١٦,٠٠٠ تومان پاداش این پرسش تعلق گرفت به

پرامپت‌های تطبیقی

٦ روز پیش

٣٧٧

چگونه می‌توانید یک پرامپت طراحی کنید که بر اساس پاسخ‌های قبلی مدل، رفتار خود را تطبیق دهد؟ مثلاً اگر مدل در پاسخ اول اشتباه کرد، پرامپت به‌طور خودکار اصلاح شود تا خطاها کاهش یابد.

تکنولوژی

هوش مصنوعی

مدل زبانی

مهندسی پرامپت

پرامپت های تطبیقی

علیرضامطلوبی

٢,٣٨٧

٠

٣

١١٩

٥ پاسخ

مرتب سازی بر اساس:

٠

برای طراحی یک پرامپت که بتواند بر اساس پاسخ‌های قبلی مدل، رفتار خود را تطبیق دهد، شما می‌توانید از یک فرآیند ت iterational prompting یا self-reflection prompting استفاده کنید. در این فرآیند، پرامپت به گونه‌ای تنظیم می‌شود که:
1. پاسخ‌های مدل ارزیابی شوند.
2. با استفاده از ارزیابی، پرامپت اصلاح یا بهینه‌سازی شود.
3. سیستم خودش را برای ارائه‌ی پاسخ بهتر تطبیق دهد.
مراحل طراحی چنین پرامپتی:
---
1. شناسایی هدف اصلی پرامپت
- ابتدا هدف واضحی را تعریف کنید. به عنوان مثال، می‌خواهید مدل پاسخی دقیق، خلاقانه، یا سازگارتر ارائه دهد؟
- مثال: ارائه پاسخ دقیق علمی، حل مسئله ریاضی، یا تحلیل یک متن.
---
2. ایجاد پرامپت اصلی با دستورالعمل اولیه
- پرامپت اولیه باید شامل دستورالعمل‌هایی باشد که مدل باید آنها را دنبال کند.
- مثال:
سوال من را با دقت بررسی کن و پاسخی دقیق، کوتاه و مرتبط ارائه بده. همچنین، اگر اشتباهی کردی یا تناقضی در پاسخ وجود داشت، توضیح بده تا اصلاح شود.
---
3. درخواست ارزیابی خودکار از مدل
- از مدل بخواهید عملکرد خود را ارزیابی کند. این کار می‌تواند با توضیح پاسخ یا بازنگری خطاها صورت گیرد.
- مثال:
در اینجا پاسخ خود را ارزیابی کن. آیا پاسخ دقیق و مرتبط بود؟ اگر نه، دلایل تناقض یا خطا را توضیح بده و پاسخ اصلاح‌شده‌ای ارائه کن.
---
4. اضافه‌کردن مکانیسم بازخورد
- پرامپت شما می‌تواند شامل بخشی باشد که از مدل بخواهد خطاهایی را که ممکن است رخ داده باشد پیدا کند و پاسخ جدیدی ارائه دهد.
- مثال:
اگر در پاسخ خود اشتباهی وجود داشت، لطفاً آن را شناسایی کن و پاسخ جدیدی جایگزین کن.
---
5. حفظ زمینه از پاسخ‌های قبلی
- شما می‌توانید از مرحله قبلی به عنوان ورودی مرحله بعد استفاده کنید. به این ترتیب، مدل با زمینه‌ی ایجاد شده از پاسخ‌های قبلی کار می‌کند.
- مثال:
به پاسخ قبلی خود نگاه کن. اگر نیاز به اصلاح یا گسترش دارد، آن را انجام بده. اگر پاسخ قبلی اشتباه نبود، دلایل صحت آن را توضیح بده.

---
6. ساز و کار بازبینی چند مرحله‌ای
- بازبینی‌ها می‌توانند در چند مرحله انجام شوند. پرامپت‌ها را به گونه‌ای طراحی کنید که مدل تا رسیدن به پاسخ نهایی چند بار بازبینی انجام دهد.
- مثال:
مرحله اول: پاسخ اولیه را بده.
مرحله دوم: بررسی کن که آیا پاسخ دقیق و مرتبط با پرسش بود؟
مرحله سوم: پاسخ نهایی را با اصلاح خطاها و ارائه دلایل معتبر بده.
---
7. اضافه کردن نقش بازرس (Verifier)
- می‌توانید جداگانه مدلی را برای اعتبارسنجی پاسخ‌ها اضافه کنید یا بخواهید مدل خودش را مانند بازرس بررسی کند.
- مثال:
اکنون خودت را در نقش یک بازرس تصور کن و پاسخ قبلی را با دقت بررسی کن. آیا پاسخ دقیق و مرتبط بود؟ اگر اشکالی وجود داشت، خطای آن را توضیح بده و پاسخ اصلاح‌شده‌ای ارائه کن.
---
8. دستورالعمل‌های تابعی (Functional Prompts)
- مشخص کنید که مدل باید در هر مرحله چه کاری انجام دهد و اگر چند گام لازم است، خروجی هر مرحله به عنوان ورودی به مرحله بعد برود.
- مثال:
1. سوال را آنالیز کن.
2. پاسخی بده.
3. پاسخ را ارزیابی کن و تناقض‌ها را نشان بده.
4. اگر خطا وجود داشت، آن را اصلاح کن و پاسخ نهایی را بده.
---
یک نمونه پرامپت جامع:
plaintext
مرحله 1: به پرسش زیر پاسخ بده و تلاش کن پاسخی دقیق و مرتبط بدهی.
مرحله 2: پاسخ خود را بررسی کن و اگر خطایی وجود داشت، توضیح بده و آن را برطرف کن.
مرحله 3: پاسخ اصلاح‌شده را ارائه بده. اگر خطایی نبود، توضیح بده چرا پاسخ داده‌شده صحیح است.
-- سوال: [سوال شما] --
---
توضیحات:
- این ساختار تضمین می‌کند که مدل بتواند خودش را در چند مرحله اصلاح و بهینه کند.
- استفاده از بازخورد داخلی (self-feedback) باعث می‌شود که مدل تطبیق‌پذیری بیشتری نشان دهد و به تدریج کیفیت پاسخ‌ها افزایش یابد.
با این استراتژی‌ها، می‌توانید چرخه‌ای خودتطبیق ایجاد کنید که مدل حتی در صورت بروز خطاها، پاسخ‌های اصلاح‌شده و بهینه‌تری ارائه دهد.

محمد سالاری

١٥

٠

٢

٠

٢ روز پیش

٠

برای طراحی یک پرامپت (Prompt) که بتواند بر اساس پاسخ‌های قبلی مدل، رفتار خود را تطبیق دهد و خطاها را کاهش دهد، می‌توانید از چند روش و استراتژی استفاده کنید. این فرآیند معمولاً به عنوان **"پالایش پرامپت" (Prompt Refinement)** یا **"یادگیری تطبیقی" (Adaptive Learning)** شناخته می‌شود. در اینجا مراحل و روش‌های کلی برای انجام این کار آورده شده است:

---

### 1. **جمع‌آوری بازخورد از پاسخ‌های مدل**

- **تحلیل پاسخ‌ها**: پس از دریافت پاسخ از مدل، آن را بررسی کنید و خطاها یا نقاط ضعف را شناسایی کنید.

- **ثبت بازخورد**: خطاها و اشتباهات مدل را در یک سیستم ثبت کنید تا بتوانید از آن‌ها برای بهبود پرامپت استفاده کنید.

---

### 2. **شناسایی الگوهای خطا**

- **دسته‌بندی خطاها**: خطاها را بر اساس نوع (مثلاً اطلاعات نادرست، پاسخ‌های نامربوط، یا عدم دقت) دسته‌بندی کنید.

