Klu raises $1.7M to empower AI Teams  

ما هو هندسة الأوامر لنماذج اللغة الكبيرة؟

by ستيفن م. ووكر الثاني, المؤسس المشارك / الرئيس التنفيذي

ما هو هندسة الأوامر لنماذج اللغة الكبيرة؟

هندسة الأوامر هي تقنية تستخدم في مجال الذكاء الاصطناعي، خصوصًا مع نماذج اللغة الكبيرة (LLMs). تتضمن صياغة أوامر دقيقة لتوجيه نموذج الذكاء الاصطناعي، مثل OpenAI GPT-4 أو Google Gemini، لتوليد النواتج المرغوبة.

فعليًا، يتضمن ذلك إيجاد الطريقة الصحيحة لطرح سؤال للحصول على الإجابة التي تريدها.

هندسة الأوامر أساسية لأن نماذج اللغة الكبيرة قد لا تفهم دائمًا المعلومات المرغوبة بشكل حدسي بسبب عدم وضوح نية المستخدم أو الهيكل.

يمكن أن تتضمن هندسة الأوامر إعادة صياغة سؤال بسيطة، أو قد تتطلب استراتيجيات أكثر تعقيدًا مثل استخدام كلمات رئيسية محددة، توفير سياق، أو تحديد شكل الإجابة المطلوبة. الهدف هو استغلال قدرات النموذج الذكاء الاصطناعي قدر الإمكان، مما يحسن كل من الصلة وجودة الاستجابات المولدة.

أصبحت هذه التقنية أكثر أهمية مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي ونماذج اللغة الكبيرة ولعب دور أكبر في قطاعات مختلفة، بما في ذلك توليد المحتوى، دعم العملاء، تحليل البيانات، والمزيد.

إليك نظرة عامة على ما يتضمنه هندسة الأوامر:

  • فهم قدرات النموذج — معرفة ما يمكن ولا يمكن لنموذج اللغة الكبيرة القيام به أمر بالغ الأهمية، من فهمه للغة إلى مهارات حل المشكلات.

  • إنشاء الأوامر — صياغة أوامر واضحة ومختصرة تستغل قوة النموذج، باستخدام كلمات أو عبارات محددة.

  • الاختبار التكراري — عملية من التجربة والخطأ والتقييم، تنقيح الأوامر بناءً على استجابات النموذج للعثور على النواتج الأكثر رغبة.

  • التسييق — توفير سياق كافٍ في الأمر للنموذج لتوليد استجابات ذات صلة ودقة.

  • تصميم التعليمات — صياغة الأمر لتحديد المهمة للنموذج، مثل توليد النص، الإجابة على الأسئلة، أو إنشاء الكود.

  • اعتبارات المحاذاة — التأكد من أن الأوامر لا تؤدي إلى نواتج ضارة، متحيزة، أو غير لائقة.

يمكن أن يحسن هندسة الأوامر بشكل كبير من أداء نماذج اللغة الكبيرة وهو جانب مهم من العمل مع النماذج التوليدية.

ما هي بعض أفضل الممارسات لهندسة الأوامر في نماذج اللغة الكبيرة؟

هندسة الأوامر لنماذج اللغة الكبيرة تتضمن صياغة مدخلات توجه النموذج بفعالية لإنتاج النواتج المطلوبة. إليك بعض أفضل الممارسات لهندسة الأوامر:

  • فهم قدرات النموذج — اعرف ما يجيد النموذج وما هي قيوده. يمكن أن يساعد هذا المعرفة في تكييف الأوامر مع قوة النموذج.

  • كن محددًا — يمكن أن تؤدي الأوامر الغامضة إلى نتائج غير واضحة. تساعد الأوامر المحددة النموذج على فهم المهمة وتوليد استجابات أكثر دقة.

  • استخدم الأوامر السياقية — السياق يساعد النموذج على فهم الأمر بشكل أفضل. توفير معلومات خلفية ذات صلة يمكن أن يحسن من جودة الناتج.

  • كرر وصقل — غالبًا ما يتطلب هندسة الأوامر التكرار. إذا لم يؤد الأمر الأولي إلى النتيجة المرغوبة، قم بتنقيحه بناءً على استجابة النموذج.

  • تجنب الأسئلة الموجهة — يمكن أن تؤدي الأسئلة الموجهة إلى تحيز استجابات النموذج. تأكد من أن الأوامر محايدة للحصول على نواتج غير متحيزة.

  • استخدم الأوامر التمثيلية — تعيين دور للنموذج يمكن أن يوجه استجاباته في اتجاه محدد، مما يجعلها أكثر صلة وجاذبية.

