آموزش اصول و مفاهیم پرامپت نویسی یا مهندسی پرامپت در هوش مصنوعی 2025

آخرین بروزرسانی در ۲۷ تیر ۱۴۰۴ توسط Dr.Arman

در زمان فعلی، پرامپت نویسی یا مهندسی پرامپت، نقشی حیاتی در ارتقای سطح زندگی و حرفه‌ی اشخاص دارد. با توجه به پیشرفت‌های اخیر در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)  مانند GPT-4o و GPT-5 اهمیت پرامپت نویسی به عنوان پل ارتباطی بین انسان و ماشین بیش از پیش نمایان شده است. این رشته، کلید دسترسی به خروجی‌های دقیق، معنادار و مرتبط از مدل‌های هوش مصنوعی است. پرامپت نویسی به کاربران این امکان را می‌دهد تا با تنظیم صحیح دستورات، از توانایی‌های هوش مصنوعی به بهترین نحو بهره‌مند شوند​.​

هوش مصنوعی در عصر حاضر، مثالی واقعی از غول چراغ جادوست. پرامپت نویسی یا مهندسی پرامپت، زبان درخواست و تعامل با این غول بسیار توانمند است.

Artificial intelligence today is like a modern-day genie in a bottle. Writing prompts or prompt engineering is how you make your wishes known to this super-powered genie.

این مقاله به بررسی اصول و مفاهیم پایه‌ای پرامپت نویسی یا مهندسی پرامپت در هوش مصنوعی می‌پردازد. ابتدا به تاریخچه مختصری از پردازش زبان طبیعی (NLP) و تکامل مدل‌های زبانی می‌پردازیم. سپس مفاهیم فنی پرامپت نویسی از جمله معماری مدل‌ها، داده‌های آموزشی، پارامترها، و تکنیک‌های بهینه‌سازی را بررسی می‌کنیم. در ادامه، به مهارت‌های لازم برای یک مهندس پرامپت‌نویس موفق، از جمله مهارت‌های فنی و غیر فنی می‌پردازیم. در نهایت، به آخرین پیشرفت‌ها و روندهای جدید در زمینه پرامپت نویسی و اهمیت آن در آینده هوش مصنوعی اشاره خواهیم کرد​.

تعریف پرامپت نویسی

پرامپت نویسی یا مهندسی پرامپت به هنر و علم طراحی و تنظیم دستورات یا ورودی‌هایی گفته می‌شود که به مدل‌های هوش مصنوعی، به‌ویژه مدل‌های زبان بزرگ (LLM) مانند GPT، داده می‌شود تا خروجی مورد نظر را تولید کنند. به بیان ساده‌تر، پرامپت نویسی فرآیندی است که در آن کاربر با استفاده از زبان طبیعی، سوالات یا دستورات را به مدل ارائه می‌دهد و مدل نیز با استفاده از دانش و الگوریتم‌های خود، به این دستورات پاسخ می‌دهد.

مثال‌ها

برای فهم بهتر پرامپت نویسی، چند مثال را بررسی می‌کنیم:

مثال 1: پرسش و پاسخ ساده

پرامپت: “پایتخت فرانسه چیست؟”

پاسخ مدل: “پاریس”

در این مثال، پرامپت یک سوال مستقیم است و مدل هوش مصنوعی با استفاده از دانش عمومی خود به آن پاسخ می‌دهد.

 

مثال 2: تولید متن خلاقانه

پرامپت: “یک داستان کوتاه درباره یک گربه که به فضا سفر می‌کند بنویس.”

پاسخ مدل: “روزی روزگاری، گربه‌ای به نام لونا تصمیم گرفت به فضا سفر کند. او با یک سفینه کوچک و دوستان فضانورد خود، ماجراجویی بزرگی را آغاز کرد…”

در اینجا، پرامپت به مدل دستور می‌دهد که یک داستان خلاقانه تولید کند. مدل با استفاده از دانش خود و توانایی‌های تولید متن خود، داستانی تخیلی و جذاب می‌نویسد.

 

مثال 3: تولید محتوای تخصصی

پرامپت: “توضیح دهید چرا تغییرات اقلیمی برای محیط زیست خطرناک هستند.”

