پرامپت نویسی (Prompt) در هوش مصنوعی چیست؟

در زمینه هوش مصنوعی، پرامپت (Prompt) به ورودی متنی گفته می‌شود که به یک مدل زبان بزرگ (LLM) یا سایر سیستم‌های هوش مصنوعی داده می‌شود تا پاسخ، خروجی یا عملکرد خاصی را تولید کند. به عبارت ساده‌تر، پرامپت دستوری است که شما به هوش مصنوعی می‌دهید.

پرامپت‌ها می‌توانند بسیار ساده، مانند یک سوال تکی، یا بسیار پیچیده و شامل دستورالعمل‌های دقیق، زمینه، مثال‌ها و محدودیت‌ها باشند. کیفیت و دقت پرامپت به طور قابل توجهی بر کیفیت و ارتباط پاسخ تولید شده توسط هوش مصنوعی تأثیر می‌گذارد.

در واقع، پرامپت‌نویسی (Prompt Engineering) به هنر و علم طراحی و بهینه‌سازی پرامپت‌ها برای به دست آوردن بهترین نتایج از مدل‌های هوش مصنوعی گفته می‌شود.

برخی از انواع پرامپت‌ها عبارتند از:

• سوالات: پرسیدن یک سوال مستقیم برای دریافت پاسخ.
• دستورات: دادن دستورالعمل برای انجام یک کار خاص (مانند نوشتن یک متن، ترجمه، خلاصه کردن و غیره).
• اعلامیه‌ها: ارائه یک موضوع یا ایده برای تولید محتوای مرتبط.
• تکمیل متن: ارائه بخشی از متن و درخواست از هوش مصنوعی برای تکمیل آن.
• پرامپت‌های چندوجهی: ترکیب متن با تصاویر یا سایر انواع داده‌ها برای دریافت پاسخ.

اهمیت پرامپت در هوش مصنوعی به این دلیل است که:

• ارتباط با هوش مصنوعی را تسهیل می‌کند: پرامپت زبان مشترکی بین انسان و هوش مصنوعی فراهم می‌کند.
• کنترل خروجی را ممکن می‌سازد: با طراحی دقیق پرامپت، می‌توان تا حد زیادی نوع و کیفیت پاسخ را کنترل کرد.
• امکان بهره‌برداری از قابلیت‌های هوش مصنوعی را فراهم می‌کند: پرامپت‌های خوب می‌توانند هوش مصنوعی را برای انجام وظایف پیچیده و خلاقانه هدایت کنند.

بنابراین، درک مفهوم پرامپت و یادگیری نحوه نوشتن پرامپت‌های مؤثر، یک مهارت کلیدی برای استفاده بهینه از سیستم‌های هوش مصنوعی است.

مثال هایی از پرامپت نویسی

مطمئناً، در اینجا چند مثال از پرامپت‌نویسی با سطوح مختلف پیچیدگی آورده شده است:

مثال‌های ساده:

1. سوال ساده:پایتخت فرانسه چیست؟
2. دستور ساده: یک شعر کوتاه درباره بهار بنویس.
3. تکمیل متن ساده: روزی روزگاری در یک جنگل سرسبز...

مثال‌های با پیچیدگی متوسط:

4. سوال با محدودیت: سه دلیل اصلی برای افزایش قیمت بنزین در سال گذشته را به صورت خلاصه و در سه جمله توضیح دهید.
5. دستور با تعیین سبک: یک داستان کوتاه علمی تخیلی با لحنی طنزآمیز درباره یک ربات خانگی که عاشق تمیز کردن نیست، بنویس. طول داستان نباید بیشتر از 200 کلمه باشد.
6. تکمیل متن با تعیین موضوع: شروع یک مقاله با عنوان "آینده حمل و نقل عمومی در شهرهای بزرگ" را بنویسید.

