شرح الهندسة السريعة: صياغة تفاعلات أفضل للذكاء الاصطناعي

مع ازدياد قوة أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل ChatGPT وClaude واستخدامها على نطاق واسع، أصبحت القدرة على التفاعل معها بفعالية مهارة أساسية. وهنا يأتي دورالهندسة السريعة. من خلال تعلم صياغة مطالبات دقيقة ومنظمة بشكل جيد، يمكنك تحسين جودة المخرجات التي ينشئها الذكاء الاصطناعي بشكل كبير - سواء لحل المشكلات أو إنشاء المحتوى أو الإجابة على الأسئلة. في هذا الدليل، سنقوم بتفصيل أساسيات الهندسة السريعة، وشرح أهميتها، ومشاركة التقنيات العملية لمساعدتك في إتقان فن التواصل مع نماذج الذكاء الاصطناعي.

جدول المحتويات

• ما هي الهندسة السريعة؟
• لماذا تعتبر الهندسة السريعة مهمة؟
• التقنيات الهندسية السريعة الأساسية
• نصائح لصياغة مطالبات فعالة
• التحديات المشتركة في الهندسة السريعة
• تطبيقات الهندسة السريعة
• الأدوات والموارد اللازمة للهندسة السريعة
• مستقبل الهندسة السريعة

ما هي الهندسة السريعة؟

الهندسة السريعة هي تقنية لتوجيه وتحسين الاستجابات الناتجة عن نماذج الذكاء الاصطناعي، مثل GPTs أو نماذج اللغات الكبيرة الأخرى (LLMs). تتضمن الهندسة السريعة، في جوهرها، صياغة مطالبات واضحة وفعالة لمساعدة النموذج على فهم المهمة التي تريد منه تنفيذها بشكل أفضل. وبهذه الطريقة، يمكن النظر إلى الهندسة السريعة على أنها جسر بين النية البشرية وقدرات الذكاء الاصطناعي، مما يساعد الأشخاص على التواصل بشكل أكثر فعالية مع حاملي شهادة الماجستير في القانون لتحقيق مخرجات عالية الجودة وذات صلة ودقيقة.

تعد المطالبات المصممة جيدًا ضرورية لإطلاق العنان لإمكانات الذكاء الاصطناعي الكاملة. سواء كنت تبحث عن إجابات دقيقة، أو اقتراحات إبداعية، أو حلول خطوة بخطوة، فإن المطالبة جيدة التنظيم يمكن أن تعزز بشكل كبير فائدة استجابات النموذج.

ما هي المطالبة؟

المطالبة عبارة عن إدخال نص باللغة الطبيعية تقدمه لنموذج الذكاء الاصطناعي لتحديد المهمة التي تريد إكمالها. يمكن أن تتراوح المطالبات من بضع كلمات فقط إلى تعليمات معقدة ومتعددة الخطوات تتضمن أمثلة ومعلومات إضافية للسياق.

إذا كنت تستخدم أدوات مثل Claude أو ChatGPT، فإن المطالبة هي ما تكتبه في مربع الدردشة. في سياق المطور، تعمل المطالبات بمثابة تعليمات لتوجيه نموذج الذكاء الاصطناعي للرد على استعلامات المستخدم داخل التطبيق.

لماذا تعتبر الهندسة السريعة مهمة؟

تعمل الهندسة السريعة على تعزيز فعالية LLMs دون الحاجة إلى إجراء تغييرات على النموذج الأساسي أو تدريب إضافي. إن تحسين كيفية استجابة النماذج للمدخلات يسمح لطلاب LLM بالتكيف مع المهام الجديدة، مما يجعلها أكثر تنوعًا وكفاءة.

الهندسة السريعة في جوهرها هي عملية تكرارية تتضمن تصميم واختبار وتحسين المطالبات حتى يتم تحقيق المخرجات المطلوبة. تساعد هذه الطريقة في مواجهة التحديات التي تواجهها LLMs تقليديًا. على سبيل المثال، على الرغم من أن هذه النماذج لم يتم تصميمها بطبيعتها للاستدلال المنطقي - مثل حل المشكلات الرياضية - إلا أن المطالبات المنظمة متعددة الخطوات يمكنها توجيهها لتقسيم المهام المعقدة إلى خطوات يمكن التحكم فيها للحصول على نتائج أكثر دقة.

