مهندسی پرامپت یا Prompt Engineering چیست؟ هنر صحبت با هوش مصنوعی

هوش مصنوعی همه چیز و همه جا را تسخیر کرده است و حالا ابزارهای AI تقریبا در تمام عرصه‌های زندگی ما حضور دارند؛ اما چرا برخی هنگام استفاده از هوش مصنوعی نتایج بهتری دریافت می‌کنند؟ پاسخ این معما در مفهوم “Prompt Engineering” نهفته است. «مهندسی پرامپت» روشی برای بهینه‌سازی مدل‌های زبانی در پردازش زبان طبیعی (NLP) است. در این روش سعی می‌کنیم تا با ایجاد پرامپت‌های مناسب که دستورالعمل یا پرسش‌ هم نامیده می‌شوند، رفتار و خروجی مدل‌های هوش مصنوعی را در جهت خواسته و نیاز خود هدایت کنیم. با توجه به گسترش ابزارهای هوش مصنوعی و قابلیت‌های مهندسی پرامپت برای ارتقای عملکرد و مدیریت مدل‌های زبان، در این مطلب از میهن بلاکچین به مفهوم مهندسی پرامپت، اهمیت و نحوه عملکرد آن می‌پردازیم. 

نکات کلیدی مقاله ✅مهندسی پرامپت یا Prompt Engineering به یافتن و استفاده از فرامین و دستورالعمل‌هایی گفته می‌شود که به کمک آن با هوش مصنوعی ارتباط برقرار می‌کنیم. ✅دست‌یابی به فرامین کاربردی می‌تواند منجر به بهبود نتایج خروجی شود و پاسخ‌ها بیشتر به هدف ما نزدیک خواهند شد. ✅مشخص کردن وظایف به‌وضوح، شناسایی ورودی و خروجی‌ها، ایجاد پرامپت‌های مختلف، تمرین و تکرار گام‌های مهندسی پرامپت را تشکیل می‌دهند. ✅Prompt Engineering در اصلاح رفتار مدل و کاهش سوگیری‌های هوش مصنوعی کمک‌کننده خواهد بود.

مهندسی پرامپت چیست؟

مهندسی پرامپت روشی است که کمک می‌کند تا با طرح سوال و دستورالعمل‌های دقیق و آموزنده، خروجی‌های مطابق با هدف را از مدل‌های AI به‌دست بیاوریم. پرامپت‌ها ورودی‌های دقیقی هستند که رفتار مدل‌سازی زبان و تولید متن را هدایت می‌کنند. کاربران ابزارهای AI می‌توانند با ساختار‌بندی دقیق دستورالعمل‌ها، خروجی مدل‌های AI را اصلاح و کنترل کنند. این کار منجر به افزایش قابلیت اطمینان و کارایی نتایج می‌شود.

تاریخچه مهندسی پرامپت

مهندسی پرامپت در طول زمان و با توجه به پیچیدگی و قابلیت‌های روزافزون مدل‌های زبانی، دچار تغییر و تحولاتی شده است. اگرچه سابقه مهندسی سریع چندان طولانی نیست، اما می‌توان زیربنای آن را در تحقیقات اولیه NLP و ظهور مدل‌های زبانی AI پیداکرد. در ادامه تاریخچه مختصری از مهندسی پرامپت را مرور می‌کنیم.

• دوره قبل از ترنسفورمرهای زبانی؛ قبل از ۲۰۱۷ (۱۳۹۵): مهندسی پرامپت تا قبل از توسعه مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر، از جمله ترنسفورمر مولد از‌پیش‌آموزش‌دیده (GPT) شرکت OpenAI کمتر شناخته می‌شد. دانش متنی و سازگاری که دو عامل محدود‌کننده پتانسیل مهندسی پرامپت هستند، در مدل‌های زبانی قدیمی‌تر مانند شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) وجود ندارند.

