مقدمه
مدل‌های زبانی بزرگ امروزه نقش چشمگیری در تسریع و بهبود فرایندها در حوزه‌های مختلف از جمله تجارت، آموزش، بهداشت و درمان، و صنعت ایفا می‌کنند. پرامپت‌نویسی نقش اساسی در بهبود عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ ایفا می‌کند. هر چقدر پرامپت با ساختار مناسب‌تری در اختیار مدل زبانی قرار گیرد، مدل می‌تواند پاسخی دقیق‌تر و مرتبط‌تر با مسئله ارائه دهد. در این مقاله ابتدا به شرحی بر تاثیر مهندسی پرامپت بر بهبود عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ پرداخته شده و سپس راهنمایی‌هایی جهت ایجاد ساختار مناسب در پرامپت ارائه شده است. با به‌کارگیری این راهکارها، می‌توانید اطمینان حاصل کنید که پاسخ‌های دریافتی بیشترین همخوانی را با اهداف شما خواهند داشت.
پرامپت نویسی چیست و چگونه بر بهبود عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ تأثیر می‌گذارد؟
پرامپت نویسی به هنر و علم تنظیم دقیق پرسش‌ها یا توصیف مسئله‌ای اطلاق می‌شود که می‌خواهید هوش مصنوعی به آن پاسخ دهد یا درباره‌اش اطلاعات بیشتری ارائه کند. بسیاری از مواقع اتفاق می‌افتد که پس از چندین بار دریافت پاسخ‌های نامناسب از مدل، تنها با ایجاد تغییراتی در نحوه بیان مسئله، مدل قادر به ارائه پاسخی صحیح و مرتبط می‌شود. در این موارد، تنها چیزی که تغییر می‌کند، نحوه طرح مسئله‌ای است که ما به مدل ارائه می‌دهیم. این نشان‌دهنده اهمیت نحوه پرامپت نویسی و تأثیر آن بر کیفیت پاسخ‌های دریافتی است. هرچه پرامپت شما با دقت بیشتری تنظیم شود(از انتخاب واژگان مناسب گرفته تا ساختاردهی منسجم و منطقی مسئله) پاسخ دریافتی دقیق‌تر، جامع‌تر، و مرتبط‌تر با نیاز شما خواهد بود. این بدان معناست که حتی تفاوت‌های کوچک در نحوه نگارش یک پرامپت می‌توانند تأثیر قابل‌توجهی بر خروجی مدل زبانی داشته باشند. بنابراین، پرامپت نویسی تنها یک ابزار ساده‌ی طرح پرسش نیست؛ بلکه یک مهارت حیاتی است که می‌تواند توانایی‌های مدل‌های زبانی بزرگ را بهبود داده و به حداکثر برساند.
اصول اساسی جهت بهبود و مهندسی پرامپت‌نویسی
- تعیین واضح اهداف و خروجی‌های مدنظر
پیش از فرموله‌سازی پرامپت‌ها، این مسئله بسیار مهم است که اهداف واضح و خروجی مشخص مورد انتظارمان را شرح دهیم. با بیان واضح ملزومات مسئله، می‌توانیم LLMها را برای ایجاد پاسخ‌هایی راهنمایی کنیم که انتظارات ما را برآورده می‌کند.
- سفارشی‌سازی پرامپت‌ها برای وظایف و حوزه‌های خاص
به‌طور واضحی بیان شود مسئله چیست و در حوزه‌ی مشخص تعریف شود. وظایف و حوزه‌های مختلف نیازمند پرامپت‌های متناسب و ویژه هستند تا به نتایج بهینه دست یابند. با سفارشی‌سازی پرامپت‌ها بر اساس وظیفه مورد نظر، می‌توانیم زمینه لازم را برای مدل‌های زبانی بزرگ فراهم کرده و درک آن‌ها از خروجی مطلوب را بهبود بخشیم. این سفارشی‌سازی به مدل‌ها کمک می‌کند تا با دقت بیشتری به خواسته‌های ما پاسخ دهند و نتایج دقیق‌تر و مرتبط‌تری ارائه دهند.
- استفاده از اطلاعات زمینه‌ای در پرامپت‌ها
اطلاعات زمینه‌ای نقش حیاتی در مهندسی پرامپت دارد. با وارد کردن جزئیات مرتبط مانند کلمات کلیدی، اصطلاحات خاص حوزه، یا توصیف‌های موقعیتی در پرامپت‌ها، می‌توانید پاسخ‌های مدل را در چارچوب صحیحی قرار دهید و کیفیت عملکرد را بهبود بخشید.
