برومبت للهندسة

تُعد هندسة الموجهات تخصصاً بالغ الأهمية في مجال الذكاء الاصطناعي، لا سيما في معالجة اللغات الطبيعية والرؤية الحاسوبية. وهو ينطوي على صياغة موجهات أو مدخلات فعالة لتوجيه نماذج الذكاء الاصطناعي، مثل النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) مثل GPT-4 أو نماذج توليد الصور، لإنتاج المخرجات المطلوبة. تؤثر جودة المطالبة بشكل كبير على أداء النموذج، مما يجعل هندسة المطالبة مهارة حيوية لأي شخص يعمل مع أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة هذه. هذا التخصص ضروري لزيادة فعالية أدوات الذكاء الاصطناعي في مختلف التطبيقات، من توليد المحتوى الإبداعي إلى حل المشاكل المعقدة.

أهمية الهندسة الفورية

تُعد هندسة الموجهات ضرورية لأنها تؤثر بشكل مباشر على ملاءمة ودقة وجودة المخرجات التي تولدها نماذج الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تؤدي المطالبة المصممة بشكل جيد إلى الحصول على استجابة دقيقة ومفيدة، بينما قد تؤدي المطالبة المصممة بشكل سيء إلى نتائج غير ذات صلة أو غير منطقية. ومع تزايد اندماج نماذج الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات، تصبح القدرة على التواصل الفعال مع هذه الأنظمة من خلال مطالبات مصممة بشكل جيد أمرًا بالغ الأهمية للاستفادة من إمكاناتها الكاملة. هذه المهارة مهمة بشكل خاص عند استخدام النماذج في مهام مثل توليد النصوص والترجمة الآلية والتعرف على الصور.

تقنيات في الهندسة الموضعية

يمكن استخدام عدة تقنيات لتحسين فعالية المطالبات. وتشمل هذه الأساليب تقديم تعليمات واضحة ومحددة، وتقديم أمثلة ضمن المطالبة (التعلم من عدة لقطات)، والتنقيح المتكرر للمطالبة بناءً على استجابات النموذج. كما يمكن أن تؤدي هيكلة المطالبة بطريقة تتماشى مع بيانات تدريب النموذج إلى تحسين الأداء. على سبيل المثال، يمكن أن يؤدي استخدام صيغة السؤال والجواب للنماذج المدربة على بيانات المحادثة إلى نتائج أفضل. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يؤدي دمج كلمات أو عبارات ذات صلة بالموضوع المطلوب إلى توجيه النموذج نحو السياق المقصود. تعرّف على المزيد حول التعلّم بالقليل من اللقطات وتطبيقاته.

الهندسة الفورية مقابل الضبط الدقيق

في حين أن كلاً من الهندسة السريعة والضبط الدقيق يهدفان إلى تحسين أداء النموذج، إلا أنهما يختلفان بشكل كبير في نهجهما. تتضمن الهندسة الفورية تعديل مدخلات النموذج دون تغيير النموذج نفسه. إنها طريقة مرنة ومتاحة للمستخدمين الذين قد لا يملكون الخبرة أو الموارد اللازمة لتغيير معلمات النموذج. من ناحية أخرى، ينطوي الضبط الدقيق على إجراء المزيد من التدريب على نموذج مُدرَّب مسبقًا على مجموعة بيانات محددة لتكييفه مع مهمة معينة. تُعدّل هذه العملية أوزان النموذج وتتطلب المزيد من الموارد الحاسوبية والمعرفة التقنية. يعد الضبط الدقيق أكثر قوة بشكل عام ولكنه أيضًا أكثر تعقيدًا واستهلاكًا للموارد من الهندسة الفورية. تعرف على المزيد حول التعلم التحوّلي لفهم كيفية عمل الضبط الدقيق.