يمكن أيضًا معالجة أحد أكبر التحديات في مجال الذكاء الاصطناعي - وهي إمكانية التفسير، والتي تسمى غالبًا مشكلة "الصندوق الأسود" - من خلال مطالبات مصممة جيدًا. على سبيل المثال، تتطلب سلسلة الأفكار (CoT) نماذج لإظهار تفكيرها خطوة بخطوة، مما يجعل عمليات صنع القرار أكثر شفافية. يعد هذا الوضوح أمرًا حيويًا بشكل خاص في المجالات عالية المخاطر مثل الرعاية الصحية والتمويل والقانون، حيث يضمن فهم كيفية وصول النموذج إلى نهايته الدقة وبناء الثقة ودعم اتخاذ القرارات المستنيرة.

من خلال دفع حدود ما يمكن أن يحققه ماجستير إدارة الأعمال، تعمل الهندسة السريعة على تحسين الموثوقية والشفافية وسهولة الاستخدام. إنه يحول نماذج الذكاء الاصطناعي إلى أدوات أكثر فعالية وجديرة بالثقة قادرة على معالجة المهام المتزايدة التعقيد.

التقنيات الهندسية السريعة الأساسية

يستخدم المهندسون الفوريون المهرة أساليب مختلفة للحصول على استجابات أكثر دقة ومفيدة من LLMs. تتضمن بعض الأساليب الأكثر استخدامًا الحث على تسلسل الأفكار، والحث على لقطات قليلة، والحث على الأدوار المحددة. تساعد هذه التقنيات في توجيه LLMs لإنتاج مخرجات مصممة بشكل أفضل لمهام وسياقات محددة.

تحفيز سلسلة الأفكار (CoT)

تعد مطالبة CoT تقنية قوية لحل مهام الاستدلال المعقدة من خلال تشجيع طلاب LLM على تقسيم المشكلات إلى خطوات منطقية أصغر. على سبيل المثال، قد تتضمن مطالبة CoT ما يلي:

"اشرح أسبابك خطوة بخطوة عندما تقدم إجابتك."

من خلال توضيح أسبابه، غالبًا ما يكون من الأرجح أن يصل النموذج إلى إجابة صحيحة مقارنةً عندما يُطلب منه تقديم إجابة واحدة دون إظهار عمله. يعد هذا الأسلوب مفيدًا بشكل خاص للمهام التي تتضمن الرياضيات أو المنطق أو حل المشكلات متعدد الخطوات.

المطالبة بالطلقة الصفرية

تطلب المطالبة الصفرية من النموذج إكمال مهمة دون تقديم أي أمثلة أو سياق إضافي. على سبيل المثال، يمكنك توجيه النموذج إلى:

"ترجمة هذه الرسالة الإلكترونية إلى اللغة اليابانية."

في هذه الحالة، يعتمد LLM فقط على قاعدة المعرفة المدربة مسبقًا لتوليد الاستجابة. تعد المطالبة بالطلقة الصفرية مفيدة بشكل خاص للمهام المباشرة التي يكون النموذج على دراية بها بالفعل، حيث إنها تلغي الحاجة إلى تعليمات أو أمثلة مفصلة. إنها طريقة سريعة وفعالة للاستفادة من LLM في المهام الشائعة.

مطالبة قليلة بالرصاص

تعتمد المطالبة بالطلقات القليلة على المطالبة بالطلقة الصفرية من خلال تقديم عدد صغير من الأمثلة (عادةً من اثنين إلى خمسة) لتوجيه استجابة النموذج. تساعد هذه التقنية LLM على التكيف بشكل أكثر فعالية مع مهمة أو تنسيق جديد.

على سبيل المثال، إذا كنت تريد نموذجًا لتحليل توجهات مراجعات المنتجات، فيمكنك تضمين بعض الأمثلة المصنفة مثل هذا:

مثال 1: "هذا المنتج يعمل بشكل مثالي!" → إيجابي مثال 2: "لقد انكسر بعد يومين". → سلبي

بمجرد تزويده بالعينات، يمكن لـ LLM فهم المهمة بشكل أفضل ويمكنه تطبيق نفس المنطق على المدخلات الجديدة.

