حتما شما هم تا به حال از خلاقیت بی‌نظیر هوش مصنوعی شگفت‌زده شده‌اید! از پاسخ‌های متنی گرفته تا خلق تصاویر پیچیده، هوش مصنوعی این روزها بسیاری از کارهای ما را ساده‌تر می‌کند؛ اما لازم است نحوه صحیح برقراری ارتباط با آن را یاد بگیریم تا پاسخ‌های بهتری دریافت کنیم. پاسخ هوش مصنوعی کاملا به دستوری که ما به آن می‌دهیم بستگی دارد، بنابراین اگر پاسخ دلخواه خود را دریافت نکردید، حتما امکان نوشتن یک دستور بهتر وجود دارد. در این مطلب به شما می‌گوییم که پرامپت هوش مصنوعی چیست و چگونه می‌توان بهترین پرامپت را برای دریافت بهترین پاسخ وارد کرد، پس با ما همراه باشید.
معنای پرامپت (Prompt) در هوش مصنوعی
همانطور که با استفاده از زبان با افراد ارتباط برقرار می‌کنیم، برای ارتباط با هوش مصنوعی هم نیاز به زبان و صحبت کردن داریم. پرامپت (Prompt) یا دستور، همان درخواستی است که به هوش مصنوعی می‌دهیم و او با توجه به این دستور، اطلاعات موردنظرمان را (شامل تصویر، متن، جدول، تکه کد و …) به ما می‌دهد. در اصل، Prompt به عنوان یک نقطه شروع برای هوش مصنوعی عمل می‌کند تا بفهمد چه نوع محتوا یا پاسخی مدنظر ما است.
این دستور می‌تواند از نظر پیچیدگی و قالب متفاوت باشد، مثلا از جملات ساده، سوال، عبارت یا کلمات کلیدی گرفته تا توضیحات و دستورالعمل‌های دقیق‌تر! در واقع هدف این دستورات، ارائه اطلاعات کافی به ابزارهای هوش مصنوعی است تا بتوانند خروجی مربوط به دستور را تولید کنند. فراموش نکنید که کیفیت و دقیق بودن دستور می‌تواند به طور قابل توجهی بر پاسخ هوش مصنوعی تاثیر بگذارد. حتی یک تغییر کوچک در نحوه نوشتن دستور می‌تواند منجر به خروجی‌های متفاوتی شود. برای درک بهتر، در ادامه یک مثال را شرح می‌دهیم.
فرض کنید از هوش مصنوعی می‌خواهیم که داستانی کوتاه درباره یک گربه به ما بدهد. در این صورت، می‌توانیم دستور زیر را به هوش مصنوعی بدهیم:
«داستانی چندخطی درباره گربه‌ای کنجکاو بنویس که در حال دویدن در یک باغ زیبا است.»
در این مثال:
- دستور اصلی «نوشتن داستان» است که وظیفه اصلی هوش مصنوعی را نشان می‌دهد.
- «درباره یک گربه کنجکاو» موضوع داستان را مشخص می‌کند.
- «دویدن در یک باغ زیبا» پس‌زمینه را نشان می‌دهد و به هوش مصنوعی ایده‌ای برای داستان می‌دهد.
- عبارت «چندخطی» به هوش مصنوعی محدودیت می‌دهد تا داستان خود را تنها در چند خط تمام کند. (حواستان باشد که این نوع عبارات ممکن است از کیفیت خروجی کم کنند)
حالا هوش مصنوعی از این فرمان برای تولید یک داستان کوتاه متنی استفاده می‌کند. کیفیت داستان خروجی به جزئیات دستور داده شده بستگی دارد. مثلا با استفاده از دستور بالا، هوش مصنوعی خروجی زیر را تولید می‌کند:
«روزی یک گربه کنجکاو به نام نونا در باغی زیبا قدم گذاشت. او با استفاده از قدرت بویایی خود در هرجا چیزی یافت و به سمت آن دوید. او با شگفتی با گل‌ها، شکوفه‌ها و حشرات باغ آشنا شد. باغ را به عنوان دنیایی پر از رازها و ماجراهای بی‌پایان دید و همیشه در حال کاوش بود، به امید کشف چیزهای جدید و هیجان‌انگیز.»
