مهندسی پرامپت و هوش مصنوعی: هنر و علم تعامل با مدل‌های زبانی

مقدمه :

با پیشرفت‌های چشمگیر در زمینه هوش مصنوعی و به‌ویژه مدل‌های زبانی مانند GPT-3 و GPT-4، مفهوم “مهندسی پرامپت” (Prompt Engineering) به یکی از موضوعات داغ و مهم در این حوزه تبدیل شده است. مهندسی پرامپت به فرآیند طراحی و بهینه‌سازی ورودی‌ها (پرامپت‌ها) برای مدل‌های زبانی اشاره دارد تا بهترین و دقیق‌ترین خروجی‌ها را از این مدل‌ها دریافت کنیم. در این مقاله، به بررسی مفهوم مهندسی پرامپت، تکنیک‌ها، چالش‌ها و کاربردهای آن در زمینه هوش مصنوعی خواهیم پرداخت.

۱. تعریف مهندسی پرامپت
مهندسی پرامپت به هنر و علم طراحی ورودی‌هایی اطلاق می‌شود که به مدل‌های زبانی داده می‌شود تا خروجی‌های مطلوب و مرتبطی تولید کنند. این فرآیند شامل انتخاب کلمات، ساختار جملات و حتی نوع سوالاتی است که از مدل پرسیده می‌شود. هدف اصلی مهندسی پرامپت، به حداکثر رساندن دقت و کیفیت پاسخ‌های تولید شده توسط مدل‌های زبانی است.

۲. تاریخچه و پیشرفت‌های مهندسی پرامپت
با ظهور مدل‌های زبانی بزرگ، مانند GPT-2 و GPT-3، نیاز به مهندسی پرامپت به وضوح احساس شد. این مدل‌ها به دلیل توانایی‌های بالای خود در تولید متن، به سرعت در صنایع مختلف مورد استفاده قرار گرفتند. اما برای دستیابی به بهترین نتایج، کاربران باید یاد می‌گرفتند که چگونه ورودی‌های خود را بهینه‌سازی کنند. از این رو، مهندسی پرامپت به عنوان یک رشته جدید در زمینه هوش مصنوعی شکل گرفت.

۳. تکنیک‌های مهندسی پرامپت
تعدادی از تکنیک‌های کلیدی در مهندسی پرامپت وجود دارد که می‌تواند به بهبود کیفیت خروجی‌ها کمک کند:

استفاده از زمینه (Contextualization): ارائه زمینه مناسب به مدل می‌تواند به آن کمک کند تا پاسخ‌های دقیق‌تری تولید کند. به عنوان مثال، اگر از مدل بخواهید که یک مقاله علمی بنویسد، بهتر است زمینه‌ای از موضوع و نوع مقاله را ارائه دهید.
سوالات باز و بسته: نوع سوالاتی که از مدل پرسیده می‌شود می‌تواند تأثیر زیادی بر روی خروجی‌ها داشته باشد. سوالات باز معمولاً پاسخ‌های خلاقانه‌تری تولید می‌کنند، در حالی که سوالات بسته می‌توانند به دقت بیشتری منجر شوند.
تنظیمات و پارامترها: برخی از مدل‌ها به کاربران این امکان را می‌دهند که پارامترهایی مانند دما (Temperature) و حداکثر طول پاسخ را تنظیم کنند. این تنظیمات می‌توانند بر روی خلاقیت و دقت خروجی‌ها تأثیر بگذارند.
تکرار و اصلاح: گاهی اوقات، بهترین نتایج از طریق تکرار و اصلاح پرامپت‌ها به دست می‌آید. کاربران می‌توانند با تغییرات کوچک در ورودی‌ها، خروجی‌های متفاوتی دریافت کنند.
۴. چالش‌های مهندسی پرامپت
با وجود مزایای مهندسی پرامپت، چالش‌هایی نیز وجود دارد:

عدم قطعیت: مدل‌های زبانی ممکن است به دلیل عدم قطعیت در داده‌های آموزشی، پاسخ‌های غیرمنتظره یا نادرستی تولید کنند. این موضوع می‌تواند به عدم اعتماد به خروجی‌ها منجر شود.
تأثیر پیش‌فرض‌ها: مدل‌ها ممکن است تحت تأثیر پیش‌فرض‌های موجود در داده‌های آموزشی خود قرار بگیرند. این موضوع می‌تواند به تولید پاسخ‌های جانبدارانه یا نادرست منجر شود.
نیاز به تجربه: مهندسی پرامپت نیاز به تجربه و دانش عمیق در زمینه مدل‌های زبانی دارد. کاربران باید با ویژگی‌ها و محدودیت‌های مدل‌ها آشنا باشند تا بتوانند ورودی‌های بهینه‌ای طراحی کنند.
۵. کاربردهای مهندسی پرامپت
مهندسی پرامپت در زمینه‌های مختلفی کاربرد دارد:

تولید محتوا: نویسندگان و تولیدکنندگان محتوا می‌توانند از مهندسی پرامپت برای تولید مقالات، داستان‌ها و محتوای خلاقانه استفاده کنند