پاسخ مدل: “تغییرات اقلیمی باعث افزایش دما، ذوب شدن یخچال‌های قطبی، افزایش سطح دریاها و بروز پدیده‌های جوی شدید مانند طوفان‌ها و سیلاب‌ها می‌شود که همگی تهدیدی جدی برای محیط زیست و زندگی انسان‌ها هستند…”

در این مثال، پرامپت به مدل دستور می‌دهد که اطلاعاتی تخصصی و علمی درباره تغییرات اقلیمی ارائه دهد.

 

مثال 4: تنظیم دقیق پرامپت

پرامپت اولیه: “توضیح دهید انقلاب صنعتی چه بود.”

پاسخ مدل: “انقلاب صنعتی دوره‌ای بود که در آن تولیدات صنعتی به‌سرعت گسترش یافت و تغییرات بزرگی در زندگی انسان‌ها و ساختارهای اجتماعی ایجاد شد.”

پرامپت بهبود یافته: “توضیح دهید انقلاب صنعتی چه بود و چگونه زندگی انسان‌ها را تغییر داد.”

پاسخ مدل: “انقلاب صنعتی دوره‌ای بود که در آن تولیدات صنعتی به‌سرعت گسترش یافت و تغییرات بزرگی در زندگی انسان‌ها و ساختارهای اجتماعی ایجاد شد. این دوره با اختراعات جدید و بهبود تکنولوژی‌های تولیدی همراه بود که منجر به افزایش تولید و بهبود کیفیت زندگی انسان‌ها شد. همچنین مهاجرت از روستاها به شهرها افزایش یافت و شهرنشینی توسعه پیدا کرد.”

در اینجا، پرامپت اولیه بسیار کلی است، اما با بهبود و جزئی‌تر کردن پرامپت، پاسخ مدل نیز دقیق‌تر و جامع‌تر می‌شود.

این مثال‌ها نشان می‌دهند که چگونه پرامپت نویسی می‌تواند بر خروجی مدل‌های هوش مصنوعی تاثیر بگذارد و اهمیت دقت و جزئیات در طراحی پرامپت‌ها را نشان می‌دهند.

هنر و علم ساخت پرامپت‌ها

در مهندسی پرامپت، هنر و علم به هم می‌پیوندند تا بهترین نتایج از مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) استخراج شود. این فرآیند شامل تکنیک‌ها و استراتژی‌هایی است که به نوشتن پرامپت‌های موثر کمک می‌کنند.

نکات کلیدی در نوشتن پرامپت

اهمیت انتخاب کلمات مناسب

انتخاب دقیق و مناسب کلمات در نوشتن پرامپت از اهمیت بالایی برخوردار است. کلمات باید به گونه‌ای انتخاب شوند که مدل بتواند به درستی مقصود و نیت کاربر را درک کند. استفاده از کلمات مناسب و دقیق می‌تواند مدل را به سمت تولید پاسخ‌های بهتر و مرتبط‌تر هدایت کند.

نقش جزئیات و وضوح در پرامپت

وضوح و دقت در پرامپت از دیگر عوامل کلیدی در نوشتن پرامپت‌های موثر است. جزئیات بیشتر و وضوح بالاتر در پرامپت می‌تواند به مدل کمک کند تا پاسخ‌های دقیق‌تری ارائه دهد. این امر به ویژه در مواردی که موضوع پیچیده یا چندوجهی است، اهمیت بیشتری پیدا می‌کند.

جزئیات مرتبط را بدون افراط وارد کنید. پرامپت‌های دقیق‌تر باعث می‌شود مدل هوش مصنوعی بهتر بفهمد که شما دقیقاً چه چیزی می‌خواهید. به عنوان مثال، به جای پرامپت عمومی مانند “یک مقاله بنویس”، بگویید “یک مقاله 500 کلمه‌ای درباره بهترین روش‌های سئو برای وب‌سایت‌های تجارت الکترونیک بنویس”.

مثال‌هایی به هوش مصنوعی ارائه دهید

نمونه‌های مشخصی از متون، داده‌ها، قالب‌ها، یا کدها را در پرامپت خود بگنجانید. این کار به مدل کمک می‌کند تا دقیقاً بفهمد شما چه نوع پاسخی می‌خواهید. مثلاً اگر پرامپت مقاله دارید، یک پاراگراف نمونه ارائه دهید.

