ایراکد > هوش مصنوعی > آموزش پرامپت نویسی به زبان ساده+ (6 تکنیک پیشرفته به همراه مثال عملی)

آموزش پرامپت نویسی به زبان ساده+ (6 تکنیک پیشرفته به همراه مثال عملی)

مقدمه

آیا می‌دانستید که تنها با نوشتن یک جمله دقیق و هوشمندانه می‌توانید خروجی‌هایی خلاقانه و کاملاً کاربردی از ابزارهای هوش مصنوعی دریافت کنید؟ با پیشرفت روزافزون تکنولوژی و گسترش استفاده از سیستم‌های هوشمند، مهارت در پرامپت‌نویسی به یکی از اساسی‌ترین مهارت‌ها برای بهره‌ مندی حداکثری از قابلیت‌های هوش مصنوعی تبدیل شده است. اینجاست که آموزش پرامپت نویسی وارد میدان میشود.پرامپت نویسی هنر طراحی دستورات هدفمند و دقیقی است که به کاربر این امکان را میدهد تا علاوه بر اینکه بیشترین بهره مندی را از پتانسیل ابزارهای هوش مصنوعی داشته باشند، بتوانند دقت و کیفیت خروجی های هوش مصنوعی را به طرز شگفت انگیزی افزایش دهند.

نویسنده : عالیه کاروان مقدم
تاریخ آخرین آپدیت : 5 آذر 1403
زمان مطالعه : 11 دقیقه

نویسنده : عالیه کاروان مقدم
تاریخ آخرین آپدیت : 1403/09/05
زمان مطالعه : 11 دقیقه

این در حالی است که با ایجاد دستورات واضح تر مدت زمان رسیدن به پاسخ های دقیق کاهش می یابد. مهارت پرامپت نویسی نه تنها در تولید محتوا بلکه در بهبود و شخصی سازی خدمات هوش مصنوعی نیز کاربرد بسیاری دارد. در این مقاله قصد داریم تا هر آنچه نیاز است در خصوص آموزش پرامپت نویسی بدانید را در اختیارتان قرار دهیم.

آشنایی با مبانی و اصول اولیه در آموزش پرامپت نویسی

برای بهره مندی از قابلیت های ابزارهای هوش مصنوعی، یادگیری پرامپت نویسی نقش موثری دارد که خود نیز شامل مبانی و اصول اولیه ای است. در ادامه توضیحات بیشتری را در این باره برایتان شرح میدهیم :

تعریف پرامپت نویسی

به فرآیند طراحی و ایجاد پرامپت یا دستوراتی به منظور تعامل با مدل های هوش مصنوعی، پرامپت نویسی گفته میشود. هدف از پرامپت نویسی این است که بتوان با استفاده از کلمات و جمله بندی های دقیق، هوش مصنوعی را به سمتی سوق داد که بهترین نتایج را تولید نماید. پرامپت نویسی ممکن است شامل سوالات ساده، دستورالعمل های پیچیده و معرفی مفاهیم خاص باشد.

اصول اولیه پرامپت نویسی

یک پرامپت خوب باید مطابق با اصول خاص نوشته شود. این اصول شامل موارد زیر است:
• پرامپت باید واضح و دقیق باشد تا مدل توانایی درک درست مفهوم مورد نظر را داشته باشد.
• برای جلوگیری از سردرگمی مدل و پیچیده شدن فرآیند پاسخ دهی،پرامپت ها باید کوتاه و مختصر باشند.
• برای ارائه بهترین پاسخ توسط هوش مصنوعی نیاز است تا توضیحات و اطلاعات بیشتری به آن داده شود.

انتخاب و زبان لحن مناسب

انتخاب زبان و لحن مناسب از مهمترین اصول در آموزش پرامپت نویسی به شمار می آید. این در حالی است که با توجه به هدف تعامل نیاز به استفاده از زبان رسمی، غیر رسمی میباشد. طراحی پرامپت ها باید با دقت برای مدل هوش مصنوعی انجام شوند تا جواب های دقیقی را ارائه دهند.

آزمایش و بهینه سازی پرامپت ها

پس از نوشتن پرامپت آنچه اهمیت دارد، ارزیابی نتایج مدل است تا در صورت لزوم بتوان آن را اصلاح نمود. این اصطلاحات میتواند شامل تغییرات در ساختار جملات و یا اضافه کردن جزئیات بیشتر به پرامپت باشد.

استفاده از ابزارهای مناسب

برای آن که در پرامپت نویسی موفق عمل کنید و بهترین نتایج را از مدل های هوش مصنوعی دریافت کنید، ابزارهای هوش مصنوعی که شامل APIهای متن‌باز، پلتفرم‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) و ابزارهای تحلیلی میتوانند در بهینه سازی پرامپت ها کمک بسیاری کنند.

