184

 

 

مهندسی پرامپت یک زمینه نوظهور و در حال رشد است که حوزه هوش مصنوعی را متحول خواهد کرد. مهندسی پرامپت به فرآیند طراحی و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی هوش مصنوعی به واسطه تنظیم دقیق پرامپت‌ها و استفاده از مدل‌های آموزش دیده اشاره دارد. این دانش به ساده‌سازی تعامل بین انسان‌ها و ماشین‌ها و بهبود کیفیت و دقت نتایج تولید شده توسط هوش مصنوعی کمک می‌کند. در این مقاله، ما در مورد مهندسی پرامپت، نحوه عملکرد آن و مزایای آن بحث خواهیم کرد.

مهندسی پرامپت چیست؟

مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) شامل تنظیم دقیق پارامترهای یک مدل زبانی هوش مصنوعی (که به عنوان هایپرپارامترها شناخته می‌شوند) می‌باشد که قبلاً بر روی یک مجموعه اطلاعات (دیتاست) موجود آموزش دیده‌اند، به منظور تولید نتایج دقیق و مطلوب. این یک رویکرد منظم برای ایجاد مدل‌های زبان هوش مصنوعی رقابتی است که می‌توانند مشکلات خاص توسعه یا مهندسی داده را حل کنند.

مهندسی پرامپت شامل طراحی پرامپت‌های با کیفیت بالایی است که مدل‌های هوش مصنوعی را وادار به دستیابی به اهداف خاص می‌کند. این پرامپت‌ها به صورت صریح برنامه‌ریزی شده‌اند تا الگوهای پنهانی را که شناسایی آنها برای توسعه‌دهندگان انسانی چالش‌برانگیز است، در کسری از زمان و با منابع محدود شناسایی کنند. پرومتئوس، کتابخانه یادگیری ماشین (ماشین لرنینگ) توسعه یافته توسط ردیت، یک نمونه عالی از مهندسی پرامپت است که می‌تواند پست‌ها را در عرض چند ثانیه تجزیه و تحلیل کند.

مهندسی پرامپت چگونه کار می‌کند؟

مهندسی پرامپت شامل چندین مرحله است، از جمله پیش آموزش مدل‌های زبانی، تنظیم دقیق مدل، طراحی پرامپت‌ها و تنظیم دقیق مدل با پرامپت‌ها.

آموزش مقدماتی مدل زبانی

اولین مرحله از مهندسی پرامپت، پیش آموزش مدل زبانی بر روی یک مجموعه داده بزرگ است. پیش آموزش به مدل امکان می‌دهد تا خصوصیات آماری زبان را یاد بگیرد و درک بهتری از زمینه پیدا کند. این مرحله شامل بهینه‌سازی وزن‌ها و بایاس‌های مدل بر اساس الگو‌های موجود در داده‌ها است.
آموزش مقدماتی بسیار حیاتی است زیرا عملکرد پایه مدل را قبل از تنظیم دقیق مدل برای وظایف خاص تعیین می‌کند.

نظیم دقیق مدل
مرحله بعدی شامل تنظیم دقیق مدل آموزش‌دهی شده برای انجام وظایف خاص است. تنظیم دقیق شامل انتقال داده‌ها از طریق مدل آموزش‌دهی شده برای بهینه‌سازی وزن‌ها و بایاس‌ها بر اساس بازخورد از داده‌ها است.
جهت کاهش توابع زیان، بهینه‌سازی تغییرات داده‌ها و کاهش منابع محاسباتی، پارامتر‌های حساس مانند نرخ یادگیری و اندازه بسته باید انتخاب شوند.

طراحی دستورالعمل
مرحله بعدی شامل طراحی دستورالعمل های سفارشی است که برای انجام وظایف خاص، مدل را تنظیم می کند. دستورالعمل ها با انتخاب کلمات و عباراتی که بیشترین احتمال را برای برانگیختن رفتار مورد نظر از مدل دارند، طراحی می شوند.

