معرفی دوره

آموزش پرامپت نویسی در هوش مصنوعی

پرامپت‌نویسی هنر ساختن جملاتی است که شما را به پاسخ درست می‌رسانند. وقتی با یک پرامپ خوب آغاز می‌کنید، شما نقشه‌ واضحی برای مدل می‌کشید و از سردرگمی جلوگیری می‌کنید. آموزش پرامپت یعنی یادگیری ترکیبی از دقت زبان، شناخت محدودیت‌های مدل و استفاده از استراتژی‌های کارآمد مانند تعریف هدف، تعیین بافت، استفاده از مثال‌ها و روشن‌کردن معیارهای ارزیابی خروجی. با تمرین منظم می‌توانید به سرعت توانایی طراحی پرامپ‌های دقیق، خلاق و موثر را به دست آورید. در ادامه همراه ما باشید تا با اصول و تکنیک‌های پرامپت نویسی آشنا شوید.

منظور از پرامپت نویسی چیست؟

پرامپت، پیام یا مجموعه‌ای از دستورهاست که با آن به مدل هوش مصنوعی می‌گوییم چه کاری انجام دهد. پرامپت نویسی هنر ایجاد یک متن یا مجموعه‌ای از نکات به گونه‌ایست که مدل بتواند دقیق‌تر و با قابلیت‌های بهتری پاسخ دهد. با یادگیری پرامپت‌نویسی، شما می‌توانید هدف خود را به صورت روشن، محدود و قابل اجرا به مدل منتقل کنید تا نتیجه مطلوب‌تر، دقیق‌تر و با کیفیت‌تر بدست آید.

همچنین باید به نوع هوش مصنوعی که استفاده می‌کنید توجه کرد، چرا که پرامپت برای تولید محتوا با پرامپت تولید تصویر یا سایر وظایف تفاوت‌های مهمی دارد. به این ترتیب پرامپت و پرامپت نویسی، ابزارهای شما برای ارتباط موثر با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) هستند که با طراحی درست، داده‌ها را به شکل مناسب جمع‌آوری و نتیجه را به شما ارائه می‌دهند.

اصول پرامپت نویسی

پرامپت نویسی اصول خاص خودش را دارد. با طراحی دقیق پرامپت، شما هدف، مسیر، زمینه و محدودیت‌های خروجی را مشخص می‌کنید تا مدل هوش مصنوعی با روشن‌تر از درخواستی که دارید راهنمایی شود و پاسخ دقیق‌تر و کاربردی‌تری ارائه دهد.

تعیین هدف

هدف‌گذاری دقیق به شما کمک می‌کند نرخ پاسخ‌های مرتبط و مفید را بالا ببرید. با مشخص کردن اینکه از مدل چه انتظاری دارید (مثلاً یافتن راه‌حل یک مسئله، تولید محتوا با سبک مشخص، یا ارائه تحلیل دقیق)، مدل می‌تواند نتیجه را به سمت همان هدف هدایت کند و از پاسخ‌های نامربوط جلوگیری شود. برای تعیین هدف، سوالی روشن مانند: "می‌خواهم یک طرح بازاریابی سه ماهه برای محصول X با بودجه محدود بسازم" مطرح کنید تا مدل بداند که چه خروجی‌ مطلوب است.

مشخص کردن مسیر هدف

پس از تعیین هدف، باید مسیر رسیدن به آن را نقشه‌برداری کنید. این شامل تعیین گام‌های پیشنهادی، داده‌های ورودی لازم، سطح جزئیات مورد نیاز و ترتیب انجام کارها می‌شود. با تعیین این مسیر، مدل دقیقاً می‌داند که از چه مرحله‌ای آغاز کند و چگونه به نتیجه برسد. مثلاً برای نوشتن یک گزارش تحلیلی، مشخص کنید که ابتدا داده‌ها را جمع‌آوری کرده، سپس تحلیل نمایید و در نهایت نتیجه‌گیری و پیشنهادات ارائه شوند.

