نقشه راه مهندس پرامپت (Prompt Engineering)

مهندس پرامپت (Prompt Engineer) فردی است که دستورات (پرامپت‌ها) را برای مدل‌های هوش مصنوعی طراحی و بهینه‌سازی می‌کند تا بهترین و دقیق‌ترین پاسخ‌ها دریافت شود. با گسترش هوش مصنوعی، مهارت پرامپت‌نویسی به یکی از مهارت‌های کلیدی برای افزایش بهره‌وری در زمینه‌های مختلف، از تولید محتوا و برنامه‌نویسی گرفته تا تحلیل داده و طراحی محصول تبدیل شده است. یادگیری این مهارت به ما کمک می‌کند تا از ابزارهای هوش مصنوعی به شکل بهینه‌تری استفاده کنیم، نتایج بهتری بگیریم و حتی فرصت‌های شغلی جدیدی در دنیای فناوری به دست آوریم.

 

 

نقشه راه یادگیری مهندش پرامپت (Prompt Engineering)

به نقشه راه یادگیری مهندس پرامپت در زیر نگاهی بیندازید، با مطالعه و پیگیری این مسیر، شما می‌توانید به یک برنامه‌نویس پایتون حرفه‌ای تبدیل شده و در دنیای تکنولوژی به موفقیت‌های بزرگی دست یابید.

۱
مفاهیم پایه مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مانند GPT بر پایه شبکه‌های عصبی عمیق و معماری ترانسفورمر کار می‌کنند و با پردازش حجم عظیمی از داده‌های متنی، الگوهای زبانی را یاد می‌گیرند. در پرامپت‌نویسی، درک مفاهیمی مانند تکمیل متن، توجه (Attention)، دقت و کلمات کلیدی اهمیت دارد؛ زیرا این مدل‌ها به نحوه‌ی فرموله شدن سوال یا دستور حساس هستند و خروجی آن‌ها مستقیماً تحت‌تأثیر کیفیت پرامپت قرار می‌گیرد.
LLM چیست؟انواع LLMنحوه ساخت LLMواژه‌نامه
۲
پرامپت نویسی
پرامپت‌نویسی هنر طراحی و بهینه‌سازی دستورات برای هدایت مدل‌های هوش مصنوعی به سمت پاسخ‌های دقیق و مفید است. انتخاب کلمات، ساختار جمله و شفافیت درخواست نقش کلیدی در کیفیت خروجی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) دارد.
پرامپت‌نویسی پایهضرورت مهندسی پرامپتRole PromptingFew Shot PromptingChain of ThoughtZero Shot Chain of ThoughtLeast to MostDual Prompt ApproachCombining Techniques
۳
مفاهیم مربوط به پرامپت
مفاهیم کلیدی در پرامپت‌نویسی شامل وضوح (Clarity)، زمینه (Context)، دستورالعمل دقیق (Explicit Instructions) و ساختار (Structure) هستند. این عوامل تعیین می‌کنند که مدل زبانی چگونه ورودی را تفسیر کند و پاسخی متناسب با نیاز ارائه دهد.
مفهوم پرامپتبهینه‌سازی پرامپت‌هاساختار پرامپت
۴
مثال‌هایی از کاربرد LLMها
مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در کاربردهایی مانند تولید محتوا (نوشتن مقالات، داستان‌ها و توضیحات محصول)، کدنویسی خودکار (تکمیل و تصحیح کد)، ترجمه زبان، پشتیبانی مشتری با چت‌بات‌ها و تحلیل داده‌های متنی (خلاصه‌سازی و استخراج اطلاعات) استفاده می‌شوند.
راهنمای استفاده از LLM۷ مدل زبانی بزرگ کاربردیمرتب‌کردن داده ساختاریافتهاستخراج داده و اطلاعاتنگارش متون و ایمیل‌های شغلیدستیار کدنویسیدستیار تحصیلی (همیار آموزشی)چت‌بات‌ها
۵
چالش‌های LLMها
چالش‌های مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) شامل تولید اطلاعات نادرست (Hallucination)، درک ناقص زمینه، سوگیری در پاسخ‌ها و نیاز به منابع محاسباتی بالا است. این مسائل می‌توانند بر دقت، قابلیت اعتماد و هزینه استفاده از این مدل‌ها تأثیر بگذارند.
ریسک‌های مدل‌های زبانی بزرگرفرنس‌دهی اشتباهبایاس هوش مصنوعیتوهمات هوش مصنوعیمسائل ریاضی پیچیدهپرامپت هکینگ (Prompt Hacking)
۶
افزایش قابلیت اطمینان مدل‌ها
برای افزایش قابلیت اطمینان مدل‌ها در پرامپت‌نویسی، می‌توان از دستورالعمل‌های دقیق و شفاف، ایجاد زمینه مناسب، درخواست پاسخ‌های همراه با منبع و تست و اصلاح مداوم پرامپت‌ها استفاده کرد تا خروجی‌های دقیق‌تر و قابل‌اعتمادتری دریافت شود.
رفع بایاسگروه‌بندی پرامپت‌ها و مدل‌هاخودارزیابی مدل‌هاکالیبره کردن مدل‌هاآموزش ریاضی
۷
تنظیمات LLMها
در پرامپت‌نویسی، تنظیمات مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مانند دمای مدل (Temperature) برای کنترل تصادفی بودن پاسخ‌ها، حداکثر طول خروجی برای محدود کردن پاسخ و تاپ-کی (Top-k) و تاپ-پی (Top-p)، در واقع نمونه‌گیری برای بهینه‌سازی انتخاب کلمات هستند که نقشی کلیدی در کیفیت و دقت خروجی دارند.
تعریف تنظیماتTemperature, Top P و …
۸
هک پرامپت (Prompt Hacking)
هک پرامپت (Prompt Hacking) به‌معنای استفاده از تکنیک‌های خاص برای فریب دادن یا دستکاری مدل‌های زبانی به‌منظور دریافت پاسخ‌های خاص یا دستکاری‌شده است. این تکنیک‌ها شامل تغییر ساختار و محتوای پرامپت به شکلی است که مدل به‌طور غیرمنتظره‌ای یا نادرست پاسخ دهد. این مسئله می‌تواند در برخی مواقع به‌عنوان یک آسیب‌پذیری امنیتی در نظر گرفته شود.
مفهوم هکینگتزریق پرامپت (Prompt Injection)نشت پرامپت (Prompt Leaking)جیل‌بریک-بای‌پس (Jailbreaking)روش‌های دفاع در مقابل هکروش‌‌های تهاجمی تشخیص هک
۹
پرامپت تصویری (Image Prompting)
پرامپت تصویری (Image Prompting) به‌معنای استفاده از توضیحات متنی برای هدایت مدل‌های هوش مصنوعی در تولید تصاویر است. در این روش، کاربر با ارائه جزئیات دقیق از آنچه که می‌خواهد در تصویر مشاهده کند، مدل را برای تولید یک تصویر مطابق با توصیف هدایت می‌کند. این امر می‌تواند در طراحی گرافیک، هنر دیجیتال و حتی تولید محتوا کاربرد داشته باشد.
تغییر و اصلاح استایل (Style Modifiers)افزایش کیفیت (Quality Boosters)وزن‌دهی با عبارات (Weighted Terms)بهبود نقاط دفرمه با توزیع پایدار

