مهندسی سریع چیست و چگونه کار می کند؟

ارسال شده در |

مهندسی سریع چیست و چگونه کار می کند؟

مهندسی سریع به روشی قدرتمند برای بهینه‌سازی مدل‌های زبان در پردازش زبان طبیعی (NLP) تبدیل شده است. این مستلزم ایجاد اعلان‌های کارآمد است که اغلب به عنوان دستورالعمل‌ها یا سؤالات نامیده می‌شوند تا رفتار و خروجی مدل‌های هوش مصنوعی را هدایت کنند.

با توجه به ظرفیت سریع مهندسی برای ارتقای عملکرد و مدیریت مدل های زبان، توجه بسیاری را به خود جلب کرده است. این مقاله به مفهوم مهندسی سریع، اهمیت آن و نحوه عملکرد آن می پردازد.

درک مهندسی سریع

مهندسی سریع شامل ایجاد سوالات یا دستورالعمل های دقیق و آموزنده است که به کاربران امکان می دهد خروجی های دلخواه را از مدل های هوش مصنوعی بدست آورند. این دستورات به عنوان ورودی های دقیقی عمل می کنند که رفتار مدل سازی زبان و تولید متن را هدایت می کنند. کاربران می‌توانند خروجی مدل‌های هوش مصنوعی را با ساختاربندی دقیق دستورات تغییر داده و کنترل کنند، که این امر مفید بودن و قابلیت اطمینان آن‌ها را افزایش می‌دهد.

مطالب مرتبط: نحوه نوشتن دستورات موثر ChatGPT برای نتایج بهتر

تاریخچه مهندسی سریع

در پاسخ به پیچیدگی و گسترش قابلیت‌های مدل‌های زبان، مهندسی سریع در طول زمان تغییر کرده است. اگرچه مهندسی سریع ممکن است سابقه طولانی نداشته باشد، اما پایه های آن را می توان در تحقیقات اولیه NLP و ایجاد مدل های زبان AI مشاهده کرد. در اینجا مروری کوتاه بر تاریخچه مهندسی سریع وجود دارد:

دوران پیش از تبدیل (قبل از 2017)

مهندسی سریع قبل از توسعه مدل‌های مبتنی بر ترانسفورماتور کمتر رایج بود ترانسفورماتور از پیش آموزش دیده مولد OpenAI (GPT). دانش متنی و سازگاری در مدل‌های زبان قبلی مانند شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) وجود ندارد، که پتانسیل مهندسی سریع را محدود می‌کند.

پیش آموزش و ظهور ترانسفورماتورها (2017)

معرفی ترانسفورماتورها، به‌ویژه با مقاله «توجه تنها چیزی است که نیاز دارید» توسط واسوانی و همکاران. در سال 2017، انقلابی در زمینه NLP ایجاد کرد. Transformers امکان پیش‌آموزش مدل‌های زبان را در مقیاس وسیع فراهم کرد و به آنها آموزش داد که چگونه کلمات و جملات را در متن نمایش دهند. با این حال، در طول این مدت، مهندسی سریع هنوز یک تکنیک نسبتا ناشناخته بود.

تنظیم دقیق و ظهور GPT (2018)

یک نقطه عطف بزرگ برای مهندسی سریع با معرفی مدل‌های GPT OpenAI رخ داد. مدل‌های GPT اثربخشی پیش‌آموزش و تنظیم دقیق بر وظایف خاص پایین‌دستی را نشان دادند. برای اهداف مختلف، محققان و متخصصان شروع به استفاده از تکنیک های مهندسی سریع برای هدایت رفتار و خروجی مدل های GPT کرده اند.

پیشرفت در تکنیک های مهندسی سریع (2018–اکنون)

همانطور که درک مهندسی سریع رشد کرد، محققان شروع به آزمایش با رویکردها و استراتژی های مختلف کردند. این شامل طراحی اعلان‌های غنی از زمینه، استفاده از الگوهای مبتنی بر قانون، ترکیب دستورالعمل‌های سیستم یا کاربر، و کاوش تکنیک‌هایی مانند تنظیم پیشوند بود. هدف تقویت کنترل، کاهش تعصبات و بهبود عملکرد کلی مدل‌های زبانی بود.