معرفی زمینه به هوش مصنوعی

افزودن زمینه یا context به پرامپت باعث می‌شود مدل بتواند با آگاهی بیشتری از محدودیت‌ها، تخصص مورد نیاز و چارچوب عمل پاسخ دهد. زمینه می‌تواند شامل دامنه موضوع، سطح تخصص مخاطبان، سبک نگارش، قالب خروجی (متن، کد، چک‌لیست) و هرگونه معیار یا استاندارد خاص باشد. با ارائه زمینه، پاسخ مدل همسوتر با نیازهای شما خواهد بود و از بروز توضیحات غیر مرتبط جلوگیری می‌شود.

تعیین محدودیت برای خروجی

محدودیت‌ها راهی برای کنترل دقیق‌تر خروجی‌ هستند. می‌توانید محدودیت‌های طولی، سبک نگارش، فرمت یا اصطلاحات خاص را مشخص کنید. همچنین می‌توانید تعیین کنید چه اطلاعاتی نباید در پاسخ باشند یا باید از منابع معتبر استفاده شود. با تعیین این محدودیت‌ها، مدل از ارائه پاسخ‌های نامناسب یا نادرست جلوگیری کرده و نتیجه را به قالب مطلوب نزدیک‌تر می‌کند. برای مثال: "خروجی به زبان فارسی با حداکثر ۴۰۰ کلمه، با استفاده از فهرست بولت و بدون ارجاع به منابع خارجی."

در هنگام پرامپت نویسی باید به چه نکاتی توجه کرد؟

موقع پرامپت‌نویسی باید به نکات مهمی توجه کرد تا نتیجه دقیق‌تر و کاربردی‌تر باشد.

• قلق‌گیری کردن: در پرامپت به‌جا از سطح پیچیدگی مناسب استفاده کنید تا مدل سردرگم نشود و پاسخ متناسب با سطح شما ارائه دهد.
• ساده‌سازی جزئیات: جزئیات غیرضروری را کاهش دهید و از کلمات روشن و مستقیم استفاده کنید تا مدل دقیقاً بفهمد چه چیزی می‌خواهید.
• نوشتن مثال: به همراه پرامپت چند مثال روشن اضافه کنید تا الگوی مطلوب خروجی به مدل نشان داده شود و تکرار شود.
• زمینه‌سازی: زمینه، مخاطب، سبک، فرمت خروجی و محدودیت‌ها را مشخص کنید تا مدل بتواند پاسخ را با سازگاری بیشتری ارائه دهد.

بهترین ابزارها برای پرامپت نویسی کدامند؟

از ابزارهای مختلفی می‌توان برای پرامپت‌نویسی استفاده کرد که هر کدام با مزایا و کاربردهای خاصی کمک می‌کنند تا دقیق‌تر و کارآمدتر به نتیجه برسید.

تکنیک‌های پرامپت نویسی

برای پرامپت نویسی دقیق و درست نیاز به آشنایی با تکنیک‌های مختلف آن دارید. هریک از این تکنیک‌ها مسیر متفاوتی را به روی شما گشوده و هریک برای هدفی مناسب هستند.

Zero-Shot

فقط یک سوال یا فرمان بدون هیچ داده یا نمونه‌ای از کار را به مدل می‌فرستید. مدل باید از دانش داخلی خود برای پاسخ استفاده کند و معمولاً به دنبال ارائه پاسخ سریع و مختصر است. از این تکنیک برای جستجوی سریع اطلاعات، دریافت پاسخ‌های کوتاه، تصمیم‌گیری‌های ابتدایی استفاده می‌شود. از مزایای آن می‌توان به سرعت بالا، نیاز به داده ورودی کم، آسانی استفاده اشاره کرد با این حال احتمال ارائه پاسخ‌های سطحی یا گاهی نادرست به دلیل نبود نمونه یا معیارهای دقیق برای ارزیابی؛ کمترین قابلیت برای خلاقیت یا تطبیق با سبک خاص از معایب آن هستند.

One-shot

در این روش یک نمونه یا مثال محدود را ارائه می‌کنید تا مدل را با همان الگو یا سبک آشنا نمایید. نمونه می‌تواند شامل قالب خروجی، فرمت داده یا سبک نگارش باشد. از این تکنیک برای ایجاد پاسخ با قالب ثابت، خلاصه‌نویسی به سبک مشخص، پاسخ با قالب مشخص استفاده می‌شود. از مزایای آن می‌توان به افزایش همسانی خروجی با نمونه، کارآمد برای قالب‌های تکراری اشاره کرد.