حالا اگر بخواهید داستانی عمیق‌تر و طولانی‌تر داشته باشید، می‌توانید با تغییر و آزمایش دستورات جدید، به آن دست یابید. برای نوشتن بهترین Prompt هوش مصنوعی، باید علم را با خلاقیت ترکیب کنید، در ادامه بیشتر به این موضوع می‌پردازیم.
بیشتر بخوانید: یادگیری عمیق چیست؟
اهمیت پرامپت‌نویسی صحیح در هوش مصنوعی
یادگیری نحوه صحیح پرامپت‌نویسی به شما کمک می‌کند تا به بهترین شکل ممکن از هوش مصنوعی استفاده کنید. در واقع، اگر دستورات صحیح و اصولی را به هوش مصنوعی بدهید، می‌توانید از دریافت پاسخ‌های پرت، ناقص و نامرتبط جلوگیری کنید.
یادگیری پرامپت‌نویسی صحیح در هوش مصنوعی مهم است زیرا:
- با وارد کردن Prompt صحیح، سیستم‌های هوش مصنوعی می‌فهمند که دقیقا از آن‌ها چه انتظاری دارید. در نتیجه، پاسخ مرتبط‌تری می‌دهند.
- با دریافت پاسخ‌های دقیق در اولین تلاش، از اتلاف وقت در آزمون و خطا جلوگیری می‌کنید و در نتیجه بهره‌وری افزایش پیدا می‌کند.
- با نوشتن دستورات واضح و مختصر، پاسخ‌های آینده هوش مصنوعی برای دستوراتی که بعدا وارد می‌کنید هم بهبود پیدا می‌کنند.
- توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی می‌توانند با توجه به دستورات وارد شده توسط کاربران، این مدل‌ها را توسعه دهند و مدل را برای تولید پاسخ‌های بی‌طرفانه و منصفانه راهنمایی کنند.
- دستورات صحیح، با دادن وظایف خاص به سیستم‌های هوش مصنوعی کمک می‌کنند تا خلاق‌تر و نوآورتر باشند.
نحوه کار Prompt
دستورات هوش مصنوعی به پردازش زبان طبیعی (NLP) وابسته است. این فناوری به هوش مصنوعی کمک می‌کند تا بفهمد مردم چه چیزی می‌خواهند تا با توجه به آن پاسخ‌های مفیدی تولید کند. پردازش زبان طبیعی به تمام بیت‌های یک عبارت دستوری نگاه می‌کند و پس از رمزگشایی مفهوم آن، سایر وظایف هوش مصنوعی برای تولید پاسخ نهایی وارد عمل می‌شوند. این فرآیند در سه مرحله اصلی اتفاق می‌افتد:
۱- خواندن دستور
پس از اینکه دستور توسط کاربر وارد می‌شود، هوش مصنوعی ابتدا با استفاده از درک زبان طبیعی (NLU) که بخشی از NLP است، به دستور وارد شده نگاه می‌کند. NLU کمک می‌کند تا هوش مصنوعی بفهمد که دستور درباره چیست تا بتواند کار خود را انجام دهد و پاسخ درست را تولید کند.
۲- تجزیه و تحلیل دستور
حالا که هوش مصنوعی منظور کاربر را متوجه شده و می‌داند که او چه چیزی می‌خواهد، باید پاسخ درست را برای او پیدا کند. برای این کار، در میان داده‌های خود جستجو می‌کند تا اطلاعات مناسب را با استفاده از ابزارهایی مانند شناسایی نهادهای نامگذاری شده (NER) پیدا کند. این ابزارها کلمات و جزئیات مهم را از دستور انتخاب می‌کنند. مثلا از دستور «یک پست وبلاگ درباره “چگونه در شغل خود موفق شویم” با زبان رسمی بنویس که ۵۰۰ کلمه باشد»، جزئیات زیر انتخاب می‌شود:
- آنچه باید انجام شود (نوشتن یک پست وبلاگ)
- درباره چه چیزی باید باشد (چگونه در شغل خود موفق شویم)
- چگونه باید انجام شود (با زبان رسمی)
- چقدر باید باشد (۵۰۰ کلمه)
سپس، هوش مصنوعی تجزیه و تحلیل احساسات را وارد عمل می‌کند تا لحن سؤال را بفهمد.
