ra các câu hỏi về:
  - Tính chính xác và khả năng kiểm chứng.
  - Tính công bằng và không định kiến.
  - Các rủi ro về an toàn hoặc đạo đức (nếu có).
  - Mức độ phản ánh các giới hạn của mô hình.
  - Đề xuất các biện pháp khắc phục (thay đổi prompt, chỉnh sửa output thủ công, cảnh báo người dùng).
- Thực hành 2: Viết một prompt yêu cầu AI phân tích một tình huống có thể có nhiều góc độ đạo đức. Yêu cầu AI đưa ra các quan điểm khác nhau và nêu bật các rủi ro đạo đức tiềm ẩn.
  - Ví dụ: Instruction: Phân tích các khía cạnh đạo đức của việc sử dụng AI để tự động hóa quy trình tuyển dụng. Nêu bật cả ưu điểm và nhược điểm tiềm ẩn từ góc độ đạo đức.
Học tiếng Anh chuyên ngành AI (15-30 phút):
- Evaluation: (sự đánh giá).
  - Ví dụ: Rigorous evaluation is crucial for AI models.
- Critical analysis: (phân tích phản biện).
  - Ví dụ: Apply critical analysis to every AI output.
- Accountability: (trách nhiệm giải trình – ôn lại).
  - Ví dụ: AI developers hold significant accountability.
- Compliance: (sự tuân thủ).
  - Ví dụ: Ensure AI outputs are in compliance with ethical guidelines.
- Consequence: (hậu quả – ôn lại).
  - Ví dụ: Consider the broader consequences of AI decisions.
Trò Chuyện cùng chatgpt để luyện phản xạ
Ghi chú & cảm nhận của người học
Tổng kết ngày:
- Checklist hàng ngày:
  - [ ] Dành 1-1.5 giờ học lý thuyết về đánh giá toàn diện output AI.
  - [ ] Dành 1.5-2.5 giờ thực hành phân tích phản biện output và đề xuất giải pháp.
  - [ ] Dành 15-30 phút học 5 từ vựng Tiếng Anh chuyên ngành của ngày hôm nay.
  - [ ] Giao tiếp ngẫu nhiên với ChatGPT/Gemini về một chủ đề yêu thích để luyện phản xạ.
- Kêu gọi hành động trên blog: Hãy ghi lại những gì bạn học được hôm nay trên blog cá nhân nhé! Nếu thấy hay hoặc hữu ích hãy chia sẻ bài viết cho những người quan tâm để cùng nhau học hỏi nhé!

Ngày 53: Thứ Hai, 07/07/2025 – Luyện Tập Thực Chiến: Giải Quyết Vấn Đề Từ A Đến Z