طراحی دستورالعمل ها حیاتی است زیرا عملکرد مدل را هنگام دریافت ورودی خاص تعیین می کنند. طراحی دستورالعمل ها برای کمک به مدل در شناسایی پیام های اسپم ایمیل می‌تواند شامل انتخاب عباراتی مانند “من برنده‌ی لاتاری شدم” یا “همین حالا سفارش دهید” باشد.

مرحله نهایی مهندسی پرامپت تنظیم دقیق مدل از پیش آموزش دیده با استفاده از پرامپت‌های طراحی شده در مرحله قبلی است. تنظیم دقیق یا ریزبینانه شامل آموزش مدل روی داده‌های هدف با استفاده از پرامپت‌ها برای دستیابی به خروجی مطلوب است.

تنظیم دقیق بسیار حیاتی است چرا که عملکرد نهایی مدل را در انجام یک وظیفه خاص تعیین می‌کند. پرامپت‌ها می‌توانند به هدایت مدل به سمت یک خروجی خاص کمک کنند و هنگامی که مدل تنظیم دقیق شده باشد، می‌تواند خروجی مطلوب را با دقت پیش‌بینی کند.

کاربردهای مهندسی پرامپت، مهندسی پرامپت کاربردهای مختلفی در حوزه NLP دارد، از جمله:

۱- ایجاد محتوا: مهندسی پرامپت می‌تواند به تولید محتوای جذاب‌تر و دقیق‌تر به صورت زنده کمک کند.
۲- خلاصه‌سازی متن: مهندسی پرامپت می‌تواند به شناسایی اطلاعات بحرانی در یک سند و تولید خلاصه‌ای از آن کمک کند.
۳- تولید گفتگو: مهندسی پرامپت می‌تواند به تولید پاسخ‌های گفتگویی طبیعی‌تر و جذاب‌تر کمک کند.
۴- پاسخ به سوالات: مهندسی پرامپت می‌تواند به تولید پاسخ‌های دقیق‌تر به سوالات پیچیده کمک کند.

چرا مهندسی پرامپت برای حل مشکلات مهندسان داده و توسعه‌دهندگان حیاتی است

مزیت قابل توجه مهندسی پرامپت این است که به مدل‌های زبانی هوش مصنوعی کمک می‌کند تا مشکلات را دقیق‌تر و با زمان محاسبه کمتر حل کنند. این یک مزیت است زیرا بسیاری از توسعه‌دهندگان و مهندسان داده با مشکلات دیتاست‌های بزرگ، پیچیده و تعریف نشده روبرو هستند. بنابراین، ابزارهایی مانند کتابخانه مهندسی پرامپت، مدل‌های هوش مصنوعی را با پارامترهای پیشرفه‌ای که قابل تنظیم دقیق هستد برای حل مشکلات پیچیده داده‌ها مواجه می‌کنند.

مهندسی پرامپت می‌تواند به توسعه‌دهندگان امکان دهد تا مدل‌های خود را بهینه‌سازی کنند تا از میان مقادیر قابل توجه داده‌ها برای شناسایی الگوهایی که ویژگی‌های مشترک در مدل‌های زبانی متنوع را تعریف می‌کنند جستجو کنند. از طرف دیگر، مهندسان داده می‌توانند جهت تنظیم دقیق مدل‌های خود برای پارامترهای خاصی مانند سرعت، دقت و کارایی به مهندسی پرامپت اتکا کنند.

درک مطلب

یکی از چالش های اصلی که توسعه دهندگان و مهندسان داده با آن مواجه هستند، درک متنی داده ها است. داده ها اغلب پیچیده هستند و نیاز به درک عمیقی از زمینه ای دارند که در آن وجود دارند. مدل‌های NLP با استفاده از مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده، به درک متنی داده‌ها کمک می‌کنند. تنظیم دقیق مدل‌ها با اعلان‌های سفارشی امکان درک هدفمند زمینه‌های خاص را فراهم می‌کند و در نهایت منجر به مدل دقیق‌تر می‌شود.