  • استخدم المدققات المعرفية — تضمين خطوات تتطلب من النموذج التحقق من تفكيره أو المعلومات التي يقدمها، والتي يمكن أن تعزز دقة الناتج.

  • كن حذرًا من الطول — يمكن أن تكون الأوامر الطويلة جدًا مرهقة وقد لا تحسن الاستجابة. احتفظ بالأوامر موجزة لكن معلوماتية.

  • اختر الكلمات بعناية — اللغة المستخدمة في الأمر يمكن أن تؤثر على نبرة وأسلوب استجابة النموذج. استخدم لغة تتماشى مع الناتج المطلوب.

  • اختبر وراجع — لا تخف من تجربة أوامر مختلفة ومراجعتها بناءً على النتائج. هندسة الأوامر هي عملية تكرارية.

  • فهم بيانات التدريب — معرفة البيانات التي تم تدريب النموذج عليها يمكن أن يساعد في صياغة أوامر تتماشى مع "تجارب" النموذج.

  • استخدم العلامات — عند توفير سياق أو بيانات، قم بالإشارة بوضوح إلى بدايتها ونهايتها، حتى يعرف النموذج أي معلومات يجب أن يأخذها في الاعتبار.

  • استفد من القوالب الحالية — ابحث عن قوالب أوامر كانت فعالة للآخرين وقم بتكييفها مع احتياجاتك.

  • ابق على اطلاع — تتطور نماذج اللغة، لذا ابق على اطلاع بأحدث التطورات واضبط استراتيجيات هندسة الأوامر الخاصة بك وفقًا لذلك.

باتباع هذه أفضل الممارسات، يمكنك صياغة أوامر من المرجح أن تثير الاستجابات المرغوبة من نماذج اللغة الكبيرة، مما يجعل تفاعلاتك مع هذه النماذج أكثر فعالية وكفاءة. تحقق من وثائق هندسة الأوامر في Klu لمزيد من أفضل الممارسات.

كيف تعمل الأوامر مع نماذج اللغة الكبيرة؟

الأوامر تعمل كشكل من أشكال الاتصال بين المستخدم ونموذج اللغة الكبيرة (LLM). تعمل كالمدخلات التي توجه النموذج حول نوع المعلومات أو الاستجابة المتوقعة. إليك كيف تعمل الأوامر مع نماذج اللغة الكبيرة:

  • المدخل الأولي — الأمر هو القطعة الأولية من النص التي يدخلها المستخدم. يحدد مسرح التفاعل ويخبر النموذج بما يجب التركيز عليه.

  • التفسير — يعالج النموذج الأمر من خلال تحليل النص وتفسير نية المستخدم. يتضمن ذلك فهم اللغة، السياق، وأي تعليمات محددة مقدمة.

  • الفهم السياقي — تستخدم نماذج اللغة الكبيرة الأمر لبناء سياق لاستجابتها. يتضمن ذلك أي معلومات خلفية، النبرة، ونوع المحتوى (مثل، رسمي، غير رسمي، تقني) المتوقع.

  • توليد الاستجابة — بناءً على الأمر وسياقه، يولد النموذج استجابة. يتم إنشاء هذه الاستجابة من خلال التنبؤ بتسلسل الكلمات أو العبارات التي تستمر بشكل أفضل من الأمر، باستخدام الأنماط المكتسبة أثناء تدريبه.

  • التنقيح — يمكن للمستخدمين تنقيح الناتج من خلال ضبط الأمر، إضافة مزيد من المعلومات، أو طرح أسئلة متابعة. يساعد هذا العملية التكرارية على صقل استجابات النموذج لتتطابق بشكل أفضل مع توقعات المستخدم.

الأوامر هي المفتاح لفتح إمكانيات نماذج اللغة الكبيرة، ويمكن أن يؤدي هندسة الأوامر الماهر إلى نواتج أكثر دقة، صلة، وفائدة من النموذج.

ما هي التقنيات المستخدمة في هندسة الأوامر؟

تتضمن هندسة الأوامر صياغة المدخلات (أو "الأوامر") لنموذج الذكاء الاصطناعي بطريقة تستخرج الناتج المطلوب. إليك بعض التقنيات الشائعة المستخدمة في هندسة الأوامر:

  • تصميم الأمر — يتضمن ذلك صياغة تعليمات واضحة للذكاء الاصطناعي، وتقديم أمثلة على الناتج المرغوب، وتعديل الأمر تدريجيًا بناءً على استجابات الذكاء الاصطناعي.

  • التفكير المتسلسل في الأوامر — تشجع هذه التقنية الذكاء الاصطناعي على "التفكير بصوت عالٍ" من خلال تقسيم عملية حل المشكلة إلى خطوات.

