تقنيات التلقين
promoting engineering
التقنية الأولى :Zero-Shot Prompting
هي التقنية الأصلية وهي
كتابة تلقينة مباشرة وعامة بدون سياق ولا أي مثال والنموذج سيكون قادر على تزويدك
بإجابات عن أسئلة لم يتم تدريبه بالضرورة على الإجابة عليها بشكل مباشر
أمثلة: ما هي عاصمة فرنسا ؟
لخص النص الثاني
....
ترجم الجملة
التالية ....
أي أننا نتعامل مع النموذج اللغوي
على أنه Chat bot مع العلم بأن النموذج اللغوي له إمكانيات أكبر من Chat bot
التقنية الثانية : Few-Shot Prompting
تقنية أصلية تستخدم حتى في تدريب النماذج تمكن هذه
التقنية النماذج اللغوية من أداء المهام الأكثر تعقيدا بشكل أفضل عبر تقديم مجموعة
من العروض التوضيحية لهذه النماذج. ذلك كما فعلنا في التلقينة الجيدة.
مثال: يتم إعطاء النموذج المثال التالى:
س: السودان
فإنه سوف يجيب :
ج: الخرطوم
سوف نعطي النموذج كلمة غريبة ليس
لها معنى في اللغة العربية ولتكن كلمة "جمودار"
في البداية نسأل نموذج Chat GPT السؤال التالى هل تعرف معنى كلمة جمودار ؟
سوف يجيب لا عذرا لا أستطيع العثور على أي معلومات عن
كلمة جمودار قد تكون هذه الكلمة غير معروفة.
والآن نكتب
التلقين ة التالي:
كان جمال يتجمودر على الرياح في سيارته وكانت جمودار منيعاً.
أعطي خمس جمل تتضمن كلمة جمودار
هنا سوف يعطي النموذج خمس جمل تدل على أن النموذج تعلم
شيئا جديدا وفهم معنى الكلمة الجديدة في السياق
هذه التقنية تسمح لنا بدفع النماذج
اللغوية إلى حافة قوتها عبر إعادة تدريبها إنها تتعلم بكفاءة مرعبة يمكنك استخدام
هذه التقنية لقيادة Chat GPT إلى النتائج التي طمح إليها.
-
في المثال السابق استخدمنا
لكن
ماذا لو استخدمنا أمثلة متعددة و سياق كامل للنموذج؟
دعني أوضح لك ذلك من المثال التالي
الذي يعتمد على قوة النماذج اللغوية للذكاء الصناعي في التصنيف... افترض أنك صاحب
متجر ويأتي إليك أشخاص مختلفين بعضهم نصاب والآخر صادق وقد قمت بوضع ما قاله كل
عميل لك على الشكل التالى
" بيع لي وسأدفع لاحقا أه لأني
نسيت المال" / نصاب
"سأشتري واحدة وأدفع لك الآن"
/ ليس نصاب
" هل تقبل الدفع بالبيتكوين"
/ ىنصاب
" سأخذ عشرة لكن أريد تخفيض"
/ ليس نصاب
بعد ذلك سوف أضيف له عبارة جديدة
قالها لي عميل جديد وأريد أن أعرف هل هو نصاب أم لا
" إعطني إثنين وسأعود للدفع
لاحقا" / ....
سوف يقول لك النموذج قد يكون نصاب
مع إعطاء تبرير لهذا التوقع
إذن يمكن استخدام هذه النماذج
للتنبؤ عمليا بشيء ما مثل فقدان عميل أو فشل صفقة ما
ولكن يجب عليك جمع أكبر كمية ممكنة
من البيانات لكي تستخدمها على شكل Shots
Promptings
التقنية الثالثة: التلقين
باستخدام سلسلة التفكير
Chain of thought Prompting
ظهرت هذه التقنية لأول مرة عام 2022 في ورقة علمية حيث أثبتت تلك الورقة أن سلسلة من خطوات التفكير الوسيطة يمكنها أن تحسن بشكل كبير من قدرة النماذج اللغوية الكبيرة في القيام بالمهام المنطقية المعقدة ولتوضيح ذلك دعنا نناقش المثال التالي أحمد لديه قلمين واشترى ثلاث علب أقلام كل واحدة سعتها عشرة أقلام لكن إحداها فيها النص فقط كم قلم لدى أحمد ؟
( لاحظ أن النموذج سوف يعطي إجابة
خطأ )
الآن سوف نعطي النموذج مثال يوضح له
تسلسل الأفكار ثم نسأله نفس السؤال السابق
تدريب تسلسل الأفكار :
السؤال : مريم اشترى قطعة شوكولاتة
ثم اشترت علبتي شوكولاته سعة كل واحدة 4 قطع إلا أن إحدى هذه العلب تحتوي على النصف
فقط كم قطعة شوكولاتة لأداء مريم ؟
الجواب : 2 قطعة كانت لديها +
العلبة الأولى 4 قطع + العلبة الثانية 2 قطعة لأن فيها النصف فقط = 8
بعد إعطاء النموذج هذه اللقينة
للتدريب أعد السؤال السابق للنموذج
أحمد لديه قلمين واشترى ثلاث علب
أقلام كل واحدة سعتها عشرة أقلام لكن إحداها فيها النص فقط كم قلم لدى أحمد ؟
سوف يعطيك النموذج الإجابة الصحيحة
فى هذه الحالة ( 27 قلم ).
تعليقات
إرسال تعليق