كيف تدرب الذكاء الاصطناعي على العمل لديك؟ سر الكلمة الموجَّهة (_)

المصدر: ماتريكس بارتنرز

* مصدر الصورة: تم إنشاؤه بواسطة أداة Unbounded AI *

منذ بعض الوقت ، شارك Zhang Ying بعض الأحكام حول اتجاهات الذكاء الاصطناعي و 7 اقتراحات لريادة الأعمال في الذكاء الاصطناعي في مؤتمر AI لأكاديمية Chaos. وذكر في الاقتراح الأول:

• "يجب على الجميع الانتباه إلى تعلم وتطبيق الذكاء الاصطناعي. التكرار الفعال أكثر أهمية من أي شيء آخر. النقطة الأساسية هي تعلم كيفية كتابة الكلمات السريعة. معرفة كيفية طرح الأسئلة أمر مهم للغاية. كيفية التفاعل بشكل أفضل مع الذكاء الاصطناعي هو أيضًا علم ". *

اليوم سنتحدث قليلا عن "الهندسة". في بداية العام ، أصبحت قواميس Midjourney المختلفة شائعة على الإنترنت ، مثل:

تألق أضواء النيون

عرض زاوية عالية عرض زاوية عالية

أسطح مصقولة مستقبلية

النمط الكلاسيكي ، من القرن الثامن عشر إلى القرن التاسع عشر

أوكيو-إي اليابانية التقليدية

……

حتى وقت قريب ، لعبت الآلهة العظيمة حيلًا على رمز الاستجابة السريعة مرة أخرى. بعد كتابة الكلمات السريعة للأسلوب والعناصر ، يمكنهم إنتاج بعض "رموز QR الفنية الخاصة بالذكاء الاصطناعي":

** نحن نعلم أن ما إذا كان بإمكانك استخدام نموذج لغة كبير يعتمد إلى حد كبير على جودة كلماتك السريعة ، ولكن لا تفكر في الكلمات السريعة على أنها بسيطة ، فهي ليست مجرد بضع كلمات أو جمل إضافية عند طرح الأسئلة. الكلمات هي بسيط جدًا ، والسبب في تسميته الهندسة (الهندسة السريعة) هو وجود العديد من الممارسات الهندسية المعقدة. **

في مقال اليوم ، نبدأ بحالتين ، ** الأولى مثال على نص عادي ، والثانية مثال يتطلب رمزًا للتنفيذ ، ** لتقديم بعض المبادئ والتقنيات الهامة للهندسة:

• ** الحالة الأولى هي "نموذج كتابة النصوص بأسلوب ساخن" الذي يحظى بشعبية كبيرة في بعض مجتمعات الذكاء الاصطناعي ، ويستخدم بشكل أساسي نصًا عاديًا لكتابة القوالب ومطالبات القواعد للذكاء الاصطناعي. **
• ** الحالة الثانية هي مثال على "روبوت طلب الطعام" في دورة الهندسة الفورية في ChatGPT التي تعاون معها Ng Enda و OpenAI رسميًا. **
• ** أخيرًا ، دعونا نلخص بعض المبادئ والتقنيات الأساسية. **

بالطبع ، لا يوجد فرق جوهري بين النص العادي للكلمة السريعة ورمز الكتابة. والغرض من استخدام الكود هو حفظ الرموز وجعل الإخراج أكثر استقرارًا ودقة ، لأن اللغة الصينية ستستمر في الحصول على المزيد من الرموز. عندما تحتاج لاستدعاء واجهات برمجة التطبيقات على نطاق واسع في بعض الأحيان ، سترتفع التكلفة بشكل حاد. يمكن أن تكون المطالبات النصية البسيطة معقدة للغاية ، على سبيل المثال ، لقد رأيت أكثر من 600 سطر من المطالبات النصية ، وهي تتكون من مجموعات متعددة من الوحدات النمطية.

