مهندسی پرامپت و پرامپت‌نویسی چیست؟

در دنیای هوش مصنوعی، کیفیت خروجی‌ها به شدت به کیفیت ورودی‌ها یا همان پرامپت‌ها وابسته است. مهندسی پرامپت به فرآیندی اطلاق می‌شود که طی آن مهندسان پرامپت‌ها را به گونه‌ای طراحی می‌کنند که مدل‌های هوش مصنوعی مولد بتوانند ورودی‌های مختلف را بهتر درک کنند و پاسخ‌های دقیق‌تری ارائه دهند. در این مقاله، به بررسی مهندسی پرامپت، نحوه عملکرد آن، مهارت‌های لازم برای این کار و کاربردهای مختلف آن می‌پردازیم.

مهندسی پرامپت چیست؟

مهندسی پرامپت به معنای طراحی و بهینه‌سازی پرامپت‌ها برای بهبود عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی مولد است. این فرآیند شامل ایجاد پرسش‌ها و دستورات دقیق و مفهومی است که مدل‌های هوش مصنوعی بتوانند زبان، نوانس و هدف پشت پرسش را درک کنند. یک پرامپت با کیفیت بالا می‌تواند به طور قابل توجهی کیفیت محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی را بهبود بخشد، از جمله تصاویر، کد، خلاصه‌های داده و متن.

مهندسی پرامپت چگونه کار می‌کند؟

مدل‌های هوش مصنوعی مولد بر اساس معماری ترانسفورمر ساخته شده‌اند که به آنها امکان می‌دهد تا زبان را درک کنند و حجم زیادی از داده‌ها را از طریق شبکه‌های عصبی پردازش کنند. مهندسی پرامپت به شکل‌دهی خروجی مدل‌ها کمک می‌کند و اطمینان حاصل می‌کند که هوش مصنوعی به طور معنادار و منسجم پاسخ می‌دهد. چندین تکنیک پرامپت‌نویسی وجود دارد که به مدل‌های هوش مصنوعی کمک می‌کند تا پاسخ‌های مفیدی تولید کنند، از جمله توکنیزاسیون، تنظیم پارامترهای مدل و نمونه‌گیری top-k.

مزایای مهندسی پرامپت

1. بهینه‌سازی خروجی‌ها: مهندسی پرامپت به تولید خروجی‌های بهینه با کمترین نیاز به ویرایش پس از تولید کمک می‌کند. پرامپت‌های دقیق و مفهومی، مدل‌های هوش مصنوعی را هدایت می‌کنند تا پاسخ‌های مرتبط، دقیق و شخصی‌سازی شده تولید کنند.
2. کاهش نیاز به ویرایش دستی: با استفاده از پرامپت‌های با کیفیت بالا، نیاز به بازبینی و ویرایش دستی کاهش می‌یابد و زمان و تلاش برای دستیابی به نتایج مطلوب صرفه‌جویی می‌شود.
3. تطبیق با مدل‌های مختلف: مهندسان پرامپت باید بتوانند بهترین نتایج را از مدل‌های مختلف هوش مصنوعی مولد بدست آورند. به عنوان مثال، نوشتن پرامپت‌ها برای GPT-3 یا GPT-4 با نوشتن پرامپت‌ها برای Google Bard متفاوت است.

مهارت‌های لازم برای مهندسان پرامپت

1. آشنایی با مدل‌های زبان بزرگ (LLMs): مهندسان پرامپت باید با مدل‌های زبان بزرگ و معماری‌های ترانسفورمر آشنا باشند.
2. مهارت‌های ارتباطی قوی: توانایی توضیح مفاهیم فنی به زبان ساده و قابل فهم برای دیگران.
3. دانش برنامه‌نویسی: مهندسان پرامپت باید با زبان‌های برنامه‌نویسی مانند پایتون آشنا باشند.
4. درک ساختارهای داده و الگوریتم‌ها: آشنایی با ساختارهای داده و الگوریتم‌های مختلف برای بهینه‌سازی فرآیند پرامپت‌نویسی.
5. خلاقیت و ارزیابی واقع‌بینانه: توانایی ارزیابی واقع‌بینانه از مزایا و معایب فناوری‌های جدید و خلاقیت در طراحی پرامپت‌ها.

تکنیک‌های پیشرفته مهندسی پرامپت

1. پرامپت‌نویسی صفر‌شات (Zero-shot prompting): در این تکنیک، مدل با وظیفه‌ای مواجه می‌شود که به طور صریح آموزش ندیده است. این تکنیک توانایی مدل را برای تولید خروجی‌های مرتبط بدون اتکا به نمونه‌های قبلی آزمایش می‌کند.
2. پرامپت‌نویسی چند‌شات (Few-shot prompting): در این تکنیک، مدل چند نمونه خروجی (شات) دریافت می‌کند تا بهتر بفهمد درخواست‌کننده چه می‌خواهد. مدل با داشتن زمینه‌ای برای یادگیری، بهتر می‌تواند خروجی مطلوب را تولید کند.
3. پرامپت‌نویسی زنجیره‌ای (Chain-of-thought prompting): این تکنیک شامل ارائه استدلال‌های مرحله به مرحله برای مدل است. با شکستن وظیفه پیچیده به مراحل میانی یا “زنجیره‌های استدلال”، مدل توانایی بیشتری در درک زبان و تولید خروجی‌های دقیق‌تر پیدا می‌کند.

