مهندسی پرامپت در پژوهش

مدل های زبانی بزرگ چیست؟

مدل‌های زبانی بزرگ Large Language Models یا LLMs سامانه‌هایی مبتنی بر یادگیری عمیق هستند که با استفاده از معماری‌های ترنسفورمر و سایر تکنیک‌های نوین، بر روی مجموعه‌های داده‌ای وسیع و متنوع از متون طبیعی آموزش می‌بینند. این مدل‌ها با بهره‌گیری از میلیاردها پارامتر، توانایی استخراج الگوها، روابط معنایی و ساختاری زبان را دارند و می‌توانند در وظایف متنوعی مانند تولید متن، ترجمه، تحلیل احساسی، خلاصه‌سازی و پاسخ به سوالات به کار گرفته شوند.

به‌طور آکادمیک، مدل‌های زبانی بزرگ از منظر تئوری به عنوان سیستم‌های پیش‌بینی توزیع احتمال کلمه یا توکن بعدی در یک دنباله متنی تعریف می‌شوند. در فرآیند آموزش، این مدل‌ها با استفاده از تکنیک‌های یادگیری بدون نظارت، ساختارهای زبانی و روابط پیچیده بین کلمات را یاد می‌گیرند و در نتیجه قادر به تولید متونی با انسجام، همبستگی و تنوع سبک هستند.

علاوه بر این، پژوهش‌های جاری در این حوزه بر بهبود کارایی، کاهش سوگیری‌های موجود در داده‌های آموزشی و افزایش توان مدل در پردازش زبان‌های مختلف و حوزه‌های تخصصی متمرکز است. مدل‌های زبانی بزرگ به عنوان ابزاری کلیدی در تحقیقات هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی، نقش مهمی در پیشبرد فناوری‌های نوین و کاربردهای متنوع علمی و صنعتی ایفا می‌کنند.

تعریف پرامپت

پرامپت در مدل‌های زبانی بزرگ، به عنوان ورودی اولیه و استراتژیک تعریف می‌شود که عملکرد مدل در تولید خروجی‌های متنی را هدایت می‌کند. به طور دقیق‌تر، پرامپت مجموعه‌ای از دستورات، سوالات، داده‌های زمینه‌ای یا نمونه‌های نمایشی است که به‌طور سیستماتیک به مدل ارائه می‌شود تا چارچوب معنایی، ساختاری و سبکی را که پاسخ‌های تولیدی باید رعایت کنند، تعیین نماید.

از منظر نظری، پرامپت به عنوان یک متغیر مستقل در فرآیند تعامل با مدل‌های زبانی مطرح است. پژوهشگر با تنظیم دقیق اجزای پرامپت، مرزهای موضوعی و ساختاری پاسخ‌ها را مشخص می‌کند و از این طریق به تولید خروجی‌هایی منطبق با اهداف پژوهشی کمک می‌کند. این تنظیم شامل انتخاب محتوا، تعیین قالب نوشتاری و حتی ارائه نمونه‌های راهنما می‌شود، که همگی در جهت افزایش دقت، انسجام و صحت پاسخ‌های ارائه‌شده توسط مدل به کار می‌روند.

به عبارت دیگر، پرامپت به عنوان ابزاری کنترلی، نقش واسطه‌ای بین داده‌های ورودی و خروجی‌های مدل را ایفا می‌کند و با فراهم آوردن زمینه و دستورالعمل‌های مشخص، فرآیند تفسیر و پردازش اطلاعات را بهبود می‌بخشد. این ویژگی باعث می‌شود که استفاده از پرامپت به‌عنوان یک ابزار پژوهشی، از نگارش مقالات علمی گرفته تا تحلیل‌های چندمرحله‌ای و سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری، قابلیت اطمینان و کارآمدی خود را افزایش دهد.

انواع پرامپت پژوهشی

۱. پرامپت‌های ساختارمند

این نوع پرامپت‌ها ورودی‌هایی با قالب از پیش تعیین‌شده هستند که به مدل کمک می‌کنند تا پاسخ خود را در قالب بخش‌های مشخصی ارائه دهد. برای مثال، هنگام نگارش یک مقاله پژوهشی، پرامپت می‌تواند شامل بخش‌های مقدمه، مرور ادبیات، روش‌شناسی، نتایج و نتیجه‌گیری باشد.

نمونه کاربردی:
"لطفاً یک مقاله مروری در خصوص تأثیر هوش مصنوعی در تشخیص زودهنگام بیماری‌های نورولوژیک بنویسید. مقاله باید شامل بخش‌های مقدمه، مرور ادبیات، روش‌شناسی، نتایج و نتیجه‌گیری باشد."

۲. پرامپت‌های تعاملی (Iterative)

در این دسته، پرامپت به صورت مرحله‌ای و در چند فاز ارائه می‌شود تا مدل بتواند با دریافت بازخورد یا اطلاعات اضافی، پاسخ خود را بهبود بخشد. این روش برای مسائلی که تحلیل دقیق و بررسی چندوجهی نیاز دارند، بسیار مناسب است.