- **یافتن الگوها**: بررسی کنید که آیا خطاها در شرایط خاصی رخ می‌دهند (مثلاً وقتی سوال پیچیده است یا اطلاعات کافی در پرامپت وجود ندارد).

---

### 3. **اصلاح پرامپت بر اساس بازخورد**

- **اضافه کردن جزئیات**: اگر مدل به دلیل کمبود اطلاعات اشتباه کرده است، پرامپت را با جزئیات بیشتر یا مثال‌های واضح‌تر اصلاح کنید.

- **شکل‌دهی مجدد سوال**: اگر سوال مبهم یا نامشخص بوده است، آن را به شکلی واضح‌تر و مشخص‌تر بازنویسی کنید.

- **اضافه کردن محدودیت‌ها**: اگر مدل پاسخ‌های نامربوط داده است، محدودیت‌هایی به پرامپت اضافه کنید تا پاسخ‌ها مرتبط‌تر شوند.

---

### 4. **استفاده از یادگیری تطبیقی**

- **تکرار و آزمایش**: پرامپت اصلاح‌شده را دوباره به مدل بدهید و پاسخ‌ها را بررسی کنید. این فرآیند را تکرار کنید تا خطاها به حداقل برسند.

- **یادگیری از تعاملات**: اگر سیستم شما قابلیت یادگیری دارد (مثلاً با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین)، می‌توانید از پاسخ‌های قبلی برای آموزش مدل استفاده کنید تا رفتار آن بهبود یابد.

---

### 5. **استفاده از تکنیک‌های پیشرفته**

- **چند مرحله‌ای کردن پرامپت**: به جای یک پرامپت ساده، از چندین پرامپت پشت سر هم استفاده کنید. مثلاً ابتدا از مدل بخواهید اطلاعات را جمع‌آوری کند، سپس بر اساس آن اطلاعات پاسخ نهایی را تولید کند.

- **اضافه کردن مثال‌ها**: در پرامپت خود مثال‌هایی از پاسخ‌های صحیح و اشتباه قرار دهید تا مدل بهتر متوجه انتظارات شما شود.

- **استفاده از دستورات شرطی**: در پرامپت خود دستورات شرطی قرار دهید تا مدل بر اساس شرایط خاص، پاسخ‌های متفاوتی تولید کند.

---

### 6. **اتوماسیون فرآیند**

- **سیستم بازخورد خودکار**: اگر حجم تعاملات زیاد است، می‌توانید یک سیستم بازخورد خودکار طراحی کنید که خطاها را شناسایی کرده و پرامپت را به‌طور خودکار اصلاح کند.

- **یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)**: از تکنیک‌های یادگیری تقویتی استفاده کنید تا مدل بر اساس بازخورد مثبت یا منفی، رفتار خود را بهبود بخشد.

---

### مثال عملی

فرض کنید مدل در پاسخ به سوال زیر اشتباه کرده است:

**پرامپت اولیه**:

"پایتخت فرانسه کجاست؟"

**پاسخ مدل**:

"پاریس" (پاسخ صحیح)

**پرامپت بعدی**:

"پایتخت آلمان کجاست؟"

**پاسخ مدل**:

"مونیخ" (پاسخ اشتباه)

---

**اصلاح پرامپت**:

برای کاهش خطا، پرامپت را به این شکل اصلاح کنید:

"پایتخت آلمان کجاست؟ لطفاً فقط نام شهر را بگویید و مطمئن شوید که پاسخ شما دقیق است."

یا از یک مثال استفاده کنید:

"پایتخت فرانسه پاریس است. پایتخت آلمان کجاست؟"

---

### نتیجه‌گیری

با جمع‌آوری بازخورد، شناسایی الگوهای خطا، و اصلاح پرامپت بر اساس این اطلاعات، می‌توانید رفتار مدل را بهبود بخشید و خطاها را کاهش دهید. این فرآیند نیاز به تکرار و آزمایش دارد، اما در نهایت به یک پرامپت بهینه و کارآمد منجر می‌شود.

زهرامیرشاهی کوهسار

٦٦١

٠

١١

٠

٣ روز پیش

٠

راهنمای پرامپت نویسی (Prompt Writing) هوش مصنوعی

در دنیای دیجیتالی امروز که به سرعت در حال تحول است، ابزارهای هوش مصنوعی برای انجام وظایف مختلف غیرقابل جایگزین شده‌اند. یادگیری نحوه نوشتن بهترین پرامپت‌های (Prompt) هوش مصنوعی برای به حداکثر رساندن پتانسیل این فناوری‌های قدرتمند بسیار حیاتی است.

پرامپت‌های (Prompt) موثر، کلید بازگشایی توانایی‌های کامل سیستم‌های هوش مصنوعی مانند ChatGPT هستند و به کاربران امکان می‌دهند تا خروجی‌های دقیق‌تر و مرتبط‌تری دریافت کنند.

این راهنمای جامع در زمینه پرامپت‌های (Prompt) هوش مصنوعی، جنبه‌های اساسی مهندسی پرامپت نویسی را پوشش می‌دهد. این راهنما به بررسی تکنیک‌هایی برای ایجاد پرامپت‌های (Prompt) واضح و مشخص، استراتژی‌های نوشتاری پیشرفته و روش‌های پرامپت نویسی برای کاربردهای مختلف هوش مصنوعی می‌پردازد. همچنین به چالش‌های رایج در نوشتن پرامپت‌ها اشاره کرده و نمونه‌هایی از پرامپت‌های (Prompt) هوش مصنوعی را ارائه می‌دهد تا به خوانندگان در بهبود مهارت‌هایشان کمک کند. در پایان، خوانندگان به بینش‌های ارزشمندی درباره نحوه نوشتن پرامپت‌های (Prompt) مناسب و استفاده کامل از ابزارهای هوش مصنوعی دست خواهند یافت.

مبانی مهندسی پرامپت‌های (Prompt) هوش مصنوعی

مهندسی پرامپت‌های (Prompt) هوش مصنوعی به یکی از مهارت‌های کلیدی در دنیای پرشتاب هوش مصنوعی تبدیل شده است. این فرآیند شامل تنظیم و بهبود ورودی‌ها برای هدایت مدل‌های هوش مصنوعی به سمت تولید خروجی‌های دلخواه است. درک مفاهیم اصلی پرامپت‌های (Prompt) هوش مصنوعی برای استفاده بهینه از این ابزارهای قدرتمند ضروری است.

تعریف پرامپت‌های (Prompt) هوش مصنوعی

پرامپت نویسی هوش مصنوعی شیوه‌ای برای تعامل بین انسان و یک مدل زبان بزرگ است که به مدل امکان تولید خروجی مورد نظر را می‌دهد. این پرامپت‌ها می‌توانند به اشکال مختلفی مانند سوالات، متن‌ها یا کدهای نمونه ارائه شوند. هدف از پرامپت نویسی هوش مصنوعی، ارائه اطلاعات کافی به مدل برای تولید پاسخ‌های مرتبط و دقیق است.

پرامپت‌های (Prompt) هوش مصنوعی به عنوان ورودی‌هایی عمل می‌کنند که به برنامه‌های تولیدی هوش مصنوعی مانند چت‌بات‌ها تغذیه می‌شوند. این پرامپت‌ها کاربردهای گسترده‌ای دارند، از تولید متن و ترجمه زبان گرفته تا خلق محتواهای خلاقانه و ارائه پاسخ‌های اطلاعاتی به سوالات. پرامپت‌های (Prompt) به‌خوبی طراحی شده، برای دستیابی به دقت و ارتباط مناسب در خروجی‌های تولیدی مدل‌های هوش مصنوعی ضروری هستند.