التطبيقات الواقعية

للهندسة السريعة العديد من التطبيقات الواقعية في مختلف الصناعات. ففي مجال إنشاء المحتوى، يمكن استخدامها لإنشاء نسخة تسويقية أو كتابة المقالات أو حتى تأليف الموسيقى. على سبيل المثال، يمكن لموجه مصمم بشكل جيد توجيه نموذج الذكاء الاصطناعي لكتابة منشور في مدونة حول موضوع معين، مثل تأثير الذكاء الاصطناعي على صناعة السياحة، بأسلوب أو نبرة معينة. في مجال خدمة العملاء، يمكن أن تساعد هندسة المطالبات في إنشاء روبوتات دردشة آلية توفر إجابات أكثر دقة ومفيدة لاستفسارات العملاء. على سبيل المثال، من خلال تصميم المطالبات بعناية، يمكن للمطورين التأكد من أن روبوت الدردشة الآلي يفهم استفسارات العملاء حول منتج ما ويتعامل معها بشكل مناسب، مثل تلك التي تمت مناقشتها في سياق الذكاء الاصطناعي في مجال البيع بالتجزئة.

في مجال تطوير البرمجيات، يمكن أن تساعد الهندسة الفورية في إنشاء مقتطفات من التعليمات البرمجية أو تصحيح الأخطاء أو حتى إنشاء الوثائق. وفي مجال التعليم، يمكن استخدامها في إنشاء مواد تعليمية أو اختبارات مصممة خصيصًا لتلبية احتياجات الطلاب الفردية. إن تعدد استخدامات الهندسة الفورية يجعلها أداة قيّمة في أي مجال يستخدم نماذج لغة الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، تستخدم التطبيقات المبتكرة للذكاء الاصطناعي في علم الآثار هندسة الفورية لتوليد أوصاف وتحليلات للقطع الأثرية التاريخية.

الأدوات والموارد

تتوفر العديد من الأدوات والموارد للمساعدة في هندسة المطالبات. توفر منصات مثل OpenAI's Playground و Hugging Face'Model Hub واجهات لتجربة مطالبات ونماذج مختلفة. وغالبًا ما تتضمن هذه المنصات ميزات لحفظ المطالبات ومشاركتها والتعاون بشأنها، مما يسهل تنقيحها وتحسينها. بالإضافة إلى ذلك، هناك العديد من المجتمعات والمنتديات عبر الإنترنت مخصصة لهندسة المطالبات، حيث يمكن للمستخدمين مشاركة النصائح والتقنيات والأمثلة. Ultralytics يوفر HUB أيضًا أدوات للعمل مع نماذج Ultralytics YOLO ، على الرغم من أنه يركز على التدريب على النماذج ونشرها أكثر من التركيز على هندسة المطالبات الخاصة بـ LLMs.

التحديات في الهندسة الموضعية

على الرغم من فوائدها، تأتي الهندسة السريعة مصحوبة بمجموعة من التحديات الخاصة بها. يتمثل أحد التحديات الرئيسية في عدم القدرة على التنبؤ بنماذج الذكاء الاصطناعي. حتى مع المطالبات المصممة جيدًا، قد تنتج النماذج أحيانًا مخرجات غير متوقعة أو غير مرغوب فيها. وقد يرجع ذلك إلى التعقيد المتأصل في هذه النماذج والكم الهائل من البيانات التي يتم تدريبها عليها. التحدي الآخر هو إمكانية التحيز في نماذج الذكاء الاصطناعي. حيث يمكن أن تؤدي المطالبات سيئة التصميم إلى تعزيز أو تضخيم التحيزات الموجودة في بيانات التدريب عن غير قصد، مما يؤدي إلى نتائج غير عادلة أو تمييزية. تتطلب معالجة هذه التحديات تصميمًا دقيقًا للمطالبات واختبارًا مستمرًا وفهمًا عميقًا لقيود النموذج. للمزيد من المعلومات حول أخلاقيات الذكاء الاصطناعي، يُرجى زيارة صفحتنا الخاصة بأخلاقيات الذكاء الاصطناعي.