ارائه داده‌ها برای دریافت پاسخ‌های بهتر

استفاده از داده‌های خاص و مرتبط برای بهبود کیفیت پاسخ‌ها. اگر اطلاعات یا آمار خاصی دارید که باید در پاسخ گنجانده شود، آن‌ها را به مدل بدهید. این کار به مدل کمک می‌کند تا پاسخ‌های دقیق‌تر و مرتبط‌تری ارائه دهد.

مشخص کردن خروجی مورد نظر

بیان دقیق ساختار و فرمت مورد نظر برای پاسخ. مثلاً اگر می‌خواهید گزارش یا مقاله‌ای با ساختار خاصی تهیه شود، به وضوح بگویید که مقدمه، بدنه و نتیجه‌گیری باید داشته باشد.

ارائه دستورات مثبت

به جای گفتن اینکه چه کاری نباید انجام شود، بگویید چه کاری باید انجام شود. مدل‌های هوش مصنوعی بهتر می‌توانند دستورات مثبت را دنبال کنند. مثلاً به جای “از استفاده از کلمات پیچیده خودداری کن”، بگویید “از کلمات ساده و قابل فهم استفاده کن”.

زنجیره فکری پرامپت را امتحان کنید

این روش مثل این است که از هوش مصنوعی بخواهید فکر کردنش را با صدای بلند برای شما توضیح دهد. به جای اینکه فقط جواب نهایی را بدهد، از او می‌خواهید مرحله به مرحله توضیح دهد که چطور به آن جواب رسیده است.

مزایای این روش:

• بهتر می‌فهمید هوش مصنوعی چطور فکر می‌کند
• می‌توانید مطمئن شوید که جواب منطقی است
• برای مسائل پیچیده خیلی مفید است
• از هوش مصنوعی می‌آموزید که چطور مسائل را حل کند

مثلاً، اگر از هوش مصنوعی بخواهید یک قطعه کد را بهینه کند، می‌توانید از او بخواهید مراحل فکر کردنش را توضیح دهد: اول چطور مشکلات عملکرد را پیدا می‌کند، بعد چه راه‌حل‌هایی را در نظر می‌گیرد، چطور آنها را آزمایش می‌کند و در نهایت چطور کد بهینه شده را پیاده‌سازی می‌کند.

وظایف پیچیده را به موارد ساده‌تر تقسیم کنید

این روش مثل خرد کردن یک غذای بزرگ به لقمه‌های کوچک‌تر است. به جای اینکه یک کار بزرگ و پیچیده را یکجا از هوش مصنوعی بخواهید، آن را به چند بخش کوچک‌تر تقسیم می‌کنید.

مزایای این روش:

• هوش مصنوعی بهتر می‌تواند روی هر بخش تمرکز کند
• می‌توانید هر مرحله را بررسی و در صورت نیاز اصلاح کنید
• کیفیت کار بهتر می‌شود چون هر بخش با دقت بیشتری انجام می‌شود
• اگر مشکلی پیش بیاید، پیدا کردن و حل آن راحت‌تر است

مثلاً، اگر می‌خواهید یک مقاله 1500 کلمه‌ای بنویسید، به جای اینکه یکجا همه را بخواهید، می‌توانید اول طرح کلی مقاله را بخواهید، بعد برای هر بخش جداگانه محتوا تولید کنید، و در نهایت از هوش مصنوعی بخواهید همه را با هم ترکیب و ویرایش کند.

تکنیک‌های مهندسی پرامپت یا پرامپت نویسی

پرامپت‌نویسی Lyra

این سبک در واقع یک «مگا پرامپت» ویروسی است که شما را به عنوان یک دستیار هوشمند مهندسی پرامپت در اختیار هوش مصنوعی می‌گذارد. با وارد کردن متن پایهٔ خود در قالب Lyra، این سیستم از متدولوژی ۴‑مرحله‌ای Deconstruct (شکافت)، Diagnose (عیب‌یابی)، Develop (توسعه) و Deliver (تحویل) استفاده می‌کند تا ایدهٔ خام شما را به دستوری دقیق، ساختاریافته و بهینه تبدیل کند. Lyra با پشتیبانی از حالت‌های BASIC برای بهینه‌سازی سریع و DETAIL برای جزئیات کامل و همچنین سازگاری با پلتفرم‌های مختلف مانند ChatGPT، Claude و Gemini، به یک مشاور حرفه‌ای پرامپت‌نویسی رایگان بدل شده است.