مثال‌های پیچیده:

7. سوال با ارائه زمینه و درخواست تحلیل: فرض کنید شما یک تحلیلگر بازار هستید. با توجه به داده‌های زیر (فرض کنید داده‌هایی در اینجا ارائه شده است)، روند فروش گوشی‌های هوشمند در سه ماهه آینده را پیش‌بینی کنید و سه عامل کلیدی که بر این پیش‌بینی تأثیر می‌گذارند را توضیح دهید.
8. دستور با تعیین نقش، قالب و هدف: به عنوان یک متخصص بازاریابی، یک ایمیل تبلیغاتی برای معرفی محصول جدید ما (یک نرم‌افزار مدیریت پروژه) بنویسید. این ایمیل باید برای مدیران شرکت‌های کوچک و متوسط طراحی شده باشد و بر افزایش بهره‌وری و کاهش هزینه‌ها تأکید کند. از یک لحن حرفه‌ای و جذاب استفاده کنید و یک دکمه دعوت به اقدام برای ثبت‌نام در نسخه آزمایشی رایگان قرار دهید.
9. پرامپت چند مرحله‌ای (که ممکن است نیاز به تعامل داشته باشد):
   • مرحله اول: پنج ایده برای یک استارتاپ در زمینه آموزش آنلاین پیشنهاد بده.
   • مرحله دوم (پس از دریافت پاسخ): از بین ایده‌های پیشنهادی، ایده شماره سه را انتخاب کن و یک طرح کسب و کار اولیه شامل شرح مسئله، راه حل پیشنهادی و بازار هدف برای آن بنویس.

نکات مهم در پرامپت‌نویسی:

• واضح و مشخص باشید: هرچه پرامپت شما واضح‌تر باشد، احتمال دریافت پاسخ دقیق‌تر بیشتر است.
• از کلمات کلیدی استفاده کنید: کلمات کلیدی مرتبط به هوش مصنوعی کمک می‌کنند تا موضوع درخواست شما را بهتر درک کند.
• محدودیت‌ها تعیین کنید: اگر نیاز به طول خاص، سبک خاص یا قالب خاصی دارید، آن را در پرامپت ذکر کنید.
• نقش تعیین کنید: با تعیین نقش برای هوش مصنوعی (مانند “به عنوان یک متخصص…”) می‌توانید پاسخ‌های متناسب‌تری دریافت کنید.
• از مثال استفاده کنید: اگر می‌خواهید خروجی شبیه به یک متن خاص باشد، می‌توانید یک مثال کوتاه در پرامپت خود ارائه دهید.
• آزمایش کنید: پرامپت‌های مختلف را امتحان کنید تا ببینید کدام یک بهترین نتیجه را می‌دهد.

این مثال‌ها نشان می‌دهند که چگونه می‌توان با تغییر سطح جزئیات و دستورالعمل‌ها در پرامپت، خروجی‌های متنوع و متناسب با نیازهای مختلف دریافت کرد.

پرامپت نویسی در chatgpt با gemini تفاوتی دارد؟

بله، تفاوت‌هایی در پرامپت‌نویسی برای ChatGPT و Gemini وجود دارد، اگرچه اصول کلی یکسان هستند. این تفاوت‌ها بیشتر به معماری، داده‌های آموزشی و نحوه پاسخگویی هر مدل مربوط می‌شود. در اینجا به برخی از تفاوت‌های کلیدی اشاره می‌کنیم:

1. درک و حساسیت به ساختار پرامپت:

• ChatGPT: به نظر می‌رسد که ChatGPT به ساختار پرامپت حساس‌تر است. استفاده از دستورالعمل‌های واضح، تعیین نقش، فرمت‌بندی مناسب (مانند لیست‌ها، پاراگراف‌ها) و ارائه مثال‌ها می‌تواند تأثیر قابل توجهی بر کیفیت خروجی داشته باشد.
• Gemini: Gemini نیز از ساختار خوب پرامپت بهره می‌برد، اما ممکن است در درک پرامپت‌های کمی مبهم‌تر یا با ساختار غیر سنتی، انعطاف‌پذیری بیشتری نشان دهد. برخی گزارش‌ها حاکی از آن است که Gemini ممکن است در استخراج اطلاعات از متن‌های طولانی و پیچیده کمی بهتر عمل کند.

