مهندسی پرامپت

مهندسی پرامپت چیست؟

مهندسی پرامپت یک واژه نو ظهور که این روزها بسیار به گوش میرسد، این اصطلاح یک تخصص و حرفه جدید در زمینه هوش مصنوعی و در ارتباط با مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models – LLM) است که به طراحی و بهینه‌سازی دستورات متنی بین انسان ها و هوش مصنوعی می‌پردازد تا مدل‌های هوش مصنوعی بهترین و مناسب ترین پاسخ ها را در اختیار کاربران قرار دهند.

توسط مهندسی پرامپت ماشین ها زبان انسان ها را درک میکنند و در کل به معنای هنر بهینه سازی علم هدایت هوش مصنوعی به سمت دریافت بهترین خروجی هاست. مهندسی پرامپت یعنی نوشتن دستورات به بهترین شکل که مدل زبانی منظور شما را در کمترین زمان درک کند و شما را به پاسخ مورد نظر برساند.

اگر دنبال آموزش ساده، کاربردی و به‌روز هوش مصنوعی هستید؛ ای بی لاین بهترین انتخاب است.

اهمیت مهندسی پرامپت

در حالیکه استفاده از مدل های زبانی مانند چت جی پی تی رو به افزایش است و این حرفه به بخشی جدایی ناپذیر از زندگی ما انسان ها تبدیل شده است توانایی نوشتن مناسب ترین پرامپت نیز روز به روز اهمیت بیشتری پیدا میکند. یک پرامپت خوب که اصول و قواعد پرامپت نویسی را رعایت کرده باشد کاربر را به خروجی موردنظر و مناسب می رساند.

کیفیت خروجی های مدل های زبانی کاملا بستگی به پرامپتی که دریافت میکنند دارد، به همین جهت مهندسی پرامپت از اهمیت ویژه ای برخوردار است.

اهمیت مهندسی پرامپت از چند منظر قابل بررسی کردن است:

• • بالابردن کیفیت خروجی

مهم ترین دلیل اهمیت مهندسی پرامپت، بهبود کیفیت پاسخ‌ها است. هوش مصنوعی بدون ورودی مناسب، ممکن است پاسخ‌های نادرست تولید کند. یک پرامپت خوب و طبق اصول مهندسی پرامپت، دقیقاً به مدل می‌گوید که چه چیزی می‌خواهید، با چه لحنی و در چه سبکی. این کار باعث می‌شود تا خروجی هوش مصنوعی دقیق‌تر، مرتبط‌تر و قابل استفاده‌تر باشد.

• • کاهش هزینه و زمان

وقتی مهندسی پرامپت بصورت صحیح اجرا شود دیگر نیازی به تست و خطا نیست و در کمترین زمان ممکن بهترین پاسخ ها توسط ماشین ها تولید میگردند، این موضوع زمانی دارای اهمیت بسیار میشود که مدل‌ هوش مصنوعی ما هزینه نیز داشته باشند.

• • کنترل پذیری مدل

زمانیکه پرامپت بصورت صحیح نوشته شوند پاسخ های نامناسب نیز دریافت نمیگردند. در بعضی موارد مانند امور پزشکی عدم دریافت پاسخ نامناسب از اهمیت ویژه ای برخوردار است.

• • استفاده موثرتر

با وجود مهندسی پرامپت دیگر نیازی نیست افراد پیش زمینه تحصیلی و حرفه ای داشته باشند و حتی افرادی که هیچ دانشی در این زمینه ندارند نیز میتوانند با مدل های زبانی کار کنند و بهترین پاسخ را از آنها دریافت کنند.

• • ساخت فرصت‌های جدید

نوشتن پرامپت های حرفه ای و تخصصی میتوانند کاربردهای وسیع و گوناگون مدل های زبانی را به نمایش بگذارد، مثلا ساخت حرفه ای ترین فیلم های تبلیغاتی که بدون هوش مصنوعی ماه ها زمان میبرد.

انواع مهندسی پرامپت

مهندسی پرامپت را میتوان در چند گروه مجزا دسته بندی کرد که هریک برای هدف خاصی مورد استفاده قرار میگیرد:

۱. بر اساس هدف

1. 1. مهندسی پرامپت توصیفی (Descriptive Prompting)

      • ارائه توضیح کامل و با جزییات از چیزی که می‌خواهیم.

      • مثال: «یک پاراگراف درباره فواید ورزش صبحگاهی برای نوجوانان بنویس.»

   2. مهندسی پرامپت دستوری (Instruction Prompting)

      • دستور مفهوم و مستقیم برای انجام یک کار.

      • مثال: «متن زیر را به فارسی ترجمه کن.»

