انواع مدل‌های هوش مصنوعی و پرامپت‌نویسی
مدل‌های هوش مصنوعی (Artificial Intelligence Models) نقش اساسی در تحلیل داده‌ها، تولید متن، پاسخ به سوالات و حل مسائل پیچیده دارند. این مدل‌ها انواع مختلفی دارند، از جمله مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models)، مدل‌های مولد تصویر (Image Generation Models)، مدل‌های طبقه‌بندی (Classification Models) و غیره. برای استفاده مؤثر از این مدل‌ها، نیاز به مهارت پرامپت‌نویسی (Prompt Engineering) داریم؛ یعنی توانایی طراحی دستورات دقیق و هدفمند برای هدایت هوش مصنوعی به سمت خروجی دلخواه.
در این آموزش، شما با انواع رایج مدل‌های هوش مصنوعی آشنا خواهید شد و یاد می‌گیرید چگونه با نوشتن پرامپت‌های ساده و کاربردی از این مدل‌ها بهترین استفاده را ببرید. یادگیری پرامپت‌نویسی باعث می‌شود در کارهای روزمره مانند تولید محتوا، ترجمه، تحلیل داده، برنامه‌نویسی یا حتی کمک در آموزش، عملکرد دقیق‌تری داشته باشید.
در این آموزش ابتدا یک پرامپت پایه را بررسی می‌کنیم، سپس نسخه‌های پیشرفته‌تر آن را خواهیم دید، بهترین شیوه‌ها و خطاهای رایج را مرور می‌کنیم، تکنیک‌ها را در قالب جدول مرور کرده و در نهایت با یک آزمون دانش خود را محک می‌زنید.
مثال پایه
promptشما یک مدل هوش مصنوعی زبان هستید. لطفاً یک خلاصه ۵ جمله‌ای از مقاله زیر ارائه بده:
\[در اینجا متن مقاله را قرار دهید]در این پرامپت پایه، از چند عنصر کلیدی استفاده کرده‌ایم:
- تعیین نقش مدل: "شما یک مدل هوش مصنوعی زبان هستید" — این بخش به مدل کمک می‌کند تا درک کند چه نوع رفتاری باید داشته باشد.
- دستور واضح: "لطفاً یک خلاصه ۵ جمله‌ای ارائه بده" — با مشخص‌کردن تعداد جملات، دقت خروجی بیشتر می‌شود.
- محتوای هدف: "[در اینجا متن مقاله را قرار دهید]" — مدل باید بر اساس این ورودی، خروجی تولید کند.
کاربرد این پرامپت در تولید محتوا، تحلیل مقالات علمی یا آماده‌سازی گزارش‌های خلاصه بسیار مفید است. می‌توانید آن را تغییر دهید، مثلاً:
- خلاصه را به ۳ جمله محدود کنید.
- زبان خروجی را تغییر دهید (مثلاً: «خلاصه را به انگلیسی بنویس»).
- تحلیل کلیدی بجای خلاصه بخواهید («۵ نکته کلیدی را استخراج کن»).
مثال کاربردی
promptشما یک تحلیل‌گر داده حرفه‌ای هستید. با استفاده از زبان ساده، داده‌های زیر را بررسی و ۳ الگوی قابل توجه از آن‌ها استخراج کن. سپس یک پیشنهاد برای بهبود عملکرد ارائه بده.
\[داده‌های عددی یا متنی را اینجا قرار دهید]
Variations:
* نقش تحلیل‌گر را به معلم یا مشاور بازاریابی تغییر دهید.
* تعداد الگوها را افزایش دهید.
* خروجی را در قالب جدول بخواهید.Best practices:
- همیشه نقش مدل را مشخص کنید (مثلاً: معلم، تحلیل‌گر، نویسنده).
- نتیجه مورد انتظار را دقیق توصیف کنید (تعداد، سبک، قالب).
- از زبانی واضح و بدون ابهام استفاده کنید.
-
از مثال‌ها یا داده‌های واقعی برای ورودی استفاده کنید.
Common mistakes: -
دستور کلی و نامشخص (مثلاً فقط بنویسید «تحلیل کن»).
- استفاده همزمان از چند هدف متفاوت در یک پرامپت.
- پرامپت‌های خیلی بلند یا خیلی کوتاه.
- فراموش‌کردن محدودیت‌ها (تعداد کلمات، سبک نوشتار و ...).
اگر پرامپت به خوبی کار نکرد:
- نقش و هدف را بازنویسی کنید.
- درخواست را به بخش‌های کوچکتر بشکنید.
- خروجی‌های ضعیف را تحلیل کرده و پرامپت را بهینه کنید.
📊 مرجع سریع
| Technique | Description | Example Use Case |
|---|---|---|
| تعریف نقش (Role Definition) | مشخص‌کردن نقش مدل در پرامپت | "شما یک معلم هستید..." |
| محدود‌سازی خروجی (Output Constraints) | تعیین تعداد جملات، سبک، زبان | "خلاصه ۳ جمله‌ای..." |
| ورودی واقعی (Real Input) | استفاده از داده یا متن واقعی به‌عنوان ورودی | "این متن را بررسی کن..." |
| فرمت خروجی (Output Format) | درخواست خروجی به شکل جدول، لیست یا مراحل | "پاسخ را در قالب جدول بنویس" |
| تکرار هدف (Reinforcement) | تأکید دوباره بر خواسته اصلی در پرامپت | "تکرار کن: فقط ۳ نکته کلیدی..." |
| تکنیک تغییر نقش (Role Switching) | استفاده از نقش‌های مختلف برای دریافت دیدگاه‌های متفاوت | "اکنون نقش یک دانشجو را بازی کن..." |
با پیشرفت در پرامپت‌نویسی، می‌توانید از تکنیک‌های پیشرفته مانند زنجیره تفکر (Chain-of-Thought Prompting) استفاده کنید؛ در این روش مدل را وادار می‌کنید مرحله‌به‌مرحله فکر کند. همچنین ترکیب چند پرامپت برای ساخت ورک‌فلوهای پیچیده، یکی دیگر از کاربردهای پیشرفته است.
این تکنیک‌ها با سایر حوزه‌های هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشین (Machine Learning) و بینایی کامپیوتری (Computer Vision) نیز قابل تلفیق هستند. برای ادامه یادگیری، پیشنهاد می‌شود با مفاهیم ارزیابی مدل‌ها، تنظیمات دقیق (Fine-tuning)، و مدیریت داده‌ها آشنا شوید.
تمرین مستمر، مقایسه نتایج و مستندسازی تجربه‌های پرامپت‌نویسی، کلید حرفه‌ای شدن در این حوزه است.
🧠 دانش خود را بیازمایید
آزمون دانش شما
درک خود از این موضوع را با سوالات کاربردی بسنجید.
📝 دستورالعمل‌ها
- هر سوال را با دقت بخوانید
- بهترین پاسخ را برای هر سوال انتخاب کنید
- می‌توانید آزمون را هر چند بار که می‌خواهید تکرار کنید
- پیشرفت شما در بالا نمایش داده می‌شود