برای استفاده از هوش مصنوعی باید با پرامپت کار کنید. در واقع هوش مصنوعی از طریق پرامپت است که با شما ارتباط برقرار می‌کند. پرامپت (Prompt) به ورودی متنی یا دستوری گفته می‌شود که به یک مدل هوش مصنوعی داده می‌شود تا پاسخی مناسب و دقیق ارائه دهد. این ورودی می‌تواند شامل یک سوال، دستور، توضیح، یا حتی بخشی از یک متن باشد که مدل باید آن را تکمیل کند یا بر اساس آن پاسخ دهد.
پرامپت‌نویسی، مهارتی کلیدی در تعامل با مدل‌های زبان طبیعی مانند ChatGPT، Google Bard و Midjourney است. با استفاده از پرامپت‌های دقیق و بهینه، می‌توان خروجی‌های باکیفیت‌تر، مرتبط‌تر و قابل‌کنترل‌تری از مدل دریافت کرد. این مهارت نه‌تنها در تولید محتوا، بلکه در کدنویسی، ترجمه، تحلیل داده، و حتی طراحی تصاویر مبتنی بر هوش مصنوعی نیز کاربرد دارد. برای ارتباط بهتر با هوش مصنوعی باید درک مناسبی از پرامپت و پرامپت نویسی داشت. به همین دلیل با آموزش پرامپت نویسی پیشرفته به شما کمک می‌کنیم که منظور خود را به بهترین شکل به هوش مصنوعی بفهمانید و بهترین استفاده از آن را انجام دهید. در این مقاله کخا استودیو همراه ما باشید.
اهمیت پرامپت‌نویسی پیشرفته در بهبود خروجی هوش مصنوعی
شاید در آغاز این سوال برای شما پیش بیاید، که چرا ما باید روی پرامپتی که به هوش مصنوعی می‌دهیم، یعنی پرامپت نویسی پیشرفته حساس باشیم، در ادامه برخی از دلایل آن را به صورت لیست وار به شما توضیح خواهیم داد.
- افزایش دقت و کیفیت پاسخ‌ها: یک پرامپت خوب می‌تواند مدل را در مسیر درستی هدایت کند و از ارائه پاسخ‌های کلی یا نامرتبط جلوگیری کند.
- کنترل بهتر بر نتایج: با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته پرامپت‌نویسی، می‌توان مدل را به گونه‌ای راهنمایی کرد که خروجی‌های خاص و هدفمند تولید کند.
- افزایش بهره‌وری: یادگیری پرامپت‌نویسی می‌تواند باعث صرفه‌جویی در زمان و کاهش نیاز به ویرایش مکرر محتوا شود.
- کاربردهای گسترده در صنایع مختلف: از تولید محتوا و بازاریابی دیجیتال گرفته تا برنامه‌نویسی و تحلیل داده، پرامپت‌نویسی نقش مهمی در بهینه‌سازی فرآیندها دارد.
در ادامه، به بررسی اصول اولیه پرامپت‌نویسی و تکنیک‌های پیشرفته‌ای که می‌توانند خروجی‌های بهتری ایجاد کنند، خواهیم پرداخت. یادگیری هر یک از این عوامل به آموزش پرامپت نویسی پیشرفته کمک خواهد کرد.
تاثیر پرامپت بر خروجی مدل های زبانی
کیفیت خروجی یک مدل هوش مصنوعی به شدت به کیفیت پرامپت ورودی بستگی دارد. یک پرامپت نامشخص یا ضعیف می‌تواند منجر به پاسخ‌های مبهم، نامرتبط یا بی‌کیفیت شود. به همین دلیل توصیه می‌شود که از پرامپت نویسی پیشرفته بهره بگیرید. باید بدانید که یک پرامپت دقیق و ساختارمند می‌تواند خروجی‌هایی منسجم، مفید و باکیفیت تولید می‌کند. برخی از جنبه‌های تأثیر پرامپت بر کیفیت خروجی مدل‌های زبانی عبارتند از:
وضوح و دقت پرامپت:
هرچه پرامپت دقیق‌تر باشد، مدل پاسخ‌های مناسب‌تری ارائه خواهد داد. به‌عنوان مثال، پرسیدن عبارت “در مورد تاریخ ایران توضیح بده” منجر به پاسخی کلی خواهد شد، اما اگر از هوش مصنوعی بخواهیم که”یک خلاصه ۵۰۰ کلمه‌ای درباره تأثیر حکومت هخامنشیان بر تمدن‌های همسایه ارائه بده” خروجی دقیق‌تری ایجاد می‌کند .پس اولین قدم برای یک پرامپت نویسی پیشرفته، تعیین یک پرامپت با دقت بالا است
ساختار و قالب‌بندی پرامپت:
برای پرامپت نویسی پیشرفته باید پرامپتی بنویسیم که دارای ساختار و قالب باشد. استفاده از دستورات مرحله‌به‌مرحله یا قالب‌بندی مشخص می‌تواند مدل را برای تولید پاسخ‌های ساختارمند هدایت کند. به عنوان مثال، درخواست “یک مقاله علمی با مقدمه، بدنه و نتیجه‌گیری درباره تأثیر هوش مصنوعی در آموزش بنویس” خروجی منظم‌تری نسبت به یک درخواست کلی ایجاد می‌کند. مثلا ابتدا مقدمه یک مقاله در مورد تاثیر تغذیه در کاهش وزن بنویس. در پرامپت بعدی از هوش مصنوعی درخواست کنید که بدنه همان مقاله را بنویسد.
