ما هي هندسة الأوامر Prompt engineering

ما هي هندسة الأوامر

عندما تستخدم أي من نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي، تجد أن حصولك على النتائج المرجوة يعتمد في المقام الأول على جودة الأوامر التي وجهتها له.

وإذا وجهنا الأوامر للذكاء الاصطناعي التوليدي بحيث تكون سهلة الفهم له، سيعطي لك أفضل النتائج المناسبة، وذلك لأن برامج الذكاء الاصطناعي هذه تقوم على مجال هندسي تكنولوجي يسمى هندسة الأوامر أو Prompt engineering.

في هذا المقال سنتعرف على هندسة الأوامر Prompt engineering من خلال الكثير من الجوانب.

وإليك أهم النقاط التي سيتم تناولها في المقال:

  • ما هي هندسة الأوامر؟
  • ما أهمية هندسة الأوامر؟
  • ما هي تطبيقات هندسة الأوامر؟
  • مستقبل هندسة الأوامر
  • ما هي مهام مهندس الأوامر؟
  • أساسيات هندسة الأوامر
  • أهم تقنيات هندسة الأوامر

ما هي هندسة الأوامر؟

مجال هندسة الأوامر أو كما يعرف أيضًا بهندسة التلقين هو من المجالات الصاعدة هذه الأيام ومستمر في التطور بمرور الوقت.

وهو مجال جديد ظهر على الساحة بهدف تطوير وتحسين الأوامر الموجهة للذكاء الاصطناعي من أجل استغلال إمكانيات النماذج اللغوية الاستغلال الأمثل.

والنماذج اللغوية التوليدية مثل ChatGPT هي نماذج تحتوي على عدد ضخم من الشبكات العصبية تمكنها من التدرب على كم هائل من البيانات ليكون قادرا على إنتاج محتوى جديد بأنواعه المختلفة.

ويمكن تعريف هندسة الأوامر بأنها طريقة التعامل مع النماذج اللغوية من أجل تنفيذ بعض المهام أو تحقيق أهداف معينة عن طريق تحسين النماذج اللغوية الكبيرة، أو تقديم بعض المعطيات لبرامج الذكاء الاصطناعي للحصول على النتائج المطلوبة.

وتتضمن هندسة الأوامر استخدام اللغات الطبيعية للتواصل مع الذكاء الاصطناعي.

يستخدم الباحثون هندسة الأوامر في تحسين قدرة النماذج اللغوية الكبيرة لإنجاز المهام العادية والمعقدة، ويستخدمها المطورون من أجل تصميم تقنيات مختلفة لتوجيه الأوامر الفعالة للنماذج اللغوية.

تتضمن هندسة الأوامر تحسين الأوامر من أجل جعل الآلة تفهم الأمر الموجه إليها وتستجيب بكفاءة، وهي حلقة وصل بين نية المستخدم وفهم الآلة.

ورغم أن هناك نماذج لغوية خضعت لتدريب يجعلها تكتب الأوامر الفعالة وتقلل من التدخل البشري إلا أن هذه النماذج بحاجة إلى خبراء في مجال هندسة الأوامر.

ما أهمية هندسة الأوامر؟

  1. فهم طبيعة النماذج اللغوية التوليدية ومعرفة مميزاتها وعيوبها وكيفية توجيه الأوامر للنماذج اللغوية المختلفة.
  2. إمكانية تحسين جودة مخرجات الذكاء الاصطناعي.
  3. تقليل عدد مرات المراجعات والتعديلات، وهو ما يعني توفير الوقت والجهد.
  4. جعل النماذج اللغوية تنتج نتائج مذهلة ويمكن استخدامها في تطبيقات عديدة.
  5. تحسين تجربة المستخدم في الحلول الإبداعية للذكاء الاصطناعي.
  6. له دور مهم في مجال البزنس، ويمكن من خلاله تستطيع تحسين خدمة العملاء عن طريق المساعدة الآلية التي توفرها روبوتات الدردشة.

اقرأ أيضاً: نصائح فعالة لكتابة أوامر الذكاء الاصطناعي

ما هي تطبيقات هندسة الأوامر؟

1. إنتاج المحتوى: يمكن استخدام هندسة الأوامر في توليد الأفكار المختلفة للمقالات والمنشورات وفي التلخيص والكتابة واستخراج المعلومات من النصوص.