المطالبة بالدور المحدد

يوجه التوجيه الخاص بالدور LLM إلى اعتماد منظور أو لهجة أو مستوى معين من الخبرة عند الاستجابة. على سبيل المثال، إذا كنت تقوم بإنشاء برنامج دردشة تعليمي، فقد تطلب من النموذج القيام بما يلي:

"الرد كمعلم مريض في المدرسة الثانوية يشرح هذا المفهوم للمبتدئين."

يساعد هذا النهج النموذج على تصميم استجابته لجمهور محدد، ودمج المفردات المناسبة والنبرة ومستوى التفاصيل. تتيح المطالبات الخاصة بالدور أيضًا تضمين المعرفة الخاصة بالمجال التي قد يمتلكها شخص ما في هذا الدور، مما يعزز جودة الاستجابة وأهميتها.

ومع ذلك، يجب استخدام التحفيز الخاص بالأدوار بعناية، لأنه يمكن أن يؤدي إلى التحيز. أظهرت الأبحاث، على سبيل المثال، أن مطالبة ماجستير في القانون بالإجابة "كرجل" مقابل "كامرأة" يمكن أن يؤدي إلى اختلافات في تفاصيل المحتوى، مثل وصف السيارات بشكل أكثر عمقًا لشخصيات الذكور. يعد الوعي بهذه التحيزات أمرًا أساسيًا لتطبيق التحفيز الخاص بالأدوار بشكل مسؤول.

نصائح لصياغة مطالبات فعالة

لتحقيق أقصى قدر من فعالية التقنيات المذكورة أعلاه، من المهم صياغة المطالبات بدقة ووضوح. فيما يلي خمس إستراتيجيات مثبتة لمساعدتك في تصميم المطالبات التي توجه LLMs لتقديم مخرجات عالية الجودة ومناسبة للمهمة:

1. كن واضحًا ومحددًا.حدد بوضوح ما تبحث عنه من خلال تضمين تفاصيل مثل تنسيق الإخراج والنغمة والجمهور والسياق. إن تقسيم التعليمات إلى قائمة مرقمة يمكن أن يسهل على النموذج اتباعها.
2. اختلافات الاختبار.قم بتجربة إصدارات متعددة من المطالبة الخاصة بك لمعرفة مدى تأثير التغييرات الطفيفة على المخرجات. تساعد مقارنة النتائج على تحديد الصياغة الأكثر فعالية.
3. استخدم المحددات.قم ببناء المطالبات الخاصة بك باستخدام علامات XML (على سبيل المثال، <example> و<instructions>) أو الفواصل المرئية مثل علامات الاقتباس الثلاثية ("""). يساعد هذا النموذج على فهم أقسام مدخلاتك والتمييز بينها.
4. تعيين دور.قم بتوجيه النموذج ليتبنى منظورًا محددًا، مثل "خبير الأمن السيبراني" أو "وكيل دعم العملاء الودود". يوفر هذا النهج سياقًا مفيدًا ويصمم لهجة الاستجابة وخبرتها.
5. تقديم أمثلة.قم بتضمين عينة من المدخلات والمخرجات لتوضيح توقعاتك. تعتبر الأمثلة فعالة بشكل خاص للمهام التي تتطلب تنسيقًا أو أسلوبًا أو عملية تفكير محددة.

التحديات المشتركة في الهندسة السريعة

عند صياغة مطالبات فعالة، من المهم أن تأخذ في الاعتبار القيود المفروضة على LLMs. تتضمن بعض المشكلات التي يجب مراعاتها عند صياغة المطالبات حدود الرموز المميزة، والتحيز بسبب عدم التوازن في الأمثلة الخاصة بك، وإعطاء النموذج الكثير من المعلومات.

حدود الرمز المميز

تفرض معظم LLM حدًا على حجم الإدخال، والذي يتضمن كلاً من المطالبة وأي معلومات إضافية تقدمها للنموذج للسياق، مثل جدول بيانات أو مستند Word أو عنوان URL على الويب. يتم قياس هذا الإدخال بالرموز المميزة، وهي وحدات النص التي تم إنشاؤها من خلال الترميز. يمكن أن تكون الرموز قصيرة مثل الحرف أو طويلة مثل الكلمة. تعتبر المدخلات الأطول أكثر تكلفة من الناحية الحسابية، لأن النموذج يجب أن يحلل المزيد من المعلومات. تساعد هذه الحدود، التي تتراوح من بضع مئات إلى عدة آلاف من الرموز، في إدارة الموارد الحسابية وقوة المعالجة.

