پرامپتینگ زنجیره‌ای فکر (Chain-of-Thought)
پرامپتینگ زنجیره‌ای فکر (CoT) مدل را تشویق می‌کند تا قبل از رسیدن به پاسخ، گام‌به‌گام استدلال کند. به جای پریدن مستقیم به پاسخ نهایی، مدل فرآیند فکر خود را توضیح می‌دهد.
این رویکرد برای موارد زیر مؤثر است:
- حل مشکلات پیچیده در ریاضیات یا منطق
- تصمیم‌گیری‌های ساختارمند
- تولید توضیحات واضح برای موضوعات فنی
با پرامپتینگ برای استدلال، CoT دقت و وضوح را بهبود می‌بخشد.
پرامپتینگ چندنمونه‌ای (Few-Shot)
پرامپتینگ چندنمونه‌ای، چند مثال را داخل پرامپت ارائه می‌دهد. این نمونه‌ها فرمت، لحن و سبک مورد انتظار را نشان می‌دهند. سپس مدل خروجی‌های جدیدی تولید می‌کند که با الگوی داده‌شده مطابقت داشته باشند.
این تکنیک برای موارد زیر خوب کار می‌کند:
- ایجاد محتوا با سبک ثابت
- تکرار فرمت‌های ساختارمند مانند توصیف محصولات
- آموزش با ورودی داده کم
پرامپتینگ چندنمونه‌ای کمک می‌کند تا پاسخ‌ها مرتبط و هم‌راستا با برند باقی بمانند.
خود-سازگاری (Self-Consistency)
خود-سازگاری زمانی مفید است که سؤالات بیش از یک پاسخ معتبر داشته باشند. به جای درخواست یک پاسخ واحد، مدل را پرامپت می‌کنید تا چندین پاسخ تولید کند. سپس پاسخ رایج‌ترین یا سازگارترین انتخاب می‌شود.
این تکنیک برای موارد زیر عالی است:
- مدیریت سؤالات مبهم یا باز
- بهبود قابلیت اطمینان در وظایف حیاتی
- کاهش خطاهای تصادفی یا پاسخ‌های خارج از رده
با مقایسه چندین خروجی، نتیجه نهایی قابل اعتمادتری به دست می‌آید.
پرامپتینگ درخت فکر (Tree-of-Thought)
پرامپتینگ درخت فکر (ToT) بر اساس روش CoT ساخته شده و مدل را اجازه می‌دهد تا چندین مسیر استدلالی را همزمان کاوش کند. آن راه‌حل‌های مختلف ممکن را در نظر می‌گیرد، مزایا و معایب را ارزیابی می‌کند و سپس بهترین گزینه را انتخاب می‌کند.
ToT برای موارد زیر مؤثر است:
- ارزیابی چندین راه‌حل برای یک مشکل
- تصمیم‌گیری پیچیده
- تولید پاسخ‌های کامل و متعادل
این امر ToT را به‌ویژه برای موقعیت‌هایی مفید می‌کند که هیچ راه‌حل واضحی وجود ندارد.
تولید تقویت‌شده با بازیابی (Retrieval-Augmented Generation)
تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) دانش خارجی را با قابلیت‌های تولیدی مدل ترکیب می‌کند. به جای تکیه تنها بر آنچه مدل آموخته، RAG اجازه می‌دهد تا اطلاعات را از پایگاه‌های داده معتبر، اسناد یا منابع دیگر استخراج کند.
RAG برای موارد زیر ایده‌آل است:
- وظایف مبتنی بر دانش که نیاز به facts به‌روز دارند
- بررسی واقعیت و بهبود دقت
- گسترش فراتر از محدودیت‌های آموزشی مدل
با ترکیب بازیابی و تولید، RAG خروجی‌های مبتنی‌تر و قابل اعتمادتری تولید می‌کند.
ساخت مهارت‌های اطراف مهندسی پرامپت
تسلط بر این تکنیک‌ها کمک می‌کند تا ارزش کامل هوش مصنوعی را باز کنید. اما موفقیت همچنین به داده‌ها و استراتژی پشت پرامپت‌ها بستگی دارد. برای متخصصان فنی، گواهینامه داده‌کاوی مهارت‌هایی در آماده‌سازی و مدیریت داده‌های باکیفیت می‌سازد. برای رهبران، گواهینامه بازاریابی و کسب‌وکار کاربردهای هوش مصنوعی را با اهداف کسب‌وکار متصل می‌کند.
افکار نهایی
مهندسی پرامپت پیشرفته نه تنها درباره کلمات هوشمندانه است. بلکه درباره هدایت LLMها برای فکر کردن، استدلال کردن و تولید به‌گونه‌ای است که نتایج قابل اعتمادی تولید شود. روش‌هایی مانند زنجیره‌ای فکر، چندنمونه‌ای، خود-سازگاری، درخت فکر و تولید تقویت‌شده با بازیابی، کنترل و دقت بیشتری به کاربران می‌دهد.
با ادغام هوش مصنوعی در کار روزمره، یادگیری این تکنیک‌ها و ترکیب آن‌ها با گواهینامه‌های مناسب به متخصصان کمک می‌کند تا جلو بیفتند. پرامپت‌های قوی، پشتیبانی‌شده توسط داده‌های خوب و استراتژی واضح، پایه هوش مصنوعی هوشمندتر و تأثیرگذارتر هستند.