Few-Shot Prompting در مهندسی پرامپت چگونه است ؟

آیا تا به حال فکر کرده‌اید که چگونه می‌توان به هوش مصنوعی آموخت تا وظایف پیچیده را با چند مثال ساده انجام دهد؟ این دقیقاً همان کاری است که Few-Shot Prompting انجام می‌دهد. در دنیای شگفت‌انگیز هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی، 

Few-Shot Prompting مانند یک معلم ماهر عمل می‌کند که با ارائه چند مثال کوتاه، مدل‌های زبانی را برای انجام وظایف جدید آماده می‌سازد.

اصطلاح “Few-Shot” به معنای “با چند نمونه” است. این روش به مدل اجازه می‌دهد با دیدن تنها چند مثال، الگوی کلی وظیفه را درک کند. این روش Few-Shot Prompting، تکنیکی است که در آن به مدل‌های زبانی بزرگ، تعداد محدودی مثال (معمولاً بین 1 تا 5 نمونه) ارائه می‌شود تا بتوانند وظایف جدید را بدون آموزش مجدد انجام دهند.

تصور کنید می‌خواهید به یک کودک یاد دهید چگونه میوه‌ها را تفکیک یا دسته‌بندی کند. به جای اینکه تمام میوه‌های دنیا را به او نشان دهید، فقط چند مثال می‌آورید:

• این سیب است، قرمز و گرد.
• این موز است، زرد و کشیده.
• این پرتقال است، نارنجی و کُروی.

حالا کودک می‌تواند با دیدن میوه‌های جدید، آنها را بر اساس این الگوها دسته‌بندی کند. Few-Shot Prompting دقیقاً همین کار را برای مدل‌های زبانی انجام می‌دهد.
اهمیت Few-Shot Prompting در مدل‌های زبانی بزرگ: پلی به سوی هوش مصنوعی انعطاف‌پذیر

چرا Few-Shot Prompting این قدر مهم است؟ بیایید به چند دلیل کلیدی نگاه کنیم:

1. انعطاف‌پذیری بی‌نظیر: Few-Shot Prompting به مدل‌های زبانی بزرگ اجازه می‌دهد تا به سرعت برای وظایف جدید سازگار شوند. این مانند داشتن یک کارمند همه‌فن‌حریف است که می‌تواند با کمترین آموزش، وظایف متنوعی را انجام دهد.
2. صرفه‌جویی در زمان و منابع: به جای آموزش مجدد کل مدل برای هر وظیفه جدید (که می‌تواند روزها یا حتی هفته‌ها طول بکشد)، Few-Shot Prompting این کار را در عرض چند ثانیه انجام می‌دهد.
3. کاهش نیاز به داده‌های آموزشی عظیم: در دنیایی که جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌ها می‌تواند بسیار پرهزینه باشد، Few-Shot Prompting با چند مثال معدود، کار را پیش می‌برد.
4. بهبود عملکرد در وظایف خاص: گاهی اوقات، Few-Shot Prompting می‌تواند عملکرد بهتری نسبت به مدل‌های آموزش دیده اختصاصی داشته باشد، به خصوص در وظایفی که داده‌های آموزشی محدودی دارند.

5. پل زدن بین یادگیری ماشین و شناخت انسانی: انسان‌ها می‌توانند با دیدن چند مثال، مفاهیم جدید را یاد بگیرند. Few-Shot Prompting، مدل‌های زبانی را به این توانایی انسانی نزدیک‌تر می‌کند.
چگونگی کارکرد  Few-Shot Prompting

روش پرامپت نویسی Few-Shot Prompting، با ارائه چند مثال به مدل، به آن کمک می‌کند تا الگوی کلی وظیفه را درک کند:

1. مراحل اجرا:
   • انتخاب چند مثال مناسب و متنوع
   • قرار دادن مثال‌ها در ابتدای پرامپت
   • ارائه وظیفه جدید پس از مثال‌ها
2. نقش مثال‌ها:
   • مثال‌ها به عنوان راهنما عمل می‌کنند
   • به مدل کمک می‌کنند تا ساختار و منطق وظیفه را درک کند
3. تکنیک‌های بهینه‌سازی:
   • استفاده از مثال‌های متنوع و معنادار
   • رعایت فرمت یکسان در ارائه مثال‌ها
   • تنظیم تعداد مثال‌ها بر اساس پیچیدگی وظیفه

کاربردهای عملی تکنیک  Few-Shot Prompting

این تکنیک در زمینه‌های مختلفی کاربرد دارد:

• ترجمه زبان: بهبود کیفیت ترجمه در زبان‌های کم‌منابع
• تحلیل احساسات: تشخیص دقیق‌تر احساسات در متون پیچیده
• تولید محتوا: ایجاد محتوای خلاقانه با سبک خاص
• پاسخگویی به سوالات: ارائه پاسخ‌های دقیق‌تر به سوالات تخصصی

* باز نشر از سایت: 👇

https://ai-7.ir/324/