پرامپت‌نویسی با چند نمونه

پرامپت‌نویسی با چند نمونه (Few-Shot Prompting) یکی از تکنیک‌های مهم در مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) است که به مدل‌های زبان بزرگ (Large Language Models) کمک می‌کند تا با مشاهده چند مثال مشخص، وظایف پیچیده‌تری را بهتر و دقیق‌تر انجام دهند. برخلاف پرامپت‌نویسی بدون نمونه (Zero-Shot) که تنها بر اساس دستور کلی عمل می‌کند، در این روش با دادن نمونه‌های محدود از ورودی و خروجی مورد انتظار، مدل را راهنمایی می‌کنیم تا الگو را بهتر درک کرده و پاسخ‌های مناسب‌تری تولید کند. این رویکرد به خصوص زمانی مفید است که مدل به تنهایی دانش کافی برای پاسخ ندارد یا باید به صورت خاصی پاسخ دهد.
در این آموزش، شما یاد می‌گیرید چگونه با استفاده از چند نمونه کاربردی، پرامپت‌های مؤثر و کارآمد بنویسید که مدل‌های هوش مصنوعی را در انجام وظایف خاص بهینه کند. همچنین تفاوت‌های این روش با سایر تکنیک‌ها، نکات کلیدی در طراحی نمونه‌ها، و روش‌های مختلف استفاده از نمونه‌ها را بررسی خواهیم کرد.
این مهارت در کاربردهای متنوعی مثل ترجمه‌های دقیق، خلاصه‌نویسی، تحلیل داده‌ها، تولید متن هدفمند و حتی کد نویسی خودکار بسیار کارآمد است. در پایان این آموزش، شما قادر خواهید بود پرامپت‌هایی بسازید که نه تنها مدل را بهتر هدایت می‌کنند بلکه نتایجی دقیق‌تر و قابل اعتمادتر ارائه می‌دهند.

در این پرامپت پایه، هدف ترجمه جمله‌ای فارسی به انگلیسی است، اما با افزودن چند مثال نمونه، مدل زبان را به شکل دقیق‌تری هدایت می‌کنیم. بخش اول دستور کار «متن زیر را به انگلیسی ترجمه کن» مشخص می‌کند که مدل باید ترجمه انجام دهد. سپس دو نمونه متنی فارسی و معادل انگلیسی‌شان آورده شده است تا مدل با سبک و ساختار جملات آشنا شود. این نمونه‌ها به مدل نشان می‌دهند که چگونه ترجمه باید انجام شود، مثلاً ترتیب کلمات، استفاده از زمان‌ها، و بیان معادل‌ها.
این روش باعث می‌شود مدل به جای حدس زدن صرف، الگوهای مشخص را تقلید کند. اگر فقط دستور ترجمه بود، احتمال خطا یا ترجمه نادرست بیشتر بود. اما با چند نمونه، دقت مدل افزایش یافته و پاسخ‌های بهتری تولید می‌کند.
برای تغییر کاربرد، می‌توان نمونه‌های دیگری اضافه یا جایگزین کرد، مثلاً ترجمه به زبان‌های دیگر، یا جملاتی با ساختارهای مختلف. همچنین تعداد نمونه‌ها را می‌توان افزایش داد تا مدل بیشتر تمرین کند. اما باید توجه داشت که زیاد بودن نمونه‌ها گاهی منجر به طولانی شدن پرامپت و کاهش کارایی می‌شود.