  • التعلم بعدد قليل من الأمثلة — يتضمن ذلك إدراج بعض الأمثلة في الأمر لتوجيه الذكاء الاصطناعي حول المهمة المطلوبة.

  • التعلم بدون أمثلة — تتطلب هذه التقنية صياغة أوامر تمكن الذكاء الاصطناعي من فهم وأداء المهام دون أمثلة سابقة.

  • قوالب الأوامر — يتضمن ذلك استخدام قالب منظم يمكن ملؤه بمحتوى مختلف لمهام مماثلة.

  • تعديل الأوامر — تتضمن هذه التقنية تنقيح نموذج اللغة على سلسلة من الأوامر المصممة جيدًا لتحسين الأداء في مهام محددة.

  • الأوامر السلبية — يتضمن ذلك إخبار الذكاء الاصطناعي بما لا يجب فعله لتجنب أنواع الاستجابات غير المرغوب فيها.

  • الأوامر الفوقية — هذه أوامر توجه الذكاء الاصطناعي للنظر في وجهات نظر متعددة أو لتوليد خيارات متعددة قبل تقديم إجابة.

  • سلسلة الأوامر — يتضمن ذلك استخدام ناتج أمر واحد كمدخل لآخر لبناء استدلال معقد أو سير عمل.

  • تحليل الحساسية — تتضمن هذه التقنية اختبار كيفية تأثير التغييرات في الأمر على الناتج لفهم سلوك النموذج.

  • لعب الأدوار — يتضمن ذلك تعيين شخصية أو هوية للذكاء الاصطناعي للتأثير على أسلوب ومحتوى استجاباته.

  • التضمين السياقي — يتضمن ذلك إدراج سياق أو معلومات خلفية ذات صلة لمساعدة الذكاء الاصطناعي على فهم الأمر بشكل أفضل.

  • تحسين المعلمات الفائقة — تتضمن هذه التقنية ضبط معاملات النموذج مثل درجة الحرارة والرموز القصوى لتعديل الناتج.

  • تجميع الأوامر — يتضمن ذلك دمج أوامر أو عناصر متعددة في مدخل واحد لتوجيه الذكاء الاصطناعي في توليد استجابة شاملة.

  • الأوامر المتعددة الوسائط — تتضمن هذه التقنية استخدام أوامر تشمل ليس فقط النص ولكن أيضًا وسائط أخرى مثل الصور أو الأصوات (للنماذج التي تدعم ذلك).

تعتبر هندسة الأوامر مزيجًا من الفن والعلم، وغالبًا ما تتضمن الكثير من التجريب للعثور على الطريقة الأكثر فعالية للتواصل مع نماذج الذكاء الاصطناعي.

كيف تساهم هندسة الأوامر في تقدم نماذج اللغة الكبيرة؟

تعد هندسة الأوامر مجالًا ناشئًا يلعب دورًا كبيرًا في تقدم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل GPT-3 من OpenAI وغيرها. إليك بعض الطرق التي تساهم بها هندسة الأوامر في تطوير وفائدة هذه النماذج:

التخصيص والتنقيح

  • الأوامر المحددة للمهمة — من خلال تصميم أوامر مخصصة لمهام محددة، يمكن للمهندسين توجيه نماذج اللغة الكبيرة لتوليد استجابات أكثر دقة وصلة.
  • تنقيح النماذج — من خلال هندسة الأوامر التكرارية، يمكن تنقيح النماذج لفهم السياق بشكل أفضل وتقديم إجابات محسنة.

الكفاءة والفعالية من حيث التكلفة

  • تفاعلات مُحسنة — يمكن للأوامر المصممة جيدًا تقليل عدد الرموز المعالجة، وبالتالي توفير الموارد الحسابية والتكاليف.
  • الحاجة المنخفضة للتدريب — يمكن للأوامر الفعالة أحيانًا القضاء على الحاجة لمزيد من التدريب من خلال الاستفادة من قدرات النموذج المدربة مسبقًا.

تجربة المستخدم

  • الاستخدام البديهي — تجعل الأوامر الجيدة من الأسهل على المستخدمين التفاعل مع نماذج اللغة الكبيرة، مما يعزز تجربة المستخدم الشاملة.
  • الإمكانية — من خلال تبسيط طريقة تواصل المستخدمين مع نماذج اللغة الكبيرة، يمكن لهندسة الأوامر جعل هذه التقنيات أكثر إمكانية لجمهور أوسع.

استكشاف قدرات النموذج

  • اختبار الحدود — غالبًا ما يختبر مهندسو الأوامر حدود ما يمكن أن تفعله نماذج اللغة الكبيرة، مما يمكن أن يؤدي إلى رؤى حول قدرات وقيود النماذج.
  • المخرجات الأخلاقية والآمنة — من خلال تصميم الأوامر بعناية، يمكن للمهندسين توجيه نماذج اللغة الكبيرة بعيدًا عن توليد محتوى ضار أو متحيز.