زمینه‌سازی و اطلاعات پس‌زمینه
ارائه اطلاعات پیش‌زمینه‌ای به مدل باعث می‌شود خروجی مرتبط‌تر و دقیق‌تر باشد. به‌عنوان مثال، درخواست “یک متن در مورد تأثیر تغییرات اقلیمی بنویس” می‌تواند گسترده و نامرتبط باشد، اما “یک مقاله در مورد تأثیر تغییرات اقلیمی بر کشاورزی در ایران بنویس و از داده‌های سازمان محیط‌زیست استفاده کن” خروجی بهتری تولید خواهد کرد. مثلا می‌توان به هوش مصنوعی فهماند که اخیرا میانگین دمای هوا در ایران افزایش یافته است. حالا هوش مصنوعی این پیش فرض را فهمیده است و می‌تواند با استفاده از این پیش فرض به پاسخگویی بپردازد.
استفاده از نقش‌ها و شبیه‌سازی:
تعیین نقش برای مدل باعث تولید خروجی‌های خاص‌تری می‌شود. برای مثال، به جای درخواست “نحوه نوشتن مقاله علمی را توضیح بده”، می‌توان گفت “تو یک استاد دانشگاه هستی، لطفاً نحوه نگارش یک مقاله علمی در حوزه فیزیک را توضیح بده.” این روش به بهبود کیفیت خروجی کمک زیادی می‌کند.
تکرار و بازبینی پرامپت:
با رعایت این نکات به ظاهر ساده می‌توانید از طریق پرامپت نویسی پیشرفته به پاسخ دقیق‌تری برسیددر بسیاری از موارد، اولین پرامپت به خروجی ایده‌آل منجر نمی‌شود. اصلاح و بهینه‌سازی پرامپت‌ها از طریق آزمون و خطا می‌تواند مدل را به سمت تولید محتوای مطلوب‌تر هدایت کند.
استفاده از دستورات چندمرحله‌ای جهت پرامپت نویسی پیشرفته (Chain of Thought Prompting)
یکی از تکنیک‌های پیشرفته در پرامپت‌نویسی، استفاده از دستورات چندمرحله‌ای یا Chain of Thought Prompting است. این روش به مدل کمک می‌کند تا پاسخ‌های منطقی‌تر و دقیق‌تری ارائه دهد. در این تکنیک، ابتدا یک سوال کلی مطرح شده و سپس از مدل خواسته می‌شود که به صورت گام‌به‌گام استدلال کند.
🔹 مثال ۱: حل مسائل ریاضی با تفکر گام‌به‌گام
پرامپت ساده: حاصل جمع ۲۳۴ و ۵۶۷ چیست؟” پرامپت بهینه‌شده: “لطفاً گام‌به‌گام مراحل جمع ۲۳۴ و ۵۶۷ را توضیح بده و در نهایت جواب را ارائه کن.”
🔹 مثال ۲: تحلیل یک موضوع پیچیده
پرامپت ساده: “چرا تغییرات اقلیمی خطرناک است؟” پرامپت بهینه‌شده: “لطفاً ابتدا تأثیر تغییرات اقلیمی بر محیط‌زیست را توضیح بده، سپس پیامدهای اقتصادی آن را بررسی کن، و در نهایت راهکارهای کاهش اثرات آن را ارائه بده.”
این روش باعث می‌شود که مدل به جای ارائه پاسخ‌های کوتاه و سطحی، با استدلال و تحلیل عمیق‌تری پاسخ دهد.
در ادامه، سایر تکنیک‌های پیشرفته پرامپت‌نویسی را بررسی خواهیم کرد.