2. پاسخگویی و سبک:

• ChatGPT: معمولاً پاسخ‌های ChatGPT مفصل‌تر و شبیه به مکالمات انسانی است. این مدل اغلب سعی می‌کند تا حد امکان به طور کامل به تمام جنبه‌های پرامپت پاسخ دهد.
• Gemini: پاسخ‌های Gemini ممکن است خلاصه‌تر و مستقیم‌تر باشند، به خصوص برای سوالات مبتنی بر واقعیت. با این حال، Gemini نیز می‌تواند پاسخ‌های خلاقانه و مفصل تولید کند، به ویژه اگر در پرامپت به آن اشاره شود.

3. درک چندوجهی (Multimodality):

• ChatGPT: در حال حاضر، ChatGPT (به طور کلی، مگر در نسخه‌های خاص با قابلیت چندوجهی) عمدتاً بر ورودی متن تمرکز دارد.
• Gemini: یکی از ویژگی‌های برجسته Gemini، قابلیت چندوجهی ذاتی آن است. این مدل می‌تواند ورودی‌های متنی، تصویری، صوتی و ویدئویی را درک کرده و پاسخ‌های مرتبط تولید کند. این بدان معناست که پرامپت‌نویسی برای Gemini می‌تواند شامل ترکیب انواع مختلف داده‌ها باشد.

4. تمرکز و نقاط قوت:

• ChatGPT: به طور کلی، ChatGPT در تولید متن خلاقانه، نوشتن محتوا، کدنویسی و پاسخ به سوالات عمومی عملکرد بسیار خوبی دارد.
• Gemini: Gemini به نظر می‌رسد در دسترسی و پردازش اطلاعات، ارائه پاسخ‌های مبتنی بر واقعیت و درک محتوای چندرسانه‌ای قوی‌تر باشد.

5. دستورالعمل‌های سیستمی (System Instructions):

• هر دو مدل به دستورالعمل‌های سیستمی که در ابتدای گفتگو ارائه می‌شوند، توجه می‌کنند. این دستورالعمل‌ها می‌توانند لحن، سبک و نقش مدل را برای کل تعامل تعیین کنند. با این حال، ممکن است حساسیت و نحوه اعمال این دستورالعمل‌ها بین دو مدل کمی متفاوت باشد.

نکات کلی برای پرامپت‌نویسی مؤثر برای هر دو مدل:

• واضح و دقیق باشید: هرچه پرامپت شما واضح‌تر باشد، احتمال دریافت پاسخ مطلوب بیشتر است.
• از کلمات کلیدی استفاده کنید: کلمات کلیدی مرتبط به مدل کمک می‌کنند تا موضوع درخواست شما را بهتر درک کند.
• محدودیت‌ها تعیین کنید: طول پاسخ، سبک نگارش و فرمت مورد نظر را مشخص کنید.
• نقش تعیین کنید: با تعیین نقش برای مدل (مثلاً “به عنوان یک متخصص…”) می‌توانید پاسخ‌های متناسب‌تری دریافت کنید.
• از مثال استفاده کنید: اگر می‌خواهید خروجی شبیه به یک متن خاص باشد، یک مثال ارائه دهید.
• تکرار و اصلاح کنید: اگر پاسخ اولیه رضایت‌بخش نبود، پرامپت خود را اصلاح کرده و دوباره امتحان کنید.

در نهایت:

در حالی که اصول اساسی پرامپت‌نویسی برای هر دو مدل مشابه است، درک تفاوت‌های ظریف در نحوه پردازش و پاسخگویی آن‌ها می‌تواند به شما کمک کند تا پرامپت‌های مؤثرتری طراحی کنید و نتایج بهتری به دست آورید. آزمایش با پرامپت‌های مختلف و مشاهده نحوه پاسخگویی هر مدل، بهترین راه برای یادگیری نحوه تعامل مؤثر با آن‌ها است. با توجه به قابلیت چندوجهی Gemini، پرامپت‌نویسی برای آن می‌تواند ابعاد جدیدی را در مقایسه با ChatGPT داشته باشد.