5️⃣ التكرار أكثر أهمية من الموجه نفسه

ربما الدرس الأهم من فرق #الذكاء_الاصطناعي المهنية هو أن الموجهات الرائعة نادرًا ما تُكتب مرة واحدة. يتم تحسينها. يجب اختبار الموجهات، تقييمها، تعديلها، واختبارها مرة أخرى:
🕊️عندما تكون المخرجات مفرطة في التفصيل، يتم تشديد التعليمات. 🕊️عندما تظهر الهلوسة، يتم تعزيز متطلبات الأدلة. 🕊️عندما يتعطل التفكير، يتم إدخال قيود إضافية. كل فشل يكشف عن معلومات حول ما فهمه #النموذج بشكل خاطئ. العملية التكرارية تتفوق باستمرار على المحاولات للعثور على موجه مثالي واحد من البداية. أصبح التوجيه أكثر فأكثر أقل فنًا وأكثر دورة تطوير منتج، 🔖 الخط النهائي
يفترض الكثير أن نماذج #الذكاء_الاصطناعي الأفضل ستجعل هندسة الموجهات غير ذات صلة في النهاية. لكن العكس يبدأ في الحدوث. مع زيادة قدرات النماذج، يرتفع تكلفة التعليمات الغامضة. المزيد من القدرات يعني المزيد من المسارات الممكنة والمزيد من الطرق للحصول على نتائج متوسطة. بدون توجيه واضح، تصبح النماذج القوية غير متوقعة. ومعه، تصبح أداة للرافعة. الأشخاص الذين يستخرجون أكبر قيمة من #AI aren't simply the ones with the best, most expensive models. they are the ones who know how to instruct them best. #العملات الرقمية