Few-shot

چند نمونه یا مثال مشخص را ارائه می‌کنید تا مدل از آن‌ها یاد بگیرد، در نتیجه خروجی‌های سازگارتر و با درک بیشتری از سبک یا معیارهای شما تولید می‌شود. از کاربردهای رایج آن می‌توان به تولید محتوا با سبک مشخص، پاسخ‌دهی با معیارهای خاص، اعتبارسنجی گرامر یا سبک اشاره کرد. بهبود هماهنگی خروجی، امکان یادگیری از تفاوت‌های جزئی در نمونه‌ها از مزایای این روش به شمار می‌روند.

Chain-of-thought

این تکنیک شامل درخواست توضیح مرحله‌به‌مرحله یا جریان فکری مدل است تا فرآیند رسیدن به پاسخ واضح شود. از کاربردهای رایج این تکنیک می‌توان به حل مسأله‌های پیچیده، تصمیم‌گیری‌های چندمرحله‌ای، تولید محتوای دقیق و با کیفیت بالا اشاره کرد. امکان پیگیری منطق پشت پاسخ، بهبود دقت در مسائل پیچیده، امکان اصلاح و بازبینی بخش‌های خاص از محدودیت‌های این روش هستند.

نحوه پرامپت نویسی در هوش مصنوعی‌های مختلف

در حوزه تولید محتوا، هوش مصنوعی‌های متنوعی وجود دارند که هر کدام با معماری و قابلیت‌های منحصر به فرد می‌توانند کارهای مختلفی مثل نگارش، ویرایش، تحلیل داده‌ها یا تولید تصاویر را انجام دهند.

DALL-E

پرامپت مؤثر برای DALL-E باید توضیحی دقیق و تصویری باشد تا خروجی تصویر مطابق انتظار نمایش داده شود. در پرامپت نویسی این هوش مصنوعی به بیان واضح سبک هنری، رنگ‌ها، ترکیب صحنه و سطح جزئیات توجه کنید. برای مثال، شما می‌توانید با پرامپت زیر یک تصویر دقیق بسازید: "تصویر یک سگ کوچک با پوشش راه‌راه زرد و آبی که در حال دویدن در پارک است، در غروب با نورهای گرم، سبک نقاشی امبینسینی و بافت‌های نقاشی‌ ملایم." خروجی باید بر اساس توصیف دقیق شما طراحی شود و حداکثر جزئیات را حفظ کند.

DeepSike

برای مدل‌های تخصصی تحلیل یا تولید محتوا با داده‌های چندرسانه‌ای در دیپ سیک، پرامپت‌ها باید داده‌های ورودی و هدف را مشخص کنند. نکته کلیدی این است که نوع داده (متن، تصویر، فیلم) و نتیجه مطلوب (گزارش تحلیلی، برچسب‌گذاری، نتایج آماری) کاملاً روشن باشند. به عنوان مثال: "یک گزارش تحلیلی با تمرکز بر روند مصرف انرژی در سال گذشته ارائه بده، داده‌های ورودی شامل نمودارهای مصرف و جداول هزینه‌ها هستند و خروجی باید با قالب مدیریت پروژه و نمودارهای ساده باشد."

Gemini

به‌طور معمول خانواده‌ای از مدل‌های هوش مصنوعی است که می‌تواند متن، تصویر و داده‌های تحلیلی را به‌طور یکپارچه مدیریت کند. برای پرامپت Gemini، به وضوح ورودی چندرسانه‌ای، نیاز کاربر و قالب خروجی مشخص می‌شود تا مدل بتواند ترکیبی از تولید متن همراه با تصاویر یا نمودارها ارائه دهد. مثال: "یک مقاله خبری 600 کلمه همراه با نمودار ساده برای توضیح اثرات کوتاه‌مدت و بلندمدت تغییر نرخ بهره بر بازار مسکن بنویس و در پایان هر بخش نکات کلیدی را با فهرست کوتاه بیاور."

