امروزه هوش مصنوعی و به خصوص مدلهای زبان بزرگ مانند GPT و Gemini به سرعت در حال تغییر دنیای ما هستند. اما راز گرفتن بهترین نتایج از این فناوریها چیست؟ جواب در مهندسی پرامپت نهفته است؛ یعنی هنر نوشتن دستورات دقیق و واضح که باعث میشود مدلهای هوش مصنوعی با دقت بالا و مرتبط پاسخ دهند.
مهندسی پرامپت چیست؟
مهندسی پرامپت فرآیندی است که طی آن از طریق طراحی هوشمندانه پرسشها و دستورات متنی (پرامپتها)، مدلهای زبان بزرگ به بهترین نحو هدایت میشوند. پرامپتهای ضعیف ممکن است پاسخهای نامناسب یا ناقص ایجاد کنند، اما با پرامپتنویسی حرفهای، میتوان پاسخهایی واضح، دقیق و قابل استفاده تولید کرد.
تکنیکهای مهم مهندسی پرامپت
۱. زیرو شات، وان شات و فیو شات
-
زیرو شات: مدل بدون هیچ مثال قبلی، فقط با دستور صریح پاسخ میدهد.
-
وان شات: به مدل یک نمونه داده میشود تا الگو را تقلید کند.
-
فیو شات: چند مثال به مدل داده میشود تا مهارت پاسخدهی بهتر شود.
مثال:
نظر فیلم را طبقهبندی کن به مثبت یا منفی:
مثال: «این فیلم عالی بود.» → مثبت
نظر: «موسیقی فیلم بد بود.»
۲. پرامپتهای سیستمی، نقشی و زمینهای
-
سیستمی: تعیین قواعد کلی، مانند فرم خروجی یا نوع پاسخ.
-
نقشی: دادن نقش مشخص به مدل (مثلاً راهنمای تور، معلم) برای خلق جوابهای تخصصیتر.
-
زمینهای: دادن اطلاعات پسزمینه برای دقیقتر شدن پاسخ.
روشهای پیشرفته
-
عقب-به-پرامپتنویسی گام (Step-back): ابتدا از مدل میخواهیم یک تصمیم کلی بگیرد و سپس جزئیات پردازش شود.
-
زنجیره افکار (Chain of Thought): مدل استدلالهای خود را مرحله به مرحله بیان میکند تا پاسخ دقیقتری دهد.
-
سازگاری خود: اجرای چندباره پرامپت و انتخاب جواب متداول برای افزایش دقت.
-
درخت افکار: بررسی همزمان چند مسیر راهحل برای مسایل پیچیدهتر.
-
استدلال و عمل (ReAct): همزمان تفکر و اقدام برای استفاده از ابزارهای خارجی و دادههای واقعی.
بهترین نکات برای پرامپتنویسی مؤثر
-
پرامپتها را ساده، واضح و دقیق بنویسید.
-
از مثالهای مرتبط برای آموزش مدل استفاده کنید.
-
به جای محدودیتها، از دستورالعملهای مثبت بهره بگیرید (“این کار را انجام بده” به جای “این کار را نکن”).
-
طول پاسخ را محدود کنید و قالببندی مشخص (مثل JSON) درخواست کنید.
-
متغیرها را استفاده کنید تا پرامپتها پویاتر و قابل تنظیم شوند.
-
پرامپتها و نتایجشان را مستندسازی و ارزیابی کنید.
کاربرد عملی: پرامپتنویسی برای کدنویسی
مثلاً برای نوشتن اسکریپتی که نام فایلهای یک پوشه را تغییر دهد، میتوان پرامپتی تعریف کرد که کدی واضح و قابل اجرا تولید کند یا کد خراب را اشکالزدایی نماید.
جمعبندی
مهندسی پرامپت، کلیدی است برای بهرهگیری از تمام توان مدلهای هوش مصنوعی در کاربردهای گوناگون. این مهارت نه تنها به شما کمک میکند پاسخهای دقیقتر و متناسبتر بگیرید، بلکه فرآیند تعامل با هوش مصنوعی را سادهتر و مفیدتر میکند.
برای دسترسی به مقاله جامع و کامل مهندسی پرامپت و یادگیری همه نکات کاربردی و حرفهای، روی لینک زیر کلیک کنید و مقاله را دانلود نمایید:
دیدگاهتان را بنویسید