2. الطب: يمكن استخدام هندسة الأوامر في استخراج المعلومات من البيانات الطبية، واقتراح العلاجات وإعطاء التشخيصات واقتراح الاختبارات اللازمة وتفسير نتائج صور الأشعة، وهو ما يساعد العاملين في القطاع الصحي على اتخاذ القرارات المناسبة.

3. البرمجة: يمكن استخدام هندسة الأوامر في كتابة الأكواد البرمجية بلغات البرمجة المختلفة وكتابة الدوال البرمجية واكتشاف الأخطاء وتحسين الأكواد البرمجية، وهو ما يساعد المطورون على إنجاز مهامهم في وقت أقل.

4. الأمن السيبراني: يمكن استخدام هندسة الأوامر في محاكاة الهجمات الإلكترونية وفي تصميم أنظمة الدفاع والكشف عن الثغرات في البرمجيات.

مستقبل هندسة الأوامر

يشهد مجال الذكاء الاصطناعي طفرة نوعية، ويتطور بسرعة متزايدة، ومن المتوقع أن الذي سيتصدر المشهد في مستقبل هندسة الأوامر هو توليد الأوامر آليا، وستكون النماذج اللغوية أكثر تطورًا ولها قدرة على تحسين وتوليد الأوامر من أجل الحصول على نتائج أفضل.

ويعمل الباحثون على تطوير طرق تُمكن نماذج الذكاء الاصطناعي من توليد الأوامر اعتمادًا على السياق ودون الحاجة إلى التدخل البشري، وهو ما يعرف باسم Adaptive prompting

ومع تطور النماذج اللغوية التي تعالج الصور والنصوص، سنجد أن الأوامر الموجهة لن تقتصر على الأوامر النصية بل ستتضمن الصور والصوتيات والفيديوهات، وهو ما يعرف بـ Multimodal prompts

وسيكون هناك حاجة ملحة للاهتمام بأخلاقيات الذكاء الاصطناعي التي تضمن الشفافية والعدل وتقلل من التحيز، ويعرف بـ Ethical prompting.

ما هي مهام مهندس الأوامر؟

تُعد وظيفة مهندس الأوامر من الوظائف التي استحدثتها الشركات من أجل استغلال قوة الذكاء الاصطناعي، وهي من الوظائف التي لم تكن موجودة منذ عدة سنوات.

فإليك أهم المهام التي قد يؤديها مهندس الأوامر:

  • تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على إنتاج المحتوى المتخصص.
  • ضبط نماذج الذكاء الاصطناعي وتحسينها.
  • كتابة الأوامر واختبارها وتحسينها من أجل رفع جودة ما ينتجه الذكاء الاصطناعي.
  • بناء مكتبة خاصة بأوامر الذكاء الاصطناعي Building a prompt library.
  • دمج أوامر الذكاء الاصطناعي في التطبيقات والأنظمة المختلفة.

الجدير بالذكر أن مهندسو الأوامر ليسوا فنيين بل هم أقرب إلى الفنانين الذين يعرفون مخاطبة الذكاء الاصطناعي باللغة المناسبة التي يفهمها.

وإليك أهم المهارات التقنية والشخصية التي يجب أن يتمتع بها مهندس الأوامر:

  • لديه خبرة بواحدة على الأقل من لغات البرمجة مثل البايثون.
  • قادر على اختبار البرامج وتصحيح الأخطاء البرمجية.
  • لديه معرفة بأساسيات الذكاء الاصطناعي و تعلم الآلة و معالجة اللغات الطبيعية.
  • لديه معرفة بالتعلم العميق والشبكات العصبية وطريقة عمل النماذج اللغوية.
  • لديه معرفة بتقنيات هندسة الأوامر.
  • متقن لقواعد اللغة ولديه مخزون لغوي كبير من المفردات.
  • خبرة بمجال التخصص.
  • التفكير الإبداعي.
  • حل المشكلات.
  • تحليل البيانات.
  • لديه دراية بأخلاقيات الذكاء الاصطناعي.
  • التواصل.

أساسيات هندسة الأوامر

تعتمد جودة النتائج على كمية المعلومات التي توفرها للذكاء الاصطناعي وعلى طريقة صياغة الأمر.

ولكتابة الأوامر الموجهة للنماذج اللغوية بشكل سليم علينا أن نفهم أن كل أمر يتكون من عدة عناصر أساسية وهي:

  1. الدور Role المطلوب من النموذج اللغوي لآدائه، هل هو مسوق أو مبرمج أو …إلخ
  2. المهمة Instruction المطلوب تنفيذها.
  3. السياق Context وهو المعلومات الإضافية التي تعطي تفاصيل أكثر للأمر.
  4. البيانات المدخلة Input Data.
  5. المخرجات Output Indicator أو الصيغة المطلوبة، هل مطلوب جدول أو صورة أو ..إلخ.