• دوره پیش‌آموزش و ظهور ترنسفورمرها؛ ۲۰۱۷ (۱۳۹۵): ظهور ترنسفورمرها و به‌ویژه انتشار مقاله «توجه، تنها چیزی است که نیاز دارید» (Attention Is All You Need) نوشته واسوانی و همکاران (Vaswani et al)، انقلابی در حوزه پردازش زبان طبیعی به‌وجود آورد. به لطف ترنسفورمرها، امکان پیش‌آموزش مدل‌های زبانی در مقیاس وسیع و قابلیت آموزش به هوش مصنوعی فراهم شد. به این ترتیب بود که می‌شد به هوش مصنوعی یاد داد چطور کلمات و جملات را در متن نمایش‌ دهد. در این مرحله هم مهندسی پرامپت هنوز یک فناوری نسبتا ناشناخته بود.  

• تنظیم دقیق و ظهور GPT؛ ۲۰۱۸ (۱۳۹۶): معرفی مدل‌های GPT توسط شرکت OpenAI نقطه عطف مهمی برای مهندسی سریع بود. مدل‌های جی‌پی‌تی اثربخشی پیش‌آموزش و تنظیم دقیق وظایف خاص پایین‌دستی را به نمایش گذاشتند. در این دوره محققان و متخصصان برای کارهای مختلفی از تکنیک‌های مهندسی سریع برای هدایت رفتار و خروجی مدل‌های GPT استفاده کردند.

• پیشرفت فناوری‌های مهندسی پرامپت؛ ۲۰۱۸ تا ۲۰۲۳ (۱۳۹۶ تا ۱۴۰۲): با شناخته‌تر شدن مهندسی پرامپت، محققان استراتژی‌ها و رویکردهای مختلفی را امتحان کردند که شامل پرامپت‌های محتوامحور، استفاده از چارچوب‌های قانون‌مند، ترکیب دستورالعمل‌های سیستم یا کاربر و بررسی تکنیک‌هایی مانند Prefix Tuning می‌شد. هدف تمام این رویکردها تقویت کنترل، کاهش سوگیری‌ها و بهبود عملکرد کلی مدل‌های زبانی بود.

• مشارکت و شناخت جامعه؛ ۲۰۱۸ تا ۲۰۲۳ (۱۳۹۶ تا ۱۴۰۲): به دنبال محبوبیت مهندسی سریع در میان متخصصان پردازش زبان انسانی، موجی از تبادل ایده‌ها و آموخته‌ها و اشتراک‌گذاری بهترین روش‌ها در میان دانشگاهیان و برنامه‌نویسان شکل‌ گرفت. تالارهای گفتگوی آنلاین، انتشارات دانشگاهی و کتابخانه‌های متن باز سهم به‌سزایی در توسعه روش‌های مهندسی پرامپت داشتند.

• تحقیقات جاری و چشم‌انداز آتی مهندسی پرامپت: مهندسی پرامپت کماکان حوزه پرپتانسیلی برای تحقیق و توسعه است. محققان در حال بررسی راه‌هایی هستند تا مهندسی پرامپت را کارآمدتر، قابل‌تفسیرتر و کاربرپسند‌تر  کنند. به‌علاوه تکنیک‌هایی مانند پاداش‌های قانون‌محور، مدل‌های پاداش و رویکردهای بشر در حلقه (Human-in-the-Loop) نیز با هدف اصلاح استراتژی‌های مهندسی پرامپت تحت بررسی هستند.

اهمیت مهندسی پرامپت

مهندسی پرامپت لازمه بهبود کاربردپذیری و قابلیت تفسیر سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی است. سایر مزایای Prompt Engineering عبارتند از:

• بهبود کنترل: کاربران می‌توانند با ارائه دستورالعمل‌های دقیق، مدل زبان را به سمت پاسخ‌های موردنظر خود هدایت کنند. این سطح از نظارت کمک می‌کند تا مدل‌های هوش مصنوعی نتایجی مطابق با استانداردها یا شرایط‌ از‌پیش‌تعیین‌شده تولید کنند.

