هندسة الأوامر من أهم التقنيات في الذكاء الاصطناعي والتي تلعب دورا كبيرا في كيفية التواصل مع النماذج اللغوية الكبيرة وتحقيق الاستفادة المرجوة. وهي تتم من خلال إعطاء أوامر أو صياغة تعليمات مخصصة للنموذج و توجيهه لاعتماد طريقة معينة للإجابة وعرض مخرجات دقيقة وذات صلة.
أهمية هندسة الأوامر:
عندما نوجه النموذج بطريقة واضحة ومدروسة فهذا يزيد من احتمالية الحصول على أفضل النتائج و بدقة عالية.
- تحسين دقة الإجابات: عند توجيه الأوامر للنموذج فهذا يساعد على الحصول على اجابات دقيقة ذات علاقة بالموضوع مما يقلل من الأخطاء
- توفير الوقت: توفير الجهد و الوقت من خلال الحصول على الإجابة في أقل عدد من المحاولات
- التوجيه لمجالات معينة: باستخدام هندسة الأوامر يمكن توجيه النموذج في مجالات عديدة تخدم قطاعات مختلفة، مثل في قطاع الاعمال خدمة العملاء, في التعليم حل المسائل التعليمية بخطوات
- التحكم في إجابة النموذج: عند صياغة الأوامر و اعطاء تعليمات محددة تمكننا من التحكم في طريقة عرض الاجابات مثل طول الاجابة او مختصره, اعطاء تحليل مفصل و توضيح الخطوات, أو شرح مادة علمية لفئة معينة مثل الأطفال.
معلمات في هندسة الأوامر:
Temperature:
- اذا كانت درجة عالية: تجعل النموذج غير قابل للتنبؤ، وذلك يؤدي إلى تنوع أكبر في الإجابات
- درجة منخفضة: تجعل النموذج لديه قابلية للتنبؤ، وبالتالي تكون الإجابات دقيقة
Top-K: يحدد النموذج مجموعة محدودة من الكلمات التي من الممكن أن تظهر في الجملة التالية، مما يزيد من دقة الإجابة.
Top-p:يحدد النموذج مجموعة من الكلمات تكون احتمالاتها عالية للوصول إلى الإجابة الأكثر دقة و ذات علاقة بالموضوع
تقنيات هندسة الأوامر
- Zero-shot: يطلب من النموذج مهمة لم يتدرب عليها مسبقا، ويعتمد على معرفته العامة للإجابة. مثل شرح درس عن النباتات الاطفال.
- Few-shot: و هو شرح و تعليم النموذج كيفية طريقة استجابته وهيكل الإجابة. مثل عند طلب المستخدم تلخيص كتاب يكون التلخيص في خمسة جمل مختصرة عن محتوى الكتاب, و يتم تقديم عدة أمثلة مشابهة لهذا الأمر حتى يتعلم منها في طريقة إجابته
تقنيات متقدمة في هندسة الأوامر
System Prompt: وهي تحديد السياق العام للنموذج مما يجعل مخرجات النموذج بصيغة تم تحديدها مسبقا و ذلك لرفع دقة الإجابات و تقليل تكرارها
Role Prompt: إعطاء النموذج دورًا محاكاته مثل مرشد سياحي وتحديد الأسلوب الذي يتبعه، مثل إعطاءه سيناريوهات تحتاج إلى تفاصيل
Contextual Prompts: تقديم معلومات و خلفية عن موضوع معين للنموذج حول محادثة أو مهمة ما. و الهدف منها الحصول على إجابات دقيقة
Step Back Prompting: تشجيع النموذج على التفكير في الأسئلة بشكل أكبر قبل بدء الإجابة. مثل أخذ خطوة للخلف لرؤية الصورة الكبيرة للموضوع قبل تقديم الإجابة
Chain of Thoughts Prompting: توجيه النموذج لشرح الأسباب و التفكير المنطقي خطوة بخطوة كما يفعل الأشخاص عند حل المهام. مثل إظهار تفاصيل وخطوات الحل بدلاً من تقديم الإجابة النهائية مباشرة، مثل حل مسائل الرياضيات. و الهدف منها تحقيق دقة عالية للنموذج
Self-consistency: مبني على Chain of Thoughts، حيث يتم توليد عدة إجابات ثم اختيار الإجابة المناسبة وأكثر دقة. إذا كانت الإجابات تتكرر باستمرار، فهذا يعني أنه لا يوجد تحيز في النموذج
Role Prompt: إعطاء النموذج دورًا محاكاته مثل مرشد سياحي وتحديد الأسلوب الذي يتبعه، مثل إعطاءه سيناريوهات تحتاج إلى تفاصيل
Contextual Prompts: تقديم معلومات و خلفية عن موضوع معين للنموذج حول محادثة أو مهمة ما. و الهدف منها الحصول على إجابات دقيقة
Step Back Prompting: تشجيع النموذج على التفكير في الأسئلة بشكل أكبر قبل بدء الإجابة. مثل أخذ خطوة للخلف لرؤية الصورة الكبيرة للموضوع قبل تقديم الإجابة
Chain of Thoughts Prompting: توجيه النموذج لشرح الأسباب و التفكير المنطقي خطوة بخطوة كما يفعل الأشخاص عند حل المهام. مثل إظهار تفاصيل وخطوات الحل بدلاً من تقديم الإجابة النهائية مباشرة، مثل حل مسائل الرياضيات. و الهدف منها تحقيق دقة عالية للنموذج
Self-consistency: مبني على Chain of Thoughts، حيث يتم توليد عدة إجابات ثم اختيار الإجابة المناسبة وأكثر دقة. إذا كانت الإجابات تتكرر باستمرار، فهذا يعني أنه لا يوجد تحيز في النموذج
