ما هي الهندسة السريعة في الذكاء الاصطناعي ولماذا يهم

أدوات مثل ChatGPT و DALL-E 2 (أدوات تحويل النص إلى نص أو نص إلى صورة بالذكاء الاصطناعي) كلها أصبحت رائجة هذه الأيام. ولكن لكي يعملوا بشكل فعال ، تحتاج إلى طرح الأسئلة الصحيحة للحصول على النتائج التي تريدها. سيصبح تعلم ما يجب قوله لهذه الأدوات أكثر أهمية فقط عندما تصبح أكثر اندماجًا في الصناعات المختلفة.

ما هي الهندسة الفورية في الذكاء الاصطناعي؟

تعد الهندسة السريعة للذكاء الاصطناعي طريقة فعالة للحصول على المخرجات المطلوبة باستخدام أداة الذكاء الاصطناعي. تأتي الموجهات في أشكال مختلفة ، مثل العبارات وكتل التعليمات البرمجية وسلاسل الكلمات. تم اختراع طريقة استخدام المطالبات هذه من قبل الأشخاص بهدف الحصول على ردود من نماذج الذكاء الاصطناعي. إنه بمثابة نقطة انطلاق لتدريس النموذج لتطوير المخرجات المناسبة لمهمة معينة.

ومن المثير للاهتمام ، أن هذه المحفزات تعمل بنفس الطريقة التي تعمل بها مع أي شخص - مما يدفعهم إلى إنشاء مقال - وبالمثل ، يمكن لتطبيق الذكاء الاصطناعي استخدام هذه المطالبات لإنتاج عمل مصمم خصيصًا لهذا الغرض. بهذه الطريقة ، أصبحت الهندسة السريعة استراتيجية لا غنى عنها للاستفادة من أدوات الذكاء الاصطناعي.

عندما يتعلق الأمر بالموجه الفعلي ، فإن النص هو حاليًا الوسيلة الأساسية للاتصال بين الإنسان والذكاء الاصطناعي. يمكّنك استخدام الأوامر النصية من إخبار النموذج بما يجب القيام به. تتطلب منك أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي مثل DALLE-E 2 و Stable Diffusion وصف المخرجات المرغوبة ، والتي تعمل بمثابة موجهها الأساسي. من ناحية أخرى ، يمكن لنماذج اللغة مثل ChatGPT الجديدة استخدام أي شيء من استعلام بسيط إلى معقد مثبت مع حقائق مختلفة موضوعة في الموجه. في بعض الحالات ، يمكنك حتى استخدام ملف CSV مع بيانات أولية كجزء من الإدخال.

تتضمن العملية الكاملة للهندسة السريعة للذكاء الاصطناعي تصميم وإنشاء المطالبات (بيانات الإدخال) حتى تتمكن نماذج الذكاء الاصطناعي من التدرب عليها لمعرفة كيفية أداء مهام محددة. في هذه العملية ، يجب عليك تحديد نوع البيانات والتنسيق المناسبين حتى يتمكن الذكاء الاصطناعي من فهمها. تؤدي الهندسة السريعة الفعالة للذكاء الاصطناعي إلى بيانات تدريب عالية الجودة تمكن نموذج الذكاء الاصطناعي من إجراء تنبؤات وقرارات بدقة.

الصورة: cohere.ai

صعود الهندسة السريعة للذكاء الاصطناعي

حدثت العديد من أهم التطورات في هندسة الذكاء الاصطناعي السريع باستخدام نماذج لغوية مثل GPT-2 وGPT-3. في عام 2021، حققت المهام الجديدة نتائج مبهرة بفضل تقديم الهندسة السريعة متعددة المهام باستخدام مجموعات بيانات معالجة اللغة الطبيعية (NLP). تم تحسينه بواسطة نماذج اللغة التي يمكن أن تصور بدقة عملية تفكير منطقية، وقد تم تطبيق التعلم الصفري عندما يتم تضمين إشارات مثل "دعونا نفكر خطوة بخطوة" في المطالبات؛ وقد أدى هذا إلى تعزيز معدل نجاح جهود الاستدلال متعدد الخطوات. أصبح الوصول بسهولة على النطاقين الصغير والكبير ممكنًا من خلال دفاتر الملاحظات واسعة النطاق مفتوحة المصدر ومشاريع تركيب الصور التي يقودها المجتمع.