صرفه جویی در زمان

در دنیای پرشتاب امروزی، زمان بسیار مهم است و بهره وری حیاتی است. خودکارسازی فرآیندها باعث صرفه جویی در زمان و افزایش کارایی می شود. مهندسی پرامپت می تواند با خودکار کردن فرآیند تنظیم در زمان توسعه دهنده و مهندس داده صرفه جویی کند. با مجموعه ای قوی از اعلان ها، توسعه دهندگان می توانند مدل ها را در کسری از زمانی که به صورت دستی نیاز است تنظیم کنند.

افزایش دقت

تنظیم خودکار مدل ها با اعلان ها می تواند منجر به افزایش دقت شود. مدل‌های تنظیم دقیق با اعلان‌ها به مدل‌ها اجازه می‌دهد تا زمینه را بهتر درک کنند و می‌توانند به نتایج بهتری منجر شوند. دقت این مدل ها می تواند تأثیر قابل توجهی در بسیاری از زمینه ها از جمله خدمات مشتری، مراقبت های بهداشتی و بازاریابی داشته باشد.

ثبات

زمانی که صحبت از مدل ها می شود، سازگاری بسیار مهم است. تنظیم خودکار با استفاده از اعلان‌ها، توسعه‌دهندگان و مهندسان داده را قادر می‌سازد تا به طور مداوم مدل‌ها را بدون هیچ گونه تغییری در فرآیند تنظیم کنند. این سازگاری می تواند به ویژه برای صنایع بسیار تحت نظارت، مانند امور مالی و مراقبت های بهداشتی مفید باشد.

ارتباط بهتر با ذینفعان غیر فنی

اغلب، توسعه‌دهندگان و مهندسان داده باید ایده‌های پیچیده‌ای را به ذینفعان غیرفنی انتقال دهند. مدل‌های تنظیم دقیق با استفاده از اعلان‌ها می‌توانند به پر کردن شکاف ارتباطی بین ذینفعان فنی و غیرفنی کمک کنند و توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازند تا زمینه داده‌ها را بهتر درک کنند و به ذینفعان غیرفنی منتقل کنند.

دموکراتیک کردن توسعه هوش مصنوعی

ابزارهای مهندسی سریع و پلتفرم‌های خودکار ML توسعه هوش مصنوعی را دموکراتیک کرده و توسعه‌دهندگان و مهندسان داده را در دسترس‌تر کرده‌اند. مهندسی پرامپت تنظیم دقیق مدل‌ها و خودکار کردن فرآیند تنظیم را آسان‌تر می‌کند، بنابراین افراد بیشتری را قادر می‌سازد راه‌حل‌های هوش مصنوعی را با هزینه‌های فنی کمتر توسعه دهند.

چند مثال از اینکه چگونه می توان از مهندسی پرامپت برای حل مشکلات توسعه دهنده و مهندسی داده استفاده کرد:

• تولید کد: مهندسی پرامپت می تواند برای تولید کد برای کارهای مختلف مانند نوشتن برنامه های کاربردی وب، ایجاد ارتباطات اطلاعات و توسعه مدل های یادگیری ماشین استفاده شود. به عنوان مثال، یک مهندس پرامپت ممکن است از اعلان زیر برای تولید کد برای یک برنامه وب استفاده کند: «یک برنامه وب بنویسید که به کاربران اجازه می‌دهد لیست‌های کارها را ایجاد و مدیریت کنند.»
• کد تست: مهندسی پرامپت می تواند برای آزمایش کد برای خطاها و آسیب پذیری ها استفاده شود. به عنوان مثال، یک مهندس پرامپت ممکن است از دستور زیر برای آزمایش یک برنامه وب برای آسیب‌پذیری‌های امنیتی استفاده کند: «همه آسیب‌پذیری‌های امنیتی را در این برنامه وب پیدا کنید».
• مستندسازی کد: از مهندسی پرامپت می‌توان برای تولید مستندات برای کد استفاده کرد و درک و استفاده از کد را برای توسعه دهندگان آسان تر کرد. به عنوان مثال، یک مهندس پرامپت ممکن است از دستور زیر برای تولید مستندات برای یک برنامه وب استفاده کند: “مستنداتی را برای این برنامه وب بنویسید که نحوه استفاده از آن را توضیح دهد.”
• تفسیر و تشریح کد: از مهندسی پرامپت می توان برای توضیح منطق کد استفاده کرد و اشکال زدایی و رفع خطاها را برای توسعه دهندگان آسان تر کرد. به عنوان مثال، یک مهندس پرامپت ممکن است از دستور زیر برای توضیح منطق یک برنامه وب استفاده کند: “توضیح دهید که این برنامه وب چگونه کار می کند.”