شناخت مدل های هوش مصنوعی

با شناخت توانمندی ها و محدودیت های مدل های هوش مصنوعی میتوانید به گونه ای پرامپت ها را طراحی کنید که به بهترین شکل بتوان از توانایی های مدل استفاده کرد. به عنوان مثال برخی از مدل ها در ارائه پاسخ های خلاقانه بهترعمل میکنند.

مبانی و اصول اولیه	شرح مختصر	نکات کلیدی	مثال یا ابزارهای مرتبط
تعریف پرامپت نویسی	فرآیند طراحی دستورات برای تعامل با مدل‌های هوش مصنوعی	واضح و دقیق باشد، مفهوم را به‌خوبی منتقل کند	پرامپت‌های ساده مانند: “شرح یک داستان کوتاه”
اصول اولیه پرامپت نویسی	قوانین و اصول نوشتن پرامپت برای دقت و وضوح بیشتر	کوتاهی و مختصر بودن، استفاده از جزئیات بیشتر برای وضوح بهتر	مثال: “لیستی از بهترین فیلم‌های 2024 تهیه کن.”
انتخاب لحن و زبان مناسب	استفاده از زبان رسمی یا غیررسمی بسته به هدف پرامپت	تعیین لحن بسته به کاربرد: آموزشی، خلاقانه، تجاری	ابزارهایی مانند ChatGPT یا GPT-4
آزمایش و بهینه سازی	ارزیابی و اصلاح پرامپت‌ها برای دستیابی به بهترین نتایج	تغییر ساختار، اضافه‌کردن جزئیات بیشتر	PromptLayer برای بررسی تغییرات
استفاده از ابزارهای مناسب	ابزارهایی برای طراحی و بهینه‌سازی پرامپت‌ها	API‌های متن‌باز، ابزارهای NLP، ابزارهای تحلیل	OpenAI API، Hugging Face
شناخت مدل های هوش مصنوعی	بررسی توانایی و محدودیت‌های مدل‌ها برای طراحی پرامپت‌های بهتر	انتخاب مدل مناسب بر اساس نوع پاسخ موردنیاز (خلاقانه، دقیق، تحلیلی)	ابزارهای DALL-E، GPT-4، MidJourney

بیشتر بخوانید :

آموزش هوش مصنوعی را از کجا شروع کنیم؟+(رودمپ هوش مصنوعی ۱۰ ماهه)

ساختار پرامپت در آموزش پرامپت نویسی

مهمترین گام در آموزش پرامپت نویسی، آشنایی با ساختار اصلی پرامپت است.به طور کلی میتوان گفت یک پرامپت کامل به چندین بخش تقسیم میشود که شامل هدف، دستورالعمل، زمینه، تنظیمات و پارامترها و در نهایت ورودی ها میباشد که در ادامه به بررسی هر یک میپردازیم.

هدف(Task)

تسک به هدف اصلی پرامپت و فرآیند کلیدی که ابزارهای هوش مصنوعی برای اجرای آن طراحی و توسعه یافته‌اند، گفته می‌شود. تسک می‌تواند شامل پاسخگویی به سوالات، تولید محتوای خلاقانه و منحصر به فرد، یا ایجاد تصاویر با استفاده از هوش مصنوعی باشد.

دستورالعمل (Instructions)

پس از تعیین هدف، لازم است چارچوبی مشخص کنید تا ابزارهای هوش مصنوعی طبق آن عمل کرده و شما را به هدف مورد نظرتان نزدیک کند. این دستورالعمل‌ها می‌توانند ساده یا پیچیده باشند و تمامی جزئیات مربوط به ویژگی‌ها و فرمت خروجی را در بر گیرند. به همین دلیل، بدون وجود دستورالعمل مشخص که نقشه راهی است برای مدل های هوش مصنوعی، کار با این ابزارها زمان‌بر خواهد بود و در نهایت خروجی باکیفیتی به کاربر ارائه نمی‌شود.

زمینه (Context)

زمینه به دستوری گفته میشود که جزئیات بیشتری درباره تسک در اختیار هوش مصنوعی قرار میدهد و باعث میشود خروجی به هدف مورد نظرتان نزدیکتر شود. لازم به ذکر است ارائه اطلاعات تنها محدود به نوشتن متن نیست، بلکه می‌توانید داده‌ها را به‌صورت فایل تصویری نیز به هوش مصنوعی ارائه دهید. به طور ساده، برای تولید عکس باید جزئیات محیط را مشخص کنید و برای تولید محتوای متنی باید به مواردی مانند مخاطب هدف و سایر جزئیات مرتبط اشاره نمایید.

