آموزش مهندسی پرامپت

در این بخش می خوانید:

آموزش Prompt Engineering

"Prompt Engineering" یا مهندسی پرامپت، معمولاً اشاره به روش‌ ها و تکنیک‌ هایی دارد که برای ساخت و استفاده از جملات یا دستورات کاربری (پرامپت‌ ها) در سیستم‌ های پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری ماشین به کار می‌ روند. این مفهوم به منظور بهبود عملکرد مدل‌ های زبانی مصنوعی و بهبود تفاهم بین کاربر و سیستم استفاده می‌ شود.

برخی از گام‌ ها و اصولی که در مهندسی پرامپت ممکن است مد نظر باشند:

  • تعریف موضوع: تعیین موضوع یا کاربرد خاصی که می‌ خواهید مدل زبانی شما بهبود یابد.
  • انتخاب کلمات کلیدی: انتخاب دقیق و کارآمد کلمات کلیدی یا اصطلاحاتی که مرتبط با موضوع مورد نظر هستند.
  • تنظیم فرمولاسیون: تنظیم و فرموله کردن جملات به شکلی که مدل بهترین پاسخ را ارائه دهد.
  • استفاده از تنظیمات متقاطع: استفاده از ترکیب متغیرهای مختلف برای ایجاد پرامپت‌ های متنوع و کارآمد.
  • آزمون و بهبود: آزمایش و ارزیابی پرامپت‌ ها و در صورت لزوم، بهبود و تنظیم مجدد آنها.

این تکنیک‌ ها و مراحل به منظور سفارشی‌ سازی و بهینه‌ سازی تعاملات با مدل‌ های زبانی ماشینی استفاده می‌ شوند. برای هر پروژه ممکن است رویکردها و مراحل مهندسی پرامپت متفاوت باشند و به نیازهای خاص آن پروژه بستگی داشته باشد.

کاربرد مهندسی پرامپت

مهندسی پرامپت یک روش مؤثر در زمینه پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری ماشین است و در انواع مختلفی از کاربردها به کار می‌ رود. در زیر به برخی از کاربردهای مهندسی پرامپت اشاره شده است:

  • جستجوی اطلاعات: استفاده از پرامپت‌ ها برای ساخت سوالات دقیق و موثر در موتورهای جستجو. این کاربرد ممکن است به کاربران کمک کند تا نتایج جستجوی خود را بهبود بخشند.
  • ترجمه ماشینی: استفاده از مهندسی پرامپت برای ارسال دستورات ترجمه به مدل‌ های یادگیری ماشین به منظور بهبود دقت و سرعت ترجمه‌ های ماشینی.
  • تولید محتوا: استفاده از پرامپت‌ ها برای تولید محتواهای خلاقانه و جذاب در زمینه‌ هایی مانند نوشته‌ های خبری یا مقالات.
  • پشتیبانی مشتریان: ساخت پرامپت‌ های مناسب برای پاسخ به سوالات مشتریان و حل مشکلات آنها در سیستم‌ های پشتیبانی مشتریان.
  • تعامل با سیستم‌ های هوش مصنوعی: ارتباط با سیستم‌ های هوش مصنوعی به منظور اجرای دستورات و درخواست‌ های کاربران با استفاده از پرامپت‌ های بهینه.
  • تحلیل داده‌ ها: استفاده از مهندسی پرامپت برای ساخت دستورات مؤثر در تحلیل داده‌ ها و استخراج اطلاعات مهم از مجموعه داده‌ ها.
  • آموزش ماشینی: استفاده از پرامپت‌ ها در فرآیند آموزش مدل‌ های یادگیری ماشین با هدف بهبود نتایج و افزایش دقت مدل.

به طور کلی، مهندسی پرامپت به تعاملات بهتر و موثرتر بین انسان و سیستم‌ های هوش مصنوعی کمک کرده و در ایجاد تجربه کاربری بهتر نقش اساسی ایفا می‌ کند.

مهندسان پرامپت (Prompt Engineers) مسئول طراحی و بهینه‌ سازی دستورات یا جملاتی هستند که به مدل‌ های زبانی مصنوعی داده می‌ شوند تا وظایف خاصی را انجام دهند. این وظایف ممکن است شامل ترجمه متن، پاسخ به سوالات، تولید محتوا، یا هر کار دیگری باشد که نیاز به فهم و تفسیر زبان طبیعی دارد.