همانطور که LLM ها به پیشرفت خود ادامه می دهند، مهندسی پرامپت به یک ابزار مهم برای توسعه دهندگان و مهندسان داده تبدیل خواهد شد.

چگونه مهندسی پرامپت، دامنه مهندسی را متحول کرد؟

همانطور که AI/ML همچنان به انقلاب در حوزه مهندسی ادامه می دهد، مهندسی پرامپت به عنوان یک ابزار قدرتمند ظاهر شده است که رویکرد مهندسان به مشکلات را تغییر می دهد. تکنیکی است که از دستورات زبان طبیعی برای تنظیم دقیق مدل های یادگیری ماشین استفاده می کند.

بهبود قابلیت تفسیر مدل ها

تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین، به‌ویژه در صنایع بسیار تحت نظارت مانند مالی و مراقبت‌های بهداشتی بسیار مهم است. مهندسی پرامپت این تفسیرپذیری را با ارائه درک روشنی از نحوه پاسخگویی مدل به ورودی‌های خاص افزایش می‌دهد. به عنوان مثال، در یک مدل تحلیل احساسات، درخواستی با این سوال که “این متن مثبت است یا منفی؟” می تواند به مدل کمک کند تا زمینه ورودی را درک کند و خروجی دقیق تری ارائه دهد. با استفاده از دستورات زبان طبیعی، مهندسان درک بهتری از عملکرد درونی مدل‌های خود به دست می‌آورند و درک اینکه چگونه ورودی‌های خاص منجر به خروجی‌های خاص می‌شوند آسان‌تر می‌شود.

افزایش بهره وری

با استفاده از مهندسی پرامپت، مهندسان می توانند زمان لازم برای تنظیم دقیق مدل های یادگیری ماشین را کاهش دهند. با یادگیری ماشینی، حجم وسیعی از داده ها و الگوریتم های پیچیده نیاز به زمان و تلاش قابل توجهی برای بهینه سازی دارند. مهندسی پرامپت نیاز به تنظیم دقیق دستی را از بین می برد، که روند توسعه مدل های قابل اعتماد را سرعت می بخشد. به نوبه خود، مهندسان می توانند زمان بیشتری را به بهینه سازی بیشتر مدل ها اختصاص دهند و بر سایر وظایف ضروری که نیاز به توجه آنها دارند تمرکز کنند.

فرصت های اتوماسیون

مهندسی سریع امکان اتوماسیون فرآیندهای بهینه سازی مدل یادگیری ماشین را فراهم می کند. با استفاده از دستورات زبان طبیعی، فرآیند تنظیم دقیق مدل‌ها می‌تواند خودکار و ساده شود. این بدان معناست که مهندسان می توانند آزمایش هایی را با اعلان های مختلف اجرا کنند تا مجموعه بهینه اعلان ها را برای هر مدل مشخصی تعیین کنند. هنگامی که اعلان های بهینه شناسایی شدند، می توان آنها را در مدل نهایی با حداقل مداخله انسانی مورد استفاده قرار داد. این اتوماسیون این امکان را برای مدل‌ها فراهم کرده است که سریع‌تر و کارآمدتر از همیشه به کار گرفته شوند.

دموکراتیک کردن هوش مصنوعی

مهندسی پرامپت و روند گسترده‌تر AutoML، دموکراسی‌سازی هوش مصنوعی را به ارمغان می‌آورد و به کسب‌وکارهای کوچک و کاربران غیر فنی اجازه می‌دهد تا مدل‌های یادگیری ماشینی را بدون تجربه کدنویسی واقعی بسازند. با کمک مدل های از پیش ساخته شده و درخواست های زبان طبیعی، کاربران می توانند به راحتی مدل ها را مطابق با نیازهای خود تنظیم کنند. دموکراتیزه کردن هوش مصنوعی دنیای جدیدی از امکانات را برای شرکت‌ها باز می‌کند و راه‌های جدیدی را برای خودکارسازی گردش کار، توسعه محصولات جدید و ارائه خدمات شخصی‌سازی شده‌تر به مشتریان ارائه می‌دهد.