1 ** نموذج شائع للكتابة النصية (نص عادي) **

دعنا نقدم بإيجاز ما هي "الهندسة" (الهندسة السريعة)؟ عادةً ما يعني ذلك تحويل الأسئلة التي تريد طرحها إلى مدخلات بتنسيق معين ، واستخدام قوالب وقواعد وخوارزميات محددة مسبقًا للمعالجة ، حتى يتمكن الذكاء الاصطناعي من فهم المهمة بشكل أفضل وتقديم إجابات مقابلة. اسمح للذكاء الاصطناعي بفهم المهام بدقة إلى أقصى حد ، وتقليل سوء الفهم والأخطاء التي تسببها التعبيرات اللغوية غير الواضحة ، وتمكينها من أداء مهام محددة بدقة وموثوقية.

دعنا ننتقل إلى هذا المثال النصي. في العديد من السيناريوهات التي تتطلب كتابة الإعلانات ، مثل صفحات التجارة الإلكترونية ، وزراعة Xiaohongshu في كتابة الإعلانات ، ومشاركات المنتديات ، وما إلى ذلك ، إذا سمحت لمنظمة العفو الدولية بالكتابة مباشرةً ، فقد لا يكون التأثير جيدًا ، ** ولكن من خلال هذه "الخطوات الخمس" ، يمكنك تحسين جودة الإخراج ونتائج أكثر استقرارًا. **

** الخطوة الأولى ، ** "تغذية" كتابة الإعلانات التي تعتقد أنها مفيدة للذكاء الاصطناعي ، ولتوضيح الأمر للذكاء الاصطناعي لتعلم كتابة النصوص هذه ، نحتاج إلى أن نقول بوضوح لمنظمة العفو الدولية: "بعد ذلك ، سأرسل لك دراسة حول كتابة الإعلانات ، الغرض هو إنشاء نموذج كتابة نصوص للنماذج المشهورة. بعد الانتهاء من التعلم ، ما عليك سوى الرد: لقد تعلمت. كتابة الإعلانات على النحو التالي: "

** الخطوة الثانية ، بعد ردود منظمة العفو الدولية "لقد تعلمت" ، سنبدأ في السماح للذكاء الاصطناعي بنمذجة أسلوب الكتابة في هذه الكتابة.

** الخطوة الثالثة ، ** بشكل عام ، لا يلخص الذكاء الاصطناعي بشكل جيد في هذا الوقت. نحن بحاجة إلى السماح للذكاء الاصطناعي بمعرفة المزيد وتغيير إجاباته الخاصة. في هذا الوقت ، يمكننا إعطاء الذكاء الاصطناعي إطار عمل. بالطبع ، يمكن أيضًا دمج هذه الخطوة مباشرةً في الخطوة السابقة.

** الخطوة الرابعة ، ** نسمح للذكاء الاصطناعي بتعيين أوزان لكل جزء.

** الخطوة 5 ، ** قمنا بتسمية هذا النموذج بحيث يمكن لمنظمة العفو الدولية تسميته بسرعة.

فيما يلي بعض أمثلة التطبيق:

بالنسبة للعديد من حقول كتابة الإعلانات المنسقة نسبيًا ولا تتطلب إبداعًا عاليًا ، فقد وصل محتوى الذكاء الاصطناعي إلى أعلى من خط الأساس ، ويمكن تعديل الباقي يدويًا.

** يمكنك أيضًا الاستمرار في ضبط هذا النموذج ، مثل مطالبة الذكاء الاصطناعي بالكتابة بشكل أكثر إبداعًا ، أو "تغذية" الذكاء الاصطناعي بنسخة أولية تناسب احتياجاتك بشكل أفضل ، ويمكنك استخدام فكرة التدريب وإطار العمل هذا للتدريب بشكل أكثر ملاءمة لك نموذج المادة. **

أخيرًا ، رابط هذا النموذج التدريبي هو كما يلي ، يمكن للأصدقاء المهتمين تجربة:

بناءً على فكرة التدريب هذه ، طور مستخدمو الإنترنت أيضًا العديد من السيناريوهات المثيرة للاهتمام ، يمكنك تجربة:

2 ** طلب نموذج روبوت (مُنفَّذ بواسطة الكود) **

كيفية استخدام ChatGPT لبناء روبوت لطلب وجبة؟ يمكننا القيام بذلك من خلال الهندسة.

