تم تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي لتوليد مخرجات محددة استنادًا إلى جودة المطالبات المقدَّمة. تساعد هندسة المطالبات نماذج الذكاء الاصطناعي على فهم مجموعة كبيرة من الاستفسارات والاستجابة لها بشكل أفضل، بدءًا من الاستفسارات البسيطة ووصولًا إلى التقنية العالية.
القاعدة الأساسية هي أن المطالبات الجيدة تؤدي إلى نتائج جيدة. يعتمد الذكاء الاصطناعي التوليدي (gen AI) على التحسين التكراري لتقنيات هندسة المطالبات المختلفة للتعلم بشكل فعَّال من بيانات الإدخال المتنوعة والتكيف لتقليل التحيزات والارتباك وإنتاج استجابات أكثر دقة.
يؤدي مهندسو المطالبات دورًا محوريًا في صياغة الاستعلامات التي تساعد نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي على فهم ليس فقط اللغة ولكن أيضًا الفوارق الدقيقة والنية الكامنة وراء الاستعلام. وتؤثِّر المطالبة عالية الجودة والشاملة والمعرفية بدورها في جودة المحتوى الذي يتم إنشاؤه بالذكاء الاصطناعي، سواء أكان صورًا أم كودًا أم ملخصات بيانات أم نصوصًا.
من الضروري من خلال اتباع نهج مدروس في إنشاء المطالبات لسد الفجوة بين الاستفسارات الأولية والاستجابات الهادفة التي يولدها الذكاء الاصطناعي. من خلال الضبط الدقيق للمطالبات الفعَّالة، يمكن للمهندسين تحسين جودة النواتج وملاءمتها بشكل كبير لحل كل من الخاص والعام. تقلل هذه العملية من الحاجة إلى المراجعة اليدوية والتحرير اللاحق للجيل، ما يؤدي في النهاية إلى توفير الوقت والجهد في تحقيق النتائج المرجوة.
تُعَد هندسة المطالبات أمرًا بالغ الأهمية؛ لأنها تؤثِّر بشكل مباشر في جودة وملاءمة ودقة مخرجات الذكاء الاصطناعي التوليدي. تساعد المطالبة المصممة بعناية على ضمان فهم الذكاء الاصطناعي لنية المستخدم وإنتاج استجابات ذات معنى، ما يقلل الحاجة إلى معالجة لاحقة واسعة. مع ازدياد انتشار أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي في مختلَف الصناعات، يُعَد دليل هندسة المطالبات مفتاحًا لاستغلال إمكاناتها بالكامل، من خلال سد الفجوة بين الاستعلامات الأولية والمخرجات القابلة للتنفيذ.
رسائل Think الإخبارية
ابقَ مطَّلعًا على أحدث أخبار الصناعة وأدوات الذكاء الاصطناعي والاتجاهات الناشئة في هندسة المطالبات مع رسائل Think الإخبارية. بالإضافة إلى ذلك، احصل على شرح جديد، ودروس تعليمية، ورؤى الخبراء— تصلك مباشرة إلى بريدك الوارد. راجع بيان الخصوصية لشركة IBM.
يتم بناء نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي على بنى المحوِّلات (Transformer)، والتي تمكِّنها من فهم تعقيدات اللغة ومعالجة كميات هائلة من البيانات عبر الشبكات العصبية. تساعد هندسة مطالبات الذكاء الاصطناعي على تشكيل مخرجات النموذج، ما يضمن استجابة الذكاء الاصطناعي بطريقة مفهومة ومتسقة. تساعد عدة تقنيات مطالبة على ضمان توليد نماذج الذكاء الاصطناعي لاستجابات مفيدة، بما في ذلك البرمجة وضبط مَعلمات النموذج وأخذ عينات من أعلى k.
أثبتت هندسة المطالبات أنها ضرورية لإطلاق الإمكانات الكاملة لنماذج الأساس التي تدعم الذكاء الاصطناعي التوليدي. نماذج الأساس هي نماذج لغوية كبيرة (LLMs) مبنية على بنية المحوِّلات ومليئة بجميع المعلومات التي يحتاجها نظام الذكاء الاصطناعي التوليدي.
يعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي على معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتستخدم إدخال اللغة الطبيعية لإنتاج النتائج المعقدة. تُتيح الاستعدادات الأساسية لعلوم البيانات وبنى المحوِّلات وخوارزميات التعلم الآلي لهذه النماذج فهم اللغة ثم استخدام مجموعات بيانات ضخمة لإنشاء مخرجات نصية أو صور.
يستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحويل النص إلى صورة، مثل DALL-E وMidjourney، نموذجًا لتوليد الصور من الأوصاف النصية. تجمع هندسة المطالبات الفعَّالة بين المعرفة التقنية والفهم العميق للغة الطبيعية والمفردات والسياق لإنتاج مخرجات مثالية مع القليل من المراجعات.
تتضمن تقنيات هندسة المطالبات استراتيجيات لتوجيه نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي في إنتاج المخرجات المطلوبة. تتضمن هذه الأساليب المطالبة الصفرية، حيث يتم إعطاء النموذج مهمة لم يتم تدريبه عليها بشكل صريح، والمطالبة بخطوات قليلة، والتي تزوِّد النموذج بعينات من المخرجات لتوضيح التوقعات. هناك تقنية رئيسية أخرى هي المطالبة بسلسلة الأفكار، والتي تقسِّم المهام المعقدة إلى تفكير تدريجي لتحسين فهم الذكاء الاصطناعي ودقته. تساعد هذه الأساليب على ضمان توليد نماذج الذكاء الاصطناعي لاستجابات أكثر اتساقًا وذات صلة.
تتمثل الميزة الأساسية لهندسة المطالبات في القدرة على تحقيق المخرجات المحسَّنة بأقل جهد ممكن بعد التوليد. يمكن أن تكون نواتج الذكاء الاصطناعي التوليدي متفاوتة الجودة، وغالبًا ما تتطلب ممارسين مهرة لمراجعتها وتنقيحها. من خلال صياغة مطالبات دقيقة، يضمن مهندسو المطالبة أن النواتج التي يتم إنشاؤها باستخدام الذكاء الاصطناعي تتماشى مع الأهداف والمعايير المطلوبة، ما يقلل من الحاجة إلى معالجة لاحقة مكثفة.
كما أنه من اختصاص مهندس المطالبة فهم كيفية الحصول على أفضل النتائج من مجموعة متنوعة من نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي الموجودة في السوق. على سبيل المثال، تختلف كتابة المتطلبات الخاصة بـ GPT-3 أو GPT-4 من Open AI عن مطالبات الكتابة الخاصة بـ Google Bard. يمكن لـ Bard الوصول إلى المعلومات من خلال "بحث Google"، بحيث يمكن توجيهه لدمج المزيد من المعلومات الحديثة في نتائجه. ومع ذلك، فإن ChatGPT هو الأداة الأفضل لاستيعاب النصوص وتلخيصها، حيث كانت هذه هي وظيفة تصميمه الأساسية. توجِّه المطالبات المصممة جيدًا نماذج الذكاء الاصطناعي لإنشاء ردود أكثر ملاءمة ودقة وتخصيصًا. نظرًا لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي تتطور مع الاستخدام، فإن المطالبات المصممة هندسيًا بشكل كبير تجعل التفاعلات طويلة الأجل مع الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة وإرضاءً.
يدفع مهندسو المطالبات الأذكياء الذين يعملون في بيئات مفتوحة المصدر الذكاء الاصطناعي التوليدي للقيام بأشياء مذهلة ليست بالضرورة جزءًا من نطاق تصميمهم الأولي وينتجون بعض النتائج المدهشة في العالم الحقيقي. على سبيل المثال، طوَّر الباحثون نظامًا جديدًا للذكاء الاصطناعي يمكنه ترجمة اللغة دون التدريب على نص مواز. يقوم المهندسون بتضمين الذكاء الاصطناعي التوليدي في الألعاب لإشراك اللاعبين البشر في سرد القصص المتجاوبة حقًا، بل وحتى لاكتساب رؤى جديدة دقيقة حول الظواهر الفلكية للثقوب السوداء. ستصبح هندسة المطالبات أكثر أهمية مع نمو أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي من حيث النطاق والتعقيد.