کاهش تعصب

یکی از مهم‌ترین پیامدهای مهندسی پرامپت، توانایی آن در کاهش تعصب در مدل‌های یادگیری ماشین است. بسیاری از مدل‌های یادگیری ماشین در معرض سوگیری قرار گرفته‌اند که منجر به نتایج نادقیق می‌شود. با این حال، با استفاده از دستورات زبان طبیعی و واژگان خاص، مهندسان می‌توانند با بیان صریح به مدل، تعصبات را کاهش دهند. این به طور مستقیم به نگرانی مدل هایی که نتایج نادرست را بر اساس فرضیات معیوب یا درخواست های نامناسب اختصاص می دهند، می پردازد.

واضح است که مهندسی پرامپت همچنان یک ابزار تغییردهنده بازی برای مهندسان خواهد بود و آنها را قادر می‌سازد تا مدل‌هایی بسازند که بتوانند داده‌ها را به روش‌هایی که قبلا غیرممکن بود درک کرده و با آنها تعامل داشته باشند.

راهنمای مهندسی پرامپت

در زیر پنج مرحله حیاتی در به کارگیری مهندسی پرامپت آورده شده است:

1. پرامپت مناسب را انتخاب کنید: انتخاب یک پرامپت مناسب بر عملکرد نهایی مدل تأثیر می گذارد. درخواستی را انتخاب کنید که دقیقاً مشکل شما را توضیح دهد.
2. شناسایی پارامترهای حیاتی: شناسایی پارامترهای حیاتی برای تنظیم دقیق پرامپت ضروری است.
3. معیارهای انتخاب: برای محدود کردن بهترین مدل، معیارهایی را انتخاب و اعمال کنید تا مشخص شود کدام مدل مشکل را بهتر حل می‌کند.
4. آموزش مدل: هنگامی که پارامترها و معیارهای حیاتی مشخص شدند، فراپارامترهای مدل مانند نرخ یادگیری و اندازه دسته ای را برای نتایج صحیح تنظیم کنید.
5. ارزیابی مدل: عملکرد مدل را با مقایسه آن با مدل های موجود ارزیابی کنید تا دقت آن را آزمایش کنید. هر زمان که لازم است اقدامات اصلاحی انجام دهید.

و برای ایجاد مدل های دقیق با استفاده از تکنیک های مهندسی پرامپت:

تعریف مشکل – انتخاب مجموعه داده مناسب – ایجاد پرامپت – آموزش مدل – ارزیابی عملکرد مدل

نتیجه‌گیری

مهندسی پرامپت شاهد رشد فوق العاده ای در زمینه های هوش مصنوعی با سرعت خیره کننده ای است. این یک راه عالی برای بهینه سازی مدل های مبتنی بر هوش مصنوعی برای نیازهای خاص و افزایش دقت آنها در هنگام حل مشکلات پیچیده داده است. مدل‌های مجهز به هوش مصنوعی سطح بی‌سابقه‌ای از هوش و توانایی تصمیم‌گیری را در اختیار ما قرار می‌دهند و مهندسی پرامپت به انسان‌ها کمک می‌کند تا به طور یکپارچه با ماشین‌ها تعامل داشته باشند تا مدل‌ها را در حال حرکت تنظیم و بهینه‌سازی کنند. با ارائه راه‌حل‌های صحیح مبتنی بر داده‌ها، می‌توانیم مسائل پیچیده را با کارایی بیشتری حل کنیم.

این مقاله ترجمه‌ای از مقاله‌ای با عنوان Prompt engineering نوشته Bigit Ghosh مهندس ارشد که در مدیوم انتشار یافته است. مترجم: همایون آزادپور