Tiêu điểm trong ngày: Tập trung vào các bài tập tình huống phức tạp, đòi hỏi bạn phải tự nhận diện vấn đề và lựa chọn, kết hợp các kỹ thuật phù hợp để giải quyết.
Nội dung học Prompt (Khoảng 1-1.5 giờ):
- Tư duy giải quyết vấn đề: Làm thế nào để tiếp cận một vấn đề AI mới (từ yêu cầu đến output) một cách có hệ thống.
- Lựa chọn công cụ: Khi nào dùng kỹ thuật nào (Zero-shot, Few-shot, Negative Constraints, kiểm soát Bias/Hallucination) để giải quyết một vấn đề cụ thể.
- “Gỡ rối” nâng cao: Các kịch bản gỡ lỗi thường gặp khi AI không phản hồi như mong muốn và các bước khắc phục.
Thực hành Prompt (Khoảng 1.5-2.5 giờ):
- Thực hành 1: Cho mình một vài tình huống “thử thách” từ các lĩnh vực khác nhau (ví dụ: tư vấn khách hàng, sáng tạo nội dung, phân tích dữ liệu giả định). Với mỗi tình huống:
  - Xác định mục tiêu của prompt.
  - Dự đoán các vấn đề tiềm ẩn (Hallucination, Bias, giới hạn).
  - Thiết kế một prompt toàn diện để giải quyết vấn đề, tích hợp tất cả các kỹ thuật cần thiết.
  - Tạo output và tự đánh giá.
  - Ví dụ (Tư vấn): Scenario: Bạn cần AI tư vấn cho một người đang tìm kiếm nghề nghiệp mới trong lĩnh vực công nghệ. Prompt cần đưa ra lời khuyên thiết thực, không bias giới tính/tuổi tác, và tránh bịa đặt thông tin về thị trường lao động. Instruction: [Viết prompt của bạn].
- Thực hành 2: Tạo một “bài tập gỡ rối” cho chính bạn: tạo một prompt có lỗi cố ý (ví dụ: ngữ cảnh mơ hồ, mâu thuẫn trong yêu cầu, thiếu ví dụ quan trọng) và sau đó tự mình tìm ra và khắc phục lỗi.
Học tiếng Anh chuyên ngành AI (15-30 phút):
- Problem-solving: (giải quyết vấn đề).
  - Ví dụ: Effective problem-solving is a core skill for prompt engineers.
- Scenario: (kịch bản – ôn lại).
  - Ví dụ: Consider various scenarios when designing prompts.
- Strategy: (chiến lược).
  - Ví dụ: Develop a strong strategy for complex tasks.
- Identify: (nhận diện – ôn lại).
  - Ví dụ: You must identify potential issues early.
- Refine: (tinh chỉnh – ôn lại).
  - Ví dụ: Refine your prompt based on the troubleshooting process.
Trò Chuyện cùng chatgpt để luyện phản xạ
Ghi chú & cảm nhận của người học
Tổng kết ngày:
- Checklist hàng ngày:
  - [ ] Dành 1-1.5 giờ học lý thuyết về tư duy giải quyết vấn đề và gỡ rối.
  - [ ] Dành 1.5-2.5 giờ thực hành giải quyết tình huống phức tạp và gỡ lỗi.
  - [ ] Dành 15-30 phút học 5 từ vựng Tiếng Anh chuyên ngành của ngày hôm nay.
  - [ ] Giao tiếp ngẫu nhiên với ChatGPT/Gemini về một chủ đề yêu thích để luyện phản xạ.
- Kêu gọi hành động trên blog: Hãy ghi lại những gì bạn học được hôm nay trên blog cá nhân nhé! Nếu thấy hay hoặc hữu ích hãy chia sẻ bài viết cho những người quan tâm để cùng nhau học hỏi nhé!

Ngày 54: Thứ Ba, 08/07/2025 – Chuẩn Bị Cho Tháng 3: Nền Tảng Kỹ Năng Nâng Cao Tiếp Theo

Tiêu điểm trong ngày: Đánh giá mức độ đạt được mục tiêu của Tháng 2 và đặt nền tảng cho các chủ đề nâng cao sẽ học trong Tháng 3.
Nội dung học Prompt (Khoảng 1-1.5 giờ):
- Đánh giá tổng quan Tháng 2: Tự nhìn nhận lại các mục tiêu đã đặt ra vào đầu tháng và đánh giá mức độ bạn đã hoàn thành chúng.
- Tổng kết kỹ năng: Bạn đã thành thạo Zero-shot, Few-shot, Negative Constraints chưa? Bạn đã tự tin nhận diện và giảm thiểu Bias/Hallucination chưa? Bạn đã hiểu rõ các giới hạn và nguyên tắc đạo đức chưa?
- Giới thiệu sơ lược Tháng 3:
  - Prompt Chaining: (Kết nối các prompts thành chuỗi để giải quyết tác vụ phức tạp hơn).
  - Retrieval-Augmented Generation (RAG): (Tích hợp tìm kiếm thông tin bên ngoài để tăng cường độ chính xác, giảm Hallucination).
  - Advanced Prompt Patterns: (Các mẫu prompt nâng cao như Chain-of-Thought, Tree-of-Thought, v.v.).
- Tầm quan trọng của việc học hỏi liên tục: Nhấn mạnh rằng hành trình Prompt Engineer là một quá trình liên tục.
Thực hành Prompt (Khoảng 1.5-2.5 giờ):
- Thực hành 1: Chọn một tác vụ phức tạp mà bạn nghĩ sẽ cần nhiều bước hoặc tìm kiếm thông tin bên ngoài nếu AI hiện tại không thể làm được. Viết một prompt để “thử” khả năng của AI với tác vụ này. Ghi nhận những giới hạn AI gặp phải, và suy nghĩ xem các kỹ thuật sắp học trong Tháng 3 có thể giúp giải quyết như thế nào.
  - Ví dụ (Chuỗi suy luận): Instruction: Nếu tôi có A, B, C. Tôi muốn tạo ra D từ A, sau đó dùng D và B để tạo ra E, cuối cùng dùng E và C để tạo ra F. Liệt kê các bước cụ thể để đi từ A, B, C đến F. (Kiểm tra khả năng suy luận đa bước).
- Thực hành 2: Chuẩn bị nội dung cho bài blog tổng kết Tháng 2 của bạn (nhưng chưa đăng).
Học tiếng Anh chuyên ngành AI (15-30 phút):
- Advanced: (nâng cao – ôn lại).
  - Ví dụ: Next month, we will delve into more advanced prompting patterns.
- Retrieval: (truy xuất).
  - Ví dụ: Retrieval augmentation improves factual accuracy.
- Chain-of-Thought: (chuỗi suy nghĩ – kỹ thuật nâng cao).
  - Ví dụ: Chain-of-Thought prompting helps with complex reasoning.
- Foundation: (nền tảng).
  - Ví dụ: This month has built a strong foundation for your journey.
- Prospects: (triển vọng).
  - Ví dụ: The future prospects for Prompt Engineers are bright.
Trò Chuyện cùng chatgpt để luyện phản xạ
Ghi chú & cảm nhận của người học
Tổng kết ngày:
- Checklist hàng ngày:
  - [ ] Dành 1-1.5 giờ đánh giá Tháng 2 và giới thiệu Tháng 3.
  - [ ] Dành 1.5-2.5 giờ thực hành “thử thách” AI và chuẩn bị bài blog tổng kết.
  - [ ] Dành 15-30 phút học 5 từ vựng Tiếng Anh chuyên ngành của ngày hôm nay.
  - [ ] Giao tiếp ngẫu nhiên với ChatGPT/Gemini về một chủ đề yêu thích để luyện phản xạ.
- Kêu gọi hành động trên blog: Hãy ghi lại những gì bạn học được hôm nay trên blog cá nhân nhé! Nếu thấy hay hoặc hữu ích hãy chia sẻ bài viết cho những người quan tâm để cùng nhau học hỏi nhé!

