تعرف على هندسة الـPrompt

 الابتكار في التواصل مع الذكاء الاصطناعي

تعرف على هندسة الـPrompt

منذ بزوغ نجم الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق، ظهرت العديد من التقنيات المتقدمة التي أثرت في الطريقة التي نتفاعل بها مع الحواسيب والبرمجيات. 

أحد هذه التقنيات هو هندسة الـ Prompt، والتي أصبحت جزءاً مهماً من التطبيقات التي تستند إلى الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق. ولكن ما هو بالضبط الـ Prompt ولماذا يعد التفكير في هندسة الـ Prompt أمراً حاسماً في مجال الذكاء الاصطناعي؟

الـ Prompt هو سؤال أو أمر يتم تقديمه للطراز اللغوي الذكاء الاصطناعي، مثل GPT-3 أو GPT-4. الـ Prompts تكون عادة عبارات بسيطة أو أسئلة معقدة ترشد الطرازات اللغوية لتوليد الرد المرغوب.

هندسة الـ Prompt هي العملية التي تشمل تصميم وتجربة مجموعة من الـ Prompts التي يمكن أن تولد أفضل الردود من الطراز. يمكن تصميم الـ Prompts لتحقيق أهداف مختلفة، بما في ذلك تحسين جودة الردود، زيادة تنوع الردود، أو التأكد من أن الردود متسقة مع مجموعة معينة من القيم الأخلاقية أو الإرشادات.

في البداية، قد يبدو أن هندسة الـ Prompt هي مجرد عملية تجريب وخطأ. 

ولكن، في الواقع، هندسة الـ Prompt هي عملية تحليلية معقدة تتطلب فهماً عميقاً لكيفية عمل الطرازات اللغوية، بالإضافة إلى القدرة على توجيه هذه الطرازات لتوليد الردود المرغوبة.

في بعض الحالات، يمكن أن يكون الـ Prompt بسيطاً ومباشراً، مثل "ترجم هذه الجملة إلى الإسبانية". في حالات أخرى، يمكن أن يكون الـ Prompt أكثر تعقيدًا ويتطلب التفكير الدقيق، مثل "كتابة مقال بالإنجليزية حول تأثير التغير المناخي على الزراعة في القرن الحادي والعشرين، بأسلوب صحفي وتضمن في المقال ثلاثة مقابلات مع خبراء في هذا المجال".

هندسة الـ Prompt تلعب دوراً حاسماً في التأكد من أن الطرازات اللغوية توفر القيمة المرغوبة للمستخدمين والأعمال. بغض النظر عن مدى قوة الطراز اللغوي، فإن الـ Prompts المصممة بشكل غير صحيح قد تقود إلى نتائج ضعيفة أو غير دقيقة.

في النهاية، هندسة الـ Prompt تتطلب التوازن بين الدقة والإبداع. 

يجب أن يكون الـ Prompts دقيقًا بما فيه الكفاية لتوجيه الطراز، ولكنه يجب أن يكون كافيًا بحيث لا يقيد الطراز أو يحد من قدرته على الإبداع. 

فعلى الرغم من أن هندسة الـ Prompt قد تكون معقدة، إلا أن الجهود المبذولة في تحسين الـ Prompts يمكن أن تؤدي إلى تحسينات كبيرة في جودة الردود التي يتم توليدها بواسطة الطرازات اللغوية.

هندسة المواضيع ودورها في عالم الذكاء الاصطناعي

في عالم الذكاء الاصطناعي المتطور، تلعب هندسة المواضيع (Prompt Engineering) دورًا حاسمًا في تحسين قدرات النماذج والخوارزميات على فهم ومعالجة المعلومات. تعتبر هندسة المواضيع إحدى التقنيات المستخدمة لتوجيه النماذج لتقديم إجابات أكثر دقة وسلاسة على مجموعة متنوعة من الأسئلة والطلبات.

هندسة المواضيع هي عملية تصميم وتطوير مواضيع وعبارات توجيهية بهدف تحسين أداء النماذج اللغوية والذكاء الاصطناعي في تقديم إجابات دقيقة ومفيدة. تتضمن هذه العملية تحديد الهدف من الموضوع، صياغة العبارات بشكل مناسب وفهم المتطلبات الأساسية للسياق الذي سيتم استخدامه فيه.