با Lyra دیگر نیازی نیست ساعت‌ها به آزمون و خطا بپردازید؛ این ابزار ابتدا درخواست اولیهٔ شما را تجزیه و نواقص آن را شناسایی می‌کند، سپس با به‌کارگیری تکنیک‌هایی مثل زنجیره فکر (Chain-of-Thought)، یادگیری چندمثالی (Few-Shot) یا تخصیص نقش (Role Assignment)، پرامپتی بی‌نقص و متناسب با نیازتان می‌سازد و در نهایت راهنمایی‌های کاربردی برای پیاده‌سازی آن ارائه می‌دهد. این روش باعث افزایش دقت خروجی، کاهش تولید اطلاعات نادرست و دسترسی آسان کاربران کم‌تجربه به نتایجی حرفه‌ای از هر مدل زبانی می‌شود.

 

تکنیک نقش‌آفرینی یا نقش‌بازی (Role-Playing)

در این پرامپت‌ها، از مدل خواسته می‌شود که شخصیت یا نقش خاصی را ایفا کند. این روش برای کسب دانش تخصصی یا دیدگاه خاص مفید است. مثال: “به عنوان یک زیست‌شناس دریایی با تجربه، اهمیت صخره‌های مرجانی برای اکوسیستم‌های اقیانوسی را توضیح دهید.”

برای مثال عملی، درخواست از مدل برای ارائه نظر به عنوان یک متخصص تغذیه می‌تواند پاسخ‌های تخصصی‌تری در مورد رژیم غذایی ارائه دهد:

خروجی پرامپت قبلی بدون در نظر گرفتن نقش خاص برای مدل:
همانطور که مشاهده می‌گردد، خروجی مدل در حالتی که نقش لحاظ شده، شامل جزییات و توضیحات بیشتری است. این کار همچنین می‌تواند به مدل کمک کند تا پاسخ‌هایی با لحن و سبک خاصی تولید کند. مثلاً بگویید “این مقاله را با لحن دوستانه و غیررسمی بنویس”.

تکنیک تکرار و اصلاح

آغاز با یک پرامپت کلی و سپس اصلاح آن بر اساس پاسخ‌های دریافتی، یک روش موثر برای بهبود پرامپت است. این فرآیند تکراری کمک می‌کند تا پرامپت به مرور زمان بهتر شود.

تکنیک بازخورد مستمر

استفاده از خروجی‌های مدل برای اصلاح و بهبود پرامپت‌ها نیز یک روش دیگر برای اطمینان از تطابق بیشتر پاسخ‌ها با انتظارات کاربر است​.

پرامپت بدون نمونه (Zero-shot)

این تکنیک شامل ارائه یک وظیفه به مدل بدون هیچ نمونه قبلی است. این روش توانایی مدل در تعمیم‌دهی و تولید خروجی‌های مرتبط را بدون اتکا به نمونه‌های قبلی آزمایش می‌کند. این روش بر دانش از پیش موجود مدل تکیه دارد.
مثال: “مفهوم فتوسنتز را به زبان ساده توضیح دهید.”

پرامپت با چند نمونه (Few-shot)

در این روش، به مدل چند نمونه (شات) داده می‌شود تا پاسخ خود را بر اساس آنها تنظیم کند. ارائه مثال‌ یا نمونه به مدل کمک می‌کند تا خروجی بهتری ارائه دهد.

فرض کنید می‌خواهید مدل یک جمله کوتاه در مورد وضعیت آب و هوا برای شهرهای مختلف بنویسد. ابتدا چند نمونه ارائه می‌دهید:
مثال 1:
شهر: تهران
وضعیت آب و هوا: آفتابی
پاسخ: امروز در تهران هوای آفتابی داریم.

مثال 2:
شهر: مشهد
وضعیت آب و هوا: ابری
پاسخ: امروز در مشهد هوای ابری داریم.

مثال 3:
شهر: اصفهان
وضعیت آب و هوا: بارانی
پاسخ:

با این نمونه‌ها، مدل می‌تواند پاسخ دهد: “امروز در اصفهان هوای بارانی داریم.”

این روش کمک می‌کند مدل بهتر بفهمد که چه نوع اطلاعاتی مورد نیاز است و چگونه باید آن‌ها را قالب‌بندی کند تا پاسخ دقیقی تولید کند.

