در سال‌های اخیر، هوش مصنوعی مکالمه‌ای به یک رکن اساسی تعاملات دیجیتال تبدیل شده و نحوه ارتباط ما با ماشین‌ها را متحول کرده است. در صدر این حرکت، چت‌جی‌پی‌تی، یک مدل زبانی توسعه یافته توسط OpenAI، قرار دارد که در تولید متن مشابه انسان بر اساس پرامپت‌های کاربران بسیار موفق عمل می‌کند. با این حال، کارایی چت‌جی‌پی‌تی به شدت به این بستگی دارد که کاربران چگونه پرامپت‌های خود را طراحی کنند. این مقاله به بررسی هنر و علم مهندسی پرامپت می‌پردازد و اهمیت، تکنیک‌ها و کاربردهای عملی آن را برای حداکثر کردن پتانسیل چت‌جی‌پی‌تی مورد بررسی قرار می‌دهد.
مهندسی پرامپت به فرآیند طراحی و بهینه‌سازی دستورهای ورودی‌ها (پرامپت‌ها) اشاره دارد که به‌طور مؤثر خروجی تولید شده توسط یک مدل زبانی مانند چت‌جی‌پی‌تی را راهنمایی می‌کند. یک پرامپت خوب ساخته‌شده می‌تواند پاسخ‌های اطلاعاتی، مرتبط و متناسب با زمینه را به‌دست آورد، در حالی که یک پرامپت ضعیف ممکن است اطلاعات مبهم یا غیرمرتبطی تولید کند. بنابراین، تسلط بر مهندسی پرامپت برای هر کسی که به دنبال بهره‌برداری از چت‌جی‌پی‌تی برای کاربردهای مختلف است، ضروری است.
1.حداکثر کردن کیفیت خروجی: کیفیت خروجی تولید شده توسط چت‌جی‌پی‌تی به‌طور مستقیم به وضوح و مشخص بودن پرامپت بستگی دارد. با ارائه دستورالعمل‌ها و زمینه‌های دقیق، کاربران می‌توانند توانایی مدل را در درک درخواست‌ها بهبود بخشند و منجر به پاسخ‌های دقیق‌تر و مفیدتر شوند.
2. کاهش ابهام: مدل‌های زبانی ممکن است گاهی اوقات پرامپت‌های مبهم را نادرست تفسیر کنند و منجر به خروجی‌هایی شوند که انتظارات کاربر را برآورده نمی‌کنند. مهندسی مؤثر پرامپت با ارائه توضیحات واضح درباره فرمت، سبک و محتوای مورد نظر، ابهام را کاهش می‌دهد و اطمینان حاصل می‌کند که پاسخ‌ها با نیازهای کاربر هم‌راستا هستند.
3. امکان سفارشی‌سازی: کاربردهای مختلف نیاز به لحن، سبک و سطح جزئیات متفاوتی دارند. مهندسی پرامپت به کاربران این امکان را می‌دهد که پاسخ‌ها را به‌گونه‌ای سفارشی‌سازی کنند که با مخاطبان یا اهداف خاص هماهنگ باشد، چه این یک گزارش رسمی، یک مکالمه غیررسمی یا یک قطعه خلاقانه باشد.
4. تسهیل یادگیری و سازگاری: با آزمایش سبک‌های مختلف پرامپت، کاربران می‌توانند درک بهتری از نحوه تفسیر ورودی‌ها توسط چت‌جی‌پی‌تی پیدا کنند. این فرآیند تکراری به کاربران کمک می‌کند تا با گذشت زمان پرامپت‌های خود را بهبود بخشند و تعاملات و نتایج بهتری را تجربه کنند.
1. خاص و دقیق باشید: یک پرامپت خاص نتایج بهتری نسبت به یک پرامپت عمومی به همراه دارد. به جای پرسیدن “به من در مورد تغییرات اقلیمی بگو”، یک پرامپت دقیق‌تر مانند “علت‌های اصلی تغییرات اقلیمی و تأثیرات آن بر اکوسیستم‌های قطبی را توضیح بده” مسیر روشنی ارائه می‌دهد.
2. استفاده از اطلاعات زمینه‌ای: شامل کردن زمینه کمک می‌کند تا چت‌جی‌پی‌تی پاسخ‌های مرتبط‌تری تولید کند. به‌عنوان مثال، اگر به دنبال مشاوره در نوشتن هستید، می‌توانید ژانر و مخاطب هدف را مشخص کنید: “نکاتی درباره نوشتن یک رمان فانتزی برای جوانان تازه‌کار بده.”