نمونه کاربردی:
"مرحله ۱: خلاصه‌ای از آخرین مقالات منتشرشده در حوزه یادگیری عمیق و کاربردهای آن در پزشکی ارائه دهید.
مرحله ۲: بر اساس خلاصه ارائه‌شده، نقاط قوت و ضعف رویکردهای مختلف را تحلیل کنید.
مرحله ۳: پیشنهادهایی جهت بهبود روش‌های فعلی ارائه نمایید."

۳. پرامپت‌های نمونه محور

در این رویکرد، چندین نمونه یا مثال پژوهشی به عنوان راهنما به مدل ارائه می‌شود تا الگوی پاسخ‌دهی مشخصی شکل گیرد. استفاده از نمونه‌های پیشین به ویژه در مواقعی که هدف تولید پاسخ‌هایی منطبق با استانداردهای علمی است، بسیار موثر است.

نمونه کاربردی:
*"با توجه به نمونه‌های زیر:

• 'تحلیل کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی روند اقتصادی'
• 'ارزیابی تأثیر الگوریتم‌های یادگیری ماشین بر تشخیص بیماری‌های قلبی'
  یک مقاله پژوهشی جامع در خصوص نقش فناوری هوش مصنوعی در بهبود فرآیندهای تولید ارائه دهید. مقاله باید شامل بخش‌های مقدمه، مرور ادبیات، روش‌شناسی، نتایج و بحث باشد."*

۴. پرامپت‌های ترکیبی

این نوع پرامپت‌ها از ترکیب چند روش مختلف بهره می‌برند. در این رویکرد، می‌توان هم از چارچوب‌های ساختارمند بهره برد و هم نمونه‌هایی به عنوان الگو ارائه نمود تا همزمان از دقت و هم از انسجام در پاسخ اطمینان حاصل شود.

نمونه کاربردی:
*"با استفاده از قالب زیر، یک مقاله پژوهشی در خصوص تأثیر هوش مصنوعی بر نوآوری در صنایع تولیدی تهیه کنید.
قسمت ۱: مقدمه – تعریف مسئله و اهمیت آن
قسمت ۲: مرور ادبیات – معرفی چند نمونه موردی از تحقیقات گذشته
قسمت ۳: روش‌شناسی – شرح روش‌های استفاده‌شده
قسمت ۴: نتایج – تحلیل داده‌ها و بحث درباره یافته‌ها
قسمت ۵: نتیجه‌گیری – جمع‌بندی و پیشنهادهای پژوهشی
همچنین نمونه‌های زیر به عنوان الگوی نگارشی در نظر گرفته شوند:

• 'تحلیل کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی روند اقتصادی'
• 'ارزیابی تأثیر الگوریتم‌های یادگیری ماشین بر تشخیص بیماری‌های قلبی'"*

۵. پرامپت‌های متا و تفکری

در این دسته، از مدل خواسته می‌شود تا فرآیند استدلال و تحلیل خود را به تفصیل بیان کند. این نوع پرامپت‌ها به پژوهشگران کمک می‌کنند تا از زنجیره استدلال مدل آگاهی پیدا کنند و نقاط قوت و ضعف آن را بررسی نمایند.

نمونه کاربردی:
"لطفاً فرآیند استدلال خود را در پاسخ به سوال 'تأثیر فناوری هوش مصنوعی بر بهبود فرآیندهای نوآوری در صنایع تولیدی' به تفصیل شرح دهید. در پاسخ، هر مرحله از تحلیل، شواهد و منابع مورد استفاده را توضیح دهید."

۶. پرامپت‌های زمینه‌ای

این پرامپت‌ها با ارائه داده‌ها، منابع و اطلاعات زمینه‌ای مرتبط، زمینه را برای ارائه پاسخ‌های تخصصی‌تر فراهم می‌کنند. در پژوهش‌های علمی، استناد به منابع معتبر و داده‌های به‌روز می‌تواند به دقت و اعتبار پاسخ کمک کند.

نمونه کاربردی:
"با استناد به داده‌های منتشرشده در پایگاه‌های اطلاعاتی معتبر مانند PubMed وIEEE، یک تحلیل انتقادی از روندهای نوین در کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص بیماری‌های ژنتیکی ارائه دهید. در تحلیل، به نقاط قوت و محدودیت‌های روش‌های موجود نیز اشاره کنید."

۷. پرامپت‌های تطبیقی

این دسته از پرامپت‌ها به گونه‌ای طراحی شده‌اند که بتوانند بر اساس بازخوردها و اطلاعات جدید، پاسخ‌های خود را به‌روز کنند. این نوع پرامپت‌ها برای پژوهش‌های بلادرنگ یا سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری مناسب هستند.

نمونه کاربردی:
"ابتدا خلاصه‌ای از یک مقاله علمی در حوزه هوش مصنوعی ارائه دهید. سپس، بر اساس بازخورد دریافتی از کاربر، تحلیل عمیق‌تری در خصوص نقاط قوت و ضعف مقاله ارائه کنید

تدوین: علیرضا زارعی مشعوف