مهندسی سریع چیست و چگونه کار می کند؟

به گزارش پایگاه خبری ارز دیجیتال موبو ارز،

مفهوم مهندسی سریع، اهمیت آن و نحوه عملکرد آن در تنظیم دقیق مدل زبان خود را بررسی کنید.

مهندسی سریع به روشی قدرتمند برای بهینه‌سازی مدل‌های زبان در پردازش زبان طبیعی (NLP) تبدیل شده است. این شامل ایجاد اعلان‌های کارآمد (اغلب دستورالعمل‌ها یا سؤالات نامیده می‌شود) برای هدایت رفتار و خروجی مدل هوش مصنوعی است.

به دلیل توانایی آن در مهندسی اعلانات برای بهبود عملکرد و مدیریت مدل های زبان، توجه زیادی را به خود جلب کرده است. این مقاله به بررسی مفهوم مهندسی سریع، اهمیت آن و نحوه عملکرد آن می پردازد.

درک مهندسی سریع

مهندسی سریع شامل ایجاد سوالات و دستورالعمل های دقیق و آموزنده است که کاربران را قادر می سازد خروجی مورد نظر را از مدل های هوش مصنوعی دریافت کنند. این دستورات به عنوان ورودی های دقیق برای هدایت رفتار مدل سازی زبان و تولید متن عمل می کنند. با نوشتن دقیق دستورات، کاربران می توانند خروجی مدل های هوش مصنوعی را تغییر داده و کنترل کنند و سودمندی و قابلیت اطمینان آنها را افزایش دهند.

مطالب مرتبط: نحوه ایجاد پیام‌های موثر ChatGPT برای نتایج بهتر

تاریخچه مهندسی Prompto

مهندسی سریع در طول زمان با افزایش پیچیدگی و عملکرد مدل‌های زبان تغییر کرده است. مهندسی سریع تاریخچه کوتاهی دارد، اما پایه‌های آن را می‌توان در تحقیقات اولیه NLP و ایجاد مدل‌های زبان هوش مصنوعی یافت. در اینجا تاریخچه مختصری از مهندسی سریع آورده شده است.

دوران پیش از تبدیل شدن‌ها (قبل از ۲۰۱۷)

قبل از توسعه مدل های مبتنی بر ترانسفورماتور مانند ترانسفورماتورهای از پیش آموزش دیده مولد OpenAI (GPT)، مهندسی سریع چندان رایج نبود. مدل‌های زبان اولیه مانند شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) فاقد دانش متنی و سازگاری هستند و پتانسیل مهندسی سریع آنها را محدود می‌کند.

پیش آموزش و ظهور ترانسفورماتورها (۲۰۱۷)

معرفی ترانسفورماتورها، به طور خاص مقاله “حضور تنها چیزی است که شما نیاز دارید” توسط واسوانی و همکاران. سال ۲۰۱۷ انقلابی در زمینه NLP ایجاد کرد. ترانسفورماتورها امکان پیش‌آموزش مدل‌های زبان را در مقیاس و آموزش نحوه نمایش کلمات و جملات در متن فراهم کردند. با این حال، در طول این دوره، مهندسی سریع هنوز یک فناوری نسبتاً توسعه نیافته بود.

ترفندها و ظهور GPT (2018)

یک نقطه عطف بزرگ در مهندسی سریع با معرفی مدل GPT OpenAI رخ داد. مدل GPT اثربخشی پیش‌آموزش و تنظیم دقیق بر وظایف خاص پایین دستی را نشان داد. محققان و متخصصان شروع به استفاده از تکنیک های مهندسی سریع برای کنترل رفتار و خروجی مدل های GPT برای اهداف مختلف کرده اند.

پیشرفت در فناوری مهندسی سریع (۲۰۱۸-اکنون)

همانطور که درک ما از مهندسی سریع افزایش یافت، محققان شروع به آزمایش با رویکردها و استراتژی های مختلف کردند. این شامل در نظر گرفتن تکنیک‌هایی مانند طراحی اعلان‌های غنی از زمینه، استفاده از الگوهای مبتنی بر قانون، ترکیب دستورالعمل‌های سیستم یا کاربر، و تنظیم پیشوند است. هدف افزایش کنترل، کاهش تعصب و بهبود عملکرد کلی مدل های زبان بود.

مشارکت و اکتشاف جامعه (۲۰۱۸-اکنون)

با محبوبیت بیشتر مهندسی سریع در میان متخصصان NLP، دانشگاهیان و برنامه نویسان شروع به تبادل ایده ها، درس های آموخته شده و بهترین شیوه ها کردند. تابلوهای گفتگوی آنلاین، نشریات دانشگاهی و کتابخانه های منبع باز تا حد زیادی به توسعه روش های مهندسی سریع کمک کرده اند.