البحث والتطوير

  • المعايير — تُستخدم الأوامر المصممة جيدًا لتقييم نماذج اللغة الكبيرة ضد مهام محددة، مما يساعد على قياس التقدم في المجال.
  • تطبيقات جديدة — يمكن لهندسة الأوامر اكتشاف حالات استخدام جديدة لنماذج اللغة الكبيرة من خلال إظهار كيف يمكنها التعامل مع أنواع مختلفة من الطلبات والتعليمات.

استخراج ونقل المعرفة

  • المعرفة السياقية — من خلال طرح الأسئلة الصحيحة، يمكن لمهندسي الأوامر استخراج معلومات أكثر دقة وذات صلة بالسياق من نماذج اللغة الكبيرة.
  • نقل المعرفة — يمكن تصميم الأوامر لتسهيل نقل المعرفة من مجال إلى آخر ضمن استجابات النموذج.

كفاءة بيانات التدريب

  • توسيع البيانات — يمكن استخدام الأوامر لتوليد بيانات تدريب اصطناعية لنماذج أخرى، مما يحسن أدائها دون الحاجة إلى بيانات واقعية إضافية.

تعتبر هندسة الأوامر بمثابة شكل من أشكال البرمجة لنماذج اللغة الكبيرة، حيث يتكون الكود من لغة طبيعية مصممة بعناية. مع نضج المجال، يمكننا توقع رؤية تقنيات وأدوات أكثر تطورًا مطورة لتحسين التفاعل بين البشر وهذه النماذج القوية للذكاء الاصطناعي.

كيف تعمل الأوامر مع النماذج المتعددة الوسائط الكبيرة؟

تعمل الأوامر كواجهة إدخال للنماذج المتعددة الوسائط الكبيرة مثل OpenAI GPT-4V أو Google Gemini، وهي أنظمة الذكاء الاصطناعي القادرة على معالجة وتوليد المحتوى عبر أنواع متعددة من البيانات، مثل النصوص، الصور، الصوت، والفيديو.

تأخذ هذه الأنماط النص وتتكيف مع مخرجات النص، الصوت، الصورة، أو الفيديو. بعض النماذج تدعم مدخلات الوسائط لتوليد النصوص، الصور، أو الفيديوهات منها.

في النماذج المتعددة الوسائط، يمكن أن تكون الأوامر نصية وبصرية. على سبيل المثال، يمكن لنموذج متعدد الوسائط جديد فك تشفير الأوامر البصرية، مما يسمح للمستخدمين بالتفاعل مع النموذج باستخدام إشارات طبيعية مثل "مربع تحديد أحمر" أو "سهم موجه". توفر هذه الطريقة، المعروفة باسم الإشارة البصرية للأوامر، طريقة أكثر بديهية للتفاعل مع هذه الأنظمة.

تعتبر تعديل الأوامر نموذجًا جديدًا لتعديل النموذج أظهر نجاحًا في التدريب المسبق للغة الطبيعية وتدريب الرؤية. يتضمن ذلك إضافة سلسلة من التضمينات القابلة للتعلم إلى كل طبقة وتنقيح النموذج المدرب مسبقًا على مهمة متدنية، مع تحسين التضمينات القابلة للتعلم فقط.

في النماذج متعددة الوسائط، تم اقتراح طرق مثل تعلم الأوامر متعددة الوسائط (MaPLe) وتوجيه سلسلة الفكر متعددة الوسائط (CoT). يقوم MaPLe بضبط فروع الرؤية واللغة لتحسين التوافق بين تمثيلات الرؤية واللغة، بينما يدمج توجيه CoT النص والرؤية في إطار عمل من مرحلتين.

More terms

Ollama: Easily run LLMs locally

Ollama is a streamlined tool for running open-source LLMs locally, including Mistral and Llama 2. Ollama bundles model weights, configurations, and datasets into a unified package managed by a Modelfile. It supports a variety of AI models including LLaMA-2, uncensored LLaMA, CodeLLaMA, Falcon, Mistral, Vicuna model, WizardCoder, and Wizard uncensored. It is currently compatible with MacOS and Linux, with Windows support expected to be available soon.

Read more

What is Causal Inference?

Causal Inference is a statistical approach that goes beyond mere correlation to understand the cause-and-effect relationships between variables. In the context of AI, it is used to model and predict the consequences of interventions, essential for decision-making, policy design, and understanding complex systems.

Read more

It's time to build

Collaborate with your team on reliable Generative AI features.
Want expert guidance? Book a 1:1 onboarding session from your dashboard.

Start for free