۳- پاسخ دادن
حالا زمان آن رسیده که هوش مصنوعی همه چیز را کنار هم بگذارد و به پرامپت وارد شده توسط کاربر پاسخ دهد. اینجاست که تولید زبان طبیعی (NLG) تمام بیت‌ها را دریافت و آن‌ها را به یک پاسخ مناسب تبدیل می‌کند. جالب است بدانید که پس از دریافت پاسخ، می‌توانید دستورات جدیدی را وارد کنید و پاسخ‌هایی مرتبط به دستورات قبل دریافت کنید. اما چرا این اتفاق می‌افتد؟ زیرا در پشت صحنه، شبکه‌های عصبی (NN) به هوش مصنوعی کمک می‌کنند تا پاسخ‌ها و دستورات قبلی را به خاطر بسپارد، بنابراین می‌تواند مکالمه را پیگیری کند و پاسخ‌های مرتبط را به شما بدهد.
بیشتر بخوانید: گوگل Gemini چیست؟
در نهایت، هوش مصنوعی بهترین پاسخ ممکن را بر اساس یادگیری‌های خود و سبک درخواست (مثلا نیاز به پاسخ خلاقانه یا فقط لیستی از کلمات کلیدی) ارائه می‌دهد.
انواع پرامپت هوش مصنوعی
دستورات هوش مصنوعی انواع مختلفی دارند که هرکدام هدف متفاوتی دارند و مدل هوش مصنوعی را برای ایجاد انواع خاصی از پاسخ‌ها راهنمایی می‌کنند. در جدول زیر می‌توانید انواع Prompt هوش مصنوعی را به همراه اهداف و مثال مشاهده کنید:
| نوع | مثال | هدف |
| تولید متن | داستان کوتاهی درباره گربه‌ای که در زمان سفر می‌کند بنویس | تولید محتوای خلاقانه، داستان‌سرایی، تولید محتوا |
| پاسخ به سوال | پایتخت فرانسه کجاست؟ | ارائه اطلاعات، پاسخگویی به سوالات، اهداف آموزشی |
| زیرنویس تصویر | این صحنه را توصیف کن (تصویری از یک ساحل را می‌دهید) | افزودن متن به تصاویر، کمک به کاربران کم‌بینا، برچسب‌گذاری محتوا |
| تولید کد | یک تابع پایتون برای محاسبه فاکتوریل بنویس | خودکارسازی وظایف کدنویسی تکراری، تولید تکه کد |
| ترجمه | این پاراگراف را از انگلیسی به اسپانیایی ترجمه کن (پاراگراف را وارد می‌کنید) | ساده‌سازی ارتباط از طریق موانع زبانی، بومی‌سازی |
| تحلیل احساسات | احساس این نظر مشتری را تجزیه و تحلیل کن (نظر مشتری را وارد می‌کنید) | درک نظرات، تحلیل بازخورد، ارزیابی رضایت مشتری |
| خلاصه سازی متن | این مقاله را در ۳ جمله خلاصه کن (مقاله را وارد می‌کنید) | درک سریع متون طولانی، استخراج اطلاعات کلیدی، کمک به تحقیق |
| تشخیص تصویر | اجسام این عکس را شناسایی کن (عکس را وارد می‌کنید) | تشخیص شی، طبقه‌بندی تصویر، جستجوی بصری |
| مکالمه | یک مکالمه در مورد آب‌و‌هوا را آغاز کن | شبیه‌سازی مکالمات انسان، ساخت چت‌بات‌ها، دستیاران مجازی |
چگونه یک پرامپت خوب بنویسیم؟
برای دریافت بهترین پاسخ از هوش مصنوعی، باید ساختار اساسی پرامپت‌نویسی را در نظر بگیرید. یک Prompt خوب را می‌توان به چند بخش اساسی زیر تقسیم کرد:
- وظیفه‌‌ی اصلی (Task): شما در عبارت دستوری خود باید وظیفه و هدف اصلی هوش مصنوعی را مشخص کنید. مثلا از هوش مصنوعی می‌خواهید به سوال شما پاسخ دهد؟ متن شما را ترجمه کند؟ یا یک پاراگراف متن درباره موضوعی مشخص برای شما بنویسد؟
- دستورالعمل (Instructions): حالا باید با استفاده از دستورالعمل‌های دقیق، هوش مصنوعی را در جهت تولید پاسخ راهنمایی کنید. دستورالعمل‌ها می‌توانند از ساده تا پیچیده متغیر باشند، ولی بهتر است تمام خصوصیات خروجی موردنظرتان را پوشش دهند. مثلا اگر یک شعر می‌خواهید، تعداد ابیات، طرح قافیه و موضوع را مشخص کنید.
