مهندسی پرامپت چیست و چرا برای پیشرفت هوش مصنوعی اهمیت دارد؟

مهندسی پرامپت چیست؟

در اصل، مهندسی پرامپت مانند آموزش یک کودک از طریق پرسش‌ها است. همان‌طور که یک سوال خوب می‌تواند فرآیند تفکر یک کودک را هدایت کند، یک پرسش درست و مناسب نیز می‌تواند یک مدل هوش مصنوعی، به‌ویژه مدل‌های زبان بزرگ (LLM)، را به سمت خروجی مشخصی هدایت کند. بیایید این مفهوم را به طور دقیق‌تر بررسی کنیم.

مهندسی پرامپت به چه معناست؟

تصور کنید در حال مکالمه با یک ماشین هوشمند هستید؛ شما یک سوال می‌پرسید و ماشین با اطلاعات دقیق و یا اقداماتی مناسب به شما پاسخ می‌دهد. نوع و چگونگی پرسش شما در این فرآیند، هسته اصلی مفهوم مهندسی پرامپت را شکل می‌دهد. این حوزه شامل طراحی پرسش‌ها یا دستورات به گونه‌ای است که مدل‌های هوش مصنوعی، به‌ویژه مدل‌های زبانی بزرگ، به‌طور کارآمدی به هدف مطلوب برسند. چه به‌عنوان یک فرد علاقه‌مند به پیشرفت‌های تکنولوژی و هوش مصنوعی و چه به‌عنوان یک حرفه‌ای که به‌دنبال بهره‌گیری از توانایی‌های مدل‌های زبانی است، مهارت در مهندسی پرامپت می‌تواند تفاوت عمده‌ای در نتایج حاصله ایجاد کند. با این دانش، شما می‌توانید به بهترین شکل از ظرفیت‌های مدل‌های هوش مصنوعی برای دست‌یابی به نتایج دقیق و کاربردی استفاده کنید.

مهندسی پرامپت به فرآیند طراحی و تنظیم دقیق سوالات، دستورات، یا راهنمایی‌ها اشاره دارد که به‌منظور دریافت پاسخ‌های دقیق و مناسب از مدل‌های هوش مصنوعی به کار می‌رود. این عمل، به‌عنوان یک واسط میان اهداف انسان و پاسخ‌های ماشین عمل می‌کند و به مدل‌ها کمک می‌کند تا به‌طور موثری مفهوم درخواست‌ها را درک کنند و پاسخ‌های صحیح ارائه دهند.

در دنیای گسترده هوش مصنوعی، که در آن مدل‌ها از داده‌های وسیع و پیچیده آموزش می‌بینند، یک پرامپت به‌خوبی طراحی‌شده می‌تواند تعیین‌کننده باشد و تضمین کند که مدل، پرسش شما را به‌درستی متوجه شده و پاسخ صحیح ارائه می‌دهد.

بررسی مهندسی پرامپت از لحاظ جنبه فنی

مهندسی پرامپت که ریشه در زبان دارد، ارتباط تنگاتنگی با جزئیات فنی مدل‌های هوش مصنوعی دارد. در اینجا به جنبه‌های فنی این حوزه نگاهی دقیق‌تر می‌اندازیم:

معماری مدل‌ها : مدل‌های زبان بزرگ مانند GPT و PaLM2 (که قدرت‌دهنده جمنای گوگل هستند) بر اساس معماری‌های مبدل ساخته شده‌اند. این معماری‌ها به مدل‌ها امکان مدیریت حجم زیادی از داده‌ها و درک متن از طریق مکانیزم‌های خودتوجه را می‌دهند. برای طراحی پرسش‌های کارآمد، درک این معماری‌های زیربنایی ضروری است.

داده‌های آموزشی و توکن‌سازی : مدل‌های زبان بزرگ با استفاده از داده‌های گسترده آموزش داده می‌شوند و داده‌های ورودی را به قطعات کوچکتر (توکن‌ها) برای پردازش تقسیم می‌کنند. انتخاب روش توکن‌سازی (بر اساس کلمه، جفت بایت و غیره) می‌تواند بر تفسیر مدل از یک پرسش تأثیر بگذارد. به عنوان مثال، توکن‌سازی متفاوت یک کلمه می‌تواند منجر به خروجی‌های متفاوتی شود.

پارامترهای مدل : مدل‌های زبان بزرگ دارای میلیون‌ها یا حتی میلیاردها پارامتر هستند که نقش کلیدی در نحوه پردازش اطلاعات و تولید پاسخ‌های مدل ایفا می‌کنند. این پارامترها در طول فرایند آموزش به‌دقت تنظیم می‌شوند تا بهترین عملکرد ممکن را ارائه دهند. درک چگونگی تأثیرگذاری این پارامترها بر خروجی‌های مدل می‌تواند به بهینه‌سازی پرسش‌ها و بهبود نتایج کمک کند.