3. تن و سبک را مشخص کنید: اگر می‌خواهید خروجی به لحن یا سبک خاصی باشد، آن را در پرامپت خود بیان کنید. به‌عنوان مثال، “یک نامه رسمی به یک مشتری در مورد تأخیر پروژه بنویس” در مقابل “یک ایمیل غیررسمی به یک دوست در مورد برنامه‌های آخر هفته‌ام بنویس” مدل را به‌طور مناسب راهنمایی می‌کند.
4. سوالات باز بپرسید: سوالات باز معمولاً منجر به پاسخ‌های غنی‌تری می‌شوند. به‌جای یک سوال بله/خیر، پرسش خود را به‌گونه‌ای فرموله کنید که تشویق به توضیح کند، مانند “مزایای منابع انرژی تجدیدپذیر چیست؟” به جای “آیا انرژی تجدیدپذیر خوب است؟”
5. استفاده از مثال‌ها: ارائه مثال‌ها می‌تواند آنچه را که به‌دنبال آن هستید روشن کند. اگر می‌خواهید فهرستی داشته باشید، می‌توانید بگویید: “سه مزیت مدیتیشن را فهرست کن، مانند کاهش استرس و بهبود تمرکز.”
6. تکرار و آزمایش: از بهبود پرامپت‌های خود بر اساس پاسخ‌هایی که دریافت می‌کنید، نترسید. اگر خروجی مطابق انتظارات شما نیست، با اضافه کردن جزئیات بیشتر یا تغییر کلمات، پرامپت خود را تنظیم کنید و ببینید پاسخ چگونه تغییر می‌کند.
1. تولید محتوا: چه برای وبلاگ‌ها، رسانه‌های اجتماعی یا بازاریابی، چت‌جی‌پی‌تی می‌تواند در تولید محتوا کمک کند. با ایجاد پرامپت‌هایی که موضوع، مخاطب و لحن مورد نظر را مشخص می‌کنند، کاربران می‌توانند به‌طور مؤثر محتوای نوشتاری باکیفیت تولید کنند. مثال پرامپت: “یک پست وبلاگ ۵۰۰ کلمه‌ای درباره مزایای سلامت مدیتیشن برای مبتدیان بنویس، با لحن دوستانه و تشویق‌کننده.”
2. پشتیبانی مشتری: در خدمات مشتری، چت‌جی‌پی‌تی می‌تواند برای پاسخ به سوالات یا ارائه اطلاعات استفاده شود. با ایجاد پرامپت‌هایی که زمینه سوال را مشخص می‌کنند، کسب‌وکارها می‌توانند اطمینان حاصل کنند که پاسخ‌ها دقیق و مفید هستند. مثال پرامپت: “به‌عنوان یک نماینده خدمات مشتری، سیاست بازگشت سفارشات آنلاین را به مشتری که از تأخیر در ارسال ناراحت است، توضیح بده.”
3. یادگیری و آموزش چت جی پی تی: معلمان می‌توانند از چت‌جی‌پی‌تی برای تولید آزمون‌ها، توضیح مفاهیم پیچیده یا حتی تهیه طرح‌های درسی استفاده کنند. تطبیق پرامپت‌ها با زمینه آموزشی می‌تواند یادگیری را جذاب‌تر کند. مثال پرامپت: “یک آزمون با پنج سوال درباره علل جنگ جهانی اول ایجاد کن، به همراه پاسخ‌های صحیح و توضیحات برای هر یک.”
4. نوشتن خلاقانه: نویسندگان می‌توانند از چت‌جی‌پی‌تی برای طوفان فکری ایده‌ها، توسعه شخصیت‌ها یا نوشتن دیالوگ استفاده کنند. با تعیین یک سناریو یا تم خاص، نویسندگان می‌توانند راه‌های خلاقانه را بررسی کنند. مثال پرامپت: “یک مکالمه بین یک کارآگاه و یک مظنون در یک رمان معمایی که در دهه ۱۹۲۰ اتفاق می‌افتد را توصیف کن، با تمرکز بر تنش و ظن.”
5. طوفان فکری و ایده‌پردازی: کسب‌وکارها و افراد می‌توانند از چت‌جی‌پی‌تی برای جلسات طوفان فکری استفاده کنند. با مطرح کردن پرسش‌های باز، کاربران می‌توانند ایده‌ها یا راه‌حل‌های نوآورانه را تولید کنند. مثال پرامپت: “ده استراتژی بازاریابی منحصر به فرد برای یک محصول جدید دوستدار محیط زیست که به نسل هزاره هدف‌گذاری شده، ارائه بده.”