زنجیره تفکر (Chain-of-Thought)

این تکنیک شامل هدایت مدل از طریق یک سری مراحل استدلالی است. با تقسیم یک وظیفه پیچیده به مراحل میانی یا “زنجیره‌های استدلالی”، مدل می‌تواند فهم بهتری از زبان داشته باشد و خروجی‌های دقیق‌تری ارائه دهد.​ این روش به مدل کمک می‌کند تا مراحل حل مسئله را به ترتیب و به صورت منطقی دنبال کند. این روش به ویژه برای مسائل پیچیده و چند مرحله‌ای مفید است.

مثال:

“یک فروشگاه کتاب 1500 کتاب در انبار دارد و هر ماه 250 کتاب می‌فروشد. به سوال زیر به صورت گام به گام پاسخ دهید:

1. تعداد کل کتاب‌های موجود در انبار چقدر است؟
2. چند کتاب در هر ماه فروخته می‌شود؟
3. چند ماه طول می‌کشد تا تمام کتاب‌ها فروخته شوند؟ لطفا مراحل محاسبه را به تفصیل توضیح دهید.”

با استفاده از این تکنیک، مدل به دقت هر مرحله را دنبال می‌کند و در نهایت به پاسخ صحیح می‌رسد. این روش باعث افزایش دقت و وضوح پاسخ‌ها در مسائل چند مرحله‌ای می‌شود.

ثبات خود (Self-Consistency)

این روش شامل تولید چندین پاسخ به یک پرامپت و سپس انتخاب پاسخ‌های سازگارترین یا رایج‌ترین است. این تکنیک می‌تواند به بهبود قابلیت اطمینان خروجی‌های مدل کمک کند.
مثال: “5 توضیح مختلف برای چرایی آبی بودن آسمان تولید کنید. سپس دقیق‌ترین و سازگارترین توضیح را شناسایی کنید.”

با توجه به این تکنیک‌ها و نکات کلیدی، می‌توان پرامپت‌های موثری برای مدل‌های هوش مصنوعی نوشت که به ارائه پاسخ‌های دقیق و مرتبط کمک می‌کنند.

تکنیک پرامپت نویسی Maieutic Prompting

این تکنیک یک روش جدید است که به مدل‌های زبانی مانند GPT-4o کمک می‌کند تا به طور منطقی و قابل اعتمادتر به سؤالات پاسخ دهند. این تکنیک با استفاده از استدلال سقراطی، مدل زبانی را وادار می‌کند تا توضیحات مختلفی را برای هر دو پاسخ ممکن (بله و نه) ارائه دهد. سپس این توضیحات در قالب یک درخت استدلالی سازماندهی می‌شوند و الگوریتم‌های خاصی به کار گرفته می‌شوند تا بهترین و منطقی‌ترین پاسخ نهایی انتخاب شود.
این روش به مدل‌ها کمک می‌کند تا حتی در شرایطی که اطلاعات اولیه یا توضیحات آنها ناقص یا متناقض است، به نتایج صحیح برسند. تکنیک Maieutic Prompting باعث افزایش دقت مدل‌ها می‌شود و آنها را قادر می‌سازد تا با استدلال منطقی به سؤالات پیچیده پاسخ دهند. همچنین، این تکنیک به مدل‌ها کمک می‌کند تا در برابر تغییرات معنایی و جملات مشابه اما دارای پاسخ‌های مختلف مقاوم‌تر عمل کنند.
به طور خلاصه، تکنیک پرامپت نویسی Maieutic Prompting یک ابزار جدید و قدرتمند است که به مدل‌های زبانی کمک می‌کند تا به صورت پایدارتر و با استفاده از استدلال منطقی به نتایج دقیق و قابل اعتماد دست پیدا کنند. این روش می‌تواند در آینده برای بهبود عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی در زمینه‌های مختلفی مانند پردازش زبان طبیعی و سیستم‌های پرسش و پاسخ مورد استفاده قرار گیرد.