Ngày 55: Thứ Tư, 09/07/2025 – Hoàn Thiện Sản Phẩm Tháng 2: Triển Lãm Thành Quả

Tiêu điểm trong ngày: Dành thời gian để tổng hợp, tinh chỉnh và hoàn thiện tất cả các sản phẩm đầu ra của Tháng 2.
Nội dung học Prompt (Khoảng 1-1.5 giờ):
- Hướng dẫn tổng hợp sản phẩm: Review lại các yêu cầu cho từng sản phẩm đầu ra của Tháng 2 (Bộ sưu tập prompts, Checklist đạo đức/an toàn, Tóm tắt tổng kết Tháng 2).
- Kiểm tra chất lượng: Đảm bảo mỗi sản phẩm đều thể hiện rõ ràng kiến thức và kỹ năng bạn đã đạt được.
- Tầm quan trọng của tài liệu hóa: Cách ghi lại prompts và nhận xét một cách có hệ thống trên blog cá nhân.
Thực hành Prompt (Khoảng 1.5-2.5 giờ):
- Thực hành 1: Hoàn thiện Bộ sưu tập prompts tổng hợp Tháng 2.
  - Chọn lọc ít nhất 7-10 prompts tiêu biểu nhất từ tất cả các tuần.
  - Đảm bảo có sự đa dạng về kỹ thuật (Zero-shot, Few-shot, Negative Constraints) và mục đích (kiểm tra/giảm thiểu Hallucination/Bias, giải quyết vấn đề).
  - Kiểm tra lại từng prompt để đảm bảo chất lượng, độ rõ ràng và hiệu quả.
  - Ghi lại nhận xét ngắn gọn cho mỗi prompt về kỹ thuật sử dụng và kết quả mong muốn.
- Thực hành 2: Hoàn thiện Checklist các câu hỏi về đạo đức/an toàn khi thiết kế prompt.
  - Xem lại checklist bạn đã tạo. Thêm bớt, sắp xếp lại để nó súc tích, dễ hiểu và bao quát nhất các khía cạnh quan trọng.
Học tiếng Anh chuyên ngành AI (15-30 phút):
- Consolidate: (củng cố, hợp nhất).
  - Ví dụ: This week helps to consolidate your learning.
- Refinement: (sự tinh chỉnh – ôn lại).
  - Ví dụ: Refinement of your prompts is crucial for the final output.
- Documentation: (tài liệu hóa).
  - Ví dụ: Good documentation of your prompts is a professional habit.
- Portfolio: (hồ sơ năng lực).
  - Ví dụ: Your blog will serve as your Prompt Engineer portfolio.
- Showcase: (trưng bày, thể hiện).
  - Ví dụ: This is your chance to showcase your new skills.
Trò Chuyện cùng chatgpt để luyện phản xạ
Ghi chú & cảm nhận của người học
Tổng kết ngày:
- Checklist hàng ngày:
  - [ ] Dành 1-1.5 giờ học lý thuyết về hoàn thiện sản phẩm đầu ra.
  - [ ] Dành 1.5-2.5 giờ hoàn thiện Bộ sưu tập prompts và Checklist đạo đức/an toàn.
  - [ ] Dành 15-30 phút học 5 từ vựng Tiếng Anh chuyên ngành của ngày hôm nay.
  - [ ] Giao tiếp ngẫu nhiên với ChatGPT/Gemini về một chủ đề yêu thích để luyện phản xạ.
- Kêu gọi hành động trên blog: Hãy ghi lại những gì bạn học được hôm nay trên blog cá nhân nhé! Nếu thấy hay hoặc hữu ích hãy chia sẻ bài viết cho những người quan tâm để cùng nhau học hỏi nhé!