   3. مهندسی پرامپت خلاقانه (Creative Prompting)

      • تحریک مدل برای ایده‌پردازی و خلاقیت.

      • مثال: «یک داستان کوتاه علمی‌ تخیلی درباره سفر به مریخ بنویس.»

   4. مهندسی پرامپت تحلیلی (Analytical Prompting)

      • برای تحلیل موضوعی خاص.

      • مثال: «این متن را خلاصه کن و نکات کلیدی‌اش را فهرست کن.»

۲. بر اساس روش تعامل

1. 1. پرامپت تک‌مرحله‌ای (Single-turn Prompting)

      • یک سوال یا دستور و یک پاسخ.

   2. پرامپت چندمرحله‌ای (Multi-turn Prompting)

      • مکالمه و بهبود تدریجی خروجی با سوال و پاسخ‌های متوالی.

   3. پرامپت زنجیره‌ای (Chain-of-Thought Prompting)

      • وادار کردن مدل به توضیح گام‌به‌گام استدلال.

   4. پرامپت خودبازبینی (Self-Refine Prompting)

      • مدل خودش خروجی را بررسی و اصلاح می‌کند.

۳. بر اساس میزان نمونه‌دهی

1. 1. Zero-shot Prompting

      • بدون مثال، فقط با دستور.

   2. One-shot Prompting

      • با یک مثال.

   3. Few-shot Prompting

      • با چند مثال برای راهنمایی مدل.

۴. بر اساس نقش‌گذاری (Role-based Prompting)

• • مدل را در نقش یک شخصیت یا متخصص قرار می‌دهیم:

    • «شما یک استاد دانشگاه در رشته هوش مصنوعی هستید…»

    • «به‌عنوان یک کارشناس بازاریابی دیجیتال پاسخ بده…»

۵. بر اساس چندرسانه‌ای بودن (Multimodal Prompting)

• • Text-to-Text → ورودی متن، خروجی متن

  • Text-to-Image → ورودی متن، خروجی تصویر (مثل DALL·E)

  • Image-to-Text → ورودی تصویر، خروجی متن (مثل توصیف تصویر)

  • ترکیبی → متن + تصویر + صدا برای خروجی پیچیده‌تر

آینده مهندسی پرامپت

درباره آینده مهندسی پرامپت نکته جالبی که وجود دارد این است که در آینده پرامپت‌ نویسی فقط وارد کردن یک متن ساده نخواهد بود، بلکه به یک گفت‌وگوی هوشمندانه با AI تبدیل خواهد شد و حتی ممکن است پرامپت‌ها ترکیبی از متن، تصویر، صدا و حتی ویدیو شوند.

در حال حاضر، شغل مهندسی پرامپت به عنوان یک موقعیت شغلی مستقل در حال ظهور است و شرکت‌های بزرگی به دنبال افرادی با این مهارت هستند.این افراد در شرکت ها مسئول ساخت بهینه ترین دستورات برای ارتباط با ماشین ها هستند. این در حالی است که بسیاری از کارشناسان معتقدند این شغل در آینده به یک مهارت ضروری برای سایر شغل ها نیز تبدیل میگردد. برای مثال در آینده یک برنامه نویس برای انجام کارهای خود نیاز به دانش مهندسی پرامپت نیز دارد و این مهارت به یک لازمه مهم برای سایر شغل ها تبدیل میگردد.

تغییرات کلیدی مهندسی پرامپت در آینده

• هوش مصنوعی‌ های هوشمندتر: با پیشرفت مدل‌های هوش مصنوعی، احتمالاً دیگر قادر خواهند بود دستورات مبهم‌تر را بهتر درک کنند. این به این معنی است که کاربران نیازی به نوشتن پرامپت‌های بلند و دقیق نخواهند داشت.
• نقش اصلی در هوش مصنوعی سازمانی: مهندسان پرامپت به جای نوشتن دستورات ساده، بیشتر روی طراحی و معماری سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی تمرکز خواهند کرد. آن‌ها وظیفه دارند مدل‌ها را برای یک کاربرد خاص (مثلاً خدمات مشتری یا تحلیل داده‌های پیچیده) آموزش دهند و بهینه کنند.
• پرامپت‌های تطبیقی: در آینده، مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند با کاربر در یک تعامل پویا، پرامپت‌ها را بهینه کنند. این یعنی هوش مصنوعی خود به کاربر کمک می‌کند تا سؤالات بهتری بپرسد و سریع‌تر به نتیجه برسد.

در این مقاله از ای بی لاین با مهندسی پرامپت آشنا شدید و تا حدودی مفاهیم مرتبط به آن را فراگرفتید. اگر به سایر مباحث مهندسی پرامپت علاقه دارید مقالات ای بی لاین درباره مهندسی پرامپت را دنبال کنید.