تکنیک پرامپت نویسی متا یا Meta Prompting

Meta Prompting، به عنوان یک تکنیک نوآورانه در حوزه هوش مصنوعی، رویکردی جدید برای حل مسائل پیچیده با مدل‌های زبانی بزرگ ارائه می‌دهد. برخلاف روش‌های سنتی که بر محتوا تمرکز دارند، متا پرامپتینگ بر ساختار و نحو اطلاعات تأکید می‌کند. این تغییر دیدگاه، مدل‌های زبانی را قادر می‌سازد تا مسائل را به صورت گام به گام تجزیه کنند و با ایجاد پرامپت‌های جدید و بازگشتی، راه‌حل‌های کارآمدتری را ارائه دهند. در نتیجه، متا پرامپتینگ نه تنها بهره‌وری استفاده از توکن‌ها را افزایش می‌دهد بلکه امکان مقایسه عادلانه‌تر مدل‌ها را در حل مسائل فراهم می‌کند.

این تکنیک قدرتمند، با بهره‌گیری از اصول نظریه دسته‌ها و نظریه نوع‌ها، توانایی‌های مدل‌های زبانی را در استدلال و حل مسائل به سطحی بالاتر ارتقا می‌دهد. با استفاده از متا پرامپتینگ، می‌توان مدل‌های هوش مصنوعی را به گونه‌ای برنامه‌ریزی کرد که نه تنها مسائل پیچیده را حل کنند بلکه با تولید خودکار پرامپت‌های جدید، به‌طور مداوم فرآیند حل مسئله را بهبود بخشند. این ویژگی‌ها تکنیک پرامپت نویسی متا را به ابزاری کلیدی در پیشبرد آینده هوش مصنوعی تبدیل کرده است، جایی که سیستم‌های هوشمند قادر به تصمیم‌گیری و حل مسائل با دقت و کارایی بی‌سابقه خواهند بود.

تولید متن با افزودن اطلاعات بازیابی شده (Retrieval-Augmented Generation-RAG)

تکنیک RAG ترکیبی نوآورانه از تولید زبان طبیعی و بازیابی اطلاعات است که برای بهبود دقت و قابلیت اعتماد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) طراحی شده است. با استفاده از RAG، مدل‌های زبانی قادر به دسترسی به منابع اطلاعاتی خارجی و به‌روز هستند که این امر به کاهش پدیده “هذیان‌گویی” یا ارائه اطلاعات نادرست کمک می‌کند. این روش به جای اتکا به دانش ثابت و اغلب قدیمی مدل‌های زبانی، امکان بازیابی و استفاده از داده‌های به‌روز و معتبر را فراهم می‌کند.

از مزایای این تکنیک می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• افزایش دقت و قابلیت اعتماد: با استفاده از منابع اطلاعاتی معتبر و به‌روز، مدل‌های زبانی می‌توانند پاسخ‌های دقیق‌تر و قابل اعتمادتری ارائه دهند.
• کاهش هذیان‌گویی: RAG با استفاده از اطلاعات بازیابی‌شده، از تولید پاسخ‌های نادرست جلوگیری می‌کند.
• بهبود کارایی: با استفاده از RAG، مدل‌های زبانی بدون نیاز به بازآموزی کامل، می‌توانند به داده‌های جدید دسترسی پیدا کنند که این امر منجر به کاهش هزینه‌ها و افزایش کارایی می‌شود.

آخرین تحولات در مهندسی پرامپت

1. درک بهتر زمینه‌ای

یکی از پیشرفت‌های کلیدی اخیر در مدل‌های بزرگ زبان (LLMs)، مانند GPT-4، بهبود چشمگیر در درک زمینه و نوانس‌ها است. این مدل‌ها اکنون بهتر می‌توانند پرسش‌های پیچیده را تفسیر کنند، زمینه گسترده‌تری را در نظر بگیرند و پاسخ‌های دقیق‌تر و نوانس‌دارتر ارائه دهند. این پیشرفت تا حدی به روش‌های آموزشی پیچیده‌تر که شامل مجموعه داده‌های متنوع و گسترده است، مربوط می‌شود که به مدل‌ها کمک می‌کند ظرافت‌های ارتباطات انسانی را بهتر درک کنند​.