يأتي هذا المثال لروبوت طلب الوجبات من الدورة التدريبية DeepLearning.ai. تعاون مؤسس DeepLearning.ai Wu Enda مع مطور OpenAI Iza Fulford لإطلاق دورة هندسة للمطورين. Wu Enda هو أستاذ بارز في مجال الذكاء الاصطناعي ، وهو أستاذ زائر في قسم علوم الكمبيوتر والهندسة الكهربائية في جامعة ستانفورد ، وكان في السابق مديرًا لمختبر الذكاء الاصطناعي في ستانفورد.

ChatGPT هي واجهة حوار دردشة ، يمكننا من خلالها بناء روبوت دردشة بوظائف مخصصة ، مثل وكيل خدمة عملاء AI لمطعم ، أو طالب AI وأدوار أخرى.

ولكن نظرًا لأن هذا سيناريو تجاري ، فنحن بحاجة إلى استجابات دقيقة ومستقرة من ChatGPT. في هذا الوقت ، من الأنسب استخدام لغة الكمبيوتر بدلاً من النص العادي ، لذلك نحتاج إلى نشر حزمة OpenAI Python أولاً.

بالنسبة إلى نموذج روبوت الدردشة المخصص هذا ، نقوم أساسًا بتدريب روبوت يأخذ سلسلة من الرسائل كمدخلات وإخراج الرسائل التي تم إنشاؤها بواسطة النموذج. في هذا المثال ، يتم استخدام GPT-3.5 ، وقد يكون 3.5 أكثر ملاءمة للاستخدام التجاري في هذه المرحلة ، لأن GPT-4 مكلف للغاية.

** سيناريو التطبيق لهذا الروبوت الذي يطلب الطلبات هو مطعم بيتزا ، والوظائف المحققة هي: الترحيب بالعملاء أولاً ، ثم جمع الطلبات ، والسؤال عما إذا كانوا بحاجة إلى الاستلام أو التسليم. ** في حالة التسليم ، يمكن لروبوت الطلب أن يسأل عن العنوان. أخيرًا ، يقوم روبوت الطلب بتحصيل الدفعة.

** في المحادثة الفعلية ، سيقوم روبوت الطلب بإنشاء استجابة وفقًا لإدخال المستخدم وتعليمات النظام: **

• يقول المستخدم: "مرحبًا ، أرغب في طلب بيتزا" *

• سيستجيب روبوت الطلب: "رائع ، ما نوع البيتزا التي ترغب في طلبها؟ لدينا بيتزا الببروني والجبن والباذنجان ، ما هي أسعارها" *

طوال المحادثة ، سيقوم روبوت الطلب بإنشاء استجابة بناءً على مدخلات المستخدم وتعليمات النظام ، وذلك لجعل المحادثة أكثر طبيعية وسلسة ، وفي نفس الوقت تجنب إدخال معلومات فورية واضحة في المحادثة.

أولاً ، نحدد "وظيفة المساعدة" التي تجمع رسائل المستخدم لتجنّبنا كتابتها يدويًا. ستجمع هذه الوظيفة تلميحات من واجهة المستخدم وإلحاقها بقائمة تسمى السياق ، والتي تُستخدم بعد ذلك لاستدعاء النموذج في كل مرة ، بما في ذلك معلومات النظام والقوائم.

ستتم إضافة تعليقات ChatGPT وتعليقات المستخدمين إلى السياق ، وسيصبح هذا السياق أطول وأطول. بهذه الطريقة ، لدى ChatGPT كل المعلومات التي يحتاجها لتقرير ما يجب فعله بعد ذلك. فيما يلي الكلمات الفورية التي تم نشرها بواسطة السياق: "أنت روبوت طلب ، خدمة آلية تجمع الطلبات من مطعم بيتزا. أنت تحيي العميل أولاً ، ثم تجمع الطلب ، واسأل عما إذا كنت تريد الاستلام أو التسليم." (انظر الصورة أدناه للحصول على التفاصيل)

إذا نجح الأمر بالفعل ، فسيكون: يقول المستخدم "مرحبًا ، أود طلب بيتزا". ثم يقول روبوت الطلب: "حسنًا ، ما نوع البيتزا التي ترغب في طلبها؟ لدينا بيتزا الببروني والجبن والباذنجان ، وكم تكلفتها"

