آشنایی با روش پرامپت نویسی Few-Shot Prompting، انقلابی در یادگیری مدل‌های زبانی بزرگ

آخرین بروزرسانی در ۲۱ تیر ۱۴۰۳ توسط Dr.Arman

آیا تا به حال فکر کرده‌اید که چگونه می‌توان به هوش مصنوعی آموخت تا وظایف پیچیده را با چند مثال ساده انجام دهد؟ این دقیقاً همان کاری است که Few-Shot Prompting انجام می‌دهد. در دنیای شگفت‌انگیز هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی، Few-Shot Prompting مانند یک معلم ماهر عمل می‌کند که با ارائه چند مثال کوتاه، مدل‌های زبانی را برای انجام وظایف جدید آماده می‌سازد.

روش پرامپت نویسی Few-Shot Prompting چیست؟

اصطلاح “Few-Shot” به معنای “با چند نمونه” است. این روش به مدل اجازه می‌دهد با دیدن تنها چند مثال، الگوی کلی وظیفه را درک کند. این روش Few-Shot Prompting، تکنیکی است که در آن به مدل‌های زبانی بزرگ، تعداد محدودی مثال (معمولاً بین 1 تا 5 نمونه) ارائه می‌شود تا بتوانند وظایف جدید را بدون آموزش مجدد انجام دهند.

تصور کنید می‌خواهید به یک کودک یاد دهید چگونه میوه‌ها را تفکیک یا دسته‌بندی کند. به جای اینکه تمام میوه‌های دنیا را به او نشان دهید، فقط چند مثال می‌آورید:

• این سیب است، قرمز و گرد.
• این موز است، زرد و کشیده.
• این پرتقال است، نارنجی و کُروی.

حالا کودک می‌تواند با دیدن میوه‌های جدید، آنها را بر اساس این الگوها دسته‌بندی کند. Few-Shot Prompting دقیقاً همین کار را برای مدل‌های زبانی انجام می‌دهد.

اهمیت Few-Shot Prompting در مدل‌های زبانی بزرگ: پلی به سوی هوش مصنوعی انعطاف‌پذیر

چرا Few-Shot Prompting این قدر مهم است؟ بیایید به چند دلیل کلیدی نگاه کنیم:

1. انعطاف‌پذیری بی‌نظیر: Few-Shot Prompting به مدل‌های زبانی بزرگ اجازه می‌دهد تا به سرعت برای وظایف جدید سازگار شوند. این مانند داشتن یک کارمند همه‌فن‌حریف است که می‌تواند با کمترین آموزش، وظایف متنوعی را انجام دهد.
2. صرفه‌جویی در زمان و منابع: به جای آموزش مجدد کل مدل برای هر وظیفه جدید (که می‌تواند روزها یا حتی هفته‌ها طول بکشد)، Few-Shot Prompting این کار را در عرض چند ثانیه انجام می‌دهد.
3. کاهش نیاز به داده‌های آموزشی عظیم: در دنیایی که جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌ها می‌تواند بسیار پرهزینه باشد، Few-Shot Prompting با چند مثال معدود، کار را پیش می‌برد.
4. بهبود عملکرد در وظایف خاص: گاهی اوقات، Few-Shot Prompting می‌تواند عملکرد بهتری نسبت به مدل‌های آموزش دیده اختصاصی داشته باشد، به خصوص در وظایفی که داده‌های آموزشی محدودی دارند.
5. پل زدن بین یادگیری ماشین و شناخت انسانی: انسان‌ها می‌توانند با دیدن چند مثال، مفاهیم جدید را یاد بگیرند. Few-Shot Prompting، مدل‌های زبانی را به این توانایی انسانی نزدیک‌تر می‌کند.

