مهندسی پرامپت فرایند تکرار یک پرامپت هوش مصنوعی تولیدی برای بهبود دقت و کارایی آن است. درباره مهندسی پرامپت و نحوه عملکرد آن بیشتر بدانید.
مهندسی پرامپت یک اصطلاح فنی برای یک اقدام ساده است: به معنای درخواست از یک ابزار هوش مصنوعی برای انجام یک وظیفه است. مهندسی پرامپت قوی معمولاً به پالایش پرامپت‌ها با زمینه نیاز دارد تا بهترین و مفیدترین نتیجه به دست آید. چه از ChatGPT برای نوشتن رزومه خود کمک بگیرید یا از DALL-E برای ایجاد یک عکس برای ارائه استفاده کنید، هر کسی می‌تواند یک مهندس پرامپت باشد.
در این مقاله، روش‌های مهندسی پرامپت را بررسی خواهیم کرد.
مهندسی پرامپت چیست؟
هوش مصنوعی می‌تواند متن، تصویر، ویدئو و موارد بیشتر را تولید کند. مهندسی پرامپت فرایند پالایش آنچه شما از یک ابزار هوش مصنوعی می‌خواهید انجام دهد، است. هر کسی می‌تواند این کار را با استفاده از زبان انسان در هوش مصنوعی های مثل ChatGPT یا DALL-E انجام دهد. همچنین این تکنیک توسط مهندسان هوش مصنوعی هنگام بهبود مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) با پرامپت‌های خاص یا پیشنهادی استفاده می‌شود.
برای مثال، اگر از ChatGPT برای ایده‌پردازی یک خلاصه حرفه‌ای در حین اصلاح رزومه خود استفاده می‌کنید، ممکن است با یک دستور ساده مثل “یک نمونه خلاصه حرفه‌ای برای یک تحلیل‌گر بازاریابی بنویس” شروع کنید. از آنجایی که این پرامپت کمی مبهم است، ممکن است با یک زمینه یا بازخورد اضافی ادامه دهید: “این خیلی رسمی بود” یا “کمتر از 100 کلمه کوتاه کن.”
چرا مهندسی پرامپت در هوش مصنوعی مهم است؟
مهندسی پرامپت برای مهندسان هوش مصنوعی اهمیت دارد تا خدمات بهتری ایجاد کنند، مانند چت‌بات‌هایی که می‌توانند وظایف پیچیده‌ای مانند خدمات مشتری یا تولید قراردادهای قانونی را انجام دهند. اطمینان از اینکه خدمات هوش مصنوعی تولیدی مثل ChatGPT می‌توانند خروجی‌های دقیقی ارائه دهند، نیازمند این است که مهندسان کد بنویسند و هوش مصنوعی را بر اساس داده‌های گسترده و دقیق آموزش دهند.
ما به نقطه‌ای در دنیای داده‌محور بزرگ رسیده‌ایم که آموزش مدل‌های هوش مصنوعی می‌تواند راه‌حل‌ها را به طور قابل‌توجهی سریع‌تر ارائه کند بدون اینکه به طور دستی به جستجوی داده‌های بزرگ بپردازیم. مهندسی پرامپت صحیح همچنین می‌تواند حملات injection پرامپت (تلاش‌های خرابکارانه برای هک منطق پشت ChatGPT یا چت‌بات‌ها) را شناسایی و کاهش دهد تا اطمینان حاصل شود که شرکت‌ها خدماتی منسجم و دقیق ارائه می‌دهند.
برای یادگیری بیشتر درباره هوش مصنوعی تولیدی و پتانسیل آن برای تسریع پروژه‌های شما، می‌توانید بخش پرامپت های هوش مصنوعی سایت را مطالعه کنید. در این مقالات از ابزارهای هوش مصنوعی برای توسعه ایده‌ها و محتوا، اتخاذ تصمیمات آگاهانه‌تر و شتاب‌دهی به وظایف روزمره استفاده خواهید کرد.
مثال‌هایی از مهندسی پرامپت
اینجا چند مثال از مهندسی پرامپت برای درک بهتر این فرآیند آورده شده است:
برای مدل‌های متنی مانند ChatGPT:
- What’s the difference between a professional summary and an executive summary?
- Write a professional summary for a marketing analyst looking for a marketing manager job.
- Now trim it down to less than 60 words.
- Rewrite it with a less formal tone.
برای مدل‌های تصویری مانند DALL-E:
- A painting of a cat.
- A painting of a cat chasing a mouse in Impressionist style.
- Now use only warm tones in the painting.
چگونه مهندسی پرامپت انجام دهیم
در اینجا یک راهنمای سریع مرحله به مرحله برای مهندسی پرامپت‌های شما آورده شده است.
1. درخواست خود را به وضوح بیان کنید.
از آنجا که هوش مصنوعی تولیدی یک مدل یادگیری عمیق است که بر اساس داده‌های تولید شده توسط انسان‌ها و ماشین‌ها آموزش دیده، این فناوری توانایی تمیز دادن آنچه شما می‌گویید را ندارد.
آنچه می‌گویید، همان چیزی است که دریافت می‌کنید.
هنگام وارد کردن یک پرامپت در یک هوش مصنوعی، بهتر است که با زبان خاص، ساده و با زمینه مشخص سؤال کنید. به عنوان مثال، به جای اینکه بگویید، “یک طرح کلی بنویسید که شامل عنوان و مراحل بعدی باشد”، می‌توانید بگویید، “یک طرح کلی برای یک پیشنهاد تحقیقاتی علمی بنویسید که شامل بخش‌های عنوان، خلاصه و مراحل بعدی باشد.”
2. برای دستیابی به بهترین شیوه‌ها تست کنید.