به طور مثال یک پرامپت عمومی می‌تواند به این شکل باشد: "چه چیزی می‌تواند باعث سردرد شود؟" اما اگر آن‌را با اطلاعات زمینه‌ای همراه کنیم به این شکل خواهد شد: "یک زن ۳۰ ساله با سردرد شدید در ناحیه پیشانی و تاری دید. چه علل احتمالی می‌تواند وجود داشته باشد؟". پرامپت دوم با اضافه کردن جزئیات زمینه‌ای مانند سن، جنسیت و نوع درد، به مدل کمک می‌کند تا پاسخ دقیق‌تری ارائه دهد.
- بررسی خروجی با فرمت‌های مختلف پرامپت
بررسی و آزمایش فرمت‌های مختلف پرامپت می‌تواند به شناسایی بهترین رویکرد هر مسئله کمک کند. با امتحان کردن تغییرات در ساختار، واژه‌پردازی و قالب‌بندی پرامپت‌ها، می‌توانیم عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ را بهینه کنیم و به نتایج بهتری دست یابیم. این فرآیند به ما اجازه می‌دهد تا دریابیم که کدام نوع پرامپت برای یک مسئله خاص بهترین پاسخ‌ها را تولید می‌کند.
- بهینه‌سازی و تعادل بین طول و جزئیات ضروری در پرامپت
گاهی وقت‌ها با تصور اینکه جزئیات بیشتر موجب راهنمایی و هدایت بهتر مدل می‌شود پرامپت‌هایی طولانی با جزئیاتی غیر ضروری و نامرتبط با هدف مسئله در اختیار مدل قرار می‌دهیم که موجب پراکنده‌گویی و عدم تمرکز مدل در هنگام پاسخ‌دهی می‌شود. مهم است که تعادلی بین ارائه اطلاعات کافی و جلوگیری از ارائه اطلاعات بیش از حد ایجاد کنیم.
- ایجاد تعادل بین کلی‌گویی و جزئی نگری در پرامپت‌ها
برای بهبود عملکرد، پرامپت‌ها باید تعادلی بین کلی‌گویی و جزئی‌نگری برقرار کنند.
پرامپت کلی به مدل آزادی عمل بیشتری می‌دهد و ممکن است باعث تولید پاسخ‌های خلاقانه و متنوع‌تری شود، اما احتمالاً کمتر دقیق و مرتبط با نیازهای خاص شما خواهد بود.
پرامپت جزئی به مدل دستورالعمل‌های دقیقی می‌دهد که شامل ویژگی‌های خاص و اهداف مشخص است، که می‌تواند به تولید متنی بسیار دقیق و هدفمندتر کمک کند. این پرامپت تضمین می‌کند که مدل بر روی جزئیات کلیدی تمرکز کرده و پاسخ‌هایی مطابق با نیاز شما ارائه دهد. با ایجاد تعادل مناسب بین کلی‌گویی و جزئی‌نگری در پرامپت‌ها، می‌توانید هم به دقت و جزئیات مورد نیاز برسید و هم فضای کافی برای خلاقیت و نوآوری مدل فراهم کنید.
فرض کنید می‌خواهید از یک مدل زبانی بزرگ جهت نوشتن متن تبلیغاتی استفاده کنید. در اینجا، چگونگی تعادل بین کلی‌گویی و جزئی‌نگری در پرامپت‌ها را بررسی می‌کنیم: پرامپت کلی: "یک متن تبلیغاتی برای یک محصول جدید بنویسید."
پرامپت جزئی: "یک متن تبلیغاتی برای یک گوشی هوشمند جدید بنویس که شامل ویژگی‌های خاص آن مانند دوربین ۵۰ مگاپیکسلی، پردازنده سریع و باتری با طول عمر بالا باشد. هدف این متن جذب مشتریان جوان است."
پرامپت با تعادل بین کلی گویی و جزئی نگری: "یک متن تبلیغاتی برای گوشی هوشمند جدیدی بنویسید که هم اطلاعات فنی مثل دوربین و پردازنده را برجسته کند و هم با زبانی جذاب و خلاقانه نوشته شده باشد."
