خطوتي الصغيرة المستجدة في عالم الذكاء الاصطناعي، وكالعادة أنتظر نصائحكم

أظنها دورة مهمة جدا لمواكبة هذا التطور الحاصل في تقنيات الذكاء الاصطناعي، وأهمية هندسة الأوامر تكمن في أن النتائج تأتي مختلفة تماما إذا أصدرنا الأوامر بطرق مختلفة، لذلك فالطريقة التي تصيغ بها الأمر للتقنية يحكم فعليا على مدى أهمية وجودة النتيجة المحصل عليها، أتمنى أن تشاركينا بالمستجدات في هذا الجانب.

@Mohamed_hosny مهتم بهذا المجال أتمنى أن يفيدنا فهذا الجانب.

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته

كان مما أثار فضولي حول هندسة التلقين مقال قرأته يشرح كيفية الاستفادة من تلك المهارة الضرورية للحصول على إنتاجات أكثر جودة وأقرب للبشرية للذكاء الاصطناعي، بدون تلك المهارة سيكون ما نحصل عليه من الذكاء الاصطناعي يبدو آليًا بلا روح أو ترابط. سأوضح بمثال:

- إذا طلبت من الذكاء الاصطناعي مباشرة الأمر التالي: "اكتب لي إعلانًا عن عطر نسائي" مثلًا، نلاحظ أن الطلب عام وستكون النتيجة نص إعلاني سردي غير جذاب.

- لكن مع مهارة هندسة الأوامر، من أساسياتها "التقمص" وهي ممارسة مهمة لتوجيه الذكاء الاصطناعي ليتقمص الدور الذي نطلبه، وهي تُحدث فرقًا كبيرا جدا في جودة النتائج، فيكون الأمر مع التقمص: "أنت كاتب إعلانات محترف، اكتب لي نصًا إعلانيًا احترافيًا عن عطر نسائي سعره 20 دولار يتكون من كذا وكذا ...." سنلاحظ أن النتيجة تختلف تمامًا باستخدام التقمص.

الممارسة الثانية المهمة جدًا في تحسين إنتاجات الذكاء الاصطناعي من خلال هندسة التلقين هي "التعليق"، يعني إذا طلبنا من الأداة إنتاج فقرة عن كذا ولم تكن النتائج جيدة، يمكن التعليق عليها لتوجيهها إلى زيادة الجودة، ويمكن كذا التعليق من خلال طلب مزيد من الإحصاءات لتدعيم النص مثلًا، أو بإدراج مثال يحذو حذوه في النتيجة.

وما فهمته من خلال المقال، هو أن جوهر هندسة الأوامر يكمن في التجربة المستمرة، حتى نصل إلى أفضل الممارسات التي تنتج إنتاجًا متخصصًا جدًا لاحتياجات المستخدم. لم أجرب بعد أي أداة من أدوات الذكاء الاصطناعي، لكن الأمر مثير الفضول فعلًا، وموفر للوقت والجهد إذا ما فكرت في استثماره في مشروع مثلًا.