نظرًا لأن كلمة المطالبة تحتوي بالفعل على السعر ، فسيتم إدراجه هنا مباشرةً. قد يرد المستخدم: أنا أحب بيتزا الباذنجان متوسطة الحجم. لذلك يمكن للمستخدم والروبوت الذي يطلب الطلبات متابعة هذه المحادثة إلى الأبد ، بما في ذلك ما إذا كانوا يريدون التوصيل ، وما إذا كانوا بحاجة إلى مكونات إضافية ، والتحقق مرة أخرى مما إذا كانوا بحاجة إلى أشياء أخرى (مثل الماء أو الرقائق؟) ...

أخيرًا ، نطلب من روبوت الطلب إنشاء ملخص قائم على المحادثة يمكن إرساله إلى نظام الطلب:

في رابط الإخراج الأخير ، يتضمن الإخراج: فئات المنتجات (بيتزا ، مكونات ، مشروبات ، وجبات خفيفة ...) ، النوع ، الحجم ، السعر ، ما إذا كان التسليم مطلوبًا والعنوان. نظرًا لأننا نريد أن تكون النتيجة مستقرة تمامًا ويمكن التنبؤ بها دون أي إبداع ، فسنضبط درجة الحرارة على 0. في النهاية ، يمكن تقديم هذه النتائج مباشرة إلى نظام الطلب.

نظرًا لأن هذه المقالة ليست مليئة بالرموز ، فأنا أعتقد أنك لست على استعداد لرؤية رموز كثيفة على هاتفك المحمول ، لذلك نضع النقاط الرئيسية هنا فقط. إذا كنت تريد معرفة المزيد ، يمكنك مشاهدة هذا الفيديو التعليمي المفصل:

3 ** بعض المبادئ والتقنيات الأساسية **

أخيرًا ، دعنا نلخص المبدأين الأساسيين والقيود الحالية لنماذج اللغة الكبيرة.تحتاج إلى معرفة مكان الحد الأدنى الحالي لقدرات نموذج اللغة الكبير ، وهو أكثر فائدة في العثور على سيناريوهات تطبيق محددة.

** المبدآن هما: كتابة تعليمات واضحة ومحددة ، وإعطاء النموذج الوقت الكافي للتفكير. **

** المبدأ الأول: اكتب تعليمات واضحة ومحددة. **

يؤكد هذا المبدأ أنه عند استخدام نماذج لغوية مثل ChatGPT ، يجب إعطاء تعليمات واضحة ومحددة ، فالوضوح لا يعني قصرًا ، وغالبًا ما تجعل الكلمات السريعة القصيرة جدًا النموذج يقع في دائرة التخمين. هناك 4 استراتيجيات محددة بموجب هذا المبدأ:

** 1) استخدم المحددات لتحديد الأجزاء المختلفة للإدخال بوضوح. **

يمكن أن تكون المحددات خلفية ، علامات اقتباس ، إلخ. الفكرة الأساسية هي تحديد أجزاء مختلفة من المدخلات بوضوح ، مما يساعد النموذج على فهم ومعالجة المخرجات. المحدد هو السماح للنموذج بمعرفة أن هذا جزء مستقل ، والذي يمكن أن يتجنب بشكل فعال "حقن التلميح". يشير ما يسمى بالحقن الفوري إلى بعض الإرشادات المتضاربة التي قد تنشأ عن طريق الخطأ عندما يضيف بعض المستخدمين مدخلات جديدة ، مما يؤدي إلى نتائج غير صحيحة.

** 2) طلب إخراج منظم: لتسهيل تحليل إخراج النموذج ، يمكن طلب مخرجات منظمة. **

في كلمة المطالبة ، يمكنك تحديد: إنشاء ثلاثة عناوين لكتب خيالية ، جنبًا إلى جنب مع مؤلفيها وأنواعها ، المتوفرة بالتنسيق التالي: معرف الكتاب ، والعنوان ، والمؤلف ، والنوع.

