OpenAI khuyên lập trình viên tối giản hóa prompt để tối ưu cho GPT-6 Astra

Theo OpenAI, các mô tả kỹ năng quá dài, yêu cầu đọc tài liệu bao quát và các quy tắc phê duyệt cứng nhắc có thể gây cản trở cho GPT-6 Astra. Công ty khuyến nghị các nhà phát triển nên gắn kết các hướng dẫn chặt chẽ hơn với những tác vụ cụ thể và xác định rõ ràng hơn khi nào công việc được coi là hoàn thành.

Eric Provencher từ OpenAI viết rằng các hướng dẫn tích tụ theo thời gian có thể làm tiêu tốn ngữ cảnh (context) hoặc khiến GPT-6 Astra dừng công việc quá sớm. Ông khuyến nghị nên xem xét lại các kỹ năng, tệp AGENTS.md và các câu lệnh tác vụ (task prompts) mỗi khi chuyển đổi mô hình. Theo Provencher, các mô hình có năng lực cao hơn cần ít sự hướng dẫn chi tiết hơn. Điều này phù hợp với lời khuyên trước đây của OpenAI về việc chuyển đổi mô hình.

Các mô tả kỹ năng mơ hồ dẫn đến việc chọn sai

Kỹ năng là các câu lệnh được lưu trữ dưới dạng tệp Markdown, có thể bao gồm tài nguyên và tập lệnh. Provencher cho biết chúng hoạt động hiệu quả nhất đối với các quy trình làm việc hoặc ứng dụng cụ thể. Tên và mô tả của chúng được đưa vào ngữ cảnh của mô hình để Codex có thể chọn đúng kỹ năng cho một tác vụ nhất định.

Quá nhiều kỹ năng buộc Codex phải cắt bớt các mô tả, làm mất đi thông tin cần thiết để nó lựa chọn chính xác. Theo bài đăng trên blog, các mô tả mâu thuẫn hoặc phạm vi quá rộng cũng có thể nạp vào những hướng dẫn mà mô hình không cần đến.

Provencher khuyến nghị nên giữ cho các mô tả phạm vi ngắn gọn và chính xác. Một kỹ năng dành cho việc di chuyển lược đồ (schema migration) Postgres chỉ nên được kích hoạt khi tạo hoặc sửa đổi một quá trình di chuyển hoặc khi kiểm tra việc triển khai nó. Provencher viết rằng nếu một kỹ năng bao gồm nhiều quy trình làm việc, tài liệu chính của nó nên trỏ ngắn gọn đến các tài liệu bổ sung và tập lệnh phù hợp. Bằng cách đó, mô hình chỉ đọc những gì nó thực sự cần, vì mỗi lần đọc thêm đều tiêu tốn ngữ cảnh và đẩy nó đến gần hơn với việc tóm tắt.

Theo Provencher, các trình tự từng bước chi tiết cũng có thể làm chậm các mô hình mới hơn, vì chúng tự xử lý các sắc thái và sự mơ hồ tốt hơn. Tuy nhiên, các kỹ năng dùng chung được áp dụng cho tác nhân (agent) của mọi cộng tác viên, vì vậy các nhóm cần phải cẩn thận. Những gì hiệu quả với Sol hoặc Luna có thể đã quá hạn chế đối với người đang chạy Astra.

Yêu cầu đọc bắt buộc trước mỗi thay đổi gây lãng phí ngữ cảnh

Provencher cho biết các quy tắc trong AGENTS.md điều phối công việc trong kho lưu trữ (repository) cũng cần được xem xét thường xuyên. Việc yêu cầu mô hình đọc nhiều tài liệu hoặc toàn bộ tổng quan dự án trước mỗi thay đổi là quá mức cần thiết đối với việc sửa lỗi chính tả. Astra có thể tự tìm ra những gì nó cần.

Thay vì buộc nó phải đọc architecture.md, database.md và deployment.md mỗi lần, Provencher gợi ý nên trỏ đến các tài liệu đó một cách có chọn lọc. Thông tin kiến trúc khi làm việc trên các ranh giới dịch vụ. Tài liệu cơ sở dữ liệu khi thay đổi lược đồ. Ghi chú triển khai khi vận chuyển sản phẩm. Ông nói thêm rằng các tài liệu cũng cần được cập nhật thường xuyên.

Theo bài đăng, các quyền rõ ràng cũng có thể cắt giảm các yêu cầu xác nhận lặp đi lặp lại đối với các thao tác an toàn. Đối với các thử nghiệm cục bộ sử dụng dữ liệu dùng một lần không có quyền truy cập vào môi trường production, AGENTS.md có thể cho phép tác nhân chạy thử nghiệm, sửa lỗi do thay đổi được yêu cầu và chạy lại các thử nghiệm bị ảnh hưởng mà không cần hỏi lại.

Astra cần một mục tiêu rõ ràng, không phải một danh sách kiểm tra

Nếu các mô hình trước đây từng hoạt động không kiểm soát và bạn đã thắt chặt mọi thứ bằng các quy tắc phê duyệt nghiêm ngặt, Provencher cho rằng đã đến lúc xem xét lại chúng khi chuyển sang Astra. OpenAI ghi nhận mô hình này có khả năng phán đoán tốt hơn, nhưng nó cũng có thể diễn giải các hạn chế cũ theo nghĩa đen đến mức nó dừng lại ngay cả khi bạn muốn nó tiếp tục. Theo bài đăng, các quy trình làm việc an toàn, đã biết nên được cho phép một cách rõ ràng.

Provencher lưu ý rằng ngay cả khi không có hạn chế, Astra vẫn có thể dừng sớm hơn GPT-5.6 Sol. Ông khuyến nghị nên xác định trước "hoàn thành" nghĩa là gì. Nếu tác nhân cần triển khai thứ gì đó, chạy nó, kiểm tra kết quả và sửa lỗi, thì tất cả những điều đó cần phải có trong câu lệnh. Yêu cầu kiểm tra sau lần triển khai đầu tiên sẽ đặt ra một điểm dừng sớm hơn.

OpenAI gần đây đã xuất bản các mẹo đặt câu lệnh chi tiết cho GPT-6 Astra, và các khuyến nghị về kỹ năng và hướng dẫn dự án này được xây dựng dựa trên hướng dẫn đó.

Tin tức AI không cường điệu – Được tuyển chọn bởi con người

Đăng ký THE DECODER để đọc không quảng cáo, nhận bản tin AI hàng tuần, báo cáo độc quyền về công nghệ tiên phong "AI Radar" sáu lần một năm, quyền truy cập toàn bộ kho lưu trữ và quyền tham gia phần bình luận của chúng tôi.

Đăng ký ngay