مشارکت و اکتشاف جامعه (2018–اکنون)

همانطور که مهندسی سریع در میان کارشناسان NLP محبوبیت پیدا کرد، دانشگاهیان و برنامه نویسان شروع به تبادل ایده ها، درس های آموخته شده و بهترین شیوه ها کردند. تابلوهای بحث آنلاین، انتشارات دانشگاهی و کتابخانه های منبع باز به طور قابل توجهی در توسعه روش های مهندسی سریع کمک کردند.

تحقیقات در حال انجام و جهت گیری های آینده (حالا و فراتر از آن)

مهندسی سریع همچنان یک حوزه فعال تحقیق و توسعه است. محققان در حال بررسی راه‌هایی هستند تا مهندسی سریع را مؤثرتر، قابل تفسیرتر و کاربرپسندتر کنند. تکنیک‌هایی مانند پاداش‌های مبتنی بر قانون، مدل‌های پاداش و رویکردهای انسان در حلقه در حال بررسی هستند تا استراتژی‌های مهندسی سریع را اصلاح کنند.

اهمیت مهندسی سریع

مهندسی سریع برای بهبود قابلیت استفاده و تفسیرپذیری سیستم های هوش مصنوعی ضروری است. چندین مزیت دارد، از جمله:

کنترل بهبود یافته

کاربران می توانند با ارائه دستورالعمل های واضح از طریق اعلان ها، مدل زبان را برای ایجاد پاسخ های دلخواه هدایت کنند. این درجه از نظارت می تواند به اطمینان حاصل شود که مدل های هوش مصنوعی نتایجی را ارائه می دهند که با استانداردها یا الزامات از پیش تعیین شده مطابقت دارد.

کاهش سوگیری در سیستم های هوش مصنوعی

مهندسی سریع می تواند به عنوان ابزاری برای کاهش تعصب در سیستم های هوش مصنوعی استفاده شود. سوگیری ها در متن تولید شده را می توان با طراحی دقیق دستورات پیدا کرد و کاهش داد، که منجر به نتایج منصفانه تر و برابرتر می شود.

اصلاح رفتار مدل

مدل های زبان را می توان برای نمایش رفتارهای دلخواه با استفاده از مهندسی سریع تغییر داد. در نتیجه، سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند در وظایف یا حوزه‌های خاصی متخصص شوند، که دقت و قابلیت اطمینان آنها را در موارد استفاده خاص افزایش می‌دهد.

مطالب مرتبط: نحوه استفاده از ChatGPT مانند یک حرفه ای

مهندسی سریع چگونه کار می کند

مهندسی سریع از یک فرآیند روشمند برای ایجاد اعلان های قدرتمند استفاده می کند. در اینجا برخی از اقدامات حیاتی وجود دارد:

تکلیف را مشخص کنید

هدف یا هدف دقیقی را که می‌خواهید مدل زبان به آن دست یابد، تعیین کنید. هر کار NLP، از جمله تکمیل متن، ترجمه و خلاصه کردن، ممکن است درگیر باشد.

ورودی ها و خروجی ها را شناسایی کنید

ورودی های مورد نیاز مدل زبان و خروجی های مورد نظر شما از سیستم را به وضوح تعریف کنید.

اعلان های آموزنده ایجاد کنید

اعلان هایی ایجاد کنید که رفتار مورد انتظار را به وضوح به مدل منتقل کند. این سوالات باید واضح، مختصر و مناسب با هدف مورد نظر باشند. یافتن بهترین دستورات ممکن است نیاز به آزمون و خطا و بازبینی داشته باشد.

تکرار و ارزیابی کنید

دستورات ایجاد شده را با وارد کردن آنها به مدل زبان و ارزیابی نتایج در آزمون قرار دهید. نتایج را مرور کنید، به دنبال ایرادات باشید و دستورالعمل ها را برای افزایش عملکرد اصلاح کنید.

کالیبراسیون و تنظیم دقیق

هنگام کالیبراسیون و تنظیم دقیق اعلان ها، یافته های ارزیابی را در نظر بگیرید. برای به دست آوردن رفتار مدل مورد نیاز، و اطمینان از مطابقت آن با کار و الزامات مورد نظر، این روش مستلزم انجام تنظیمات جزئی است.