هل تشعر بالإحباط من الردود المتواضعة من روبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي؟ قد يكون ذلك بسبب الطريقة التي تكتب بها مطالباتك. في هذه المقالة، سأسلط الضوء على خمس تقنيات قوية للمطالبات بالذكاء الاصطناعي والتي ستحسن بشكل كبير الردود التي تحصل عليها من روبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT أو Claude أو Gemini.
في هذه المقالة، سأستخدم ChatGPT لإظهار الاستجابات السريعة.
1 توجيه الأدوار وتوجيه الشخصيات
إن توجيه الأدوار هو أسلوب حيث يمكنك تعيين دور محدد للذكاء الاصطناعي بدلاً من مجرد مطالبته بفعل شيء ما. على سبيل المثال، بدلاً من السؤال “كيف يعمل الدماغ البشري؟” يمكنك توجيهه على النحو التالي:
You are a computer science professor. Explain to me how the human brain works.
من خلال إخبار الذكاء الاصطناعي بمحاكاة دور معين، فإنك تتحكم في كيفية استجابته. في المثال أعلاه، كان طلب تعليمي للعمل الداخلي لدماغ الإنسان من ChatGPT سيوفر إجابة بمصطلحات بيولوجية.
ولكن بما أنني ضعيف في علم الأحياء وأتعامل مع الكمبيوتر بشكل أفضل، فأنا أطلب منه أن يشرح لي الأمور بصفتي أستاذاً في علوم الكمبيوتر. وهذا يمنحني إجابة يسهل علي فهمها من خلال ربطها بموضوعات (علوم الكمبيوتر) أعرفها بالفعل.
تتمثل ميزة أخرى لإرشادات الأدوار في أنها تمنح ChatGPT شخصية محددة بأساليب فريدة. وهذا من شأنه أن يجعل الاستجابات أكثر تسلية. على سبيل المثال:
You are a 90-year-old computer science professor who likes to tell dad jokes. Explain to me how the human brain works.
يُعرف هذا النمط المحدد من مطالبة الدور أيضًا باسم المطالبة المستندة إلى الشخصية، حيث تقوم بتعيين شخصية معينة بدلاً من منح ChatGPT دورًا محددًا.
تُستخدم تلميحات الشخصية في الغالب للترفيه، ولكن يمكن استخدامها أيضًا لإجراء محادثة شخصية وإنسانية أكثر مع شخصية مشهورة. على سبيل المثال، يمكنك تجربة ما يلي:
You are Albert Einstein. Now explain to me Newton’s Theory of Gravity.
وفي حالة كنت تتساءل، إليك ردود ChatGPT لكل موجه:
2 التحفيز بضربة واحدة أو طلقة واحدة أو عدة طلقات
هذه كلها تقنيات تحفيز ذات صلة حيث تقدم للذكاء الاصطناعي عددًا محددًا من الأمثلة قبل أن تطلب منه القيام بمهمة. وكما يوحي الاسم:
- إن التحفيز بدون أي مقدمات يعني عدم إعطاء أي أمثلة.
- يقدم التوجيه ذو اللقطة الواحدة مثالاً واحدًا.
- تقدم اللقطات المتعددة، أو ما يسمى بالمطالبات ذات اللقطات القليلة، أمثلة متعددة.
بشكل عام، لا نقدم أمثلة للذكاء الاصطناعي عندما نطلب منه القيام بشيء ما. لذا، فإن معظم مطالباتنا افتراضيًا عبارة عن مطالبات بدون إجابة. ونتيجة لذلك، يقوم الذكاء الاصطناعي فقط بإنشاء إجابة بناءً على تدريبه الافتراضي. الآن، إذا كنا غير راضين عن عملية التوليد، فيمكننا إضافة بعض الأمثلة لتحديد ما نريده.
على سبيل المثال، فيما يلي مثال على مطالبة اللقطة الصفرية:
Generate 10 ideas for sci-fi books along with a short, concise overview of the plot.
في حين أن الاقتراحات رائعة، فإن ChatGPT يجمع عناوين الكتب والحبكات في المقطع نفسه.
أريد أن يكون الأمر منفصلاً، حتى أتمكن من نسخ الأفكار ولصقها بسهولة أكبر في جدول بيانات. لحل هذه المشكلة، دعنا نحاول استخدام موجه لمرة واحدة:
Generate 10 ideas for sci-fi books along with a short concise overview of the plot.
Here is an example:
Book Title: (Title here)
…
Book Plot: (one-sentence plot overview here) كما ترى، فإن هذه النسخة تقوم بعمل أفضل من خلال فصل عنوان الكتاب والحبكة.
ومع ذلك، أردت أن تكون الإدخالات العشرة الأولى عبارة عن عناوين كتب وأن تكون الإدخالات العشرة التالية عبارة عن حبكات. من السهل أن نرى لماذا ارتكب ChatGPT هذا الخطأ، ولكن دعنا نصلح ذلك باستخدام موجه متعدد اللقطات.
Generate 10 ideas for sci-fi books along with a short concise overview of the plot.