2. تکنیک‌های پرامپت تطبیقی

تکنیک‌های پرامپت تطبیقی یکی از روندهای نوظهور است که در آن مدل‌های هوش مصنوعی بر اساس سبک و ترجیحات ورودی کاربر تنظیم می‌شوند. این رویکرد شخصی‌سازی شده به منظور طبیعی‌تر و کاربرپسندتر کردن تعاملات با هوش مصنوعی طراحی شده است. برای مثال، اگر یک کاربر تمایل به پرسیدن سوالات مختصر داشته باشد، هوش مصنوعی به پاسخ‌های مختصر تنظیم می‌شود، یا بالعکس. این توسعه بویژه در بهبود تجربه کاربری در برنامه‌های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی مانند دستیارهای مجازی و چت‌بات‌ها امیدوارکننده است.

3. پرامپت‌های چندوجهی

ادغام قابلیت‌های چندوجهی در مدل‌های هوش مصنوعی، جبهه‌های جدیدی را در مهندسی پرامپت باز کرده است. مدل‌های چندوجهی می‌توانند پرامپت‌هایی که شامل ترکیبی از متن، تصاویر و گاهی اوقات حتی ورودی‌های صوتی هستند را پردازش و به آن‌ها پاسخ دهند. این پیشرفت بسیار مهم است زیرا راه را برای برنامه‌های هوش مصنوعی جامع‌تری که می‌توانند به شیوه‌ای که به درک و ارتباطات انسانی نزدیک‌تر است، درک و تعامل کنند، باز می‌کند​.

چگونگی کارکرد مهندسی پرامپت

1. معماری مدل‌های هوش مصنوعی

مدل‌های هوش مصنوعی بزرگ مانند GPT و PaLM2 بر پایه معماری‌های ترانسفورمر (Transformer) ساخته شده‌اند. این معماری‌ها به مدل‌ها امکان می‌دهند حجم عظیمی از داده‌ها را پردازش کرده و با استفاده از مکانیزم‌های خودتوجهی  (self-attention)، مفهوم زمینه را درک کنند. درک این معماری‌ها برای طراحی پرامپت‌های مؤثر ضروری است​.

2. داده‌های آموزشی و توکن‌بندی

مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) بر اساس مجموعه داده‌های وسیعی آموزش می‌بینند. این داده‌ها به توکن‌های کوچک‌تری تقسیم می‌شوند (توکن‌بندی) تا مدل بتواند آن‌ها را پردازش کند. نوع توکن‌بندی (مانند کلمه‌محور، جفت‌بایت، و غیره) می‌تواند تأثیر زیادی بر تفسیر مدل از یک پرامپت داشته باشد. به عنوان مثال، توکن‌بندی متفاوت یک کلمه ممکن است خروجی‌های متفاوتی تولید کند​.

3. پارامترهای مدل و روش‌های نمونه‌گیری

مدل‌های زبان بزرگ دارای میلیون‌ها تا میلیاردها پارامتر هستند. این پارامترها در فرآیند آموزش بهینه‌سازی می‌شوند و تعیین می‌کنند که مدل چگونه به یک پرامپت پاسخ دهد. درک رابطه بین این پارامترها و خروجی‌های مدل می‌تواند به طراحی پرامپت‌های مؤثر کمک کند.

4. تنظیمات دما (Temperature) و نمونه‌گیری Top-k

هنگام تولید پاسخ‌ها، مدل‌ها از تکنیک‌هایی مانند تنظیم دما و نمونه‌گیری Top-k استفاده می‌کنند تا تصادفی بودن و تنوع خروجی‌ها را تعیین کنند. به عنوان مثال، تنظیم دمای بالاتر ممکن است منجر به پاسخ‌های متنوع‌تر (اما احتمالا کمتر دقیق) شود. مهندسان پرامپت اغلب این تنظیمات را برای بهینه‌سازی خروجی‌های مدل تغییر می‌دهند​

در نتیجه برای کارکرد موثر مهندسی پرامپت، درک عمیق از معماری مدل‌های هوش مصنوعی، فرآیند توکن‌بندی، و تنظیمات پارامترهای مدل ضروری است. با تسلط بر این مباحث، می‌توان پرامپت‌هایی طراحی کرد که مدل‌ها را به سوی تولید پاسخ‌های دقیق و مناسب هدایت کنند.

نقش یک مهندس پرامپت و مهارت‌های مورد نیاز فنی و غیر فنی

مهارت‌های فنی:

• درک عمیق از پردازش زبان طبیعی (NLP):

یک مهندس پرامپت باید دانش عمیقی از تکنیک‌ها و الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی داشته باشد. این شامل آشنایی با معماری‌های مدل‌های بزرگ زبانی (LLMs) مانند GPT و PaLM2 و نحوه عملکرد آن‌ها است.