** 3) اطلب من النموذج التحقق من استيفاء الشرط. **

إذا كانت المهمة تحتوي على افتراضات ولم يتم استيفاء هذه الشروط بالضرورة ، فيمكن إخبار النموذج بالتحقق من هذه الافتراضات أولاً ، والإشارة إلى ما إذا لم يتم الوفاء بها ، وإيقاف المهمة من التغذية المرتدة مباشرةً لتجنب النتائج الخاطئة غير المتوقعة.

كما هو الحال في المثال التالي: سنقوم بنسخ فقرة تصف كيفية صنع الشاي ، ثم نسخ الموجه ، الذي يقول إذا كان النص يحتوي على سلسلة من التوجيهات ، فأعد كتابة تلك الاتجاهات بالتنسيق التالي ، متبوعة بالخطوة تعليمات خطوة بخطوة. إذا كان النص لا يحتوي على سلسلة من الاتجاهات ، فاكتب ببساطة "لم يتم تقديم خطوات".

** 4) تلميحات الدُفعات الصغيرة: قدم أمثلة ناجحة لأداء المهام قبل أن تطلب من النموذج إكمال المهمة الفعلية. **

هذه الإستراتيجية بسيطة ولكنها مهمة ، أي أنه يمكننا تضمين مثال صحيح في الكلمة الفورية. على سبيل المثال ، نطلب من النموذج الإجابة بنبرة متسقة ، ومهمة الإدخال هي "الإجابة على الأسئلة بأسلوب متسق" ، ثم تقديم مثال لمحادثة بين الطفل والجد ، قال الطفل: "علمني ماذا الصبر هو "الجد يجيب بالقياس.

الآن نطلب من النموذج أن يجيب بنبرة متسقة ، عندما يكون السؤال التالي: "علمني ما هي المرونة". نظرًا لأن النموذج يحتوي بالفعل على هذه الأمثلة القليلة ، فسوف يجيب على المهمة التالية بنبرة مماثلة ، وسوف يجيب: "المرونة مثل الشجرة التي يمكن أن تنحني بفعل الريح ولكنها لا تنكسر أبدًا".

** المبدأ 2: امنح النموذج الوقت الكافي للتفكير. **

إذا ارتكب النموذج خطأً منطقيًا لأنه حريص على استخلاص نتيجة خاطئة ، فيجب أن يحاول إعادة بناء الكلمات السريعة ، والفكرة الأساسية هي مطالبة النموذج بتنفيذ سلسلة من الاستدلالات ذات الصلة قبل تقديم الإجابة النهائية. هناك استراتيجيتان بموجب هذا المبدأ:

** 1) حدد الخطوات لإكمال المهمة: **

يمكن أن يساعد النص الصريح للخطوات المطلوبة لإكمال مهمة النموذج على فهم المهمة بشكل أفضل وإنتاج مخرجات أكثر دقة.

** 2) وجه النموذج (قبل التسرع في الاستنتاجات) لصياغة الحل الخاص به: **

يمكن أن يساعد توجيه النموذج صراحةً إلى التفكير بشأن الحل بمفرده قبل التوصل إلى نتيجة ، النموذج على إكمال المهمة بشكل أكثر دقة.

** مناقشة إضافية: كيفية عرض حدود النموذج؟ **

في الوقت الحاضر ، أكبر مشكلة في تسويق النماذج اللغوية الكبيرة هي "الوهم". لأنه أثناء عملية التدريب ، يتعرض النموذج الكبير لقدر كبير من المعرفة ، لكنه لا يتذكر تمامًا المعلومات التي شاهدها ، وليس من الواضح أين توجد حدود المعرفة. هذا يعني أن النموذج الكبير قد يحاول الإجابة على جميع الأسئلة ، وفي بعض الأحيان يصنع أشياء تبدو معقولة ولكنها ليست كذلك.

تتمثل إحدى إستراتيجيات تقليل الهلوسة في أن تطلب أولاً من نموذج اللغة الكبير العثور على جميع الأجزاء ذات الصلة من النص ، ثم مطالبتهم باستخدام هذه الاقتباسات للإجابة على السؤال ، وتتبع الإجابة مرة أخرى إلى المستند المصدر. يمكن أن تقلل هذه الاستراتيجية من التكرار من الهلوسة.