تنظیمات دما و نمونه‌برداری Top-k : هنگام تولید پاسخ‌ها، مدل‌ها از تکنیک‌هایی مانند تنظیم دما و نمونه‌برداری Top-k استفاده می‌کنند تا کنترل بیشتری بر تصادفی بودن و تنوع خروجی‌ها داشته باشند. به‌عنوان‌مثال، تنظیم دما در یک سطح بالاتر می‌تواند به تولید پاسخ‌های متنوع‌تر و خلاقانه‌تر منجر شود، درحالی‌که دمای پایین‌تر معمولاً پاسخ‌های دقیق‌تر و متمرکزتری ارائه می‌دهد. مهندسان پرامپت این تنظیمات را برای بهینه‌سازی و هدایت خروجی‌های مدل تغییر می‌دهند.

توابع زیان و گرادیان‌ها : در لایه‌های زیرین، رفتار مدل‌ها توسط توابع زیان و گرادیان‌ها تعیین می‌شود، که اجزای حیاتی در فرایند یادگیری ماشین هستند. این عناصر ریاضی کمک می‌کنند تا مدل بتواند از داده‌ها یاد بگیرد و پاسخ‌های بهینه‌ای تولید کند. اگرچه مهندسان پرامپت معمولاً به‌طور مستقیم این پارامترها را تغییر نمی‌دهند، اما درک نقش و تأثیر آن‌ها می‌تواند به طراحی پرامپت‌های کارآمدتر کمک کند و به بینش‌های عمیقی درباره رفتار مدل‌ها دست یابند.

تکنیک های پیاده سازی Prompt Engineering

طراحی یک پرس‌وجوی موثر و ایده‌آل معمولاً نیاز به تجربه و آزمایش دارد. در اینجا تعدادی تکنیک ارائه می‌شود که می‌توانند در این فرایند مفید باشند:

تکنیک‌های ابتدایی:

این نکات برای کاربران عادی طراحی شده‌اند تا بتوانند کیفیت پرس‌وجوهای خود را بهبود بخشند:

ایجاد نقش : با تعیین نقش‌های خاص برای مدل، مثل تاریخ‌دان یا دانشمند، می‌توانید پاسخ‌هایی متناسب با آن نقش دریافت کنید. به عنوان مثال، پرسیدن “به عنوان یک متخصص تغذیه، این برنامه غذایی را بررسی کنید” ممکن است پاسخی تخصصی در زمینه تغذیه ارائه دهد.

تصحیح تدریجی : با یک پرس‌وجوی عمومی آغاز کنید و براساس پاسخ‌های مدل، به تدریج آن را دقیق‌تر کنید. این فرایند تکراری به بهینه‌سازی پرس‌وجو کمک می‌کند.

حلقه‌های بازخورد : از خروجی‌های مدل برای تنظیم و اصلاح پرس‌وجوهای بعدی استفاده کنید. این تعامل پویا به تدریج باعث می‌شود پاسخ‌های مدل با انتظارات کاربر هماهنگ‌تر شود.

تکنیک‌های پیشرفته :

این بخش به استراتژی‌های پیچیده‌تری می‌پردازد که نیاز به درک عمیق‌تری از عملکرد مدل دارند:

پرامپت بدون شات (Zero-shot prompting) : این روش شامل دادن یک وظیفه جدید به مدل است که در طول آموزش با آن مواجه نشده است. این تکنیک قابلیت تعمیم مدل و تولید خروجی‌های مرتبط بدون تکیه بر نمونه‌های قبلی را بررسی می‌کند.

پرامپت چند شات (Few-shot prompting) : در اینجا مدل با چند نمونه مشخص (شات) راهنمایی می‌شود تا پاسخی دقیق‌تر تولید کند. با ارائه مثال‌ها یا زمینه‌های قبلی، مدل می‌تواند بهتر وظیفه جدید را درک کند و خروجی مطلوبی ارائه دهد. برای مثال، نشان دادن چندین مثال ترجمه به مدل قبل از درخواست ترجمه جمله‌ای جدید.

زنجیره افکار (Chain-of-Thought) : این تکنیک پیشرفته شامل هدایت مدل از طریق یک سری مراحل استدلالی است. با تقسیم یک وظیفه پیچیده به مراحل کوچکتر و مشخص، مدل می‌تواند درک بهتری از مسئله داشته باشد و خروجی دقیق‌تری ارائه دهد. این روش مشابه راهنمایی مرحله به مرحله یک فرد از طریق یک مسئله پیچیده ریاضی است.