تحقیقات در حال انجام و جهت گیری های آینده (حال و آینده)

مهندسی سریع همچنان یک حوزه فعال تحقیق و توسعه است. محققان به دنبال راه‌هایی هستند که مهندسی سریع را مؤثرتر، تفسیر آسان‌تر و کاربرپسندتر کنند. تکنیک‌هایی مانند پاداش‌های مبتنی بر قانون، مدل‌های پاداش و رویکردهای مشارکتی انسان در حال بررسی هستند تا استراتژی‌های مهندسی سریع را اصلاح کنند.

اهمیت مهندسی سریع

مهندسی سریع برای بهبود قابلیت استفاده و تفسیرپذیری سیستم های هوش مصنوعی ضروری است. مزایای زیادی دارد از جمله:

کنترل بهتر

کاربر می تواند با ارائه دستورالعمل های صریح از طریق اعلان به مدل زبان دستور دهد تا پاسخ مورد نظر را ایجاد کند. این درجه از نظارت کمک می کند تا اطمینان حاصل شود که مدل های هوش مصنوعی نتایجی را ارائه می دهند که با استانداردها یا الزامات از پیش تعیین شده مطابقت دارند.

کاهش تعصب در سیستم های هوش مصنوعی

مهندسی سریع می تواند به عنوان ابزاری برای کاهش تعصب در سیستم های هوش مصنوعی استفاده شود. با طراحی دقیق اعلان‌های خود، می‌توانید سوگیری‌ها را در متن تولید شده برای نتایج منصفانه‌تر و برابرتر پیدا کنید و کاهش دهید.

تغییر رفتار مدل

می توان از مهندسی سریع برای تغییر مدل زبان برای نمایش رفتار مورد نظر استفاده کرد. در نتیجه، سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند در وظایف و حوزه‌های خاص متخصص شوند و دقت و قابلیت اطمینان آن‌ها را در موارد استفاده خاص افزایش دهند.

مطالب مرتبط: نحوه استفاده از ChatGPT مانند یک حرفه ای

مهندسی سریع چگونه کار می کند

مهندسی سریع از یک فرآیند روشمند برای ایجاد اعلان های قدرتمند استفاده می کند. در اینجا برخی از اقدامات مهم وجود دارد:

نکات عمومی GPT-4

نکات زیر به شما کمک می کند در آخرین نسخه ChatGPT رقابتی بمانید.

← سبک نوشتن خود را بشناسید
چند نمونه از نوشته های خود را به GPT بدهید و از آنها بخواهید یک راهنمای سبک برای خروجی های آینده ایجاد کنند.

اعلان مثال:… pic.twitter.com/JWYYLV4ZLS

– چیس کورتیس (@realchasecurtis) ۲ آوریل ۲۰۲۳

یک کار را مشخص کنید

هدف دقیقی را که می‌خواهید مدل زبانتان به آن دست یابد، تعیین کنید. هر کار NLP می تواند درگیر باشد، مانند تکمیل متن، ترجمه، خلاصه سازی و غیره.

ورودی ها و خروجی ها را شناسایی کنید

ورودی هایی که از مدل زبان خود می خواهید و خروجی هایی که از سیستم خود انتظار دارید را به وضوح تعریف کنید.

اعلان های آموزنده ایجاد کنید

اعلان هایی ایجاد کنید که رفتار مورد انتظار را به وضوح به مدل منتقل کند. این سوالات باید واضح، مختصر و مناسب برای هدف مورد نظر باشد. پیدا کردن بهترین اعلان ممکن است نیاز به آزمون و خطا و اصلاح داشته باشد.

به صورت تکراری ارزیابی کنید

درخواست خود را با وارد کردن آن به مدل زبان و ارزیابی نتایج آزمایش کنید. نتایج را مرور کنید، به دنبال نقص باشید و دستورالعمل‌ها را برای بهبود عملکرد تنظیم کنید.

کالیبراسیون و تنظیم دقیق

هنگام تنظیم و تنظیم دقیق درخواست‌هایتان، نتایج ارزیابی خود را در نظر بگیرید. برای به دست آوردن رفتار مدلی که می خواهید و مطمئن شوید که با شغل و الزامات مورد نظر شما مطابقت دارد، باید در این مرحله تنظیماتی را انجام دهید.

نویسنده: Alice Ivey