چگونگی کارکرد  Few-Shot Prompting

روش پرامپت نویسی Few-Shot Prompting، با ارائه چند مثال به مدل، به آن کمک می‌کند تا الگوی کلی وظیفه را درک کند:

1. مراحل اجرا:
   • انتخاب چند مثال مناسب و متنوع
   • قرار دادن مثال‌ها در ابتدای پرامپت
   • ارائه وظیفه جدید پس از مثال‌ها
2. نقش مثال‌ها:
   • مثال‌ها به عنوان راهنما عمل می‌کنند
   • به مدل کمک می‌کنند تا ساختار و منطق وظیفه را درک کند
3. تکنیک‌های بهینه‌سازی:
   • استفاده از مثال‌های متنوع و معنادار
   • رعایت فرمت یکسان در ارائه مثال‌ها
   • تنظیم تعداد مثال‌ها بر اساس پیچیدگی وظیفه

کاربردهای عملی تکنیک  Few-Shot Prompting

این تکنیک در زمینه‌های مختلفی کاربرد دارد:

• ترجمه زبان: بهبود کیفیت ترجمه در زبان‌های کم‌منابع
• تحلیل احساسات: تشخیص دقیق‌تر احساسات در متون پیچیده
• تولید محتوا: ایجاد محتوای خلاقانه با سبک خاص
• پاسخگویی به سوالات: ارائه پاسخ‌های دقیق‌تر به سوالات تخصصی

مثال‌هایی از کاربرهای عملی تکنیک Few-Shot Prompting

این روش با ارائه چند مثال مرتبط به مدل، به آن کمک می‌کند تا الگوی مورد نیاز برای حل مسئله را بهتر درک کند. تکنیک Few-Shot Prompting مانند دادن یک “راهنمای کوچک” به مدل است.

مثال عملی

فرض کنید می‌خواهیم از مدل بخواهیم یک مسئله ریاضی پیچیده را حل کند:

مسئله: اگر 5 سیب داشته باشیم و 3 تا از آنها را بخوریم، چند سیب باقی می‌ماند؟

پاسخ: 2 سیب

مسئله: اگر 10 توپ داشته باشیم و 4 تا از آنها را به دوستمان بدهیم، چند توپ برایمان می‌ماند؟

پاسخ: 6 توپ

مسئله: اگر 15 کتاب داشته باشیم و 7 تا از آنها را به کتابخانه اهدا کنیم، چند کتاب خواهیم داشت؟

پاسخ:

با ارائه این مثال‌ها، مدل الگوی حل مسئله را یاد می‌گیرد و احتمال پاسخ صحیح (8 کتاب) افزایش می‌یابد.

امکان یادگیری در متن  (In-Context Learning)

یادگیری در متن به توانایی مدل در یادگیری و انطباق با وظایف جدید بدون نیاز به آموزش مجدد اشاره دارد. این ویژگی یکی از مهم‌ترین مزایای Few-Shot Prompting است.

چگونه Few-Shot Prompting به یادگیری در متن کمک می‌کند؟

با ارائه چند مثال در ابتدای پرامپت، مدل می‌تواند الگوهای جدید را سریعاً یاد بگیرد و آنها را در موقعیت‌های مشابه به کار ببرد. این روش به مدل اجازه می‌دهد تا در “زمان اجرا” یاد بگیرد.

مثال کاربردی

تصور کنید می‌خواهیم مدل را برای تشخیص احساسات در جملات آماده کنیم:

جمله: “این فیلم فوق‌العاده بود!” احساس: مثبت

جمله: “از این رستوران متنفرم.” احساس: منفی

جمله: “هوا امروز معمولی است.” احساس: خنثی

جمله: “نمی‌توانم صبر کنم تا تعطیلات شروع شود!” احساس:

با ارائه این مثال‌ها، مدل می‌تواند الگوی تشخیص احساسات را یاد بگیرد و احتمالاً پاسخ صحیح (مثبت) را برای جمله آخر ارائه دهد.

جمع‌بندی

تکنیک پرامپت نویسی Few-Shot Prompting نه تنها یک روش ساده، بلکه یک گام بزرگ به سوی هوش مصنوعی انعطاف‌پذیر و کارآمد است. این روش به ما امکان می‌دهد تا از مدل‌های زبانی بزرگ در طیف گسترده‌ای از کاربردها، از پردازش زبان طبیعی گرفته تا حل مسائل پیچیده، استفاده کنیم. همانطور که فناوری پیشرفت می‌کند، احتمالاً شاهد کاربردهای بیشتر و هیجان‌انگیزتر  Few-Shot Prompting  خواهیم بود. این تکنیک می‌تواند راه را برای سیستم‌های هوش مصنوعی هموار کُند که نه تنها هوشمندتر، بلکه انعطاف‌پذیرتر و کارآمدتر هستند.