نقش پرامپت‌ها در تعاملات هوش مصنوعی

پرامپت‌ها نقش محوری در شکل‌دهی به تعاملات بین کاربران و مدل‌های هوش مصنوعی دارند. آن‌ها به عنوان واسط اصلی برای برنامه‌های هوش مصنوعی تولیدی عمل می‌کنند، مدل‌ها را دستورالعمل می‌دهند و کیفیت پاسخ‌های بازگشتی را تحت تأثیر قرار می‌دهند. زمانی که یک مدل هوش مصنوعی یک پرامپت دریافت می‌کند، با استفاده از پردازش زبان طبیعی و الگوریتم‌های یادگیری عمیق، ورودی را تحلیل می‌کند تا پرسش یا دستورالعمل کاربر را درک کند.

سپس مدل از الگوهایی که در داده‌های آموزشی خود یاد گرفته استفاده کرده و پاسخ‌های مرتبط با زمینه را تولید می‌کند. این فرآیند که به عنوان استنتاج شناخته می‌شود، شامل محاسبه احتمالات توالی‌های مختلف کلمات بر اساس هم پرامپت و هم داده‌های آموزشی است. محاسبه احتمالات توالی‌های مختلف کلمات

پرامپت‌های (Prompt) موثر می‌توانند دقت پاسخ‌ها را به طور قابل‌توجهی افزایش دهند، عملکرد را بهبود بخشند و تجربه کاربری بهتری را فراهم کنند. آن‌ها به کاربران اجازه می‌دهند تا اطلاعات مورد نیاز خود را به سرعت از مدل‌های هوش مصنوعی استخراج کرده و بر اساس اطلاعات دقیق و به‌موقع تصمیم‌گیری‌های آگاهانه‌تری بگیرند.

اجزای کلیدی پرامپت‌های (Prompt) موثر

برای ایجاد پرامپت‌های (Prompt) موثر هوش مصنوعی، چندین عامل کلیدی باید در نظر گرفته شوند:

وضوح: پرامپت باید به وضوح مشخص کند که از مدل چه انتظاری دارید، از ابهام خودداری کنید.

زمینه: ایجاد یک زمینه روشن بسیار مهم است، زیرا ChatGPT به زمینه فوری پرامپت پاسخ می‌دهد.

دقت: پرامپت‌های (Prompt) دقیق به پاسخ‌های دقیق منجر می‌شوند، بنابراین مهم است که به خروجی مورد نظر به‌طور مشخص اشاره کنید.

نقش‌آفرینی: تعیین نقش برای هوش مصنوعی می‌تواند به پاسخ‌های بهتر کمک کند.

لحن و رسمیت: تنظیم لحن و رسمیت پرامپت می‌تواند به دستیابی به سبک دلخواه در خروجی کمک کند.

جزئیات: افزودن دستورالعمل‌های خاص در مورد سطح جزئیات مورد نیاز می‌تواند طول و عمق پاسخ را هدایت کند.

رویکرد محاوره‌ای: بیان پرامپت‌ها به شکل محاوره‌ای می‌تواند به ایجاد پاسخ‌های طبیعی‌تر کمک کند.

زمینه احساسی: افزودن زمینه احساسی می‌تواند پاسخ‌ها را انسانی‌تر جلوه دهد.

شخصی‌سازی: استفاده از عباراتی مانند "به نظر من" یا "تجربه من" می‌تواند پاسخ‌ها را ملموس‌تر کند.

با ترکیب این عناصر، کاربران می‌توانند پرامپت‌های (Prompt)ی طراحی کنند که مدل‌های هوش مصنوعی را به سمت تولید خروجی‌های باکیفیت و مرتبط هدایت کنند. لازم به ذکر است که مهدسی پرامپت نویسی در حال حاضر بیشتر یک هنر است تا علم، و بهترین راه برای بهبود مهارت‌های خود تمرین و استفاده از رویکرد آزمون و خطا است که تخصص حوزه‌ای را با تکنیک‌های توصیه‌شده و بهینه‌سازی‌های مدل ترکیب می‌کند.

ایجاد پرامپت‌های (Prompt) روشن و مشخص

ایجاد پرامپت‌های (Prompt) روشن و مشخص برای دستیابی به پاسخ‌های دقیق و مرتبط از ابزارهای هوش مصنوعی بسیار مهم است. این فرآیند شامل استفاده از زبان دقیق، اجتناب از ابهام و ارائه زمینه لازم برای هدایت موثر هوش مصنوعی است. با تسلط بر این تکنیک‌ها، کاربران می‌توانند به طور قابل توجهی کیفیت تعاملات خود با سیستم‌های هوش مصنوعی را بهبود بخشند و از پتانسیل این فناوری‌های قدرتمند به بهترین شکل استفاده کنند.

استفاده از زبان دقیق

برای ایجاد بهترین پرامپت‌های (Prompt) هوش مصنوعی، استفاده از زبان دقیق که به وضوح مشخص می‌کند چه انتظاری از مدل دارید بسیار مهم است. به جای سوالات مبهم مانند "درباره اقیانوس‌ها توضیح بده"، یک پرامپت موثرتر می‌تواند این باشد: "نمای کلی از اقیانوس‌های اصلی جهان و ویژگی‌های منحصر به فرد آن‌ها ارائه دهید." این سطح از جزئیات به هوش مصنوعی کمک می‌کند تا دقیقاً بفهمد چه اطلاعاتی پرامپت شده و پاسخ‌های هدفمندتر و با ارزش‌تری ارائه دهد.

هنگام نوشتن پرامپت‌ها، مهم است که آن‌ها را مختصر نگه دارید در حالی که هنوز جزئیات کافی برای وضوح ارائه می‌دهید. به عنوان مثال، "مزایای سلامتی رژیم مدیترانه‌ای را با تمرکز بر سلامت قلب و مدیریت وزن بیان کنید" یک پرامپت است که تعادلی بین مشخص بودن و مختصر بودن ایجاد می‌کند. این رویکرد به هوش مصنوعی امکان می‌دهد محتوای متمرکزتر و مرتبط‌تری تولید کند که به طور دقیق با موضوع و زمینه مدنظر کاربر هماهنگ باشد.

اجتناب از ابهام

یکی از رایج‌ترین مشکلات در مهندسی پرامپت، ابهام بیش از حد است. پرامپت‌های (Prompt) مبهم اغلب منجر به پاسخ‌های گسترده یا خارج از هدف از سوی سیستم‌های هوش مصنوعی می‌شوند. برای اجتناب از این مشکل، لازم است که پرامپت‌ها به طور دقیق و واضح تنظیم شوند. پیش از نهایی کردن یک پرامپت، کاربران باید بررسی کنند که آیا به نحوی می‌تواند اشتباه تفسیر شود و در صورت لزوم آن را تنظیم کنند.

برای مثال، به جای "یک داستان بنویس"، پرامپت موثرتر می‌تواند این باشد: "یک داستان کوتاه درباره یک کارآگاه جوان که اولین پرونده بزرگ خود را در یک شهر کوچک حل می‌کند بنویس." این سطح از جزئیات به هوش مصنوعی جهت مشخصی می‌دهد و در نتیجه خروجی متمرکزتر و مرتبط‌تری ارائه می‌دهد. با حذف ابهام، کاربران می‌توانند هوش مصنوعی را به سمت تولید محتوای باکیفیت و اختصاصی که نیازهای خاص آن‌ها را برآورده می‌کند، هدایت کنند.

ارائه زمینه لازم

زمینه (Context) نقش اساسی در درک و پاسخ‌دهی هوش مصنوعی به پرامپت‌ها دارد. وقتی کاربران زمینه‌ای واضح ارائه می‌دهند، هوش مصنوعی بهتر می‌تواند پاسخ‌های دقیق و مرتبط تولید کند. بدون زمینه کافی، احتمال دارد هوش مصنوعی پرامپت را به اشتباه متوجه شود و منجر به پاسخ‌های مبهم یا خارج از هدف شود.