Ngày 56: Thứ Năm, 10/07/2025 – Khoảnh Khắc Của Sự Trưởng Thành: Viết Tổng Kết & Công Bố

Tiêu điểm trong ngày: Hoàn thành bài tóm tắt tổng kết Tháng 2 và chính thức “công bố” thành quả học tập của bạn trên blog.
Nội dung học Prompt (Khoảng 1-1.5 giờ):
- Hướng dẫn viết Tóm tắt tổng kết Tháng 2: Cấu trúc bài tóm tắt (giới thiệu, những gì đã học, thử thách, bài học, kế hoạch tương lai).
- Tầm quan trọng của việc chia sẻ: Cách chia sẻ kiến thức và thành quả của bạn với cộng đồng.
- Chuẩn bị tâm lý: Sự sẵn sàng cho một tháng mới với những chủ đề nâng cao hơn.
Thực hành Prompt (Khoảng 1.5-2.5 giờ):
- Thực hành 1: Viết Tóm tắt tổng kết Tháng 2 (khoảng 200-300 từ).
  - Bài viết nên nêu bật những gì bạn đã đạt được, những thử thách đã vượt qua, và những kỹ năng/kiến thức quan trọng nhất đã nắm vững.
  - Sử dụng giọng văn tự tin, thể hiện sự trưởng thành trong tư duy về AI.
  - Kiểm tra lỗi chính tả, ngữ pháp, và đảm bảo tính mạch lạc.
- Thực hành 2: Đăng tải tất cả các sản phẩm đầu ra của Tháng 2 lên blog cá nhân của bạn.
  - Tạo một bài đăng tổng kết tháng, bao gồm link đến bộ sưu tập prompts, checklist đạo đức/an toàn, và bài tóm tắt tổng kết này.
  - Đảm bảo bài đăng được tối ưu SEO (sử dụng từ khóa, hình ảnh, v.v.).
  - Cử hành “lễ tốt nghiệp” nhỏ cho chính bạn!
Học tiếng Anh chuyên ngành AI (15-30 phút):
- Reflection: (sự suy ngẫm, phản tư).
  - Ví dụ: Take time for reflection on your learning journey.
- Accomplishment: (thành tựu).
  - Ví dụ: This month’s achievements are significant accomplishments.
- Progress: (tiến bộ).
  - Ví dụ: Your daily blog shows remarkable progress.
- Transition: (sự chuyển đổi, chuyển tiếp).
  - Ví dụ: You are now ready for the transition to advanced topics.
- Mastery: (sự thành thạo).
  - Ví dụ: You are demonstrating increasing mastery of prompt engineering.
Trò Chuyện cùng chatgpt để luyện phản xạ
Ghi chú & cảm nhận của người học
Tổng kết ngày:
- Checklist hàng ngày:
  - [ ] Dành 1-1.5 giờ học lý thuyết về viết tổng kết và chia sẻ.
  - [ ] Dành 1.5-2.5 giờ viết Tóm tắt tổng kết Tháng 2 và đăng tải tất cả sản phẩm lên blog.
  - [ ] Dành 15-30 phút học 5 từ vựng Tiếng Anh chuyên ngành của ngày hôm nay.
  - [ ] Giao tiếp ngẫu nhiên với ChatGPT/Gemini về một chủ đề yêu thích để luyện phản xạ.
- Kêu gọi hành động trên blog: Xin chúc mừng! Bạn đã hoàn thành xuất sắc Tháng 2! Hãy chia sẻ bài đăng tổng kết này với bạn bè và cộng đồng để lan tỏa kiến thức và cảm hứng nhé!