برای هر نوع خروجی، مانند یک طرح کلی مختصر، پیشنهاد تحقیق یا نقاط کلیدی رزومه، باید با استفاده از تغییرات مختلف همان پرامپت، با هوش مصنوعی مولد تست کنید. اینگونه می‌توانید تعیین کنید که آیا نیاز دارید راهنمایی‌هایی مانند “به لحن رسمی” اضافه کنید یا خیر. اگر نیاز به درج “لحن” در پرامپت دارید، باید بنویسید “به لحن حرفه‌ای” یا “به لحن رسمی”.
همچنین می‌توانید با ورودی‌های خود بازی کنید. به وارد کردن طرح‌های نمونه در پرامپت یا ارائه مثال‌هایی که می‌خواهید مولد مدل‌سازی کند، فکر کنید.
3. با دستورالعمل‌ها یا سوالات پیگیری کنید.
پس از شکل دادن خروجی به فرمت و لحن صحیح، ممکن است بخواهید تعداد کلمات یا کاراکترها را محدود کنید. یا ممکن است بخواهید دو نسخه جداگانه از طرح کلی ایجاد کنید، یکی برای مقاصد داخلی.
هوش مصنوعی می‌تواند این کار را بر اساس خروجی ارائه شده قبلی انجام دهد. تکرار دوست شماست. به مهندسی پرامپت ادامه دهید تا به نتایج مطلوب برسید.
4. با تکنیک‌های مختلف پرامپت بازی کنید.
هوش مصنوعی تولیدی هنوز یک فناوری جدید (و در حال توسعه) است، اما این به معنای آن نیست که محققان به دنبال استراتژی‌هایی برای طراحی پرامپت‌های مؤثر نبوده‌اند. هنگام کار با هوش مصنوعی مولد ، سعی کنید از برخی از این تکنیک‌های پرامپت استفاده کنید تا به نتایج مورد نظر خود برسید:
- پرامپت Zero-shot: این ساده‌ترین و مستقیم‌ترین روش مهندسی پرامپت است که در آن هوش مصنوعی تنها یک دستور مستقیم یا سوالی دریافت می‌کند بدون اینکه اطلاعات اضافی ارائه شود. این روش برای وظایف نسبتاً ساده بهترین عملکرد را دارد.
- پرامپت few-shot: این روش شامل ارائه چند نمونه به هوش مصنوعی تولیدی برای راهنمایی خروجی آن است. این روش برای وظایف پیچیده‌تر نسبت به پرامپت صفر-shot مناسب‌تر است.
- پرامپت Chain-of-thought (CoT): این روش به بهبود خروجی مدل‌های زبان زبانی بزرگ (LLM) کمک می‌کند با شکستن استدلال‌های پیچیده به مراحل میانی، که می‌تواند به تولید نتایج دقیق‌تر کمک کند.
- پرامپت زنجیره ای: کاربر یک وظیفه پیچیده را به زیرکارهای کوچک‌تر و آسان‌تر تقسیم می‌کند و سپس از خروجی‌های هوش مصنوعی برای انجام کار کلی استفاده می‌کند. این روش می‌تواند به بهبود قابلیت اطمینان و انسجام برای برخی از پیچیده‌ترین وظایف کمک کند.
این‌ها تنها برخی از تکنیک‌های مهندسی پرامپت هستند که می‌توانید با آن‌ها بازی کنید و به کاوش در مهندسی پرامپت ادامه دهید. اغلب اوقات، مؤثرترین استراتژی پرامپت ترکیب چند تکنیک مختلف برای دستیابی به خروجی مورد نظر است.
آینده مهندسی پرامپت
مهندسی پرامپت در این عصر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به تکامل خود ادامه خواهد داد. به زودی، پرامپت‌هایی خواهیم داشت که به ما امکان می‌دهند متن، کد و تصاویر را همگی در یک‌جا ترکیب کنیم. مهندسان و محققان همچنین در حال تولید پرامپت‌های تطبیقی هستند که با توجه به زمینه و بافت، تغییر می‌کنند. البته با تکامل اخلاق هوش مصنوعی، احتمالاً پرامپت‌هایی نیز خواهیم داشت که عدالت و شفافیت را تضمین می‌کنند.
مسیر شغلی و چشم‌انداز حرفه‌ای مهندسی پرامپت
حرفه‌ی مهندسی پرامپت آینده‌ی امیدوارکننده‌ای دارد. در حال حاضر، بیش از ۳,۷۸۸ موقعیت شغلی مهندسی پرامپت در وب‌سایت Indeed موجود است و بر اساس گزارش TIME، حقوق این شغل می‌تواند تا ۳۳۵ هزار دلار برسد.
مهندسان پرامپت نیاز دارند در اصول پردازش زبان طبیعی (NLP) از جمله کتابخانه‌ها و چارچوب‌ها، زبان برنامه‌نویسی پایتون، مدل‌های مولد هوش مصنوعی، و مشارکت در پروژه‌های منبع‌باز ماهر باشند.
در بیشتر موارد، مهندسان پرامپت به مدرک لیسانس در رشته علوم کامپیوتر یا رشته‌های مرتبط نیاز دارند. با این حال، برخی از مهندسان پرامپت که زمینه‌ی تحصیلی فنی کمتری دارند، مانند نویسندگی، با مطالعه و آزمایش با هوش مصنوعی تجربه کسب کرده‌اند.
یادگیری مهندسی پرامپت در پرامپینو
با دوره تخصصی مهندسی پرامپت پرامپتینو، در مهندسی پرامپت اعتمادبه‌نفس بیشتری کسب کنید. شما الگوها، تکنیک‌ها و روش‌های مهندسی برای استفاده مؤثر از هوش مصنوعی را فرا خواهید گرفت.
پاسخ‌ها