أهداف هندسة المواضيع

هندسة المواضيع تهدف إلى تحقيق عدة أغراض، من بينها:

• تحسين أداء النماذج اللغوية والذكاء الاصطناعي في فهم ومعالجة المعلومات.
• توجيه النماذج لتقديم إجابات أكثر دقة وسلاسة على مجموعة متنوعة من الأسئلة والطلبات.
• تعزيز القدرة على التعامل مع المشاكل المعقدة والطلبات المتنوعة.
• ضمان حصول المستخدمين على إجابات ونتائج مفيدة وملائمة لاحتياجاتهم.
• تطوير نماذج قادرة على التفاعل بشكل أكثر طبيعية ومنسجم مع المستخدمين.

المكونات الأساسية للموضوع الناجح

لكي يكون الموضوع فعالًا وناجحًا في تحقيق أهدافه، يجب أن يتضمن عدة مكونات أساسية، من بينها:

• وضوح الهدف: تحديد الغرض الأساسي من الموضوع بشكل واضح ومحدد، مثل الإجابة على سؤال معين أو تقديم معلومات حول موضوع محدد.
• صياغة مناسبة: استخدام الكلمات والعبارات المناسبة لتوجيه النموذج بشكل دقيق وسلس، مع مراعاة القواعد اللغوية والإملائية والنحوية.
• فهم السياق: التأكد من أن الموضوع يتناسب مع السياق الذي سيتم استخدامه فيه، مثل نوع النموذج والمستخدم والطلب. كما يجب أن يتضمن الموضوع معلومات كافية لفهم الطلب بشكل كامل.
• تقديم حلول: تقديم إجابات أو نتائج تحقق هدف المستخدم بشكل كامل، مع تزويده بالمصادر أو الروابط أو التفاصيل الإضافية إذا لزم الأمر.

بعض التقنيات المستخدمة في هندسة المواضيع

هناك عدة تقنيات يستخدمها المهندسون في هندسة المواضيع لتحسين جودة وفعالية المواضيع، من بينها:

• التلميح (Prompt Priming): هو تقديم معلومات أولية للنموذج قبل طرح الموضوع، بهدف إثارة اهتمامه أو تذكيره ببعض المفاهيم أو التأثير على سلوكه. على سبيل المثال، يمكن تقديم جزء من نص أو صورة أو سؤال قبل طرح المطلب الرئيسي.
• السياق (Context Prompt): هو تقديم معلومات ثانوية للنموذج بعد طرح المطلب، بهدف تحديد السياق أو تقديم تفسير أو تبرير للطلب. على سبيل المثال، يمكن تقديم سبب أو هدف أو شرط لطرح سؤال معين.
• شخصية الخبير (Expert Persona): هي تقديم نفس النموذج على أنه خبير في مجال محدد أو متخصص في موضوع معين، بهدف زيادة ثقة المستخدم وتحسين جودة الإجابات. على سبيل المثال، يمكن تقديم النموذج على أنه طبيب أو محامي أو مهندس عند طرح أسئلة تتعلق بتلك المجالات.
• تنقيح الأوامر (Prompt Revisions): هي تعديل أو تحسين الأوامر بعد تجربتها وتقييمها، بهدف تلافي الأخطاء أو النقص أو الغموض في الأوامر. كإضافة أو حذف أو تغيير بعض الكلمات أو العبارات لجعل الأمر أكثر وضوحًا ودقة.
• موجه المتابعة (Follow-up Prompt): هو طرح سؤال أو طلب إضافي بعد تقديم الإجابة أو النتيجة، بهدف التأكد من رضا المستخدم أو تقديم مزيد من المساعدة أو التفاعل بشكل إيجابي. على سبيل المثال، يمكن طرح سؤال عن رأي المستخدم في الإجابة أو عن احتياجه لمزيد من المعلومات أو عن اقتراحاته لتحسين الخدمة.
• أطر العمل المركزة (Focused Prompt Frameworks): هي استخدام نماذج جاهزة ومنظمة لصياغة الأوامر بشكل مركز ومحدد، بهدف تسهيل عملية هندسة المواضيع وزيادة فعاليتها. على سبيل المثال، يمكن استخدام نماذج مثل Zero Shot, One Shot, and Few Shot لصياغة الأوامر بشكل يتناسب مع كمية المعلومات المتاحة للنموذج.

شكراً لك على قراءة المقالة ونأمل أنها أوضحت لك أهمية ودور هندسة المواضيع في عالم الذكاء الاصطناعي. كما ترون، يلعب هذا الجانب من الذكاء الاصطناعي دوراً حاسماً في توجيه النماذج اللغوية والخوارزميات لتقديم إجابات أكثر دقة ومفيدة.

إذا كنت ترغب في معرفة المزيد حول هذا الموضوع، أو إذا كان لديك أي أسئلة أو تعليقات، فلا تتردد في مشاركتها معنا  تابعنا لعرفة المزيد في عالم التكنولوجيا والذكاء الاصطناعي.