تنظیمات و پارامترها(Parameters and Settings)

در آموزش پرامپت نویسی به این نکته توجه داشته باشید که اگر مدل هوش مصنوعی بایستی از وسیله و یا سبک مشخصی استفاده کند و هم چنین متنی را با الهام از نمونه ای خاص تولید نماید، نیاز است تا تمامی جزئیات به طور دقیق در پرامپت نوشته شود.

داده های ورودی(Input)

این بخش از ساختار پرامپت به درخواست کاربر مربوط میشود. برای درک ساده تر به این مثال توجه کنید. تصور کنید میخواهید سوالی را در خصوص یک متن 100 کلمه ای از هوش مصنوعی بپرسید از این رو نیاز است تا متن را به درخواست اضافه کنید و یا برای ویرایش عکس بایستی فایل تصویری را ضمیمه درخواست خود کنید.

مهمترین نکات در پرامپت نویسی که باید بدانید!

برای آنکه بتوانید در آموزش پرامپت نویسی موفق عمل کنید نیاز است پس از آشنایی با ساختار پرامپت نکاتی را مد نظر قرار دهید که عبارتند از :
• برای رسیدن به نتایج بهتر سعی کنید تمامی جزئیاتی که شما را به هدف مورد نظرتان نزدیک میکند، در پرامپت بنویسید.
• با ارائه اطلاعات زمینه ای درباره پرامپت خود، کلی عمل نکنید و دقیقا دستوری را به مدل هوش مصنوعی بدهید که میخواهید.
• به منظور بهینه سازی خروجی هوش مصنوعی برای موتورهای جستجو از کلمات و عبارات کلیدی در پرامپت استفاده کنید.
• سعی کنید پرامپت ها را طولانی نکنید. توجه داشته باشید هر هوش مصنوعی در هر پرامپت محدودیت مشخصی برای تعداد کارکتر و کلمات دارد.
• از به‌ کاربردن اصطلاحات متناقض و متضاد در یک پرامپت خودداری کنید، زیرا این کار باعث سردرگمی هوش مصنوعی شده و در نتیجه خروجی مطلوبی ارائه نخواهد کرد.
• درخواست از هوش مصنوعی باید به گونه ای مطرح شود که جواب کامل و طولانی برای کاربر داشته باشد. از این رو از پرسیدن سوالاتی که با بله یا خیر پاسخ داده میشود، پرهیز کنید و سعی کنید سوالات باز بپرسید.

بیشتر بخوانید :

بهترین ابزارهای هوش مصنوعی ساخت عکس در ۲۰۲۴+( معرفی ۸ ابزار برتر)

نسخه صوتی مقاله، تولید شده با کمک هوش مصنوعی :

ابزارها و نرم افزارهای مورد نیاز برای آموزش پرامپت نویسی

حضور ابزارها و نرم افزارهای مورد نیاز برای یادگیری پرامپت نویسی بستری را فراهم میکند تا بتوان خلاقیت را در شکل جدید و شگفت آوری نشان داد. از این رو برای تسلط بر هنر پرامپت نویسی و بهره مندی از قابلیت های هوش مصنوعی کافی است با ابزارها و نرم افزارهای مرتبط آشنا شوید.

روش ها و تکنیک های پیشرفته در بهبود مهارت های پرامپت نویسی+ مثال های عملی

پس از آموزش پرامپت نویسی برای تبدیل شدن به کاربر حرفه ای در این زمینه نیاز به استفاده از روش ها و تکنیک های پیشرفته دارید تا بتوانید کیفیت خروجی های مدل های هوش مصنوعی را بهبود ببخشید. در این بخش به معرفی این روش ها و تکنیک ها اشاره ای خواهیم داشت.