تعتبر مقالة اليوم أكثر عملية ، حيث نشرح بعض التطبيقات المتعمقة للهندسة (الهندسة السريعة) من خلال حالتين (أحدهما نص عادي والآخر من خلال البرمجة).

تتفهم نماذج اللغات الكبيرة مثل GPT-3.5 و GPT-4 كل شيء ، ولكن هذا على وجه التحديد لأنه واسع جدًا إذا لم تعطه تلميحًا ، فغالبًا ما تكون الإجابة التي تحصل عليها عبارة عن عجلة سيارة.

أهمية (الفوري) في هذا الوقت بديهية ، وليست مجرد كلمة أو جملة بسيطة ، إذا كنت تريد تحقيق وظائف أكثر تعقيدًا ، فأنت بحاجة أيضًا إلى كلمات سريعة أكثر تعقيدًا.

كما أنه يتطلب من الجميع طرح الأفكار والتوصل إلى المزيد من طرق اللعب الجديدة أو الأكثر ملاءمة. كما أن "حصريتها" قوية جدًا أيضًا. على سبيل المثال ، الحائز على جائزة سابقة "دار الأوبرا الفضائية" ، ادعى المؤلف أنه قضى أكثر من 80 ساعة وأكثر من 900 تكرار للتوصل إلى هذا العمل ، ورفض مشاركة ما يدفع ميدجورني إلى استخدامه حتى الآن.

** بالطبع ، في حد ذاته ، قد يكون طلبًا مرحليًا فقط. قال سام التمان ذات مرة: بعد خمس سنوات ، قد لا يكون من الضروري تحفيز منصب مهندس ، لأن الذكاء الاصطناعي سيكون لديه القدرة على التعلم من تلقاء نفسه. لكن لا يمكن إنكار أن هذا "الطلب التدريجي" هو سلاح مهم لمساعدة الذكاء الاصطناعي حقًا في اقتحام جميع جوانب الأعمال. **

لسنا بحاجة للبدء من الصفر الآن ، فهناك العديد من المجتمعات الجيدة في الداخل والخارج ، والجميع يتبادلون الخبرات حول استخدام الكلمات السريعة ، بل ويسردون الكلمات الفورية الشائعة الحالية ، والتي سنقوم بإدراجها في الملحق في نهاية المقال.

** من منظور ريادة الأعمال / الاستثمار ، يناقش الجميع الآن أين توجد الفرص في طبقة التطبيق. غالبًا ما أذهب إلى مواقع الكلمات السريعة الشائعة هذه لأرى ، وربما يمكنني العثور على بعض الابتكارات في سيناريوهات التطبيقات من تلك الشائعة التي تم إصدارها حديثًا موجه كلمات الالهام. بغض النظر عن مقدار ما رأيته ، فمن الأفضل أن تجربه. **

ملحق: بعض مواقع مناقشة الكلمات السريعة

1. مجتمع الذكاء الاصطناعي:

(موقع إلكتروني مشهور للكلمات السريعة في الخارج ، يمكن تصنيفه حسب الشعبية ويغطي مجموعة كاملة من السيناريوهات.)

2 、 الكتابة على Reddit (r / Writings) ：

(إن Writings subreddit على Reddit هو مجتمع نشط للغاية حيث يقوم المستخدمون بالنشر والرد على مطالبات الكتابة المختلفة.)

3. سرد أفضل 100 كلمة سريعة

(أفضل 100 كلمة موجه من ChatGPT لتعزيز سير عملك.)

4. موقع ويب كلمة سريعة باللغة الصينية:

(يمكن تصنيفها حسب الشعبية ، والسيناريوهات التي يتم تناولها كاملة للغاية ، من الكتابة ، والبرمجة إلى التمويل ، والرعاية الطبية ، وما إلى ذلك)

5. موقع ويب كلمة سريع صيني آخر: معالج تلميح

(تحتل كتابة نصوص Xiaohongshu المرتبة الأعلى ، ولديها عرض أكثر سهولة للكلمات السريعة.)