برای اضافه کردن زمینه به پرامپت‌ها به صورت موثر، کاربران می‌توانند از چندین تکنیک استفاده کنند. یکی از این روش‌ها استفاده از پرامپت‌های (Prompt) زمینه‌دار است؛ به این معنی که جزئیات خاصی را در خود پرامپت ارائه می‌دهید. به عنوان مثال، به جای اینکه بگویید "درباره پاریس بگو"، پرامپت موثرتر این است که بگویید "درباره تاریخچه پاریس، فرانسه، با تمرکز بر نقاط دیدنی معماری و اهمیت فرهنگی آن صحبت کن."

روش دیگر که بسیار مفید است، تکنیک «زنجیره تفکر» است که هوش مصنوعی را از طریق یک دنباله منطقی به سمت نتیجه دلخواه هدایت می‌کند. این روش به‌ویژه برای وظایف پیچیده که نیاز به چندین مرحله یا ملاحظات دارند، مفید است.

با استفاده از این استراتژی‌ها برای طراحی پرامپت‌های (Prompt) شفاف و دقیق، کاربران می‌توانند تعاملات خود با ابزارهای هوش مصنوعی را به‌طور چشمگیری بهبود بخشند. پرامپت‌های (Prompt) خوب طراحی‌شده نه‌تنها منجر به پاسخ‌های دقیق‌تر و مرتبط‌تر می‌شوند، بلکه فرآیندهای کاری را ساده‌تر کرده، همکاری را تشویق و تصمیم‌گیری‌ها را آسان‌تر می‌کنند. با ادامه پیشرفت فناوری هوش مصنوعی، مهارت در هنر مهندسی پرامپت به یکی از مهارت‌های بسیار ارزشمند برای به‌کارگیری کامل این ابزارهای قدرتمند تبدیل خواهد شد.

تکنیک‌های پیشرفته نوشتن پرامپت

تکنیک‌های پیشرفته نوشتن پرامپت‌ها برای بهره‌گیری کامل از پتانسیل ابزارهای هوش مصنوعی مانند ChatGPT ضروری شده‌اند. این روش‌ها به کاربران کمک می‌کنند تا پاسخ‌های دقیق‌تر، مرتبط‌تر و شخصی‌سازی‌شده‌تری از مدل‌های زبان بزرگ دریافت کنند. با تسلط بر این تکنیک‌ها، افراد می‌توانند توانایی خود را در نوشتن بهترین پرامپت‌های (Prompt) هوش مصنوعی به‌طور چشمگیری افزایش دهند و از قابلیت‌های سیستم‌های هوش مصنوعی به حداکثر استفاده کنند.

زنجیره‌سازی پرامپت‌ها

زنجیره‌سازی پرامپت‌ها یک تکنیک قدرتمند است که شامل تجزیه وظایف پیچیده به مجموعه‌ای از پرامپت‌های (Prompt) کوچکتر و مدیریت‌پذیرتر می‌شود. این رویکرد، مدل هوش مصنوعی را از طریق یک فرآیند ساختاریافته هدایت می‌کند و نتیجه آن خروجی‌های منسجم‌تر و دقیق‌تر است. با اتصال پرامپت‌ها به یکدیگر، کاربران می‌توانند یک جریان منطقی اطلاعات ایجاد کنند که به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا بر پاسخ‌های قبلی خود استوار باشد و زمینه را در طول تعامل حفظ کند.

یکی از مزایای کلیدی زنجیره‌سازی پرامپت‌ها، بهبود ثبات و دقت محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی است. با هدایت مدل از طریق مجموعه‌ای از مراحل تعریف‌شده، کاربران می‌توانند کیفیت کلی خروجی را افزایش دهند. این تکنیک به‌ویژه برای وظایفی که نیاز به چندین مرحله استدلال یا تحلیل دارند، مانند خلق محتوا، توسعه برنامه‌ها و ارائه توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده، بسیار مفید است.

یادگیری چند-نمونه‌ای (Few-shot learning)

یادگیری چند-نمونه‌ای یک تکنیک پیشرفته نوشتن پرامپت است که شامل ارائه چند نمونه به مدل هوش مصنوعی برای هدایت پاسخ آن می‌شود. این روش از توانایی مدل برای تشخیص الگوها و اعمال آن‌ها بر ورودی‌های جدید استفاده می‌کند و منجر به خروجی‌های دقیق‌تر و متناسب‌تر می‌شود. با قرار دادن نمونه‌های مرتبط در پرامپت، کاربران می‌توانند به‌طور موثر فرمت، سبک یا رویکرد دلخواه خود را به هوش مصنوعی نشان دهند.

کارایی یادگیری چند-نمونه‌ای در توانایی آن برای سازگاری با وظایف یا حوزه‌های خاص بدون نیاز به آموزش مجدد گسترده نهفته است. این تکنیک به‌ویژه برای وظایفی مانند استخراج اطلاعات، خلق محتوا و تحلیل احساسات مفید است. به‌عنوان مثال، کاربران می‌توانند نمونه‌هایی از نحوه استخراج جزئیات کلیدی از آگهی‌های شغلی یا ایجاد توصیف‌های مختصر برای برنامه‌های سفر ارائه دهند و هوش مصنوعی را قادر سازند تا خروجی‌های مشابهی برای ورودی‌های جدید تولید کند.

پرامپت‌نویسی بدون‌نمونه (Zero-shot prompting)

پرامپت‌نویسی بدون‌نمونه یک تکنیک است که از قابلیت‌های تعمیم‌دهی مدل هوش مصنوعی برای انجام وظایف جدید بدون نیاز به آموزش خاص یا مثال قبلی استفاده می‌کند. این روش به آموزش گسترده مدل بر روی مجموعه داده‌های بزرگ و متنوع متکی است که به آن اجازه می‌دهد دانش گسترده خود را به وظایف جدید بر اساس دستورالعمل‌های واضح و مختصر اعمال کند.

در حالی که پرامپت‌نویسی بدون‌نمونه می‌تواند بسیار موثر باشد، موفقیت آن به پیچیدگی وظیفه و کیفیت پرامپت بستگی دارد. این تکنیک قابلیت چشمگیر مدل‌های زبان بزرگ را برای تعمیم دانش در زمینه‌های مختلف به نمایش می‌گذارد و نیاز به تنظیم دقیق مخصوص وظایف را از بین می‌برد و قابلیت‌های پیشرفته را برای کاربران غیر‌فنی در دسترس‌تر می‌کند.

با استفاده از این تکنیک‌های پیشرفته نوشتن پرامپت، کاربران می‌توانند کیفیت و ارتباط پاسخ‌هایی که از هوش مصنوعی دریافت می‌کنند را به‌طور چشمگیری بهبود بخشند. چه این کار با تجزیه وظایف پیچیده از طریق زنجیره‌سازی پرامپت‌ها، چه با ارائه مثال‌ها از طریق یادگیری چند-نمونه‌ای و یا استفاده از توانایی‌های تعمیم‌دهی مدل در پرامپت‌نویسی بدون‌نمونه انجام شود، تسلط بر این روش‌ها برای نوشتن بهترین پرامپت‌های (Prompt) هوش مصنوعی و بهره‌برداری کامل از ابزارهای هوش مصنوعی ضروری است.

سفارشی‌سازی پرامپت‌ها برای کاربردهای مختلف هوش مصنوعی

سفارشی‌سازی پرامپت‌ها برای کاربردهای مختلف هوش مصنوعی برای بهره‌برداری کامل از این ابزارهای قدرتمند بسیار مهم است. با تنظیم پرامپت‌ها برای موارد استفاده خاص، کاربران می‌توانند از تمامی قابلیت‌های سیستم‌های هوش مصنوعی بهره ببرند و خروجی‌های دقیق‌تر و مرتبط‌تری را دریافت کنند. این بخش به بررسی نحوه طراحی پرامپت‌های (Prompt) موثر برای خلق محتوا، تحلیل داده‌ها و حل مسائل می‌پردازد.