این پرامپت پیشرفته‌تر دو کار را هم‌زمان انجام می‌دهد: ترجمه و خلاصه‌نویسی. با ارائه چند نمونه واضح، مدل یاد می‌گیرد که علاوه بر ترجمه، خلاصه‌ای کوتاه و دقیق از متن هم بسازد. این نوع پرامپت برای کاربردهای حرفه‌ای مثل گزارش‌نویسی سریع، تولید محتوا یا تحلیل متون طولانی بسیار مفید است.
توجه داشته باشید که هر نمونه شامل سه بخش است: متن فارسی، ترجمه انگلیسی و خلاصه انگلیسی. این ساختار به مدل کمک می‌کند که مرحله به مرحله پیش برود و خروجی دقیقی ارائه دهد.
می‌توان این پرامپت را برای انواع دیگر داده‌ها هم تنظیم کرد؛ مثلاً تبدیل فرمت‌های متنی، دسته‌بندی محتوا، یا استخراج اطلاعات کلیدی. همچنین می‌توانید به جای خلاصه، بخش دیگری مثل تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) اضافه کنید.
با استفاده از این تکنیک می‌توانید پرامپت‌های چندمنظوره بسازید که در دنیای واقعی کاربردهای گسترده‌ای دارند و کیفیت خروجی‌های هوش مصنوعی را به طور قابل توجهی افزایش می‌دهند.

بهترین روش‌ها و اشتباهات رایج در پرامپت‌نویسی با چند نمونه:
اولاً، حتما نمونه‌ها باید مرتبط، واضح و نمونه‌وار باشند. نمونه‌های نامرتبط یا مبهم باعث سردرگمی مدل می‌شوند.
دوماً، تعداد نمونه‌ها را متعادل انتخاب کنید. تعداد کم ممکن است مدل را کافی راهنمایی نکند و تعداد زیاد باعث طولانی شدن پرامپت و کاهش سرعت پاسخ می‌شود.
سوماً، هر نمونه باید قالب و ساختار مشخصی داشته باشد تا مدل بتواند الگو را به درستی تشخیص دهد.
چهارماً، از زبان و فرمت یکسان در نمونه‌ها استفاده کنید تا مدل بهتر یاد بگیرد.
از جمله اشتباهات رایج می‌توان به این موارد اشاره کرد: استفاده از نمونه‌های نادرست یا نامرتبط، قرار دادن اطلاعات اضافی که باعث پراکندگی تمرکز مدل می‌شود، عدم توجه به ترتیب نمونه‌ها، و عدم تست پرامپت در شرایط مختلف.
اگر پرامپت درست کار نکرد، ابتدا نمونه‌ها را بررسی کنید، سپس تعداد و ترتیب آنها را تغییر دهید. همچنین سعی کنید دستورالعمل (Instruction) کلی را واضح‌تر کنید. روند تکراری آزمایش و بهبود (Iteration) پرامپت‌ها کلید موفقیت در این روش است.

تکنیک‌های پیشرفته و گام‌های بعدی در پرامپت‌نویسی با چند نمونه:
در سطوح پیشرفته‌تر، می‌توانید از پرامپت‌های چند نمونه با ساختارهای پیچیده‌تر مثل جداول، کدهای برنامه‌نویسی، یا داده‌های چندرسانه‌ای استفاده کنید. همچنین می‌توان نمونه‌ها را با توضیحات اضافی یا نکات کلیدی همراه کرد تا مدل بهتر درک کند.
این تکنیک ارتباط نزدیکی با یادگیری انتقالی (Transfer Learning) و تنظیم دقیق (Fine-Tuning) مدل‌ها دارد؛ یعنی استفاده از نمونه‌های محدود برای تغییر رفتار مدل در وظایف خاص. با تسلط بر پرامپت‌نویسی با چند نمونه، می‌توانید به راحتی به سراغ روش‌های پیشرفته‌تر مثل تنظیم وزن‌ها یا ایجاد داده‌های مصنوعی بروید.
موضوعات پیشنهادی بعدی برای مطالعه شامل یادگیری فعال (Active Learning)، تقویت آموزش با بازخورد (Reinforcement Learning with Feedback)، و طراحی پرامپت‌های چندمرحله‌ای (Chain-of-Thought Prompting) است.
به طور کلی، پرامپت‌نویسی با چند نمونه مهارتی کلیدی در استفاده مؤثر از مدل‌های زبان بزرگ است که با تمرین و خلاقیت می‌تواند در پروژه‌های واقعی شما تحول ایجاد کند.