لاحظ أن جميع هذه العناصر ليست ضرورية لتجتمع معا.

دعنا نأخذ مثالًا يوضح عناصر الأمر الموجه لنماذج الذكاء الاصطناعي.

الأمر كالتالي:

“أنت معلم خبير في اللغة الإسبانية، وأنا أريد تعلم اللغة الإسبانية من البداية لكي أتمكن من التحدث مع الإسبان، ضع لي خطة زمنية مدتها 6 أشهر، موضحًا عدد ساعات الدراسة يوميًا وما الذي سأتعلمه كل أسبوع، وما هي الأنشطة والمصادر”

نموذج لمخرجات هندسة الأوامر

لنشرح هذا المثال ونبين عناصر الأمر:

في هذا المثال استخدمنا عنصر الدور في جملة “أنت معلم خبير في اللغة الإسبانية”

أما السياق، فكان في جملة “وأنا أريد تعلم اللغة الإسبانية من البداية لكي أتمكن من التحدث مع الإسبان”

والمهمة فكانت في جملة “ضع لي خطة زمنية مدتها 6 أشهر، موضحًا عدد ساعات الدراسة يوميًا وما الذي سأتعلمه كل أسبوع، وما هي الأنشطة والمصادر.

أريد الخطة في صورة جدول”

أما المخرجات فكانت في جملة: “أريد الخطة في صورة جدول”

لاحظ أننا لم نستخدم عنصر المدخلات لأننا لم نكن في حاجة إليه، كما أننا وضحنا المهمة بشيء من التفصيل.

ومن القواعد الأساسية المتبعة في هندسة الأوامر:

  • الوضوح في توجيه الأمر.
  • وضع شروط محددة، مثل: “صف لي الأهرامات في سطر واحد”، هنا حددنا سطرًا واحدًا.
  • تجربة الأوامر واختبارها وتحسينها باستمرار.

وبعد أن تعرفنا على بعض من أساسيات هندسة الأوامر، سنلقي نظرة على بعض تقنياته.

أهم تقنيات هندسة الأوامر

هناك العديد من التقنيات المستخدمة في مجال هندسة الأوامر أشهرها:

1- تقنية Zero-Shot Prompting

دُربت النماذج اللغوية الكبيرة على بيانات ضخمة تمكنها من تنفيذ الأوامر zero-shot مثل Classify , order، وأي أمر لا نزوده بالأمثلة والسياقات فهو zero-shot.

وفي حالة عدم نجاح هذه التقنية نلجأ إلى التقنية التالية.

2- تقنية Few-Shot Prompting

في حالة الأوامر المعقدة نحتاج إلى بعض السياق حتى نتلقى الإجابة المناسبة، فيجب تزويده ببعض السياق.

يتعلم النموذج اللغوي من خلال مثال أو أكثر، ولا تناسب هذه التقنية جمبع المهام مثل مهام التفكير.

3- تقنية Chain-of-thought

تُستخدم هذه التقنية في مهمات التفكير، وفيها يجب أن تُجزأ المهمة إلى مهمات أصغر، ونوضح له بالأمثلة طريقة التفكير، فهي تقنية معتمدة على تسلسل الأفكار.

4- تقنية Self-consistency

هي من أكثر التقنيات تطورا وتحتاج إلى عدد من الأمثلة لكي يتعلم النموذج اللغوي منها.

توجد تقنيات أخرى غير ذلك ولكننا لن نتطرق إليها في هذا المقال.

الخاتمة

هندسة الأوامر هي فن مخاطبة النماذج اللغوية، وهي تتطلب فهم عمل هذه النماذج وتجربة الأوامر وتحسينها للحصول على نتائج أدق وفي وقت أقل.

ورغم أن وظيفة مهندس الأوامر هي من الوظائف التي ظهرت حديثًا، ويُتوقع أن يصبح لها تأثير كبير على مستقبل الذكاء الاصطناعي، لكن ربما ستقل الحاجة إلى مهندسو الأوامر بعد فترة نظرًا لتطور النماذج اللغوية وقدرتها على تحسين الأوامر ذاتيًا دون التدخل البشري في المستقبل.

مصادر المقال: datacamp , ibm

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

Scroll to Top