سوالات متداول نقشه راه یادگیری مهندش پرامپت (Prompt Engineering)

مهندس پرامپت دقیقاً چه کاری انجام می‌دهد؟

مهندس پرامپت دستورات (پرامپت‌ها) را طوری طراحی و بهینه‌سازی می‌کند که مدل‌های هوش مصنوعی بهترین و دقیق‌ترین خروجی را تولید کنند. این کار شامل انتخاب دقیق کلمات، تنظیم ساختار پرسش‌ها و تست مداوم برای بهبود پاسخ‌هاست.

آیا برای مهندس پرامپت شدن نیاز به دانش برنامه‌نویسی داریم؟

خیر؛ اما داشتن دانش پایه‌ای درباره هوش مصنوعی و تفکر منطقی می‌تواند کمک‌کننده باشد. بسیاری از مهندسان پرامپت فقط با مهارت در نوشتن دستورات مؤثر و درک نحوه عملکرد مدل‌های زبانی، در این حوزه موفق هستند.

چرا یادگیری مهندسی پرامپت مهم است؟

با گسترش استفاده از هوش مصنوعی، مهارت پرامپت‌نویسی به یکی از کلیدهای موفقیت در تولید محتوا، برنامه‌نویسی، تحلیل داده و حتی بازاریابی تبدیل شده است. یادگیری این مهارت به شما کمک می‌کند تا بهره‌وری بیشتری داشته باشید و در بازار کار رقابتی، موفق‌تر باشید.

مقالات مرتبط