پرامپت‌نویسی (Prompt Engineering) یکی از مهارت‌های کلیدی در کار با مدل‌های زبانی بزرگ مانند GPT است. این مهارت به شما کمک می‌کند تا با طراحی درست پرامپت‌ها، بهترین نتایج را از مدل دریافت کنید. با این حال، بسیاری از کاربران در این فرآیند دچار خطاهایی می‌شوند که می‌تواند منجر به خروجی‌های نادرست یا ناکارآمد شود. در این مقاله، به بررسی خطاهای رایج در پرامپت‌نویسی و راه‌های اجتناب از آن‌ها می‌پردازیم. در ادامه با سایت آموزش کلاسیتو همراه باشید.
۱. پرامپت‌های مبهم و نامشخص
مشکل:
یکی از رایج‌ترین خطاها در پرامپت‌نویسی، استفاده از پرامپت‌های مبهم و نامشخص است. وقتی پرامپت شما واضح نباشد، مدل ممکن است نتواند درک درستی از خواسته شما داشته باشد و در نتیجه، خروجی‌های نادرست یا نامرتبط تولید کند.
راه حل:
برای اجتناب از این مشکل، سعی کنید پرامپت‌های خود را تا حد امکان واضح و مشخص بنویسید. از جملات ساده و مستقیم استفاده کنید و اگر نیاز به جزئیات بیشتری دارید، آن‌ها را به طور صریح در پرامپت ذکر کنید. به عنوان مثال، به جای نوشتن «در مورد تاریخ بنویس»، بنویسید «در مورد تاریخچه رنسانس در اروپا در قرن ۱۴ تا ۱۶ میلادی بنویس».
۲. عدم تعیین نقش مدل
مشکل:
گاهی اوقات کاربران فراموش می‌کنند که نقش مدل را در پرامپت مشخص کنند. این موضوع می‌تواند باعث شود مدل نتواند به درستی وظیفه خود را انجام دهد. به عنوان مثال، اگر می‌خواهید مدل به عنوان یک مشاور مالی عمل کند، باید این نقش را به طور صریح در پرامپت تعیین کنید.
راه حل:
همیشه قبل از نوشتن پرامپت، نقش مدل را مشخص کنید. به عنوان مثال، می‌توانید بنویسید: «شما یک مشاور مالی هستید. لطفاً در مورد بهترین روش‌های سرمایه‌گذاری در سال ۲۰۲۳ توضیح دهید.» این کار به مدل کمک می‌کند تا بهتر درک کند که چه نوع پاسخی از او انتظار می‌رود.
۳. استفاده نادرست از دستورات شرطی
مشکل:
استفاده نادرست از دستورات شرطی در پرامپت‌ها می‌تواند منجر به خروجی‌های نادرست شود. به عنوان مثال، اگر از مدل بخواهید که «اگر X درست است، Y را انجام دهید»، اما X به درستی تعریف نشده باشد، مدل ممکن است نتواند به درستی عمل کند.
راه حل:
هنگام استفاده از دستورات شرطی، مطمئن شوید که شرایط به طور دقیق و واضح تعریف شده‌اند. همچنین، از مدل بخواهید که در صورت عدم وجود اطلاعات کافی، این موضوع را به شما اطلاع دهد. به عنوان مثال، می‌توانید بنویسید: «اگر اطلاعات کافی در مورد X وجود دارد، Y را انجام دهید. در غیر این صورت، به من اطلاع دهید که اطلاعات کافی وجود ندارد.»
۴. عدم استفاده از مثال‌ها
مشکل:
یکی دیگر از خطاهای رایج، عدم استفاده از مثال‌ها در پرامپت‌ها است. مدل‌های زبانی بزرگ مانند GPT می‌توانند با استفاده از مثال‌ها، بهتر درک کنند که چه نوع پاسخی از آن‌ها انتظار می‌رود.
راه حل:
برای بهبود کیفیت خروجی‌ها، سعی کنید در پرامپت‌های خود از مثال‌ها استفاده کنید. به عنوان مثال، اگر می‌خواهید مدل یک ایمیل رسمی بنویسد، می‌توانید یک نمونه ایمیل را در پرامپت قرار دهید و از مدل بخواهید که بر اساس آن نمونه، ایمیل جدیدی بنویسد.
۵. پرامپت‌های طولانی و پیچیده
مشکل:
پرامپت‌های طولانی و پیچیده می‌توانند باعث سردرگمی مدل شوند. وقتی پرامپت شما بیش از حد طولانی باشد، مدل ممکن است نتواند به درستی تمرکز کند و در نتیجه، خروجی‌های نادرست یا ناکارآمد تولید کند.
راه حل:
سعی کنید پرامپت‌های خود را تا حد امکان کوتاه و ساده نگه دارید. اگر نیاز به ارائه اطلاعات زیادی دارید، می‌توانید آن‌ها را در چندین پرامپت تقسیم کنید و به تدریج به مدل ارائه دهید. همچنین، از جملات کوتاه و مستقیم استفاده کنید تا مدل بهتر بتواند درک کند.
۶. عدم بررسی و اصلاح خروجی‌ها
مشکل:
بسیاری از کاربران پس از دریافت خروجی از مدل، آن را بدون بررسی و اصلاح استفاده می‌کنند. این موضوع می‌تواند منجر به استفاده از اطلاعات نادرست یا ناکارآمد شود.
راه حل:
همیشه خروجی‌های مدل را به دقت بررسی کنید و در صورت نیاز، آن‌ها را اصلاح کنید. اگر خروجی مدل با انتظارات شما مطابقت ندارد، سعی کنید پرامپت خود را بهبود بخشید و دوباره از مدل بخواهید که پاسخ را تولید کند.
۷. عدم آگاهی از محدودیت‌های مدل
مشکل:
هر مدل زبانی دارای محدودیت‌هایی است که ممکن است کاربران از آن‌ها آگاه نباشند. به عنوان مثال، مدل‌های زبانی ممکن است نتوانند به سوالات مربوط به اطلاعات به‌روز یا تخصصی پاسخ دهند.
راه حل:
قبل از استفاده از مدل، با محدودیت‌های آن آشنا شوید. اگر نیاز به اطلاعات به‌روز یا تخصصی دارید، سعی کنید از منابع دیگر استفاده کنید یا مدل را به گونه‌ای راهنمایی کنید که بتواند به بهترین شکل ممکن پاسخ دهد.
نتیجه‌گیری
پرامپت‌نویسی یک مهارت مهم در کار با مدل‌های زبانی بزرگ است. با اجتناب از خطاهای رایج و استفاده از راه‌حل‌های مناسب، می‌توانید کیفیت خروجی‌های مدل را به طور قابل توجهی بهبود بخشید. به یاد داشته باشید که پرامپت‌های واضح، مختصر و همراه با مثال‌های مناسب، بهترین نتایج را به همراه خواهند داشت. همچنین، همیشه خروجی‌های مدل را بررسی کنید و در صورت نیاز، آن‌ها را اصلاح کنید. با رعایت این نکات، می‌توانید از مدل‌های زبانی به بهترین شکل ممکن استفاده کنید.