پرامپت های چند مرحله ای

برای آن که بتوانید به پاسخ هایی کامل و دقیقی از هوش مصنوعی دست یابید بهترین راه، استفاده از پرامپت های چند مرحله ای است. در این روش به جای نوشتن یک پرامپت طولانی، میتوانید آن را به چندین گام کوچکتر تقسیم کنید. به این صورت که در ابتدا با پرسش های ساده تری شروع کنید و پس از آشنایی مدل با اطلاعات اولیه به پرسشهای تخصصی تر بپردازید . با استفاده از این روش مدل با درک دقیق از خواسته و نیاز شما،پاسخ های دقیقی را ارائه میدهد.
مثال پرامپت چندمرحله‌ای:
مرحله اول: معرفی موضوع کلی
پرامپت:
هوش مصنوعی چیست؟
مرحله دوم: جزئیات بیشتر درباره جنبه‌های مختلف موضوع
پرامپت:
کاربردهای اصلی هوش مصنوعی در حوزه‌های مختلف مانند سلامت، آموزش، و تجارت چیست؟
مرحله سوم: سوال تخصصی‌تر
پرامپت:
چگونه می‌توان از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی فرایندهای بازاریابی دیجیتال استفاده کرد؟
مرحله چهارم: پیشنهاد راهکار یا استراتژی
پرامپت:
یک استراتژی عملی برای استفاده از هوش مصنوعی در بازاریابی محتوا ارائه دهید.

بهینه سازی پرامپت ها

به منظور افزایش کارایی و کاهش خطای مدل، بهینه سازی پرامپت ها به یک فرآیند ضروری تبدیل شده است. از این رو استفاده از تکنیک های زیر میتواند در این زمینه مفید باشد.
• پرامپت های شما باید واضح و بدون هیچ گونه اصطلاحات دو پهلو و گیج کننده ای باشد.
• برای ارائه پاسخ های مناسب، پرامپت ها را با جزئیاتی بیشتری بنویسید.

الگوهای طراحی

استفاده از الگوهای طراحی موجب میشود تا کارایی و انسجام پاسخ های مدل افزایش یابد. از جمله الگوهای طراحی میتوان به موارد زیر اشاره کرد:
• پرامپت های قالب بندی شده
از قالب های خاصی همچون ” تعریف+مثال+ کاربرد” برای درخواست اطلاعات استفاده کنید.
• استفاده از کلمات کلیدی
کلمات کلیدی مرتبط با موضوع و درخواست مد نظر را به پرامپت اضافه کنید. مانند افزودن کلماتی همچون ” تحلیل” ، ” مزایا” به پرامپتی در خصوص تولید محتوا درباره هوش مصنوعی.
• پرامپت تکمیل شونده
درخواست تکمیل جملات و یا لیست هایی از مدل ها میتواند به بهینه سازی پرامپت ها کمک کند.
مثال:

آزمایش و تحلیل نتایج

توجه کنید هیچ پرامپتی از همان ابتدا کامل نیست. بنابراین برای بهبود مهارت های پرامپت نویسی، آزمایش و تحلیل نتایج میتواند موثر باشد. از این رو نیاز است نکاتی را مد نظر قرار دهید:
• با بررسی دقیق نتایج نقاط ضعف را شناسایی کنید.
• با تغییر پرامپت ها مشاهده کنید چگونه تغییرات میتواند بر نتایج تاثیر بگذارند.
• با تهیه چندین نسخه از یک پرامپت، خروجی ها را با یکدیگر مقایسه کنید و بهترین پرامپت را انتخاب نمایید.

کار با تنظیمات پیشرفته مدل ها

گفتنی است معمولا مدل های پیشرفته هوش مصنوعی از تنظیمات خروجی بهره مند هستند که به بهبود پرامپت ها کمک میکنند. از جمله این تنظیمات عبارتند از:
Temperature
میزان خلاقیت را در پاسخ های هوش مصنوعی میتوان کنترل نمود.
Top-p (Sampling)
میتوان پاسخ هایی با تنوع و انسجام بیشتر را انتخاب کرد.
Length
به منظور جلوگیری از ارائه اطلاعات غیر ضروری میتوان طول پاسخ ها را محدود کرد.

استفاده از بازخوردهای مدل

میتوانید برای بهبود پرامپت از خود مدل کمک بگیرید. به طوری که از مدل بخواهید پرامپت شما را بازبینی کند و پیشنهاداتی را برای بهبود ارائه دهد.

نتیجه گیری

در نهایت با آموزش پرامپت نویسی که از مهارت های کلیدی در استفاده بهنیه از مدل های هوش مصنوعی به شمار می آید، میتوان دستورات را به گونه ای هدفمند و دقیق طراحی کرد که خروجی های با کیفیت و خلاقانه ای ارائه دهد. با رعایت اصول اولیه پرامپت نویسی، آشنایی با ساختار اساسی پرامپت، ابزارها و تکنیک های پیشرفته میتوان بهره وری مدل های هوش مصنوعی را ارتقا بخشید. در مقاله آموزش پرامپت نویسی سعی کردیم تا تمامی نکات کلیدی و ضروری برای پرامپت نویسی حرفه ای را برایتان شرح دهیم.

اگر در حال حاضر فرصت مطالعه این مقاله را ندارید، می توانید فایل PDF آن را دریافت کنید