فرآیند کار مهندسی پرامپت

مهندسی پرامپت، هنر طراحی و تنظیم دقیق دستورها و پرسش‌ها برای مدل‌های هوش مصنوعی است، به‌گونه‌ای که این مدل‌ها بتوانند به شکل بهینه و دقیق پاسخ دهند. این فرآیند شامل مراحل و اصول مختلفی است که به بهبود عملکرد مدل‌ها کمک می‌کند:

مشخص کردن هدف : اولین گام، تعریف هدفی است که از پرامپت انتظار می‌رود. باید مشخص شود که هدف از پرسش چیست و چه نوع پاسخی مورد انتظار است. این کار به هم‌خوانی پرامپت با نیازهای کاربر کمک می‌کند.

شفافیت و دقت : پرسش‌ها باید به‌صورت شفاف و بدون پیچیدگی طراحی شوند تا مدل بتواند به‌راحتی مفهوم آن‌ها را درک کند. استفاده از زبان ساده و جلوگیری از به‌کارگیری اصطلاحات فنی غیرضروری می‌تواند در این زمینه مؤثر باشد.

تعیین محدودیت‌ها : تعیین پارامترها و شرایط خاص برای پرامپت، مانند محدودیت‌های زمانی یا موضوعی، می‌تواند مدل را در ارائه پاسخ‌های دقیق‌تر یاری کند. این تنظیمات باعث می‌شود مدل تمرکز بیشتری بر روی پرسش اصلی داشته باشد.

ارزیابی و بهبود : پس از تولید پاسخ‌ها توسط مدل، این پاسخ‌ها باید بررسی و ارزیابی شوند. در صورت مشاهده هرگونه نقص یا عدم دقت، می‌توان پرسش‌ها را تنظیم و بهینه‌سازی کرد تا نتایج بهتری حاصل شود.

تنظیمات پایانی : در پایان، تنظیم دقیق‌تر پارامترهای مدل و انجام آخرین اصلاحات می‌تواند منجر به بهبود کلی عملکرد و ارائه بهترین پاسخ‌ها توسط مدل شود. این گام نهایی اطمینان حاصل می‌کند که مدل آماده ارائه پاسخ‌های دقیق و کارآمد است.

تکامل مهندسی پرسش : از ریشه‌ها تا امروز

مهندسی پرسش، یک حوزه نسبتاً جدید، از تاریخچه پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری ماشین الهام گرفته است. در این مقاله، به تکامل مهم این حوزه از ابتدا تا به امروز می‌پردازیم.

روزهای اولیه NLP:  پردازش زبان طبیعی به اوایل قرن بیستم بازمی‌گردد، همزمان با ظهور رایانه‌های دیجیتال. در این دوره، سیستم‌های NLP بر پایه قوانین و الگوریتم‌های ساده کار می‌کردند. این سیستم‌ها با پیچیدگی‌ها و ظرافت‌های زبان انسانی به‌سختی سازگاری پیدا می‌کردند.

NLP آماری و یادگیری ماشین: در دهه‌های پایانی قرن بیستم و اوایل قرن بیست‌ویکم، با افزایش قدرت محاسباتی و رشد مجموعه‌های داده، رویکردهای آماری در NLP مورد توجه قرار گرفتند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین نقش محوری در توسعه مدل‌های زبانی انعطاف‌پذیر و مبتنی بر داده داشتند.

ظهور مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر: معرفی معماری ترانسفورمر در مقاله “Attention is all you need” در سال ۲۰۱۷، نقطه‌عطفی در تاریخچه NLP بود. ترانسفورمرها با مکانیسم‌های خودتوجه، توانایی پردازش حجم عظیمی از داده‌ها و الگوهای پیچیده‌ی زبانی را داشتند.

تأثیرات مدل‌های GPT شرکت OpenAI: سری ترانسفورمرهای پیش‌آموزی‌شده مولد (GPT) شرکت OpenAI ، به‌ویژه GPT-2 و GPT-3، استانداردهای جدیدی در عرصه ترانسفورمرها ایجاد کردند. این مدل‌ها با میلیاردها پارامتر خود، توانایی بی‌سابقه‌ای در تولید متون هماهنگ و مرتبط با زمینه را نمایش دادند.

جمع بندی

مهندسی پرامپت یا مهندسی سوال، فنون مکالمه با هوش مصنوعی را شامل می‌شود. با استفاده از این تکنیک، ابزارهای AI قادر هستند تا بر اساس داده‌های ورودی، نتایجی که ما انتظار داریم را ایجاد کنند. دقت بیشتر در دستورالعمل‌ها منجر به تولید نتایجی می‌شود که کاربردی‌تر و مرتبط‌تر هستند. بهبود عملکرد مهندسی پرامپت نیازمند تعیین وظایف، تعریف دقیق ورودی‌ها و خروجی‌های مورد انتظار، ساخت پرامپت‌های آموزشی، تکرار، ارزیابی و تنظیم دقیق آن‌ها است. یکی از مهم‌ترین مزایای مهندسی پرامپت این است که می‌تواند مدل زبان را به سمت پاسخ مورد نظر هدایت کند، رفتار خروجی را اصلاح کند و سوگیری سیستم‌های AI را کاهش دهد.