پرامپت‌های (Prompt) خلق محتوا

وقتی صحبت از تولید محتوا با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی می‌شود، طراحی پرامپت‌های (Prompt) واضح و مشخص بسیار مهم است. پرامپت‌های (Prompt) خلق محتوا به ساختاردهی افکار در یک شیوه سیستماتیک کمک می‌کنند و به مدل‌های هوش مصنوعی امکان می‌دهند تا محتوای با کیفیت بالا و متناسب برای فرمت‌های مختلف و کانال‌های رسانه‌های اجتماعی تولید کنند. برای نوشتن بهترین پرامپت‌های (Prompt) هوش مصنوعی برای خلق محتوا، به نکات زیر توجه کنید:

دقیق باشید: به جای پرامپت کلی "یک داستان بنویس"، زمینه بیشتری فراهم کنید. مانند "یک داستان کوتاه درباره یک کارآگاه جوان که اولین پرونده بزرگ خود را در یک شهر کوچک حل می‌کند بنویس." این سطح از جزئیات به هوش مصنوعی کمک می‌کند تا محتوای متمرکزتر و مرتبط‌تری تولید کند.

فرمت را مشخص کنید: فرمت خروجی مورد نظر را تعیین کنید، مانند یک پست وبلاگ، به‌روزرسانی در شبکه‌های اجتماعی یا توصیف محصول. به‌عنوان مثال: "یک توییت 280 کاراکتری برای تبلیغ معرفی یک تلفن هوشمند جدید ایجاد کن که ویژگی‌های کلیدی آن را برجسته کند."

لحن را تعیین کنید: لحن مورد نظر را مشخص کنید، چه رسمی، غیررسمی، طنزآمیز یا حرفه‌ای. این کار به حفظ هماهنگی در سراسر قطعات مختلف محتوا کمک می‌کند.

کلمات کلیدی را وارد کنید: کلمات کلیدی مرتبط را وارد کنید تا اطمینان حاصل شود که محتوای تولیدی با اهداف SEO و علاقه‌های مخاطبان هدف هماهنگ است.

با پیروی از این راهنمایی‌ها، تولیدکنندگان محتوا می‌توانند از ابزارهای هوش مصنوعی برای ساده‌سازی فرآیند کار و تولید محتواهای جذاب و متناسب به‌طور کارآمد استفاده کنند.

پرامپت‌های تحلیلی داده

پرامپت‌های هوش مصنوعی می‌توانند همراهان قدرتمندی برای تحلیل‌گران داده باشند و به آنها در پاک‌سازی، پردازش و تحلیل مجموعه‌های پیچیده داده کمک کنند. در هنگام تهیه پرسش‌ها برای وظایف تحلیلی داده، به روش‌های زیر توجه کنید:

پاک‌سازی داده: از پرسش‌ها برای حل چالش‌های رایج در پاک‌سازی داده استفاده کنید. به عنوان مثال، "مقادیر گمشده را در مجموعه داده 'customer_data.csv' با مقدار میانه ستون‌های مربوطه جایگزین کنید."
یک اسکریپت پایتون برای مدیریت مقادیر گمشده ایجاد کنید

تحلیل اکتشافی: از هوش مصنوعی بخواهید رویکردهای تحلیلی و تجسم داده‌ها را پیشنهاد دهد. به عنوان مثال، "برای بررسی روابط بین سن، درآمد و عادات هزینه‌کرد در مجموعه داده مشتری چه چیزی باید استفاده کنم؟"
تکنیک‌های آماری و تجسمات

خلاصه‌سازی: خلاصه‌های مختصری از یافته‌های کلیدی پرامپت کنید. به عنوان نمونه، پرسش می‌تواند این باشد: "بر اساس مجموعه داده ارائه شده، 3 تا 5 مشاهده یا روند جالب‌ترین را ارائه دهید و بر روی بخش‌هایی تمرکز کنید که بیشتر احتمال پاسخ دادن به آنها وجود دارد."

راهنمایی در تجسم: مشاوره‌ای درباره تکنیک‌های موثر تجسم داده پرامپت کنید. به عنوان مثال، "کدام نوع تجسم بهترین نمایندگی از تغییرات سهم بازار در میان رقبای مختلف در طول زمان خواهد بود؟ آیا می‌توانید در ایجاد این تجسم با استفاده از کتابخانه Matplotddb پایتون به من کمک کنید؟"

با استفاده از پرامپت‌های هوش مصنوعی برای وظایف تحلیلی داده، تحلیل‌گران می‌توانند زمان صرفه‌جویی کنند، بینش‌های جدیدی به دست آورند و بهره‌وری کلی خود را افزایش دهند.

پرامپت‌های حل مسئله

ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند دارایی‌های ارزشمندی در حل مشکلات پیچیده در حوزه‌های مختلف باشند. برای تهیه پرامپت‌های موثر در حل مسئله، به استراتژی‌های زیر توجه کنید:

مشکل را به وضوح تعریف کنید: با بیان مسئله‌ای که با آن مواجه هستید شروع کنید و به راه‌حل‌های ممکن نپردازید. به عنوان مثال، "ما حجم بالایی از سوالات کاربران درباره انواع مختلف کلاه‌ها، تاریخچه آنها و نحوه استفاده از آنها داریم. باید به این موضوع پرداخته شود زیرا در حال از دست دادن فرصت‌های تجاری هستیم."

وظایف پیچیده را تجزیه کنید: از زنجیره‌سازی پرسش‌ها برای راهنمایی هوش مصنوعی در یک فرآیند ساختاریافته استفاده کنید. به عنوان مثال، "اول، رایج‌ترین نوع سوالات کاربران درباره کلاه‌ها را تحلیل کنید. سپس، ساختاری برای چت‌بات پیشنهاد دهید که بتواند به طور مؤثر به این سوالات پاسخ دهد."

دیدگاه‌های جایگزین را جستجو کنید: از هوش مصنوعی بخواهید که به مسئله از زوایای مختلف نزدیک شود. یک نمونه پرسش می‌تواند این باشد: "سه استراتژی مختلف برای کاهش ریزش مشتریان در کسب‌وکار تجارت الکترونیک ما را ارائه دهید، با در نظر گرفتن عواملی مانند قیمت‌گذاری، خدمات مشتری و کیفیت محصول."
استراتژی‌های کاهش ریزش مشتری

راه‌حل‌های عملی پرامپت کنید: از هوش مصنوعی بخواهید که راه‌حل‌های عملی و قابل پیاده‌سازی ارائه دهد. به عنوان مثال، "یک برنامه مرحله به مرحله برای بهبود تجربه کاربری وب‌سایت ما ارائه دهید که بر روی ناوبری، زمان بارگذاری و پاسخ‌گویی به موبایل تمرکز کند."

با تطبیق پرسش‌ها برای برنامه‌های خاص هوش مصنوعی، کاربران می‌توانند پتانسیل کامل این ابزارهای قدرتمند را باز کنند، چه برای ایجاد محتوا، تحلیل داده‌ها یا حل مسائل. کلید این است که واضح، مشخص و بافت کافی ارائه دهید تا هوش مصنوعی به تولید خروجی‌های مرتبط و ارزشمند راهنمایی شود.

