مهندسی پرامپت: با مدل‌ها مانند کودک رفتار نکنید، نیازی به نقش‌آفرینی نیست، صادق باشید

مهندسی پرامپت چیست؟

مهندسی پرامپت فرآیند طراحی و پالایش پرامپت‌ها برای استخراج پاسخ‌های مطلوب از مدل‌های هوش مصنوعی است. این فرآیند شامل همکاری با مدل‌ها برای دستیابی به وظایفی است که در غیر این صورت غیرممکن بودند. جنبه "مهندسی" از طریق فرآیند تکرارشونده آزمون و خطا، امکان آزمایش و طراحی را فراهم می‌کند. مهندسی پرامپت فقط نوشتن یک پرامپت نیست، بلکه ادغام پرامپت‌ها در یک سیستم بزرگتر با در نظر گرفتن منابع داده، تأخیر و حجم داده است. در حالی که پرامپت‌ها می‌توانند مانند کد (کنترل نسخه، ردیابی آزمایش‌ها) در نظر گرفته شوند، اساساً دستورالعمل‌های زبان طبیعی هستند.

چه چیزی یک مهندس پرامپت خوب می‌سازد؟

یک مهندس پرامپت خوب باید توانایی برقراری ارتباط واضح، ذهنیت تکرارشونده و توانایی پیش‌بینی خطاها را داشته باشد. داشتن درک از دیدگاه کاربر و نحوه تعامل آن‌ها با مدل نیز ضروری است. مهندسان پرامپت باید بتوانند وظایف را به طور واضح بیان کرده و مفاهیم را به طور موثر توصیف کنند. همچنین باید مایل به تکرار و مشاهده پاسخ مدل به پرامپت‌ها باشند. مهندسان پرامپت خوب باید موارد غیرعادی و نحوه واکنش مدل به آن‌ها را در نظر بگیرند. در نهایت، درک نحوه ورود واقعی کاربران، از جمله خطاها و زبان‌های غیر متعارف، بسیار مهم است.

اصول کلیدی پرامپت نویسی

اصول کلیدی پرامپت نویسی شامل نوشتن اطلاعاتی است که مدل نمی‌داند، خواندن دقیق خروجی‌های مدل، در نظر گرفتن تعامل کاربر و درخواست بازخورد از مدل است. مهندسان پرامپت باید تمام اطلاعاتی را که مدل برای انجام کار نیاز دارد به وضوح بیان کنند و از فرضیات خودداری کنند. آن‌ها باید خروجی‌های مدل را بررسی کنند تا مطمئن شوند که دستورالعمل‌ها را دنبال می‌کند و به درستی استدلال می‌کند. آن‌ها باید نحوه تعامل کاربران با مدل و سوالاتی که ممکن است بپرسند را در نظر بگیرند. همچنین، باید از مدل بخواهند بخش‌های مبهم یا نامشخص پرامپت را شناسایی کرده و پیشنهادهایی برای بهبود ارائه دهد.

چه زمانی باید از یک پرامپت دست کشید؟

زمانی که مدل به وضوح وظیفه را درک نمی‌کند، یا هر گونه تنظیمات باعث بدتر شدن نتایج می‌شود، یا محدودیت‌هایی برای مدل‌های فعلی وجود دارد، بهتر است از یک پرامپت دست کشید. اگر مدل به وضوح وظیفه را درک نمی‌کند، بهتر است زمان زیادی را برای آن صرف نکنید. اگر هر گونه تنظیم باعث بدتر شدن نتایج شود، بهتر است از این رویکرد دست بکشید. برخی از وظایف ممکن است فراتر از توانایی‌های مدل‌های فعلی باشند و بهتر است منتظر پیشرفت‌های آینده باشید.

نقش صداقت و صراحت

با پیشرفته‌تر شدن مدل‌ها، نیازی به دروغ گفتن یا استفاده از نقش‌آفرینی نیست. ارتباط مستقیم و صادقانه در مورد وظیفه و اهداف شما موثرتر است. در حالی که استعاره‌ها می‌توانند مفید باشند، می‌توانند کار را بیش از حد ساده کرده و منجر به سردرگمی شوند. بهتر است به جای تکیه بر نقش‌های عمومی، زمینه و محیط را به تفصیل شرح دهید.

استدلال مدل

استدلال مدل مانند استدلال انسان نیست و مهم است که آن را انسان‌وار نکنیم. تمرکز باید بر این باشد که آیا روند استدلال مدل منجر به نتایج بهتری می‌شود یا خیر. استدلال مدل را می‌توان با حذف مراحل صحیح و جایگزینی آن‌ها با مراحل نادرست آزمایش کرد تا ببینیم آیا مدل هنوز به پاسخ صحیح می‌رسد یا خیر.

اهمیت جزئیات

در حالی که گرامر و نگارش همیشه ضروری نیستند، گرامر و نگارش خوب می‌توانند به وضوح کمک کنند. توجه دقیق به جزئیات پرامپت، درست مانند کد، مهم است. تمرکز باید بر مفاهیم واضح و انتخاب کلمات باشد، نه فقط گرامر.

بهبود مهارت‌های پرامپت نویسی

برای بهبود مهارت‌های پرامپت نویسی، باید پرامپت‌ها و خروجی‌های مدل را با دقت بخوانید و تحلیل کنید. از پرامپت‌های خوب بیاموزید و رویکردهای مختلف را امتحان کنید. از دیگران، به ویژه کسانی که با کار شما آشنا نیستند، بازخورد بگیرید. سعی کنید مدل را وادار به انجام کارهایی کنید که فکر می‌کنید نمی‌تواند انجام دهد تا محدودیت‌های آن را به چالش بکشید.

تفاوت در پرامپت نویسی

پرامپت‌های تحقیقاتی بر تنوع و اکتشاف تمرکز دارند، در حالی که پرامپت‌های سازمانی بر ثبات و سازگاری اولویت دارند. پرامپت‌های تحقیقاتی اغلب از چند مثال استفاده می‌کنند، در حالی که پرامپت‌های سازمانی ممکن است از بسیاری استفاده کنند. پرامپت‌های سازمانی باید تمام موارد حاشیه‌ای را در نظر بگیرند، زیرا میلیون‌ها بار استفاده خواهند شد.

تکامل مهندسی پرامپت

بسیاری از تکنیک‌های موثر پرامپت نویسی کوتاه مدت هستند، زیرا در آموزش مدل گنجانده می‌شوند. روند رو به رشدی برای اعتماد به مدل‌ها با زمینه و پیچیدگی بیشتر وجود دارد. دادن مستقیم مقالات به مدل‌ها و درخواست از آن‌ها برای تولید مثال موثرتر می‌شود. مدل‌ها را به عنوان ابزارهای هوشمند در نظر بگیرید، نه به عنوان کودکانی که نیاز به ساده‌سازی بیش از حد دارند.

آینده مهندسی پرامپت

مدل‌ها در درک قصد بهتر خواهند شد و نیاز به پرامپت‌های دقیق را کاهش می‌دهند. مهندسی پرامپت برای تولید و پالایش پرامپت‌ها، به ویژه برای کسانی که تجربه ندارند، استفاده خواهد شد. مدل‌ها ممکن است در نهایت اطلاعات را مستقیماً از ذهن ما استخراج کنند، نه اینکه به پرامپت‌های صریح تکیه کنند. پرامپت نویسی شامل تعریف مفاهیم جدید و برقراری ارتباط آن‌ها با مدل، شبیه به نگارش فلسفی خواهد بود.