در حالی که مهندسی سریع می تواند به طور قابل توجهی اثربخشی ChatGPT را افزایش دهد، چندین چالش باقی مانده است:
1. محدودیت های مدل: ChatGPT علیرغم قابلیت‌هایش، محدودیت‌هایی دارد، از جمله نادرستی یا سوگیری‌های گاه به گاه در پاسخ‌هایش. کاربران باید به طور انتقادی به محتوای تولید شده نزدیک شوند و در صورت لزوم حقایق را تأیید کنند.
2. وابستگی به درخواست های کیفیت: عملکرد مدل به شدت به کیفیت درخواست ها بستگی دارد. کاربران باید برای به حداکثر رساندن مزایا، زمان خود را برای ایجاد اعلان‌های مؤثر صرف کنند، که می‌تواند برای کسانی که با تفاوت‌های ظریف مهندسی سریع آشنا نیستند چالش برانگیز باشد.
3. زمینه های پویا: مکالمات با ChatGPT می تواند به سرعت تغییر کند. کاربران ممکن است نیاز داشته باشند که درخواست های خود را در اواسط مکالمه تنظیم کنند تا زمینه و ارتباط خود را حفظ کنند، که نیاز به چابکی در تفکر و جمله بندی دارد.
4. ملاحظات اخلاقی: مانند هر ابزار هوش مصنوعی، ملاحظات اخلاقی مطرح می شود. کاربران باید اطمینان حاصل کنند که از ChatGPT مسئولانه و اخلاقی استفاده می کنند، به ویژه در زمینه های حساس مانند سلامت روان یا مشاوره حقوقی.
همانطور که هوش مصنوعی محاوره ای به تکامل خود ادامه می دهد، تکنیک ها و استراتژی های مهندسی پرامپت نیز پیشرفت خواهند کرد. تحولات آینده ممکن است شامل موارد زیر باشد:
رابط های کاربری پیشرفته: رابط‌های بصری‌تر می‌تواند به کاربران کمک کند تا با راهنمایی‌ها و مثال‌های داخلی، اعلان‌های مؤثری را ایجاد کنند، و مانع ورود آن‌هایی را که کمتر با این فناوری آشنا هستند، کاهش دهد.
اشتراک گذاری و همکاری در جامعه: پلتفرم‌هایی برای اشتراک‌گذاری اعلان‌ها و تکنیک‌های موفق می‌توانند جامعه‌ای از کاربرانی را که از یکدیگر یاد می‌گیرند، پرورش دهند که منجر به پیشرفت‌های جمعی در شیوه‌های مهندسی سریع می‌شود.
ادغام با سایر ابزارها: همانطور که ابزارهای هوش مصنوعی با برنامه‌های مختلف یکپارچه‌تر می‌شوند، مهندسی سریع ممکن است ساده‌تر شود و به کاربران این امکان را می‌دهد که خروجی‌های کارآمدتری را در بین پلتفرم‌ها تولید کنند.
سیستم های یادگیری تطبیقی: مدل‌های آینده ممکن است مکانیسم‌های یادگیری تطبیقی را در خود بگنجانند که پاسخ‌های خود را بر اساس بازخورد کاربر اصلاح می‌کند و مهندسی سریع را بصری‌تر و کاربرپسندتر می‌کند.
مهندسی سریع یک مهارت حیاتی برای باز کردن پتانسیل کامل ChatGPT و مدل‌های هوش مصنوعی محاوره‌ای مشابه است. با تسلط بر تکنیک‌های ایجاد اعلان‌های مؤثر، کاربران می‌توانند کیفیت و ارتباط خروجی‌های تولید شده را به حداکثر برسانند و هوش مصنوعی را به یک دارایی ارزشمند در برنامه‌های مختلف تبدیل کنند. همانطور که فناوری به پیشرفت خود ادامه می دهد، اهمیت درک و اصلاح مهندسی سریع فقط افزایش می یابد و راه را برای تعاملات سازنده تر و معنادارتر با هوش مصنوعی هموار می کند.
آکادمی جیبی،اولین آکادمی آنلاین ارائه دهنده به روزترین دوره های بین المللی تخصصی هوش مصنوعی به زبان فارسی
با آکادمی جیبی، دانش روز دنیا در جیب شماست!