• تجربه با مدل‌های LLM:

آشنایی با مدل‌های بزرگ زبانی و توانایی کار با آن‌ها برای طراحی و بهینه‌سازی پرامپت‌ها ضروری است. این شامل توانایی آزمایش، تصحیح و بهینه‌سازی پرامپت‌ها بر اساس خروجی‌های مدل می‌شود.

• تجربه در تحلیل داده:

توانایی تحلیل پاسخ‌های مدل، شناسایی الگوها و اتخاذ تصمیمات مبتنی بر داده‌ها برای بهبود عملکرد مدل از اهمیت بالایی برخوردار است.

مهارت‌های غیر فنی:

ارتباطات: توانایی انتقال ایده‌ها، همکاری با تیم‌ها و درک نیازهای کاربران از جمله مهارت‌های ضروری برای یک مهندس پرامپت است.

تفکر انتقادی: ارزیابی خروجی‌های مدل، شناسایی سوگیری‌ها و تضمین رعایت اصول اخلاقی در کاربردهای هوش مصنوعی از دیگر مهارت‌های مهم است.

خلاقیت: توانایی فکر کردن به راه‌های جدید و خلاقانه برای طراحی پرامپت‌ها و ابداع راه‌حل‌های نوآورانه، نقش کلیدی در موفقیت یک مهندس پرامپت دارد.

موقعیت‌های شغلی موجود و آینده برای شغل پرامپت نویسی

با پیشرفت سریع پردازش زبان طبیعی و پذیرش گسترده مدل‌های بزرگ زبانی (LLMs)، تقاضای جدید و مهمی برای کارشناسانی که می‌توانند پرامپت‌های مؤثر طراحی کنند، ایجاد شده است. این افراد که به عنوان مهندسان پرامپت شناخته می‌شوند، نه تنها تکنسین بلکه هنرمندانی هستند که به درک ظرایف زبان، بافت و رفتار هوش مصنوعی می‌پردازند​.

از شرکت‌های بزرگ فناوری گرفته تا استارت‌آپ‌ها، همگی به ارزش تخصصی مهندسی پرامپت پی برده‌اند و به دنبال استخدام افراد با این مهارت‌ها هستند. شغل‌های مهندسی پرامپت در سایت‌های شغلی مانند Indeed و LinkedIn به هزاران مورد در ایالات متحده می‌رسد و حقوق آن‌ها از ۵۰,۰۰۰ تا بیش از ۱۵۰,۰۰۰ دلار در سال متغیر است​.

جمع‌بندی

در حال حاضر، پرامپت نویسی یا مهندسی پرامپت، نقش بسیار مهمی در ارتقای زندگی و حرفه‌ی افراد بازی می‌کند. این هنر و علم طراحی و تنظیم دستوراتی است که به مدل‌های هوش مصنوعی، به ویژه مدل‌های زبانی بزرگ، اجازه می‌دهد تا خروجی‌های دقیق و معنادار تولید کنند. با پیشرفت‌های اخیر در این زمینه، اهمیت پرامپت نویسی به عنوان پل ارتباطی بین انسان و ماشین بیش از پیش آشکار شده است.

این مقاله به بررسی اصول و مفاهیم پایه‌ای پرامپت نویسی پرداخته و اهمیت آن در آینده هوش مصنوعی را مورد بررسی قرار داده است. از تاریخچه پردازش زبان طبیعی تا تکنیک‌های پیشرفته پرامپت نویسی، این مقاله نشان می‌دهد که چگونه با استفاده از این فن آوری، می‌توان به بهبود تجربه کاربری و کارایی مدل‌های هوش مصنوعی کمک کرد.

در نهایت، با توجه به آخرین تحولات مانند تکنیک‌های پرامپت تطبیقی و مدل‌های چندوجهی، آینده پرامپت نویسی به سمت ایجاد برنامه‌های هوش مصنوعی کامل‌تر و قابل تعامل‌تر پیش می‌رود، که این موضوع به دلیل افزایش قابلیت‌های تفسیری و ارتباطی مدل‌ها با انسان‌ها، بسیار امیدوارکننده است.