التحيز في الأمثلة

في مهام التعلم القليلة، قد تؤدي أنواع الأمثلة التي تقدمها للنموذج للتعلم منها إلى مطابقة الأمثلة بشكل وثيق جدًا في استجابته. على سبيل المثال، إذا طلبت من النموذج تنفيذ مهمة تصنيف المشاعر ولكنك أعطيته خمسة أمثلة إيجابية ومثالًا سلبيًا واحدًا فقط للتعلم منها، فقد يكون من المحتمل جدًا أن يقوم النموذج بتصنيف مثال جديد على أنه إيجابي.

الحمل الزائد للمعلومات

قد يؤدي توفير قدر كبير جدًا من المعلومات في موجه واحد إلى إرباك النموذج ومنعه من تحديد ما هو أكثر صلة بالموضوع. قد تؤدي المطالبات المعقدة للغاية إلى تركيز النموذج بشكل ضيق جدًا على الأمثلة المقدمة (التركيب الزائد) وفقدان قدرته على التعميم بفعالية.

تطبيقات الهندسة السريعة

تساعد الهندسة السريعة في جعل نماذج الذكاء الاصطناعي أكثر استجابة وقابلية للتكيف ومفيدة عبر مجموعة واسعة من الصناعات. وإليك كيف تعمل الهندسة السريعة على تعزيز أدوات الذكاء الاصطناعي في المجالات الرئيسية:

توليد المحتوى

تعمل المطالبات المصممة جيدًا على إحداث ثورة في إنشاء المحتوى من خلال تمكين إنشاء اتصالات تجارية محددة للغاية واعية بالسياق، مثل المقترحات والأوراق البيضاء وأبحاث السوق والرسائل الإخبارية ومجموعات الشرائح ورسائل البريد الإلكتروني.

خدمة العملاء

تساعد المطالبات الأفضل روبوتات الدردشة لخدمة العملاء على تقديم استجابات أكثر صلة وتعاطفاً وفعالية. من خلال تحسين جودة الاستجابة ونبرة الاستجابة، تمكّن الهندسة السريعة روبوتات الدردشة من حل المشكلات بشكل أسرع وتصعيد المخاوف المعقدة إلى المتخصصين البشريين عند الضرورة.

تعليم

قد تواجه أدوات الذكاء الاصطناعي أحيانًا صعوبة في تقييم الإجابات المعقدة في السياقات التعليمية. ومع ذلك، يمكن أن تساعد مطالبات CoT نماذج الذكاء الاصطناعي على التفكير من خلال استجابات الطلاب لتحديد ما إذا كانت صحيحة. عندما يقدم الطلاب إجابات غير صحيحة، تسمح هذه المطالبات للذكاء الاصطناعي بتحديد الأسباب الخاطئة وتقديم تعليقات مفيدة ومصممة خصيصًا.

الأدوات والموارد اللازمة للهندسة السريعة

هناك العديد من الموارد سهلة الاستخدام المتاحة إذا كنت تريد أن تتعلم كيفية هندسة المطالبات الخاصة بك. فيما يلي مجموعة من البرامج التعليمية ومكتبات المطالبات ومنصات الاختبار حتى تتمكن من قراءة المزيد والبدء في البناء ومقارنة الاستجابات التي تولدها المطالبات.