تستعين مؤسسات التكنولوجيا الكبرى بمهندسي مطالبات لتطوير محتوى إبداعي جديد، والإجابة عن الأسئلة المعقدة وتحسين مهام الترجمة الآلية ومهام معالجة اللغة الطبيعية. تشمل المهارات التي يجب أن يتمتع بها مهندسو المطالبات ما يلي:
الإلمام بالنماذج اللغوية الكبيرة: يُعَد فهم كيفية عمل النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، بما في ذلك قدراتها وحدودها، أمرًا ضروريًا لصياغة مطالبات فعَّالة وتحسين مخرجات الذكاء الاصطناعي.
مهارات التواصل القوية: يُعَد التواصل الواضح والفعَّال أمرًا حيويًا لتحديد الأهداف وتقديم تعليمات دقيقة لنماذج الذكاء الاصطناعي والتعاون مع الفِرَق متعددة التخصصات.
القدرة على شرح المفاهيم التقنية: يجب أن يكون مهندسو المطالبات قادرين على ترجمة المفاهيم التقنية المعقدة إلى مطالبات مفهومة وتوضيح سلوك نظام الذكاء الاصطناعي للأطراف المعنية.
الخبرة في البرمجة (خاصة في Python): تُعَد الكفاءة في لغات البرمجة مثل Python ذات قيمة للتفاعل مع واجهات برمجة التطبيقات وتخصيص حلول الذكاء الاصطناعي وأتمتة سير العمل.
الإلمام القوي بهياكل البيانات والخوارزميات: تساعد المعرفة بهياكل البيانات والخوارزميات على تحسين المطالبات وفهم الآليات الأساسية لأنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي.
الإبداع والتقييم الواقعي لفوائد ومخاطر التقنيات الجديدة: يُعَد الإبداع مهمًا لتصميم مطالبات مبتكرة وفعَّالة، في حين يساعد الفهم الواقعي للمخاطر على ضمان الاستخدام المسؤول والأخلاقي لتقنيات الذكاء الاصطناعي.
بالإضافة إلى هذه المهارات، يمكن لمهندسي المطالبات استخدام تقنيات متقدمة لتحسين فهم النموذج وجودة المخرجات:
المطالبة الصفرية: توفِّر هذه التقنية لنموذج التعلم الآلي مهمة لم يتم تدريبه عليها بشكل صريح. وتختبر قدرة النموذج على إنتاج المخرجات ذات الصلة دون الاعتماد على أمثلة سابقة.
المطالبة بخطوات قليلة: في هذا النهج، يتم منح النموذج عددًا قليلًا من عينات المخرجات (الخطوات) لمساعدته على تعلُّم ما يريد مقدِّم الطلب أن يفعله. ووجود سياق للاستفادة منه يساعد النموذج على فهم أفضل للمخرجات المطلوبة.
المطالبة بسلسلة الأفكار (CoT): توفِّر هذه التقنية المتقدمة خطوات استدلالية متتابعة ليتَّبِعها النموذج. يساعد تقسيم المهمة المعقدة إلى خطوات وسيطة، أو "سلاسل من التفكير"، النموذج على تحقيق فهم لغوي أفضل وإنشاء مخرجات أكثر دقة.
في حين يتم تدريب النماذج بلغات متعددة، إلا أن اللغة الإنجليزية غالبًا ما تكون اللغة الأساسية المستخدمة في تدريب الذكاء الاصطناعي التوليدي. سيحتاج مهندسو المطالبات إلى فهم عميق للمفردات والفوارق الدقيقة والصياغة والسياق واللغويات لأن كل كلمة في المطالبة يمكن أن تؤثر على النتيجة.
كما يجب أن يعرف مهندسو المطالبات أيضًا كيفية نقل السياق أو التعليمات أو المحتوى أو البيانات اللازمة إلى نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل فعَّال.
إذا كان الهدف هو توليد التعليمات البرمجية، يجب أن يفهم مهندس المطالبات مبادئ البرمجة ولغات البرمجة. يجب أن يعرف أولئك الذين يعملون مع مولِّدات الصور تاريخ الفن والتصوير الفوتوغرافي ومصطلحات الأفلام. قد يحتاج القائمون على توليد السياق اللغوي إلى معرفة أساليب السرد المختلفة أو النظريات الأدبية.