روش Few-Shot و Zero-Shot Prompting برای بهبود پاسخ‌ها
این دو روش برای هدایت مدل‌های زبانی در ارائه پاسخ‌های بهتر و دقیق‌تر استفاده می‌شوند:
: Zero-Shot Prompting در این روش، مدل بدون ارائه هیچ نمونه‌ای از پاسخ، تنها با یک سوال یا دستور، خروجی تولید می‌کند. این روش برای موضوعات عمومی که مدل از قبل در مورد آنها آموزش دیده است، مناسب است. مثال: “یک توضیح کوتاه درباره فیزیک کوانتومی بده.”
: Few-Shot Prompting در این روش، قبل از پرسیدن سوال اصلی، چند نمونه از پاسخ‌های مناسب ارائه می‌شود تا مدل بهتر بفهمد چه نوع خروجی مورد انتظار است. این تکنیک به‌ویژه برای وظایفی که نیاز به سبک خاص یا اطلاعات دقیق دارند، مفید است. مثال: پرامپت: “در ادامه، چند مثال از تعریف کلمات آورده شده است. لطفاً همین سبک را برای کلمه‌ی جدید رعایت کن:
- ‘خورشید’: ستاره‌ای در مرکز منظومه شمسی که نور و گرما تولید می‌کند.
- ‘زمین’: سیاره‌ای که انسان‌ها روی آن زندگی می‌کنند. حالا ‘ماه’ را تعریف کن.”
تکنیک Reinforcement Learning through Prompt Engineering (RLEPE)
این تکنیک ترکیبی از پرامپت‌نویسی و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) است. هدف آن بهینه‌سازی پرامپت‌ها از طریق بازخورد و تکرار است.
🔹 مراحل استفاده از RLEPE
- نوشتن پرامپت اولیه و دریافت خروجی از مدل.
- ارزیابی کیفیت خروجی (دستی یا از طریق الگوریتم‌های امتیازدهی).
- اصلاح پرامپت بر اساس بازخورد و اجرای مجدد.
- تکرار این فرآیند تا رسیدن به خروجی ایده‌آل.
✅ مثال: مرحله ۱ (پرامپت اولیه): “یک مقاله کوتاه درباره انرژی‌های تجدیدپذیر بنویس.” ✖️ خروجی: اطلاعات کلی و بدون جزئیات.
مرحله ۲ (اصلاح پرامپت): “یک مقاله ۵۰۰ کلمه‌ای درباره انرژی‌های تجدیدپذیر بنویس که شامل مزایا، معایب و مثال‌هایی از کشورهای پیشرو باشد.” ✅ خروجی بهینه‌شده: پاسخ جامع و دقیق‌تر.
RLEPE در بهینه‌سازی مدل‌های زبانی و دریافت پاسخ‌های مطلوب بسیار مؤثر است، زیرا اجازه می‌دهد مدل از طریق بازخورد و اصلاح تدریجی، به خروجی‌های باکیفیت‌تری برسد.
پرامپت نویسی پیشرفت برای هوش مصنوعی‌های تصویری
چنانچه قصد تبدیل پرامپت به هوش مصنوعی در دال ای، میدجرنی، لئوناردو یا نرم‌افزارهای فیلمسازی نظیر ران وی را دارید باید نکات زیر را به پرامپت خود اضافه کنید. پرامپت‌های تصویری باید شامل جزئیات دقیق مانند سبک، رنگ، ترکیب‌بندی و نورپردازی باشند. مثال: “یک نقاشی دیجیتال از یک جنگل جادویی در نور مهتاب، سبک فانتزی، با رنگ‌های درخشان و اتمسفر اسرارآمیز.”
پرامپت‌نویسی برای کاربردهای خاص
پرامپت‌نویسی در برنامه‌نویسی و توسعه نرم‌افزار
🔹 مثال: “یک کد پایتون برای مرتب‌سازی یک لیست از اعداد به روش quicksort بنویس و توضیح بده.”
نتیجه گیری
برای حداکثر استفاده بهینه از هوش مصنوعی می‌بایست تکنیک‌های پرامپت‌نویسی پیشرفته را بلد باشید. اگر شما پرامپت نویسی پیشرفته را رعایت کنید کنید می‌توانید هوش مصنوعی را به پاسخ‌های دقیق‌تری رهنمون کنید. پاسخ‌هایی که همسویی بیشتری با اهداف شما دارد. استفاده بهینه از توانایی‌های هوش مصنوعی وابستگی مستقیم به نحوه دقیق درخواست شما دارد. پس بهتر است پرامپت آگاهانه‌ای به آن بدهیم.