Here is an example:
Book Title 1: (Title here)
Book Title 2: (Title here)
Book Title 3: (Title here)
Book Title 4: (Title here)
Book Title 5: (Title here)
…
Plot for Book 1: (Plot Here)
Plot for Book 2: (Plot Here)
Plot for Book 3: (Plot Here)
Plot for Book 4: (Plot Here)
Plot for Book 5: (Plot Here) ولقد حصلنا على الرد المثالي:
بشكل عام، يؤدي تقديم المزيد من الأمثلة (اللقطات المتعددة) إلى استجابات أكثر دقة وتفصيلاً. ومع ذلك، يمكن أن تكون اللقطات الصفرية مفيدة لاختبار قدرات الذكاء الاصطناعي الخام أو عندما تريد نتائج أكثر تنوعًا وغير متوقعة.
3 سلسلة من الأفكار المحفزة
إن توجيه سلسلة الأفكار يشبه مطالبة الذكاء الاصطناعي بـ”إظهار عمله”. فبدلاً من مجرد تقديم إجابة، فإنك تطلب من الذكاء الاصطناعي أن يشرح طريقة تفكيره خطوة بخطوة.
تُعد هذه التقنية مفيدة بشكل خاص للمشاكل المعقدة أو عندما تريد فهم عملية اتخاذ القرار الخاصة بالذكاء الاصطناعي.
Solve this word problem and explain your reasoning step-by-step:A store sells notebooks for $2.50 each. If you buy 3 or more, you get a 10% discount on the total price. How much would you pay for 5 notebooks?
وهنا النتيجة:
من خلال طلب الاستدلال خطوة بخطوة، فمن المرجح أن تحصل على شرح مفصل ومنطقي بالإضافة إلى الإجابة النهائية.
تميل نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة مثل GPT-4o وClaude 3.5 Sonnet إلى استخدام مطالبات CoT افتراضيًا عند طرح مشكلات معقدة. سترى هذا يحدث عندما يقول نموذج الذكاء الاصطناعي، “دعنا نحاول حل هذه المشكلة خطوة بخطوة”. ومع ذلك، في بعض مشكلات التفكير المعقدة، قد لا يستخدم CoT افتراضيًا، وفي هذه الحالة، يمكنك إخباره صراحةً باستخدام CoT لتحسين الاستجابة.
4 التحفيز السلبي
يعتمد التحفيز السلبي على إخبار الذكاء الاصطناعي بما لا تريده. وقد يكون هذا فعالاً بشكل مدهش في توجيه الذكاء الاصطناعي بعيدًا عن الأخطاء الشائعة أو المحتوى غير المرغوب فيه.
بشكل عام، عليك أولاً إدخال مطالبة ورؤية الاستجابة. قد تجد أن نموذج الذكاء الاصطناعي يميل إلى تضمين عبارات أو كلمات أو تنسيقات معينة وما إلى ذلك. إذا لم يعجبك هذا، فيمكنك تعديله باستخدام مطالبات سلبية.
على سبيل المثال، إذا كنت تطلب شعارات تسويقية، يمكنك استخدام المطالبات السلبية مثل هذا:
Provide helpful and actionable tips for improving productivity. Do NOT suggest too many tips to overwhelm me.
فيما يلي مقارنة جنبًا إلى جنب لاستجابة الذكاء الاصطناعي مع وبدون المطالبة السلبية:
5 الحث على النقد الذاتي
يتضمن تحفيز النقد الذاتي مطالبة الذكاء الاصطناعي بتقييم وتحسين استجاباته. ويمكن أن يؤدي هذا إلى مخرجات أكثر دقة وأعلى جودة.
إليك كيفية استخدام هذه التقنية:
Write a short paragraph about the benefits of meditation. Then, critique your own writing and provide an improved version based on your critique.
وهنا الرد:
بدلاً من ذلك، يمكنك تقسيم الأمر إلى خطوات. لذا، أولاً، اطلب من الذكاء الاصطناعي القيام بشيء ما. انتظر حتى يولد استجابة. الآن، اطلب منه انتقاد إجابته وإنشاء نسخة محسنة:
AI: (generated answer)
New Prompt by User: I want you to provide a detailed critique pointing out the pros and cons of this response along with suggestions on how to improve it.
هناك تقنية مشابهة أخرى أستخدمها غالبًا وهي أن أطلب من الذكاء الاصطناعي:
Give this a rating out of 10 based on these criteria: (enter criteria one), (criteria two), …..
الآن سوف يعطيها الذكاء الاصطناعي تقييمًا ربما 7 من 10 أو 8 من 10.
ثم سألته:
Improve the piece so it gets a 10 out of 10.
يشجع هذا الأسلوب التحفيزي الذكاء الاصطناعي على تكرار عمله بمفرده، والعثور على العيوب، وفي النهاية توليد استجابات أكثر تفكيرًا.
إذن، هذه هي اختياراتي لتقنيات المطالبات الخمس التي تساعدك على الارتقاء بلعبة الذكاء الاصطناعي إلى المستوى التالي. تذكر أن المفتاح هنا هو التجربة. جرّب طرقًا مختلفة، واجمع بين التقنيات، ولاحظ ما هو الأفضل لاحتياجاتك المحددة. مع الممارسة، ستتمكن من صياغة المطالبات مثل المحترفين، وإطلاق العنان للإمكانات الكاملة لنماذج لغة الذكاء الاصطناعي.