چه نوع سوالاتی بهترین پاسخ را از ChatGPT دریافت میکنند؟

بخشی از جذابیت ChatGPT این است که می توانید هر چیزی را از آن بپرسید. اما یادتان باشد که این سیستم برای ارائه پاسخ های مکتوب طراحی شده است. اگر فهرست وب سایت ها می خواهید، بهتر است با گوگل صحبت کنید. اگر محاسباتی می خواهید، با ولفرم آلفا صحبت کنید. سوالات با پایان باز از ChatGPT بپرسید، الهام بخشی را تشویق کنید، از به اشتراک گذاشتن تجربیات و احساسات شخصی نترسید و یادتان باشد که دانش این هوش مصنوعی تنها تا سال 2021 میباشد.

اگر ChatGPT از پاسخ دادن سر باز زد یا پاسخش را دوست نداشتم چه کنم؟

محدودیت هایی در سیستم ChatGPT تعبیه شده است. معمولاً در مورد پرسش های سیاسی پاسخ نمی دهد. این بخشی از سیستم است. اگرچه ممکن است بتوانید پاسخی بیرون بکشید اما احتمالا ارزشمند نخواهد بود. با این حال، میتوانید با جمله بندی ها یا دیدگاه های متفاوت پرامپت ها را ادامه دهید. شما میتوانید تعداد نامحدود سوال بپرسید.

مهندسی پرامپت چیست؟

مهندسی پرامپت، تمرین طراحی سوالات، دستورالعملها، یا دادههای ورودی است که مدل هوش مصنوعی، به ویژه در زمینه مدلهای زبانی، را به تولید خروجیهای خاص یا بهینهسازی شده هدایت میکند. این شامل درک تواناییها و محدودیتهای مدل و طراحی پرامپتهایی است که به طور مؤثر وظیفه یا پرسش مورد نظر را ارتباط میدهند.

چرا مهندسی پرامپت مهم است؟

مهندسی پرامپت به این دلیل حیاتی است که کیفیت و خاصیت پرامپت میتواند به طور قابل توجهی بر دقت، ارتباط و کاربردی بودن خروجی مدل تأثیر بگذارد. مهندسی پرامپت مؤثر میتواند در کاهش ابهام، جلوگیری از خطاهای رایج، و دستیابی به پاسخهای دقیقتر از مدل کمک کند.

چگونه میتوانم مهارتهای نوشتن پرامپت خود را بهبود ببخشم؟

درک مدل: درکی از دانش و محدودیتهای مدل به دست آورید. مشخص بودن: به وضوح تعریف کنید که از مدل چه چیزی نیاز دارید. پرامپتهای مشخص منجر به خروجیهای دقیقتر و مرتبطتر میشوند. تکرار: پرامپتها را بر اساس پاسخهایی که دریافت میکنید، تصحیح کنید. اغلب این فرایند آزمون و خطا است. استفاده از زبان طبیعی: پرامپتها را به وضوح و به صورت طبیعی بنویسید. از نمونهها یاد بگیرید: بررسی کنید که چگونه پرامپتهای مختلف بر خروجیها تأثیر میگذارند و از پرامپتهای مؤثری که دیگران استفاده کردهاند یاد بگیرید.

آیا مهندسی پرامپت را میتوان خودکار سازی کرد؟

در حالی که طراحی اولیه پرامپت معمولاً به شهود و درک انسانی نیاز دارد، جنبههایی از مهندسی پرامپت میتواند با استفاده از تکنیکهایی مانند یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)، جایی که مدلها آموزش دیدهاند تا پاسخهای خود به پرامپتها را بر اساس تعاملات کاربر بهبود ببخشند، خودکار یا با کمک هوش مصنوعی شود.

چه اشتباهات رایجی در نوشتن پرامپت وجود دارد؟

ابهام: به اندازه کافی در مورد جواب مورد نظر، واضح و مشخص نبودن بارگذاری بیش از حد: وارد کردن اطلاعات یا سوالات زیاد در یک پرامپت واحد، که میتواند مدل را گیج کند. فرض دانش: انتظار داشتن از مدل برای درک زمینهای که در پرامپت ارائه نشده است. نادیده گرفتن فرمت: عدم توجه به فرمتبندی مناسب پرامپت برای وظایفی که نیاز به ساختارهای خاصی دارند (مانند کد یا شعر).

آیا جامعه یا منابعی برای مهندسان پرامپت وجود دارد؟

بله، چندین جامعه آنلاین و انجمنهای مختص به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین وجود دارد که در آنها مهندسی پرامپت موضوع شایعی است. منابعی مانند GitHub، مقالات تحقیقاتی و وبلاگهایی از آزمایشگاههای هوش مصنوعی مانند OpenAI، Google AI، و ... نیز برای یادگیری و به اشتراک گذاشتن تکنیکهای مهندسی پرامپت ارزشمند هستند.