• کاهش سوگیری سیستم‌های هوش مصنوعی: از مهندسی پرامپت می‌توان به عنوان ابزاری برای کاهش سوگیری در سیستم‌های AI استفاده کرد. به عبارت دیگر با طراحی دقیق پرامپت‌ها می‌توان سوگیری در متن‌های تولید‌شده را پیدا کرد و کاهش داد. بنابراین نتایج درست‌تر و مرتبط‌تری تولید می‌شود.     

• اصلاح رفتار مدل: با استفاده از مهندسی پرامپت می‌توان مدل‌های زبان را اصلاح کرد تا رفتارهای مورد انتظار را تولید کنند. این یعنی سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند در وظایف یا حوزه‌های خاص تخصص پیداکنند و در نتیجه دقت و قابلیت اطمینان آن‌ها در موارد خاص بیشتر می‌شود.  

نحوه عملکرد مهندسی پرامپت چگونه است؟

مهندسی پرامپت برای‌اینکه دستورالعمل‌های موثرتری ایجاد کند از یک فرایند هدفمند کمک می‌گیرد که به شرح زیر است:

۱. تعیین وظایف: همان هدفی را که می‌خواهید مدل زبانی در نهایت به آن برسد، به‌طور دقیق مشخص کنید. ممکن است هدف شما هر کاری مرتبط با پردازش زبان طبیعی از قبیل تکمیل متن، ترجمه یا خلاصه‌سازی باشد.

۲. شناسایی ورودی‌ها و خروجی‌ها: ورودی‌های مورد نیاز مدل زبانی و خروجی‌های مورد نظر خود را به‌دقت برای سیستم تعریف کنید.

۳. ایجاد پرامپت‌های آموزنده: پرامپت‌ها را طوری بنویسید که رفتار دلخواه شما را به‌وضوح به مدل منتقل کند. این سوالات باید واضح، خلاصه و مناسب با هدف مورد نظر باشد. گاهی اوقات رسیدن به بهترین دستورالعمل‌ها، نیازمند آزمون و خطا و بازبینی است.

۴. تکرار و ارزیابی: با ارزیابی نتایج پرامپت‌ها، عملکرد آن‌ها را بسنجید؛ به دنبال نقایص و ایرادها باشید و سپس با اصلاح دستورالعمل‌ها، عملکرد ابزار AI را بهبود دهید.

۵. سنجش دقت و تنظیم دقیق: هنگام سنجش دقت و تنظیم پرامپت‌ها، نتایج ارزیابی خود را در نظر بگیرید. به‌دست آوردن رفتار دلخواه و مطابق با هدف، مستلزم انجام تنظیمات جزئی در این مرحله است.

سوالات متداول (FAQ)

سخن پایانی

مهندسی پرسش یا مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) هنر صحبت با هوش مصنوعی است. به کمک این مسئله ابزارهای AI می‌توانند مطابق داده‌های ورودی، نتایج مورد انتظار ما را تولید کنند. هرچه دستورالعمل‌ها دقیق‌تر باشند، نتایج کارآمدتر و مرتبط‌تری تولید می‌شود. عملکرد بهتر مهندسی پرامپت مستلزم تعیین وظایف، تعریف دقیق ورودی‌ها و خروجی‌های مورد انتظار، ساخت پرامپت‌های آموزنده، تکرار، ارزیابی و تنظیم دقیق آن‌ها است. از مهم‌ترین مزیت‌های مهندسی پرامپت می‌توان به کنترل مدل زبان به سمت پاسخ مورد نظر، اصلاح رفتار خروجی و کاهش سوگیری سیستم‌های AI اشاره کرد. نظر شما در مورد Prompt Engineering چیست؟ آیا تاکنون با نوشتن پرامپت‌های مختلف، توانسته‌اید نتایج خروجی را بهینه‌ کنید؟