Sản phẩm đầu ra tuần (Sau Ngày 56 – Cuối Tuần 4 & Kết Thúc Tháng 2):

Chúc mừng! Khi kết thúc Tháng 2, bạn đã tạo ra một bộ sưu tập sản phẩm ấn tượng, đánh dấu một cột mốc quan trọng trên hành trình trở thành Prompt Engineer:

Bộ sưu tập prompts tổng hợp Tháng 2 (ít nhất 7-10 prompts):
- Đây là “kho tàng” các prompts tiêu biểu nhất của bạn, minh chứng cho sự thành thạo trong việc kết hợp Zero-shot, Few-shot, Negative Constraints, và khả năng kiểm soát Hallucination/Bias.
- Mỗi prompt đều được tối ưu hóa và có nhận xét rõ ràng trên blog cá nhân của bạn.
Checklist các câu hỏi về đạo đức/an toàn khi thiết kế prompt (đã tinh chỉnh và hoàn thiện):
- Một công cụ cá nhân quý giá, thể hiện tư duy có trách nhiệm và sự cẩn trọng của bạn khi tương tác với AI.
Tóm tắt tổng kết Tháng 2 (khoảng 200-300 từ):
- Một bài viết phản ánh hành trình của bạn, những bài học quan trọng, và cái nhìn của bạn về tương lai của Prompt Engineering.
- Bài tóm tắt này (cùng với các sản phẩm khác) sẽ được đăng tải công khai trên blog cá nhân của bạn, sẵn sàng để chia sẻ và truyền cảm hứng!

Như vậy là mình đã hoàn thành bản kế hoạch chi tiết nhất cho tháng 2 rồi. Đã có được định hướng công việc hằng ngày, tiếp tục chiến thôi nào. Nếu bạn đủ kiên nhân đọc được tới dòng này, mình tin rằng bạn sẽ đồng hành cùng mình trên con đường trở thành chuyên gia prompt engineering trong 9 tháng. Chào thân ái!

Prompt tuần 1:

Prompt tuần 2:

Prompt tuần 3:

Prompt tuần 4:

Kế Hoạch Học prompt engineering Tuần 1 – Tháng 2: Nâng Cấp Sức Mạnh Prompting!

Kế Hoạch Học Tập Tuần 2 (Ngày 36 – Ngày 42) – Tháng 2: Kiểm Soát & Tư Duy Có Trách Nhiệm Với AI!

Kế Hoạch Học Tập Tuần 3 (Ngày 43 – Ngày 49) – Tháng 2: Tổng Hợp & Thực Chiến Nâng Cao

Kế Hoạch Học Tập Tuần 3 (Ngày 43 – Ngày 49) – Tháng 2: Tổng Kết & Vững Bước Chinh Phục AI!

Kế Hoạch Học Tập Tuần 4 (Ngày 50 – Ngày 56) – Tháng 2: Tổng Kết & Chinh Phục Thách Thức

[Ngày 21] – Tổng Kết Tuần 3: Làm Chủ Nghệ Thuật Viết Prompt Hiệu Quả

[Ngày 9] – Ngữ Cảnh Trong Prompt: Giúp AI Hiểu Đúng Ý Bạn

[Ngày 20] Khi AI Phản Hồi Lạc Đề: Cách Xử Lý & Khắc Phục Lỗi Prompt

[Ngày 5] – Làm sao biết prompt hay hay chưa? Học cách phản biện để tối ưu

[Ngày 34] – Giới Hạn Của Mô Hình: Hallucination & Dữ Liệu Lỗi Thời

[Ngày 26] – Prompt Engineer Toàn Diện: Tích Hợp Mọi Kỹ Thuật Cho Kết Quả Đỉnh Cao

Leave a Reply Cancel reply

Prompt tuần 1:

Prompt tuần 2:

Prompt tuần 3:

Prompt tuần 4:

Kế Hoạch Học prompt engineering Tuần 1 – Tháng 2: Nâng Cấp Sức Mạnh Prompting!

Kế Hoạch Học Tập Tuần 2 (Ngày 36 – Ngày 42) – Tháng 2: Kiểm Soát & Tư Duy Có Trách Nhiệm Với AI!

Kế Hoạch Học Tập Tuần 3 (Ngày 43 – Ngày 49) – Tháng 2: Tổng Hợp & Thực Chiến Nâng Cao

Kế Hoạch Học Tập Tuần 3 (Ngày 43 – Ngày 49) – Tháng 2: Tổng Kết & Vững Bước Chinh Phục AI!

Kế Hoạch Học Tập Tuần 4 (Ngày 50 – Ngày 56) – Tháng 2: Tổng Kết & Chinh Phục Thách Thức

Có Thể Bạn Quan Tâm

Leave a Reply Cancel reply