غلبه بر چالش‌های رایج در نوشتن پرسش‌ها

تهیه بهترین پرامپت‌های هوش مصنوعی یک هنر است که نیاز به تمرین و درک قابلیت‌ها و محدودیت‌های هوش مصنوعی دارد. در حالی که کاربران سعی دارند از پتانسیل کامل ابزارهای هوش مصنوعی مانند ChatGPT استفاده کنند، اغلب با چالش‌هایی مواجه می‌شوند که می‌تواند ارتباط موثر با این سیستم‌های پیشرفته را مختل کند. با پرداختن به این چالش‌ها به صورت مستقیم، کاربران می‌توانند مهارت‌های نوشتن پرسش خود را به طور قابل توجهی بهبود بخشند و به نتایج بهتری دست یابند.

مقابله با محدودیت‌های هوش مصنوعی

در حالی که هوش مصنوعی پیشرفت‌های قابل توجهی داشته است، مهم است که محدودیت‌های ذاتی آن را شناسایی کنیم. مدل‌های هوش مصنوعی در درک واقعی زبان و بافت به شیوه‌ای که انسان‌ها انجام می‌دهند، ناتوان هستند و این موضوع می‌تواند منجر به اطلاعات ناقص یا نادرست در مواجهه با پرامپت‌های دقیق شود. به عنوان مثال، ChatGPT دارای یک تاریخ قطع (ژانویه 2022 برای برخی نسخه‌ها) است که آن را ناتوان از ارائه به‌روزرسانی‌های زمان واقعی یا اطلاعات درباره رویدادهای جاری می‌کند.دانش آن محدود به داده‌های آموزشی‌اش است

علاوه بر این، سیستم‌های هوش مصنوعی در استدلال مبتنی بر خرد مشغول هستند و از آگاهی واقعی از دنیای واقعی بی‌بهره‌اند. این می‌تواند منجر به پاسخ‌هایی شود که، اگرچه از نظر دستوری صحیح و به نظر منطقی هستند، اما ممکن است از نظر واقعی نادرست یا بی‌معنا باشند. کاربران باید هوشیار باشند و محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی را به دقت ارزیابی کنند، به ویژه در زمینه‌های پیچیده یا حساس.

بهبود پرسش‌ها برای نتایج بهتر

برای غلبه بر این محدودیت‌ها و نوشتن پرامپت‌های خوب هوش مصنوعی، کاربران باید بر وضوح، خاص بودن و بافت تمرکز کنند. پرامپت‌های مبهم یا بیش از حد کلی معمولاً پاسخ‌های کلی و غیرمفیدی به دنبال دارند. به جای آن، پرامپت‌هایی را تهیه کنید که شامل جزئیات و اطلاعات حیاتی باشد. به عنوان مثال، به جای پرسیدن، "چگونه می‌توانم کسب‌وکارم را بهبود بخشم؟" یک پرسش موثرتر ممکن است این باشد: "سه استراتژی برای افزایش نگهداری مشتریان برای یک کسب‌وکار کوچک تجارت الکترونیک که جواهرات دست‌ساز می‌فروشد چیست؟"

یک تکنیک مفید دیگر، زنجیره‌سازی پرسش‌ها است که شامل تقسیم وظایف پیچیده به مجموعه‌ای از پرامپت‌های کوچک‌تر و قابل مدیریت است. این روش هوش مصنوعی را در یک فرآیند ساختاریافته هدایت می‌کند که منجر به خروجی‌های منطقی و دقیقتری می‌شود. همچنین، ارائه مثال‌ها یا استفاده از یادگیری چند نمونه‌ای می‌تواند به هوش مصنوعی کمک کند تا قالب و سبک پاسخ مورد نظر را بهتر درک کند.

ملاحظات اخلاقی در نوشتن پرسش‌ها

با توجه به اینکه هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای در جنبه‌های مختلف زندگی ما ادغام می‌شود، ضروری است که به مهندسی پرسش‌ها با ملاحظات اخلاقی نگاه کنیم. مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند تعصبات موجود در داده‌های آموزشی خود را تداوم بخشند و حتی آنها را تقویت کنند یا از طریق پرامپت‌های بد طراحی شده، تعصبات جدیدی ایجاد کنند. به عنوان مثال، یک دانشجوی آسیایی‌تبار MIT دریافت که یک تصویر "حرفه‌ای" که توسط هوش مصنوعی تولید شده است، ظاهر او را با چشمان آبی روشن و رنگ پوست روشن تغییر داده است، که نیاز به سیستم‌های هوش مصنوعی شامل‌تر و حساس به فرهنگ را نشان می‌دهد.

در نوشتن پرسش‌ها، کاربران باید به تعصبات بالقوه آگاه باشند و تلاش کنند تا دستورالعمل‌های شامل و غیرتبعیض‌آمیز ایجاد کنند. همچنین، مهم است که به پیامدهای حریم خصوصی استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی، به ویژه در موارد حساس توجه کنیم. پلتفرم‌های عمومی هوش مصنوعی ممکن است داده‌ها را برای اهداف انطباق و بهبود بررسی کنند، بنابراین کاربران باید از وارد کردن اطلاعات محرمانه یا شخصی به این سیستم‌ها خودداری کنند.

با پرداختن به این چالش‌ها و گنجاندن ملاحظات اخلاقی، کاربران می‌توانند توانایی خود را در نوشتن بهترین پرامپت‌های هوش مصنوعی افزایش دهند و از ابزارهای هوش مصنوعی به طور مؤثرتری استفاده کنند. با ادامه تکامل حوزه مهندسی پرسش‌ها، آگاهی از بهترین شیوه‌ها و تکنیک‌های نوظهور برای به حداکثر رساندن پتانسیل هوش مصنوعی در حالی که محدودیت‌های آن را کاهش می‌دهد، حیاتی خواهد بود.

انواع پرامپت‌های هوش مصنوعی

کلید به حداکثر رساندن ابزارهای هوش مصنوعی، درک انواع مختلف پرامپت‌هایی است که می‌توانید استفاده کنید. به عنوان مثال، پرامپت‌های تکمیل از مدل می‌خواهند که یک ایده ناتمام را ادامه دهد، در حالی که پرامپت‌های اطلاعاتی مشابه استعلام از یک موتور جستجو برای دریافت اطلاعات واقعی هستند. انتخاب نوع پرسش به نیازهای خاص شما بستگی دارد—اینکه آیا به پاسخ دقیق، فهرستی از ایده‌های اولیه، یا یک اکتشاف بازتر نیاز دارید.

در زیر، مروری بر متداول‌ترین انواع پرامپت‌هایی که می‌توانید با هوش مصنوعی تولیدی استفاده کنید، ارائه می‌دهیم و توضیح می‌دهیم که چه زمانی باید یک نوع را بر نوع دیگر ترجیح دهید.

پرامپت‌های دسته‌بندی

این پرسش‌ها از مدل هوش مصنوعی می‌خواهند که اطلاعات را بر اساس معیارهای مشخص شده طبقه‌بندی یا گروه‌بندی کند. مدل ممکن است از دسته‌ها، برچسب‌ها، توصیف‌ها یا سایر دسته‌بندها برای مرتب‌سازی اطلاعات استفاده کند. ارائه دسته‌های مربوطه به هوش مصنوعی در ابتدا می‌تواند منجر به طبقه‌بندی‌های دقیق‌تری شود. کاربران به این پرسش‌ها زمانی روی می‌آورند که نیاز به توصیف اطلاعات یا سازمان‌دهی یک مجموعه داده به شیوه خاصی دارند.

نمونه‌هایی از این پرسش:

آیا نقدهای فیلم Dune در نشریات معتبر عموماً مثبت، منفی یا مختلط هستند؟

در مقایسه با دیگر سهام‌های انرژی خورشیدی، آیا NXT در هفت سال گذشته عملکرد خوبی داشته است یا ضعیف؟

پرامپت‌های استدلالی

پرامپت‌های استدلالی از ابزار هوش مصنوعی تولیدی می‌خواهند تا نتایج منطقی و استنتاج‌هایی درباره یک مفهوم، مشکل یا سناریو خاص ارائه دهد. این پرسش‌ها می‌توانند از موقعیت‌های واقعی تا چالش‌های فرضی یا داستانی متغیر باشند.