حدثت بعض التطورات الكبيرة الأخرى في عام 2022 عندما فتحت نماذج التعلم الآلي DALL-E وStable Diffusion وMidjourney عالمًا من الإمكانيات من خلال المطالبة بتحويل النص إلى صورة. تسمح هذه التقنية للأشخاص بإضفاء الحيوية على أفكارهم باستخدام كلماتهم فقط كمدخلات.

في الآونة الأخيرة ، أصبح ChatGPT مفتوحًا للجمهور واستحوذ على العالم. ChatGPT هو نموذج لغة AI الأكثر إثارة للإعجاب الذي رأيناه حتى الآن. يعتمد على تقنيات التعلم العميق لإنشاء نص بناءً على المدخلات التي تقدمها إليه. تم تدريب الأداة على مجموعة ضخمة من البيانات النصية ، والتي تمكنها من إنشاء استجابات شبيهة بالبشر لمجموعة واسعة من المطالبات النصية.

أفضل الممارسات للهندسة السريعة للذكاء الاصطناعي

هناك عدد قليل من أفضل الممارسات التي يمكن أن تساعد حقًا في تحقيق الهندسة السريعة للذكاء الاصطناعي في الحصول على مخرجات دقيقة وفعالة.

تتمثل الخطوة الأولى في فهم أن الموجه يمكن أن يتضمن تعليمات وأسئلة وبيانات إدخال وأمثلة وحقائق والمزيد. المفتاح هو الجمع بين كل هذه العناصر المختلفة لتحقيق أفضل نتيجة.

عند هندسة مطالبة AI ، يجب عليك اتباع الخطوات التالية:

• أدخل موجهًا واضحًا ومحددًا: أحد أهم جوانب الهندسة السريعة للذكاء الاصطناعي هو توفير موجه محدد جيدًا لنموذج الذكاء الاصطناعي. سيضمن هذا أن النموذج يفهم ما تطلبه.
• استخدم لغة موجزة: يجب أن تكون دائمًا مختصراً قدر الإمكان في موجه الأوامر ، واجعله قصيرًا ومباشرًا.
• قدم أكبر قدر ممكن من السياق: قد تتعارض نماذج الذكاء الاصطناعي أحيانًا مع السياق ، ولهذا السبب يجب عليك تضمين أكبر قدر ممكن من المعلومات السياقية المحددة في المدخلات.
• تأكد من القواعد الصحيحة: لا تريد أي أخطاء نحوية في موجه AI الخاص بك ، لذلك تأكد دائمًا من أن كل شيء مكتوب بشكل صحيح.
• اختبار النواتج المختلفة: لا يوجد حد لعدد المخرجات التي يمكن أن توفرها هذه النماذج ، لذا يجب عليك اختبار عدة مخرجات حتى تجد الأفضل.
• صقل النموذج عندما يكون ذلك ممكنًا: يمكن ضبط بعض نماذج الذكاء الاصطناعي ، مثل ChatGPT ، باستخدام بياناتك الخاصة. هذا مفيد بشكل خاص لمتطلبات حالة الاستخدام المحددة ويؤدي إلى مخرجات أكثر دقة.

صعود المهندس الفوري

مع احتضان المزيد من الشركات لتقنية الذكاء الاصطناعي ، يفتح الباب أمام المهنيين ذوي المعرفة المتطورة في التعلم الآلي والهندسة السريعة لبناء وظائف. لوحظ طلب متزايد على المهندسين المهرة في هذا المجال وكذلك علماء البيانات - وهي فرصة يبدو أنها ستستمر في التوسع بمرور الوقت.