مهندسان Prompt چه می کنند؟

مهندسان پرامپت در انجام وظایف خود از تخصص در زمینه‌ های زبانی، یادگیری ماشین، و هوش مصنوعی بهره می‌ برند. فعالیت‌ های اصلی آنها شامل موارد زیر است:

  • تعریف مسئله: تعیین وضوح و شفافیت در مسئله یا وظیفه مورد نظر برای تعامل با مدل زبانی.
  • تعیین موضوع و محدوده: انتخاب موضوعات و محدوده‌ های مورد بررسی بر اساس نیازمندی‌ ها و اهداف.
  • انتخاب واژگان کلیدی: انتخاب واژگان و اصطلاحات مرتبط که در پرامپت برای بهبود فهم مدل مورد استفاده قرار خواهند گرفت.
  • تعیین فرمولاسیون و ساختار جملات: طراحی جملات و دستورات به نحوی که مدل بهترین پاسخ یا عملکرد را ارائه دهد.
  • تنظیم و بهینه‌ سازی پرامپت: انجام آزمایش‌ ها و بهبود مداوم پرامپت‌ ها بر اساس بازخوردها و نتایج حاصل از آزمایش‌ ها.
  • تست و ارزیابی: ارزیابی عملکرد پرامپت در شرایط مختلف و با استفاده از داده‌ های متنوع.
  • پیشنهاد و توصیه: ارائه پیشنهادها و توصیه‌ ها به تیم‌ های توسعه و یادگیری ماشین برای بهبود کارایی مدل‌ها.

مهندسان پرامپت با دقت به این موارد می‌ پردازند تا جملاتی که به مدل‌ های زبانی داده می‌ شوند، مطابق با انتظارات و نیازهای مشخصی باشند و از عملکرد بهتری برخوردار باشند.

آیا ChatGPT از مهندسی Prompt استفاده می کند؟

بله، ChatGPT از مهندسی پرامپت به عنوان یکی از روش‌ های ارتقاء عملکرد و تنظیم تفاعلات با کاربران استفاده می‌ کند. مهندسی پرامپت در اینجا به معنای بهینه‌ سازی جملات و دستوراتی است که به ChatGPT داده می‌ شوند تا پاسخ‌ های بهتر و مطابق با انتظار ارائه دهد.

تیم توسعه ChatGPT از مهندسی پرامپت برای بهبود تفاعلات با کاربران، افزایش دقت پاسخ‌ ها، و کاهش احتمال تولید خروجی‌ های نامرتبط استفاده می‌ کند. این به معنای طراحی و بهینه‌ سازی دستورات و سوالات به گونه‌ ای است که ChatGPT بهترین پاسخ ممکن را ارائه دهد.

همچنین ارتقاء ChatGPT نیز به صورت دوره‌ های آموزشی انجام می‌ شود تا مدل بتواند بهبودهای جدید را یاد بگیرد و بهترین عملکرد را در تفاعل با کاربران داشته باشد.

چه مهارت هایی برای مهندسی Prompt لازم است؟

برای مهندسی پرامپت، مهارت‌ های گوناگونی لازم است که شامل موارد زیر می‌ شوند:

  • فهم عمیق از زبان طبیعی (NLP): مهندسان پرامپت باید دارای درک عمیق از مباحث زبان طبیعی باشند تا بتوانند دستورات و جملات موثر و قابل فهم برای مدل‌ های زبانی ایجاد کنند.
  • تجربه در یادگیری ماشین: دانش در زمینه یادگیری ماشین و مدل‌ های زبانی برای فهم بهتر نحوه عملکرد مدل‌ ها و بهینه‌ سازی پرامپت‌ ها.
  • تسلط به زبان‌های برنامه‌نویسی: مهارت در برنامه‌ نویسی به زبان‌ هایی مانند Python برای ایجاد ابزارهای هوش مصنوعی و اسکریپت‌ های مرتبط با مهندسی پرامپت.
  • توانایی تحلیل داده‌ها: توانایی در تحلیل داده‌ ها برای درک نتایج و بازخوردها و بهبود بهره‌ وری و دقت پرامپت‌ ها.
  • فهم عمیق از مسائل مربوط به زبان: درک عمیق از مسائل مرتبط با زبان و موضوعات مختلفی که ممکن است به عنوان پرامپت مورد استفاده قرار گیرند.
  • مهارت در ارتباطات: توانایی خوب در ارتباط با تیم‌ های مختلف و درک نیازها و اهداف مختلفی که ممکن است از پرامپت‌ ها درخواست شود.
  • نظم و سازماندهی: توانایی سازماندهی و مدیریت پروژه‌ های مربوط به مهندسی پرامپت و اجرای آزمایش‌ ها و بهبودهای مداوم.
  • خلاقیت: استفاده از خلاقیت در ایجاد پرامپت‌ های نوآورانه و توانایی پیشنهاد ایده‌ های جدید برای بهبود عملکرد.