نمونه‌هایی از این پرسش:

بسته شدن موقت پل بروکلین چه تاثیری بر ترافیک شهر نیویورک خواهد داشت؟

چه عواقب احتمالی برای دولت ایالات متحده وجود دارد اگر تصمیم بگیرد توسعه هوش مصنوعی را تنظیم نکند؟

پرامپت‌های تکمیل

در این نوع پرسش، کاربر از مدل هوش مصنوعی تولیدی می‌خواهد تا یک جمله، ایده یا مشکل ناتمام را ادامه دهد یا گسترش دهد. با ارائه بخشی از محتوای ناتمام در پرسش، کاربر یک نقطه شروع واضح به مدل می‌دهد. پرامپت‌های تکمیل می‌توانند در بسیاری از موارد مفید باشند. آنها می‌توانند به فرایند نوشتن کمک کنند، پاسخ به سوالات دشوار را برانگیزند یا به کاربر در پیشرفت یک کار یا پروژه ناتمام کمک کنند.

نمونه‌هایی از این پرسش:

لطفاً این جمله را تمام کنید: بارانی‌ترین ماه در فلوریدا...

یک لیست چک قبل از سفر ایجاد کنید که دو مورد اول آن شامل رزرو بلیت پرواز و اجاره یک خودرو باشد.

پرامپت‌های خلاقانه

گاهی اوقات، افراد از ابزارهای هوش مصنوعی برای کمک به طوفان فکری یا تصور ایده‌های هنری یا خلاقانه جدید استفاده می‌کنند. این موارد شامل آثار ادبی مانند داستان‌ها، آهنگ‌ها و فیلمنامه‌های علمی تخیلی، همراه با کارهای حرفه‌ای مانند تبلیغات، محتوای وب‌سایت و ایده‌های بازاریابی برند است.

نمونه‌هایی از این پرسش:

یک زنگ جدید و سرگرم‌کننده برای شکلاتی به نام Chocodream Bar بسازید.

یک داستان خیالی درباره پسری بنویسید که در مدرسه مورد آزار قرار می‌گیرد، بر چالش‌های اجتماعی خود غلبه می‌کند و اعتماد به نفس پیدا می‌کند. در این مسیر، دوستان و والدینش به تقویت اعتماد به نفس او کمک می‌کنند.

پرامپت‌های مقایسه‌ای

اگر می‌خواهید ویژگی‌های اشیاء، مفاهیم، محصولات، ایده‌ها یا سایر متغیرها را مقایسه کنید، می‌توانید از پرسش مقایسه‌ای استفاده کنید. با این پرسش‌ها، کاربر به مدل هوش مصنوعی دستور می‌دهد تا دو یا چند چیز را در برابر یکدیگر قرار دهد. پاسخ ممکن است ویژگی‌های مرتبط را فهرست کند یا قضاوتی درباره کارایی یک متغیر در مقایسه با دیگری ارائه دهد.

نمونه‌هایی از این پرسش:

مشخصات هوندا سیویک 2017 و تویوتا کرولا 2019 را مقایسه کنید.

دینامیک ضبط‌های راک از دهه 1976 را با ضبط‌های راک از دهه 2000 مقایسه کنید.

پرامپت‌های گفتگویی

اگر شما نویسنده‌ای هستید که روی داستان‌های تخیلی کار می‌کنید، ممکن است به کمک در توسعه گفتگوی بین شخصیت‌ها نیاز داشته باشید. پرامپت‌های گفتگویی به شما این امکان را می‌دهند که از هوش مصنوعی تولیدی برای دریافت ایده‌هایی درباره اینکه شخصیت‌هایتان ممکن است چه بگویند، استفاده کنید.

نمونه‌هایی از این پرسش:

دارم یک داستان کوتاه تخیلی می‌نویسم و به کمک در گفتگوی خود نیاز دارم. در اثر من، صحنه‌ای وجود دارد که دو نفر در یک اتاق فرار مانده‌اند و باید خارج شوند. یک گفتگوی بین آنها ایجاد کنید در حالی که در حال ترک اتاقی هستند که فقط یک در و هیچ پنجره‌ای ندارد.

مفهوم اخلاق کنت را در برابر مفهوم هوم بر اساس یک بحث مقایسه کنید.

پرامپت‌های اطلاعاتی

پرامپت‌های اطلاعاتی مشابه استعلام از یک موتور جستجو هستند—کاربر به دنبال اطلاعات یا حقایق خاصی است. پرامپت‌های معمول شامل تحقیق در مورد محصولات، دانش تاریخی، سوالات اطلاعات عمومی و اطلاعات پایه پزشکی است.

مهم است که به یاد داشته باشید ابزارهای هوش مصنوعی تولیدی ممکن است دچار خطا شوند و اطلاعاتی که به نظر منطقی می‌رسند اما نادرست هستند، ارائه دهند. برای بهبود قابلیت اعتماد نتایج، کاربر می‌تواند از مدل بخواهد تا منابع یا مراجع را برای پشتیبانی از حقایق کلیدی ارائه دهد. یا می‌توانید از مدل هوش مصنوعی بخواهید تا اطلاعات را از یک دامنه خاص و معتبر خلاصه کند.

نمونه‌هایی از این پرسش:

کسوف چیست؟

یک توضیح مختصر درباره نحوه عملکرد آنتی‌بیوتیک‌ها ارائه دهید.

پرامپت‌های آموزشی

این نوع پرسش زمانی مفید است که نیاز دارید مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها یا مراحل گام به گام برای تکمیل یک کار ایجاد کنید. این می‌تواند یک دستور پخت، دستورالعمل برای یک پروژه DIY یا رویه‌های عملیاتی برای یک تیم باشد.

نمونه‌هایی از این پرسش:

چگونه می‌توانم لکه شراب قرمز را از یک پیراهن سفید پنبه‌ای پاک کنم؟

فهرستی از دستورالعمل‌های ایمنی برای نگهداری کپسول‌های آتش‌نشانی در محیط‌های اداری ارائه دهید.

پرامپت‌های تعاملی

شما می‌توانید به مدل هوش مصنوعی مانند یک چت‌بات نزدیک شوید و با آن گفتگو کنید، انگار که با یک فرد عادی صحبت می‌کنید. می‌توانید از مدل هوش مصنوعی بخواهید تا شغف خاصی را تقلید کند و یک تمرین مقدماتی از گفتگوی مورد انتظار خود انجام دهید تا نتایج جالب‌تری به دست آورید. این می‌تواند به شما در آماده‌سازی برای یک مذاکره اجاره یا مصاحبه با یک استخدام‌کننده کمک کند. یا می‌توانید از مدل هوش مصنوعی بخواهید که یک شخصیت خیالی از یک کتاب را تقلید کند و با آن شخصیت گفتگو کنید.

نمونه‌هایی از این پرسش:

تظاهر کنید که شما مدیر استخدام در یک شرکت نرم‌افزاری هستید و من در حال مصاحبه برای شغف در کیفیت تضمینی هستم.

طوری عمل کنید که انگار شما مارلون براندو در فیلم On the Waterfront هستید. من فرض می‌کنم که کارل مالدن هستم و بیایید ببینیم این گفتگو به کجا می‌رسد.

