ما هي هندسة الأوامر؟

مرحبًا بكم في عالم هندسة المطالبات! تبدأ رحلتنا بفهم النماذج اللغوية الكبيرة، أو LLMs.

النماذج اللغوية الكبيرة برامج متقدمة للذكاء الاصطناعي دُرّبت على كميات هائلة من البيانات النصية. ويمكنكم تصورها على أنها مولدات نصوص فائقة الذكاء، قادرة على فهم اللغة الشبيهة بلغة البشر وإنشائها.

وهي تشغّل أدوات مثل ChatGPT وGoogle Bard وغيرها الكثير مما قد تكونون قد سمعتم به!

تتمتع النماذج اللغوية الكبيرة بقدرات قوية، لكنها لا تعرف دائمًا على وجه الدقة ما نريده. يشبه الأمر وجود مساعد بارع يحتاج أحيانًا إلى تعليمات واضحة جدًا.

• كيف نطلب ما نريده بدقة؟
• كيف نحصل على أفضل إجابة ممكنة؟
• كيف نتجنب إرباك الذكاء الاصطناعي؟

هنا يأتي دور هندسة المطالبات!

في عالم النماذج اللغوية الكبيرة، المطالبة هي ببساطة الإدخال الذي تقدّمونه إلى الذكاء الاصطناعي. إنها رسالتكم أو سؤالكم أو تعليماتكم التي تخبر النموذج اللغوي الكبير بما يجب فعله.

قد تكون المطالبة كلمة واحدة أو جملة أو فقرة أو حتى مستندًا طويلًا. وهي نقطة البداية لاستجابة الذكاء الاصطناعي.

على سبيل المثال: "Write a short poem about a cat." مطالبة.

هندسة المطالبات هي فن وعلم صياغة مطالبات فعّالة للحصول على المخرجات المطلوبة من النماذج اللغوية الكبيرة.

ويتعلق الأمر بتعلّم كيفية «التحدث» إلى الذكاء الاصطناعي بطريقة تحقق أقصى استفادة من إمكاناته، وتوجّهه إلى إنتاج استجابات دقيقة وملائمة ومفيدة.

إنها مهارة أساسية لكل من يعمل مع الذكاء الاصطناعي.

لماذا تُعد هندسة المطالبات مهمة جدًا؟

• نتائج أفضل: تؤدي المطالبات المصممة جيدًا إلى مخرجات ذكاء اصطناعي أعلى جودة وأكثر دقة.
• الكفاءة: احصلوا على ما تحتاجونه بسرعة أكبر، مع تقليل التجربة والخطأ.
• التحكم: وجّهوا سلوك الذكاء الاصطناعي ونبرته وتنسيقه لتلائم احتياجاتكم المحددة.
• إطلاق الإمكانات: استفيدوا من الإمكانات الكاملة للنماذج اللغوية الكبيرة القوية.

تصوّروا هندسة المطالبات على أنها الجسر بين الفكر البشري والذكاء الاصطناعي.

لديكم فكرة في أذهانكم، لكن النموذج اللغوي الكبير يحتاج إلى ترجمتها إلى صيغة يستطيع فهمها ومعالجتها. ومهندسو المطالبات هم المترجمون الذين يضمنون وصول الرسالة الصحيحة إلى الذكاء الاصطناعي.

إليكم تشبيهًا بسيطًا:

• يشبه النموذج اللغوي الكبير سيارة قوية جدًا وعالية الأداء، فهي تتمتع بإمكانات هائلة.
• تشبه المطالبة عجلة القيادة ودواسة الوقود والمكابح.
• هندسة المطالبات هي مهارة قيادة تلك السيارة بفاعلية للوصول إلى وجهتكم، أي المخرج المطلوب.

فمن دون قيادة جيدة، قد لا توصلكم حتى أفضل سيارة إلى المكان الذي تريدونه بكفاءة.

هندسة المطالبات ليست مقتصرة على خبراء الذكاء الاصطناعي! يمكن لكل من يتفاعل مع النماذج اللغوية الكبيرة الاستفادة منها:

• المطوّرون: لبناء تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي.
• الكتّاب: لإنشاء محتوى إبداعي أو ملخصات.
• المسوّقون: لإنشاء نصوص إعلانية أو منشورات لوسائل التواصل الاجتماعي.
• الطلاب: للحصول على المساعدة في الأبحاث أو الواجبات.

وبشكل أساسي، إذا كنتم تستخدمون الذكاء الاصطناعي، فأنتم تمارسون بالفعل شكلًا من أشكال هندسة المطالبات!

لنلقِ نظرة على مطالبة بسيطة جدًا. فحتى من دون استخدام تقنيات متقدمة، تساعد الوضوح.

قارنوا بين المطالبتين التاليتين:

• مطالبة سيئة: "Tell me about cats." (غامضة جدًا!)
• مطالبة جيدة: "Explain three interesting facts about domestic cats, suitable for an 8-year-old, in bullet points." (أوضح!)

تقدّم المطالبة الثانية إرشادات محددة إلى الذكاء الاصطناعي، مما يؤدي إلى استجابة أفضل بكثير.

أحسنتم! استكشفنا في هذا الدرس ما يلي:

• ماهية النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs).
• مفهوم المطالبة باعتبارها إدخالًا إلى نموذج لغوي كبير.
• تعريف هندسة المطالبات بوصفها مهارة توجيه النماذج اللغوية الكبيرة.
• سبب أهمية المطالبات الفعّالة لتحسين التفاعل مع الذكاء الاصطناعي.

سنتعمق بعد ذلك في المكوّنات المحددة التي تتكوّن منها المطالبة الفعّالة.