آیا مهندسان Prompt باید برنامه نویسی را بدانند؟

بله، داشتن دانش در زمینه برنامه‌ نویسی برای مهندسان پرامپت مفید و ضروری است. زیرا ایجاد و بهینه‌ سازی پرامپت‌ها اغلب نیازمند مهارت در برنامه‌ نویسی و استفاده از ابزارهای مرتبط است. در ادامه به برخی از دلایل اهمیت دانش برنامه‌ نویسی برای مهندسان پرامپت اشاره می‌ شود:

ایجاد ابزارها و اسکریپت‌ها:
   - برنامه‌ نویسی ابزارها و اسکریپت‌ های کمکی که برای ساخت و بهینه‌ سازی پرامپت‌ ها مورد نیاز است.

تعامل با APIها و کتابخانه‌ ها:
   - توانایی استفاده از APIها و کتابخانه‌ های مربوط به یادگیری ماشین و زبان طبیعی.

پردازش و تحلیل داده‌ ها:
   - مهندسان پرامپت باید توانایی داشته باشند تا داده‌ ها را تجزیه و تحلیل کرده و از آنها برای بهبود پرامپت‌ ها استفاده کنند.

توانایی حل مشکلات فنی:
   - توانایی در حل مشکلات فنی و اصلاح اشکالات در پرامپت‌ ها و ابزارهای مرتبط.

توانایی در تعیین نیازمندی‌ ها:
   - برنامه‌ نویسی به مهندسان پرامپت کمک می‌ کند تا به بهترین نحو نیازمندی‌ های پروژه را تعیین کرده و پیاده‌ سازی کنند.

هرچند که برنامه‌ نویسی ممکن است بخشی از مجموعه مهارت‌ های یک مهندس پرامپت باشد، اما برنامه‌ نویسی متوسط یا حتی مفهوم پایه‌ ای از این مهارت می‌ تواند به بهترین شکل ممکن در توسعه و بهینه‌ سازی پرامپت‌ ها کمک کند.

چرا مهندسی پرامپت در generative AI مهم است؟

مهندسی پرامپت در زمینه هوش مصنوعی تولیدی (Generative AI) به دلیل دو دلیل اصلی اهمیت دارد:

تنظیم تفاعلات:
   - با استفاده از مهندسی پرامپت، می‌ توان تفاعلات مدل‌ های زبانی را به شکلی کنترل شده تر و مطابق با نیازها و انتظارات کاربران تنظیم کرد. این کنترل بیشتر در تولید متن‌ ها و پاسخ‌ های مدل‌ ها اهمیت زیادی دارد و به بهبود کیفیت و قابلیت پیش‌ بینی مدل‌ ها کمک می‌ کند.

جلوگیری از خروجی‌ های نامرتبط یا ناخواسته:
   - مهندسی پرامپت می‌ تواند به عنوان یک وسیله کارآمد برای جلوگیری از تولید خروجی‌ های نامرتبط یا ناخواسته توسط مدل‌ های زبانی مورد استفاده باشد. با بهینه‌ سازی دستورات و جملات، می‌ توان از مدل خواسته به دقت بیشتری را اجرا کرد.

با مهندسی پرامپت، این امکان وجود دارد که مدل‌ های زبانی به شکلی مطمئن‌ تر و مطلوب‌ تر به تفاعل کاربران پاسخ دهند و از مشکلاتی مانند تولید خروجی‌ های نادرست یا ناهماهنگ جلوگیری شود. این روش کنترل کیفیت و قابلیت استفاده از مدل‌ های زبانی را در حوزه Generative AI افزایش می‌ دهد.

نظرتون درباره این نوشته چیه؟ عالیه بد نیست خوب نبود