Copilot (کاپایلت)

 Copilot برای تولید کد یا محتوا با راهنمایی‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شود. پرامپت‌ها باید زبان برنامه‌نویسی هدف، سطح ابزاری، و قالب خروجی را مشخص کنند. مثال: "تابع پایتون بنویس که ورودی یک فهرست عددی را گرفته و میانگین آن را برگرداند، همراه با توضیح کوتاه در کامنت‌ها و دو تست ساده واحد." این نوع پرامپت‌ها به کاربر اجازه می‌دهند کد را سریع دریافت کرده و با کمترین تغییرات استفاده کنند.

آشنایی با دوره پرامپت نویسی در سایت تکانش

در این دوره با ترفندها و اصول پرامپت‌نویسی آشنا می‌شوید تا بتوانید با استفاده از مدل‌های زبانی پیشرفته، محتوای خلاقانه و باکیفیت تولید کنید. مدرس دوره، آقای محمدعلی صالحیان، به عنوان کارشناس سئو و مدرس وردپرس و پرامپت‌نویسی، مخاطبان را در مسیر بهبود مهارت‌ها همراهی می‌کند و با راهنمایی درباره ورود پرامپت‌های دقیق، خروجی‌های بهتر از ربات‌های هوش مصنوعی دریافت می‌کنند. بعلاوه فرصت‌های متنوعی برای تقویت توان نوشتاری و خلاقیت در این دوره وجود دارند تا بتوانید با رعایت اصول سئو، محتواهایی بسازید که در موتورهای جستجو بازدهی بالاتری داشته باشند.

سرفصل‌های دوره پرامپت نویسی

این دوره با سه سرفصل اصلی طراحی شده که هر یک به شکل جداگانه روی جنبه‌های کلیدی پرامپت‌نویسی و تولید محتوا تمرکز می‌کنند.

فصل اول

در این فصل به اصول پایه پرامپت‌نویسی و کار با چت‌جی‌پی‌تی می‌پردازید. مبانی طراحی پرامپت، آشنایی با محیط کار، به‌کارگیری پرامپت‌های خوب و ترجمه متون با کمک هوش مصنوعی از مباحث اصلی این بخش‌اند تا شما بتوانید با اعتماد به نفس بیشتری از این ابزار بهره ببرید.

فصل دوم

در این بخش به کارگیری الگوبرداری‌های مختلف برای به دست آوردن پاسخ‌های دقیق‌تر می‌پردازید. از پرامپت‌های جای خالی و مقایسه‌ای گرفته تا پرسش قبل از پاسخ، تولید محتوا با سبک دلخواه، خلاصه‌سازی متون و ویدیوها، تلفیق متن‌ها، سرودن شعر، اصول سئو، ساخت نمودارهای متنوع و نوشتن پروپوزال را تجربه خواهید کرد تا توانایی شما در کنترل خروجی‌های هوش مصنوعی به طور قابل توجهی افزایش یابد.

فصل سوم

این فصل شما را با کار با Midjourney و ابزارهای مشابه آشنا می‌کند تا بتوانید تصاویر باکیفیت و مرتبط با محتوای خود را تولید کنید. از اصول طراحی تا نکات عملی استفاده از این پلتفرم‌ها را یاد می‌گیرید تا تصویرسازی شما همسو با نیازهای محتوا باشد.

سخن پایانی

یادگیری پرامپت‌نویسی مانند یافتن نقشه‌ای است که هر بار شما را به مقصدی دقیق‌تر هدایت می‌کند؛ نقشه‌ای که با تمرین و بازخورد مرتب، به یک ابزار قدرتمند تبدیل می‌شود تا از مدل‌های زبانی به شکل هوشمند و کارآمد بهره ببرید. با هر پرامپ بهتر، نه تنها خروجی‌های با کیفیت‌تری خواهید گرفت، بلکه رویکرد تفکر سیستماتیک، دقت بیان و خلاقیت شما در حل مسائل تقویت می‌شود. به‌یاد داشته باشید که موفقیت در پرامپ‌نویسی به تکرار، آزمون و خطاست و همواره بازخورد دقیق از نتایج است.