مصادر التعلم والبرامج التعليمية

إذا كنت تريد معرفة المزيد عن المحفز، فهناك العديد من الموارد الجيدة لفهم فن وعلم هندسة الموجه الفعال:

• DAIR.AI: يقدم برنامجًا تعليميًا مجانيًا حول الهندسة السريعة
• Anthropic: يوفر برنامجًا تعليميًا تفاعليًا عامًا مجانيًا يشتمل على تمارين لتعلم الهندسة الفورية والتدرب على إنشاء المطالبات الخاصة بك
• مجتمع Reddit: انضم إلى مجتمع r/promptengineering لاستكشاف المطالبات التي يكتبها الآخرون واكتشاف مكتبات الطلبات مفتوحة المصدر.
• OpenAI: يشارك ست إستراتيجيات لكتابة مطالبات أفضل
• منشئ مطالبات ChatGPT: يستخدم أداة HuggingFace لإنشاء مطالبة عندما لا تكون متأكدًا من أين تبدأ

المكتبات السريعة والأمثلة

يمكنك أيضًا استخدام المطالبات التي كتبها الآخرون بالفعل كنقطة انطلاق. فيما يلي بعض مكتبات الطلبات المجانية من مستخدمي Anthropic وOpenAI وGoogle وGitHub:

• مكتبة Anthropic's المطالبة: هذه مكتبة قابلة للبحث تحتوي على مطالبات محسّنة لحالات الاستخدام الشخصي والتجاري.
• مطالبات قائمة انتظار ChatGPT: يحتوي هذا المستودع على سلاسل مطالبات قابلة للنسخ واللصق والتي يمكن استخدامها لبناء سياق لـ ChatGPT قبل مطالبته بإكمال المهمة. يتضمن ذلك مطالبات بإجراء بحث عن الشركات، وصياغة مقترحات المقاولين، وكتابة المستندات البيضاء.
• مطالبات ChatGPT الرائعة: تحتوي مكتبة مطالبات ChatGPT الشهيرة هذه على مئات من المطالبات، يبدأ الكثير منها بتوجيه ChatGPT لتولي دور معين مثل "المسوق" أو "وحدة تحكم JavaScript".
• مطالبات Claude الرائعة: هذه المجموعة التي أنشأها المستخدمون، والتي تم تصميمها على غرار مطالبات Awesome ChatGPT، أصغر حجمًا ولكنها لا تزال تحتوي على العديد من قوالب المطالبات المفيدة، بما في ذلك الاتصالات التجارية.
• Google AI Studio: هذا معرض للمطالبات المقترحة للاستخدام مع Gemini. يركز الكثير منهم على استخراج المعلومات من الصور.
• أمثلة موجهة لـ OpenAI: هذه مجموعة من الأمثلة السريعة القابلة للبحث لمهام مثل الترجمة وإنشاء موقع الويب ومراجعة التعليمات البرمجية.

منصات الاختبار

بمجرد أن يكون لديك بعض المطالبات التي ترغب في تجربتها، كيف يمكنك اختبارها؟ تسمح لك هذه الأدوات بإجراء مقارنات جنبًا إلى جنب بين المطالبات المختلفة حتى تتمكن من تقييم فعاليتها:

• OpenAI Playground: يمكنك اختبار المطالبات باستخدام تكوينات مختلفة لنموذج GPT ومعرفة كيفية مقارنة المخرجات.
• Anthropic Workbench: يمكنك مقارنة مخرجات المطالبات المختلفة جنبًا إلى جنب واستخدام وظيفة التسجيل لقياس الأداء.
• Prompt Mixer: هذا هو تطبيق سطح مكتب مفتوح المصدر لنظام التشغيل macOS يسمح لك بإنشاء مكتبات للمطالبات واختبارها وإنشائها عبر نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة.

مستقبل الهندسة السريعة

في السنوات المقبلة، ستصبح الهندسة السريعة على نحو متزايد مهمة يقوم بها طلاب ماجستير القانون جنبًا إلى جنب مع البشر. يقوم الباحثون في مجال الهندسة الفورية بتدريس النماذج التوليدية لكتابة المطالبات الخاصة بهم. على سبيل المثال، ابتكر الباحثون في جوجل ديب مايند نهجا "محفزا فوقيا" يسمى "التحسين عن طريق PROmpting (OPRO)، حيث يتم تدريب ماجستير إدارة الأعمال على مكتبة من المطالبات ثم يُطلب منه إنشاء المطالبات الخاصة به استجابة للمشكلات.

يقوم الباحثون أيضًا بتطوير طرق لمطالبات ماجستير الإدارة الذاتية لمقارنة وتقييم فعالية المطالبات التي يولدونها، والتي لديها القدرة على منح ماجستير إدارة الأعمال استقلالية أكبر في الاستجابة للمهام المعقدة.