مهندسی پرامپت چیست

مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) یک فرآیند است که به منظور بهبود عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) با استفاده از پرامپت‌های بهبود یافته انجام می‌شود. پرامپت‌ها عبارت‌های کوتاهی هستند که به مدل زبانی می‌گویند که چه کاری باید انجام دهد. آنها می‌توانند برای هدایت مدل زبانی برای تولید خروجی‌های خاص یا برای بهبود دقت و مرتبط بودن خروجی‌های آن استفاده شوند.

مهندسی پرامپت می‌تواند با تمرکز بر عوامل زیر بهبود عملکرد مدل‌های زبانی را انجام دهد:

* **دقت:** پرامپت‌ها باید به اندازه کافی دقیق باشند تا مدل زبانی بتواند آنها را به درستی درک کند. این بدان معناست که پرامپت‌ها باید از زبان واضح و بدون ابهام استفاده کنند. همچنین، پرامپت‌ها باید اطلاعات کافی را برای مدل زبانی فراهم کنند تا بتواند وظیفه مورد نظر را انجام دهد.
* **سازگاری:** پرامپت‌ها باید سازگار باشند تا مدل زبانی بتواند الگوها را شناسایی کند و از آنها برای تولید خروجی‌های دقیق‌تر استفاده کند. این بدان معناست که پرامپت‌ها باید از یک فرمت ثابت پیروی کنند و از لغات و عبارات یکسان استفاده کنند.
* **دانش زبانی:** دانش زبانی می‌تواند برای اطمینان از اینکه پرامپت‌ها از نظر دستوری صحیح هستند و از لغات و عبارات مناسب استفاده می‌کنند، استفاده شود. به عنوان مثال، می‌توان از دانش زبانی برای بررسی اینکه پرامپت‌ها از فعل‌های صحیح در زمان‌های صحیح استفاده می‌کنند، استفاده کرد.
* **داده‌های آموزشی:** داده‌های آموزشی می‌توانند برای شناسایی الگوهایی که در پرامپت‌های خوب وجود دارند، استفاده شوند. به عنوان مثال، می‌توان از داده‌های آموزشی برای شناسایی اینکه پرامپت‌های خوب معمولاً از چه ساختارهای جمله‌ای استفاده می‌کنند، استفاده کرد.

مهندسان پرامپت می‌توانند از تکنیک‌های مختلفی برای بهبود پرامپت‌ها استفاده کنند. برخی از این تکنیک‌ها عبارت‌اند از:

* **استفاده از زبان واضح و بدون ابهام:** مهندسان پرامپت می‌توانند با استفاده از زبان واضح و بدون ابهام، از سردرگمی مدل زبانی جلوگیری کنند. به عنوان مثال، می‌توان به جای عبارت “خلاصه‌نویسی این متن:” از عبارت “به طور خلاصه، این متن در مورد چه چیزی است؟” استفاده کرد.
* **ارائه اطلاعات کافی:** مهندسان پرامپت می‌توانند با ارائه اطلاعات کافی به مدل زبانی، از تولید خروجی‌های غیر مرتبط جلوگیری کنند. به عنوان مثال، می‌توان به جای عبارت “ترجمه این جمله از انگلیسی به فارسی:” از عبارت “ترجمه این جمله از انگلیسی به فارسی که در مورد “آب و هوا” است:” استفاده کرد.
* **استفاده از فرمت ثابت:** مهندسان پرامپت می‌توانند با استفاده از فرمت ثابت برای پرامپت‌ها، از سردرگمی مدل زبانی جلوگیری کنند. به عنوان مثال، می‌توان از فرمت “به این سوال پاسخ دهید: [سوال]” برای تمام پرامپت‌های پرسش و پاسخ استفاده کرد.
* **استفاده از دانش زبانی:** مهندسان پرامپت می‌توانند از دانش زبانی برای اطمینان از اینکه پرامپت‌ها از نظر دستوری صحیح هستند و از لغات و عبارات مناسب استفاده می‌کنند، استفاده کنند. به عنوان مثال، می‌توان از یک ابزار دستور زبان برای بررسی پرامپت‌ها و شناسایی خطاهای دستوری استفاده کرد.
* **استفاده از داده‌های آموزشی:** مهندسان پرامپت می‌توانند از داده‌های آموزشی برای شناسایی الگوهایی که در پرامپت‌های خوب وجود دارند، استفاده کنند. به عنوان مثال، می‌توان از یک مدل یادگیری ماشین برای شناسایی ساختارهای جمله‌ای که در پرامپت‌های خوب استفاده می‌شوند، استفاده کرد.

مهندسی پرامپت یک ابزار قدرتمند برای بهبود عملکرد مدل‌های زبانی است. با استفاده از تکنیک‌های مهندسی پرامپت، می‌توان عملکرد مدل‌های زبانی را در وظایف مختلفی مانند ترجمه، خلاصه‌نویسی و پرسش و پاسخ، بهبود بخشید.