كيفية صياغة مطالبات فعالة حقًا للذكاء الاصطناعي

عندما تطلب من نموذج لغة كبير (LLM) تقريرًا عالي الجودة
وتحصل على نص مكتوب بثقة خبراء
لكن مليء بكلام فارغ تمامًا
هل تعرف ذلك؟
لذا، لتجنب مواقف كهذه، تحتاج إلى فهم
هذه النقاط الأساسية:
> مشكلة المساعد "الذكي لكنه غير موثوق"
مخرجات نموذج اللغة هي 20% النموذج، و80% كيفية تنظيمك للمطالبة
هندسة المطالبات - مجرد تحكم صارم في معالجة اللغة الطبيعية
لذا، للحصول على مخرجات ذات جودة، عليك أن تتوقف عن الدردشة مع النموذج وتبدأ في برمجته
> هلوسات الذكاء الاصطناعي - مؤشر على عدم كفاية التعليمات
لضمان التثبيت، استخدم هذه التقنيات:
- حدد توقعاتك بوضوح
- قيد المخرجات (تحديد حدود صارمة)
- اطلب منه التحقق/الفحص الذاتي (التحقق من الحقائق الذاتية)
> الأُطُر - "مخططات" للذكاء الاصطناعي
أفضل 3:
- RACE (الدور، الفعل، السياق، التوقع)
سريع، بسيط، ممتاز للاستخدام اليومي
- STOKE (الوضع، المهمة، الهدف، المعرفة، الأمثلة)
للعمل العميق والمجالات المتخصصة
- CRISPE (القدرة، الرؤية، البيان، الشخصية، التجربة)
للإبداع، اختبار الفرضيات، والتحكم في الأسلوب
نماذج اللغة الكبيرة تتفوق بشكل كبير مع مثل هذه الهياكل
وبالتالي، يصبح الناتج أقرب بكثير لما تريده فعلاً
لا تعقد استخدامك للذكاء الاصطناعي بمطالبات غير ضرورية
اتقن الأساسيات واحصل على مخرجات ذات جودة ومرغوبة من نماذج اللغة الكبيرة