وإلى جانب اتساع نطاق مهارات التواصل، يحتاج مهندسو المطالبات إلى فهم أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي وأطر عمل التعلم العميق التي توجِّه عملية صناعة القرار.
يعمل مهندس المطالبات على تصميم واختبار وتحسين المطالبات بهدف تحسين أداء نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي. وهم يعملون عن كثب مع أنظمة الذكاء الاصطناعي لإنشاء استفسارات تستخلص ردودًا دقيقة وذات صلة ومبتكرة. وتتضمن مسؤولياتهم فهم القدرات وحدود نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة، وتجربة التقنيات المتقدمة مثل المطالبة بخطوات قليلة، والتعاون مع الفِرَق لتطبيق الذكاء الاصطناعي في سيناريوهات العالم الحقيقي. بشكل أساسي، يعمل مهندس المطالبات على سد الفجوة بين تقنية الذكاء الاصطناعي والتطبيقات العملية.
للحصول على أفضل النتائج من الذكاء الاصطناعي التوليدي، يجب على مهندسي المطالبات التركيز على صياغة مطالبات واضحة وموجزة وغنية بالسياق. يمكن أن يساعد استخدام تعليمات وأمثلة محددة على توجيه الذكاء الاصطناعي لتوليد المخرجات المطلوبة. يسمح تحسين المطالبات بشكل متكرر بناءً على استجابات النموذج للمهندسين بتحسين النتائج بشكل أكبر. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يؤدي فهم حدود نماذج الذكاء الاصطناعي وتخصيص المطالبات وفقًا لذلك إلى منع حدوث أخطاء أو مخرجات متحيزة. أخيرًا، يساعد اختبار المطالبات عبر سيناريوهات مختلفة على ضمان المتانة والموثوقية.
مع ازدياد إمكانية الوصول إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي، تكتشف المؤسسات طرقًا جديدة ومبتكرة لاستخدام هندسة المطالبات لحل مشاكل العالم الحقيقي.
تُعدّ هندسة المطالبات أداة قوية لمساعدة روبوت المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي على توليد ردود ذات صلة بالسياق ومتماسكة في المحادثات في الوقت الفعلي. يمكن لمطوّري روبوت المحادثة ضمان فهم الذكاء الاصطناعي لاستفسارات المستخدم وتقديم إجابات ذات مغزى من خلال صياغة مطالبات فعالة.
في مجال الرعاية الصحية، يقوم مهندسو المطالبات بتوجيه أنظمة الذكاء الاصطناعي لتلخيص البيانات الطبية ووضع توصيات العلاج. تساعد المطالبات الفعالة نماذج الذكاء الاصطناعي على معالجة بيانات المرضى وتقديم معارف وتوصيات دقيقة.
تؤدي هندسة المطالبات دورًا في تطوير البرمجيات باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي لتوليد مقتطفات من التعليمات البرمجية أو تقديم حلول لتحديات البرمجة. يمكن أن يؤدي استخدام هندسة المطالبات في تطوير البرمجيات إلى توفير الوقت ومساعدة المطورين في مهام البرمجة.
نظرًا لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي يتم تدريبها على لغات برمجة مختلفة، يمكن لمهندسي المطالبات تبسيط عملية إنشاء مقتطفات التعليمات البرمجية وتبسيط المهام المعقدة. فمن خلال صياغة مطالبات محددة، يمكن للمطورين أتمتة البرمجة وتصحيح الأخطاء وتصميم تكامل واجهة برمجة التطبيقات لتقليل العمل اليدوي وإنشاء عمليات سير العمل قائمة على واجهة برمجة التطبيقات لإدارة خطوط مسارات البيانات وتحسين تخصيص الموارد.
يتم استخدام هندسة المطالبات لتطوير آليات الأمان واختبارها. يستفيد الباحثون والممارسون من الذكاء الاصطناعي التوليدي لمحاكاة الهجمات الإلكترونية وتصميم الإستراتيجية الدفاعية بشكل أفضل. إلى جانب ذلك، يمكن أن تساعد صياغة المطالبات لنماذج الذكاء الاصطناعي على اكتشاف نقاط الضعف في البرامج.