المهندس الفوري هو محترف متخصص في صياغة مطالبات وقواعد وتوجيهات دقيقة لمساعدة أدوات الذكاء الاصطناعي في تحقيق نتائج محددة. من خلال الفهم العميق لقدرة النموذج الذي يستخدمونه وقيوده ، يمتلك هؤلاء الخبراء مجموعة المهارات اللازمة لتوجيه المخرجات بكفاءة نحو الأهداف المرجوة من خلال نص الإدخال المصمم بذكاء ، والذي قد يتضمن تسميات أو استراتيجيات مع صياغة متطورة.

يأخذ المهندسون الفوريون دورًا حاسمًا وغالبًا ما يتم تجاهله في مشاريع البرمجة اللغوية العصبية. يتم تكليفهم بتصميم وإنشاء المطالبات التي ستستجيب لها النماذج ، وضبط النماذج بناءً على المخرجات ، وإجراء تحليل مستمر لأداء النموذج لتحديد فرص التحسين.

كما أنهم يعملون جنبًا إلى جنب مع علماء البيانات وباحثي البرمجة اللغوية العصبية لتقييم أداء النماذج والتأكد من أن مطالباتهم تتوافق بشكل صحيح مع أهداف المشروع. من خلال الانخراط في عدد من المسؤوليات والاستفادة من خبراتهم عبر تخصصات متعددة ، يلعب المهندسون الفوريون دورًا أساسيًا في تشكيل تطوير البرمجة اللغوية العصبية كما نعرفها اليوم.

مع تزايد شعبية نماذج الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT ، سيزداد الطلب على المهندسين الفوريين. سيلعبون دورًا كبيرًا للشركات التي تتطلع إلى الاستفادة من نماذج الذكاء الاصطناعي هذه.

كيف تؤثر الهندسة السريعة على الأعمال

تعمل منتجات الذكاء الاصطناعي والنماذج الأساسية التي تدعمها على تغيير المشهد التكنولوجي بسرعة من خلال تزويدنا بطرق جديدة تمامًا للإبداع والابتكار. من خلال تسخير البيانات ، تسهل نماذج مثل ChatGPT قدرة الذكاء الاصطناعي على توليد ردود على استفسارات المستخدم والأفكار الفريدة في مجموعة متنوعة من المجالات. يمكن لأجهزة الكمبيوتر الآن إنتاج محتوى في مجالات تمتد من الفن إلى التصميم إلى ترميز الكمبيوتر بمساعدة قليلة من البشر. علاوة على ذلك ، يمكنهم حتى الذهاب إلى أبعد من ذلك لتطوير الفرضيات والنظريات المتعلقة بالمشكلات المعقدة.

أحدث أنظمة الذكاء الاصطناعي، المبنية على أساس نماذج التعلم العميق واسعة النطاق، قادرة على معالجة وتحليل مجموعة واسعة من البيانات غير المنظمة مثل النصوص والصور. يؤدي هذا إلى توسيع نطاق التطبيقات التي يمكن للمطورين الوصول إليها بغض النظر عن قدراتهم في التعلم الآلي وخلفيتهم التقنية.

على سبيل المثال ، تم استخدام ChatGPT ، الذي تم إنشاؤه على GPT-3.5 ، لترجمة النص ، واستفاد العلماء من إصدار سابق من النموذج لإنشاء تسلسلات بروتينية جديدة. لقد سمح استخدام هذه الأنظمة بتقليل وقت التطوير اللازم لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الجديدة ، مما أتاح مستوى من إمكانية الوصول نادرًا ما يتم تحديده من قبل. مثل هذه التطورات فتحت حتما آفاقا مثيرة للمستقبل.

الشيء الوحيد الذي تشترك فيه كل هذه النماذج المختلفة هو حاجتها إلى هندسة سريعة فعالة للذكاء الاصطناعي. مع استمرار الذكاء الاصطناعي في المضي قدمًا ، سنستمر في رؤية الهندسة السريعة تلعب دورًا كبيرًا في كل مجال تقريبًا ، من الأعمال إلى العلوم والمزيد. تعد نماذج الذكاء الاصطناعي المدعومة بالهندسة السريعة هي الأكثر إثارة والواعدة التي رأيناها ، لذلك يجب على قادة الأعمال البدء في إيلاء اهتمام وثيق والنظر في تنفيذها في عملياتهم.