- شرح کاربر هدف برای مدل
اینکه خروجی و پاسخ مدل به چه مخاطبی عرضه خواهد شد نکته بسیار مهمی است که مدل را جهت ارائه راهکارهای مناسب‌تر کمک می‌کند و منجر به بهبود عملکرد آن می‌شود. به طور مثال اگر یک دانشجوی حوزه مالی سوالی در حوزه سرمایه گذاری بلندمدت از مدل هوش مصنوعی بپرسد و مخاطب هدف مشخص نشده باشد ممکن است خروجی مدل، مناسب کاربران عام با درک کلی از حوزه مالی ارائه شود در صورتی که دانشجوی حوزه مالی نیاز به توضیحات و پاسخ‌های پیچیده‌تری در این حوزه دارد.
- ارزیابی و بهبود منظم پرامپت‌ها
فرض کنید با استفاده از یک پرامپ قصد دارید خروجی را به کاربران ارائه کنید، با بررسی مداوم و مستمر خروجی‌های پرامپت و گرفتن بازخورد از کاربران می‌توانید به طور پیوسته آن را رصد کنید و از عملکرد مناسب اطمینان حاصل کنید.
فرض کنید از یک مدل زبانی برای تولید توضیحات محصول در یک فروشگاه آنلاین استفاده می‌کنید.
ارزیابی اولیه: برخی توضیحات محصول به‌اندازه کافی جذاب نیستند و مشتریان واکنش کمتری نشان می‌دهند.
جمع‌آوری بازخورد: از تیم فروش یا مشتریان بازخورد می‌گیرید که توضیحات نیاز به وضوح بیشتر یا لحن متفاوتی دارند.
اصلاح پرامپت‌ها: پرامپت‌ها را تغییر می‌دهید تا اطلاعات خاص‌تری درباره محصول و مخاطبان هدف ارائه دهند.
ارزیابی مجدد: بررسی می‌کنید که آیا توضیحات جدید باعث افزایش جذابیت و فروش شده‌اند یا خیر.
با این چرخه‌ی ارزیابی و اصلاح، کیفیت توضیحات محصول به‌طور مداوم بهبود می‌یابد.
- عدم وجود اطلاعات تعصب برانگیز در پرامپت
اگر شما در اطلاعات ورودی که به پرامپت می‌دهید جانب عدالت را رعایت نکنید، خروجی نیز قطعا به سمت پیش‌فرض متعصبانه شما مایل خواهد بود. این عملکرد مدل را تضعیف خواهد کرد.
- استفاده از پرامپت‌های بهینه شده
با گسترش استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ، در شبکه‌ها، وب‌سایت‌ها و بلاگ‌ها تعدادی از پرامپت‌ها با مصارف مشخص به اشتراک گذاشته شده‌اند که کاربران از آن‌ها نتیجه‌های خوبی گرفته‌اند. با استفاده از این پرامپت‌ها می‌توانیم درخواست خود را بهبود دهیم.
- بررسی آپدیت‌های مدل و تطبیق پرامپت با آن
با به‌روزرسانی مدل‌های زبانی بزرگ باید بررسی شود که آیا همچنان پرامپتی که در کاربردی خاص درنظر گرفته‌ایم کارایی کافی را دارد یا نیاز به بهبود آن متناسب با مدل جدید وجود دارد.
- استفاده از زبان‌های رایج‌تر هنگام پرامپت‌نویسی
بهتر است حتی اگر خروجی مدنظرتان به زبان فارسی می‌باشد، پرامپت و شرح چگونگی خروجی را به زبان انگلیسی بنویسید. زیرا این زبان بیشترین میزان داده را در داده‌های مدل زبانی بزرگ به خود اختصاص داده و احتمالا درک آن توسط مدل راحت‌تر خواهد بود. این مورد در بسیاری از مدل‌ها عملکرد را به‌طور چشمگیری تحت تاثیر قرار می‌دهد.
مهندسی پرامپت مبحثی است که نیاز به ارزیابی و بررسی مداوم و تست موارد مختلف جهت یافتن رویکرد مناسب دارد. اما با رعایت اصول گفته شده می‌توان تا حدودی به پرامپت بهینه نزدیک شد و کیفیت پاسخ‌ها را بهبود ببخشید. اکنون زمان آن رسیده که این اصول را در عمل پیاده کنید و از قدرت هوش مصنوعی به نحو احسن استفاده کنید.