کاربردهای مهندسی پرامپت

چت‌بات‌ها

مهندسی پرامپت به چت‌بات‌های هوش مصنوعی کمک می‌کند تا در مکالمات واقعی به صورت بلادرنگ پاسخ‌های مرتبط و منسجم تولید کنند. توسعه‌دهندگان چت‌بات می‌توانند با طراحی پرامپت‌های مؤثر، اطمینان حاصل کنند که هوش مصنوعی سوالات کاربران را درک کرده و پاسخ‌های معناداری ارائه می‌دهد.

بهداشت و درمان

در حوزه بهداشت و درمان، مهندسان پرامپت می‌توانند سیستم‌های هوش مصنوعی را برای خلاصه‌سازی داده‌های پزشکی و ارائه توصیه‌های درمانی هدایت کنند. پرامپت‌های مؤثر به مدل‌های هوش مصنوعی کمک می‌کنند تا داده‌های بیماران را پردازش کرده و بینش‌ها و توصیه‌های دقیقی ارائه دهند.

توسعه نرم‌افزار

مهندسی پرامپت در توسعه نرم‌افزار نقش مهمی ایفا می‌کند و به مدل‌های هوش مصنوعی کمک می‌کند تا قطعات کد تولید کنند یا راه‌حل‌هایی برای چالش‌های برنامه‌نویسی ارائه دهند. استفاده از مهندسی پرامپت در توسعه نرم‌افزار می‌تواند زمان صرف شده برای کدنویسی را کاهش داده و به توسعه‌دهندگان در انجام وظایف کدنویسی کمک کند.

امنیت سایبری و علوم کامپیوتر

مهندسی پرامپت برای توسعه و آزمایش مکانیزم‌های امنیتی استفاده می‌شود. پژوهشگران و فعالان حوزه امنیت سایبری از هوش مصنوعی مولد برای شبیه‌سازی حملات سایبری و طراحی استراتژی‌های دفاعی بهتر استفاده می‌کنند. همچنین، طراحی پرامپت‌ها برای مدل‌های هوش مصنوعی می‌تواند به کشف آسیب‌پذیری‌های نرم‌افزار کمک کند.

آینده مهندسی پرامپت

با افزایش دسترسی به هوش مصنوعی مولد، سازمان‌ها در حال کشف راه‌های جدید و نوآورانه برای استفاده از مهندسی پرامپت برای حل مشکلات دنیای واقعی هستند. مهندسان پرامپت در محیط‌های منبع باز، هوش مصنوعی مولد را به کارهایی فراتر از طراحی اولیه خود هدایت می‌کنند و نتایج واقعی و شگفت‌انگیزی تولید می‌کنند. به عنوان مثال، پژوهشگران یک سیستم هوش مصنوعی جدید توسعه داده‌اند که می‌تواند بدون آموزش بر روی متن موازی، زبان را ترجمه کند. مهندسان در حال جاسازی هوش مصنوعی مولد در بازی‌ها هستند تا بازیکنان انسانی را در داستان‌سرایی پاسخگو درگیر کنند و حتی به درک جدیدی از پدیده‌های نجومی مانند سیاه‌چاله‌ها برسند. مهندسی پرامپت با گسترش و پیچیده‌تر شدن سیستم‌های هوش مصنوعی مولد، اهمیت بیشتری پیدا خواهد کرد.

پراپمت‌نویسی در مهندسی پرامپت

مهندسی پرامپت یک فرآیند حیاتی برای بهبود عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی مولد است. این فرآیند شامل طراحی و بهینه‌سازی پرامپت‌ها به گونه‌ای است که مدل‌های هوش مصنوعی بتوانند ورودی‌های مختلف را بهتر درک کنند و پاسخ‌های دقیق‌تری ارائه دهند. مهندسان پرامپت با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته و مهارت‌های مختلف، می‌توانند کیفیت و دقت خروجی‌های هوش مصنوعی را بهبود بخشند و کاربردهای متنوعی در حوزه‌های مختلف از جمله چت‌بات‌ها، بهداشت و درمان، توسعه نرم‌افزار و امنیت سایبری ایجاد کنند. با گسترش و پیچیده‌تر شدن سیستم‌های هوش مصنوعی مولد، مهندسی پرامپت اهمیت بیشتری پیدا خواهد کرد و نقش حیاتی در بهبود عملکرد این سیستم‌ها ایفا خواهد کرد.