- زمینه (Context): این بخش به ارائه جزئیات بیشتر به مدل هوش مصنوعی، از طریق متن یا تصویر کمک می‌کند. به عنوان مثال، اگر درخواست شما شامل تولید یک داستان است، زمینه‌ای را در مورد شخصیت‌ها، محیط و موضوع داستان ارائه دهید.
- تنظیمات و پارامترها (Parameters and Settings): این بخش شامل عناصر یا تنظیمات خاصی است که ممکن است مدنظرتان باشد. مثلا شاید بخواهید تصویر خروجی شما رنگ قرمز نداشته باشد، در این شرایط می‌توانید از دستور «No» یا «Don`t» استفاده کنید و به هوش مصنوعی محدودیت‌ها یا تنظیمات مدنظرتان را بگویید. این تنظیمات ممکن از با چندبار آزمون و خطا و دیدن نتایج برایتان واضح‌تر شوند.
- ورودی (Input): ورودی بخش آخر ساختار یک دستور خوب است و شامل تصویری است که باید ویرایش شود، متنی که باید خلاصه، بازنویسی یا ترجمه شود یا هر داده مرتبط دیگری که برای دریافت خروجی موفق لازم است. البته همه دستورات نیاز به ورودی ندارند.
- مثال (اختیاری): افزودن مثال به دستور، باعث می‌شود هوش مصنوعی منظور شما را بهتر درک کند و پاسخ دقیق‌تر و مرتبط‌تری به شما ارائه دهد.
نکات اضافی برای بهبود مهارت پرامپت‌نویسی
حالا که با ساختار اساسی یک پرامپت خوب آشنا شدید، بهتر است چند نکته زیر را هم در نظر بگیرید تا بهترین پاسخ را از هوش مصنوعی دریافت کنید:
- منظور خود را روشن و واضح، بدون هیچ ابهامی بیان کنید.
- درخواست را با زبانی واضح و ساده بنویسید که هوش مصنوعی بتواند به راحتی آن را بفهمد.
- از اصطلاحات تخصصی یا پیچیده خودداری کنید، مگر اینکه لازم باشد.
- از کلمات کلیدی یا عباراتی استفاده کنید که با موضوع مرتبط هستند.
- لحن و سبک موردنظر خود را (رسمی، غیررسمی، آموزشی یا خلاقانه) مشخص کنید.
- قبل از ارسال درخواست، آن را به دقت بررسی کنید تا از وضوح و کامل بودن آن اطمینان حاصل کنید.
سخن پایانی
با خواندن این مقاله، احتمالا ابهاماتی که درباره نحوه نوشتن پرامپت هوش مصنوعی داشتید از بین رفتند. فرقی نمی‌کند که پاسخ مدنظرتان تصویر، متن یا ویدئو باشد، در هر صورت می‌توانید با توجه به ساختار اساسی و نکات نوشتن یک دستور خوب، بهترین پاسخ‌ها را از هوش مصنوعی دریافت کنید. کافیست سعی کنید جزئیات لازم را به هوش مصنوعی بدهید و از ایجاد ابهامات و پیچیدگی‌ها خودداری کنید. پیشنهاد می‌کنیم که با آزمون و خطا، خلاقیت خود را افزایش دهید تا نتایج منحصربه‌فرد و خلاقانه‌تری دریافت کنید. در نهایت با استفاده‌ی صحیح از هوش مصنوعی، می‌توانید بسیاری از کارهای مربوط به شغل یا زندگی خود را ساده‌تر کنید.
منابع:
دیدگاهتان را بنویسید