آموزش پرامپت نویسی
تکنیکهای پیشرفته پرامپتنویسی ساختار سبک و زنجیرهتفکر
نوامبر
فهرست مطالب
تکنیکهای پیشرفته در پرامپتنویسی
پرامپتنویسی پیشرفته مجموعهای از روشها برای گرفتن پاسخهای دقیق، قابل کنترل و قابل تکرار از مدلهای زبانی است. در این مقاله به ساختاردهی دستور، کنترل سبک و خروجی، و روشهای پیچیدهتر مانند زنجیرهتفکر و یادگیری با نمونه خواهیم پرداخت تا بتوانید پرامپتهای مؤثرتر و قابل اتوماسیون بسازید.
ساختاردهی پرامپت و دستورالعملهای روشن
اهمیت وضوح و نقشدهی
واضح و مشخص بودن هدف اولین قدم است. مدلها بهتر به پرامپتهایی پاسخ میدهند که نقش (role) و هدف را میدانند. برای مثال: “شما یک تحلیلگر بازار هستید؛ در ۳ بند وضعیت فعلی بازار را برای سرمایهگذار تازهکار توضیح دهید.”
الگوهای پرامپت (Prompt Templates)
استفاده از قالبهای استاندارد باعث تکرارپذیری میشود. نمونه قالب مفید:
- Role: متخصص حوزه
- Task: خواسته مشخص (خلاصه، تحلیل، تبدیل فرمت)
- Constraints: طول، فرمت خروجی، فونتشناسی
- Examples: یک یا دو نمونه ورودی-خروجی (few-shot)
کنترل طول و محدوده پاسخ
برای جلوگیری از پاسخهای پراکنده از محدودیتهای صریح استفاده کنید: “در ۵ بند، هر بند حداکثر ۳ جمله.” یا «فقط JSON خروجی بده» برای فرمتبندی خودکار.
کنترل سبک، قالب و پارامترهای مدل
تنظیم سبک و لحن
برای حفظ یکپارچگی لحن از دستورات صریح استفاده کنید: “با لحن رسمی و محاورهای ننویس” یا “زبان ساده مناسب عموم”. میتوانید نمونهای از لحن دلخواه را به مدل نشان دهید تا تطابق بهتر شود.
پارامترهای مدل و تأثیرشان
Temperature کنترل خلاقیت را بر عهده دارد (پایینتر = پاسخهای محافظهکارانهتر). Max tokens طول خروجی را محدود میکند. Top-p و frequency_penalty هم به تنظیم تنوع و تکرار کمک میکنند. هنگام طراحی پرامپت، این پارامترها را همراه با قالب آزمایش کنید.
فرمتدهی خروجی و تولید قابل ماشینی
اگر خروجی باید قابل پردازش باشد، فرمتهای ساختاریافته تعیین کنید: JSON، CSV یا Markdown. مثال پرامپت: “خروجی را فقط بصورت JSON با کلیدهای title، summary، tags بده.”
تست و اعتبارسنجی فرمت
روشهای خودکار برای بررسی فرمت شامل افزونههای JSON Schema، تستهای واحد و نمونهپردازی (sampling) از خروجی است. همیشه چند نمونه را برای پوشش حالتهای لبه بررسی کنید.
روشهای پیشرفته: زنجیرهتفکر، چندمرحلهای و بازخورد
زنجیرهتفکر (Chain-of-Thought) و شکستن مسئله
زنجیرهتفکر باعث میشود مدل گامهای میانی را توضیح دهد که برای مسائل پیچیده حیاتی است. برای فعالسازی، از دستوراتی مانند “گامبهگام فکر کن و مراحل حل را بنویس” استفاده کنید. این روش بهویژه در مسائل تحلیلی، برنامهنویسی و تصمیمگیری مفید است.
تقسیم به مراحل و پردازش میاننتایج
یک رویکرد مؤثر تقسیم مسئله به زیرمسئلهها و اجرای زنجیرهای است: هر گام خروجی خود را تولید کند و ورودی گام بعدی شود. این کار به کنترل بهتر و اشکالزدایی کمک میکند.
Few-shot، One-shot و Zero-shot
استفاده از نمونههای نمونهای (few-shot) به مدل یاد میدهد چگونه قالب و سبک را پیروی کند. در مواقعی که داده محدود است، one-shot یا zero-shot همراه با دستورالعملهای دقیق میتواند کارآمد باشد.
انتخاب نمونهها و نمایندگی موارد لبه
نمونهها را طوری انتخاب کنید که تنوع حالات واقعی را پوشش دهند. اضافه کردن نمونههای لبه (edge cases) باعث میشود مدل در مواجهه با دادههای نادر رفتار بهتری داشته باشد.
بازخورد حلقهبسته و بهینهسازی پرامپت
برای بهبود مداوم، یک چرخه تست-اندازهگیری-اصلاح ایجاد کنید. معیارها میتوانند دقت، خوانایی، نرخ خطا یا همخوانی با فرمت باشند.
ابزارها و متریکها
از مقایسه خروجی با پاسخهای مرجع، ارزیابی انسانی و معیارهای خودکار (مثل BLEU، ROUGE برای خلاصهسازی یا معیارهای اختصاصی دامنه) استفاده کنید. سپس پرامپت را بر اساس ضعفها بازنویسی یا نمونههای آموزشی اضافه کنید.
در این مقاله روشهایی برای نوشتن پرامپتهای پیشرفته بررسی شد: ساختاردهی دقیق، کنترل سبک و پارامترها، و تکنیکهای پیچیده مانند زنجیرهتفکر و حلقه بازخورد. با پیادهسازی قالبهای قابل تکرار، آزمایش پارامترها و ایجاد چرخههای بهبود مستمر میتوانید خروجیهای دقیقتر و قابل اتکا از مدلهای زبانی بهدست آورید.