پرامپت‌های خلاصه‌سازی

گاهی اوقات، شما می‌خواهید به سرعت حجم زیادی از اطلاعات را هضم کنید. شاید این یک مقاله علمی برای تحقیقاتی باشد که انجام می‌دهید. یا ممکن است نیاز داشته باشید چندین سخنرانی کلیدی موفق را بررسی کنید تا ایده‌هایی برای سخنرانی خودتان تولید کنید. هرچه که باشد، شما به روشی برای خلاصه‌کردن حجم زیادی از اطلاعات نیاز دارید تا بتوانید آن را به سرعت درک کنید. پرامپت‌های خلاصه‌سازی در اینجا به شما کمک می‌کنند.

نمونه‌هایی از این پرسش:

خلاصه‌ای از داستان و مضامین رمان جنایت و مکافات داستایفسکی بنویس.

به خلاصه‌ای از مقاله‌ای با عنوان "رویکردهای رادیکال برای حذف سوءتغذیه کودکان در بریتانیا در اواخر قرن نوزدهم" از شماره ژوئن 2021 مجله جامعه‌شناسی و تاریخ نیاز دارم.

پرامپت‌های ترجمه

شما می‌توانید از ابزارهای هوش مصنوعی تولیدی به عنوان مترجمان دیجیتال استفاده کنید. فقط به هوش مصنوعی بگویید که به کدام زبان می‌خواهید یک کلمه، عبارت یا بلوک متنی را ترجمه کند.

نمونه‌هایی از این پرسش:

کلمه "الفبا" را به لهستانی ترجمه کن.

ترجمه‌ای به زبان انگلیسی از سخنرانی رئیس‌جمهور اکوادور در تاریخ 11 آوریل 2017 بنویس.

چگونه پرامپت‌های مؤثر برای هوش مصنوعی بنویسیم

با در نظر گرفتن انواع مختلف پرامپت‌هایی که در دسترس داریم، این چک‌لیست را هنگام نوشتن پرامپت‌های هوش مصنوعی خود در نظر بگیرید:

1. یک هدف یا وظیفه انتخاب کنید

برای دستیابی به بهترین پاسخ از هوش مصنوعی تولیدی، بهتر است ابزار را با سوالات یا پرامپت‌های (Prompt) متعدد در یک پرسش بار نکنید. در عوض، یک هدف یا وظیفه واحد که در حال تلاش برای حل آن هستید را شناسایی کنید. سپس یک پرسش متمرکز و دقیق ارسال کنید. شما همیشه می‌توانید پس از دریافت پاسخ به پرسش اولیه، پرامپت‌های بیشتری ارائه دهید.

2. ویژگی‌ها و نیازهای مخاطب را شناسایی کنید

اگر در حال تلاش برای تولید محتوای اصلی یا خلاقانه برای دیگران هستید، هوش مصنوعی نیاز دارد بداند که برای چه کسی می‌نویسد و ترجیحات آنها چیست. به عبارت دیگر، دانستن مخاطب خود قبل از پرامپت نویسی از هوش مصنوعی تولیدی برای تولید چیزی برای آنها ضروری است.

اگر شخصیتی برای مخاطب خود توسعه داده‌اید، این اطلاعات را با هوش مصنوعی در میان بگذارید! جزئیات مربوط به مخاطب، دموگرافی، ترجیحات یا زمینه‌ای که در آن محتوا را مشاهده یا مصرف خواهند کرد را ارائه دهید. همچنین، توصیف صدای، لحن و سبکی که برای خروجی هوش مصنوعی می‌خواهید، ایده خوبی است. و اگر قالب پاسخ مهم است، حتماً آن را نیز مشخص کنید.

3. از زبان واضح و دقیقاستفاده کنید

دقت دوست شماست زمانی که به نوشتن پرسش‌ها می‌پردازید. اگرچه ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند زبان محاوره‌ای و غیررسمی را درک کنند، اما بهتر است پرامپت‌های واضح و ساده‌ای بنویسید که آسان برای درک و دشوار برای اشتباه گرفتن باشند. ابزارهای هوش مصنوعی بی‌نقص نیستند؛ در واقع، آنها به هالوسیناسیون‌ها مستعد هستند و ممکن است در هنگام پرسش، فرضیات نادرستی انجام دهند. بنابراین، پرامپت‌های واضح و بدون ابهام بنویسید تا اطمینان حاصل کنید که مدل آنچه را که از آن می‌خواهید درک می‌کند.

4. جزئیات مهم است

هرچه اطلاعات و جزئیات بیشتری را با مدل هوش مصنوعی خود به اشتراک بگذارید، بهتر می‌تواند آنچه را که نیاز دارید ارائه دهد. از پرامپت‌های (Prompt) مبهم یا باز پرهیز کنید. به جای آن، پرامپت‌هایی بسازید که شامل جزئیات مربوط به وظیفه، مخاطب هدف، لحن، فرمت پاسخ و زمینه موقعیتی باشد.

به جای اینکه از مدل هوش مصنوعی خود بخواهید یک توضیح محصول برای یک برند جدید مراقبت از پوست بنویسد، می‌توانید با این پرسش شروع کنید: "یک توضیح 150 کلمه‌ای از محصول برای یک خط جدید از محصولات مراقبت از پوست کاملاً طبیعی بنویسید. این توضیح باید لحن شادی‌بخش، غیررسمی و خوش‌بینانه داشته باشد و به ویژگی‌های دوستدار محیط زیست و بدون آزمایش روی حیوانات محصولات اشاره کند. مخاطب هدف افرادی هستند که به سلامت خود اهمیت می‌دهند و به زیبایی تمیز علاقه دارند."

5. مثال‌هایی از خروجی‌های مورد نظر ارائه دهید

محتوای نمونه‌ای که فرمت، ساختار و عناصر کلیدی را که در پاسخ به دنبال آن هستید، نشان می‌دهد، ارائه دهید. این کار می‌تواند به مدل هوش مصنوعی شما کمک کند تا بهتر بفهمد و نوع خروجی مورد نیاز شما را تولید کند. به عنوان مثال، اگر می‌خواهید مدل مجموعه‌ای از راهنماهای فنی تولید کند، می‌توانید یک الگو یا بخش‌های نمونه‌ای را در پرسش خود قرار دهید یا بهتر از آن، یک مثال کامل که تمام ویژگی‌های مورد نظر شما را داشته باشد، ارائه دهید. این اطلاعات زمینه‌ای به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا پاسخی تولید کند که به انتظارات شما نزدیک باشد.

نتیجه‌گیری

نوشتن پرامپت‌های مؤثر برای هوش مصنوعی تأثیر قابل توجهی بر کیفیت و ارتباط خروجی‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی دارد. این راهنما تکنیک‌های مختلفی را برای نوشتن پرامپت‌های خوب هوش مصنوعی بررسی کرده است، از درک اصول اولیه تا به‌کارگیری استراتژی‌های پیشرفته. با تسلط بر این مهارت‌ها، کاربران می‌توانند از پتانسیل کامل ابزارهای هوش مصنوعی بهره‌برداری کنند که منجر به پاسخ‌های دقیق‌تر، افزایش بهره‌وری و بهبود قابلیت‌های حل مسئله می‌شود.

با ادامه پیشرفت فناوری هوش مصنوعی، توانایی نوشتن بهترین پرامپت‌های هوش مصنوعی در زمینه‌های مختلف به طور فزاینده‌ای باارزش خواهد بود. برای برتری در مهندسی پرسش، کاربران باید به طور منظم تمرین کنند، از تکنیک‌های نوظهور آگاه باشند و همواره به ملاحظات اخلاقی توجه کنند. با انجام این کار، آنها می‌توانند امکانات جدیدی در تولید محتوا، تحلیل داده‌ها و حل مسئله باز کنند و در نهایت منجر به نوآوری و کارایی در حوزه‌های مربوطه خود شوند.

مَعصومه عَفراوی

٦٦,٩٨٦

٣٢

٢٢٥

٢١٥

٥ روز پیش

٠

تکنیک های پیشرفته نوشتن پرامپت