آموزش پرامپت نویسی
نمونهسازی پرامپت: قالبها، few-shot، زنجیرهای و بهینهسازی
نوامبر
فهرست مطالب
نمونهسازی ساختارهای مختلف پرامپت
نمونهسازی ساختارهای مختلف پرامپت به شما کمک میکند تا از مدلهای زبان نتیجهای دقیق، پایدار و قابل تکرار بگیرید. در این مطلب با قالبهای پایه، روشهای پیشرفته مثل few-shot و chain-of-thought و روشهای آزمایش و بهینهسازی آشنا میشوید تا پرامپتهای مناسب برای کاربردهای مختلف طراحی و پیادهسازی کنید.
ساختارهای پایه و قالبهای پرامپت
پرامپتهای دستوری ساده (Instruction Prompts)
تعریف: یک فرمان روشن به مدل که انتظار انجام یک کار مشخص را دارد.
نمونهها و قالبها
- قالب مستقیم: «متن زیر را خلاصه کن: {متن}»
- قالب با محدودیت طول: «یک خلاصه ۵۰ تا ۷۰ کلمهای از {متن} بنویس»
- قالب با فرمت خروجی: «خروجی را به صورت لیست نقاط مهم تحویل بده»
نکات اجرایی: از دستورهای مشخص، محدودیتهای واضح و نمونه فرمت خروجی استفاده کنید تا مدل خطاهای تفسیر را کاهش دهد.
پرامپتهای قالبی (Template-based)
تعریف: استفاده از متغیرها و نگاشتها برای تولید خودکار پرامپتها که در سیستمها و اپلیکیشنها کاربرد دارند.
چگونگی پیادهسازی
- تعریف متغیرها: {نام}, {موضوع}, {سبک}
- پر کردن پویا: سیستم یا کاربر مقادیر را وارد میکند و قالب نهایی تولید میشود.
- مثال: «برای {نام} یک ایمیل رسمی در مورد {موضوع} بنویس، لحن: {سبک}»
پرامپتهای پیشرفته و روشهای زنجیرهای
Few-shot و One-shot
تعریف: ارائه چند نمونه ورودی-خروجی (few-shot) یا یک نمونه (one-shot) برای راهنمایی مدل نسبت به قالب و سبک مورد انتظار.
چرا مفید است؟
- کاهش ابهام در انتظار خروجی
- آموزش ضمنی سبک، قالب و سطح جزئیات
نمونه عملی: قرار دادن دو تا سه مثال واقعی قبل از درخواست اصلی تا مدل دقیقا بداند چه ساختاری و سطح زبانیای باید تولید کند.
Chain-of-Thought و پرامپتهای مرحلهای
تعریف: هدایت مدل به تولید مراحل تفکر یا تقسیم مسئله به گامهای میانی برای حل مسائل پیچیده.
چگونگی استفاده
- در مسایل استدلالی: «قدم به قدم فکر کن و هر گام را توضیح بده»
- برای تولیدهای چندبخشی: هر بخش را با یک زیرپرامپت جداگانه تولید کرده و به هم متصل کنید
مزایا و محدودیتها: این روش دقت و شفافیت را افزایش میدهد اما طول و هزینهٔ محاسباتی را بالا میبرد؛ بنابراین برای سوالات حیاتی یا زمانی که شفافیت لازم است مناسبتر است.
آزمایش، اندازهگیری و بهینهسازی پرامپت
طراحی تستها و معیارهای ارزیابی
معیارهای کلیدی: دقت، ثبات، مربوط بودن، طول پاسخ، و سازگاری با قالب خروجی.
روشهای نمونهگیری و ارزیابی
- ایجاد مجموعهای از ورودیهای متنوع (edge cases و موارد معمول)
- استفاده از امتیازدهی انسانی برای معیارهای کیفی
- محاسبه معیارهای عددی مانند نرخ خطا یا شباهت برداری برای بررسی دقت
بهینهسازی و خودکارسازی پرامپت
رویکردها:
- تئوری محور: تنظیم دستورها، نمونهها و قالبها بر اساس تحلیل خطا
- جستجوی خودکار: استفاده از روشهای شبهبهینهسازی (مانند grid search یا Bayesian) برای پیدا کردن ترکیب بهترین پارامترها
- توالتسیون تدریجی: جمعآوری بازخورد از کاربران و بهروزرسانی قالبها بر اساس رفتار دنیای واقعی
مثال عملی: اگر مدل در تولید لیستی از نکات مهم دقت ندارد، نمونههای نمونهسازی بیشتری به قالب اضافه کنید و فرمت خروجی (مثلاً شمارهگذاری یا برچسبگذاری) را صریحتر نمایید.
نکات پایانی برای پیادهسازی در محصول: همیشه از قالبها و متغیرهای قابل تنظیم استفاده کنید، مکانیسم بازخورد کاربران را فعال کنید و هزینه-فایده روشهای پیشرفته را در نظر بگیرید تا طراحی پرامپت با نیازهای کسبوکار همخوانی داشته باشد.
در این مقاله ساختارها و نمونههای پرامپت را از قالبهای پایه تا روشهای پیشرفته و نیز روشهای آزمایش و بهینهسازی بررسی کردیم. با ترکیب قالبهای واضح، نمونههای راهنما و آزمایش سیستماتیک میتوانید پرامپتهایی بسازید که دقیق، پایدار و مقیاسپذیر باشند. حالا میتوانید با این الگوها پرامپتهای خود را طراحی، آزمون و بهینه کنید تا بهترین نتیجه را از مدلهای زبان بگیرید.
