التخطي إلى المحتوى الرئيسي

عناصر هندسة التلقين الخاصة بـ Copilot Prompts

 الذكاء الاصطناعي التوليدية والتقنيات التي تنفذها مثل Microsoft Copilot تتزايد في الوعي العام - حتى بين الأشخاص الذين لا يعملون في أدوار التكنولوجيا أو لديهم خلفية في علوم الكمبيوتر أو التعلم الآلي. ونقل عن آرثر كلارك المستقبلي والروائي أنه لاحظ أن "أي تقنية متقدمة بما فيه الكفاية لا يمكن تمييزها عن السحر". وفي حالة الذكاء الاصطناعي التوليدية، يبدو أن هناك بالفعل قدرة شبه عجائبية على إنتاج محتوى أصلي شبيه بالإنسان، بما في ذلك الشعر والنثر وحتى التعليمات البرمجية للكمبيوتر.

ومع ذلك، لا توجد معالجات تشارك في الذكاء الاصطناعي التوليدية - مجرد تطبيق التقنيات الرياضية التي تم اكتشافها وتحسينها بشكل متزايد على مدى سنوات عديدة من البحث في الإحصائيات وعلوم البيانات والتعلم الآلي. يمكنك الحصول على فهم رفيع المستوى لكيفية القيام بالخدعة السحرية من خلال تعلم المفاهيم والمبادئ الأساسية التي تم استكشافها في هذه الوحدة. بينما تتعلم المزيد عن تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدية التي لدينا اليوم، يمكنك مساعدة المجتمع على تخيل إمكانيات جديدة الذكاء الاصطناعي غدا.

وحسب شركة ميكروسوفت يجب أن يتم بناء التلقينات لـ Copilot هو نموذج الذكاء الصناعى التوليدى الخاصة بميكروسوفت 

Copilot prompts

include four parties

1) goal.                  2) context.                  3)expectations.            4)source.

Example (1): this prompt includes goal and source

write a summary (Goal) based on all emails from see him in the past two weeks (source)

Example (2): this prompt includes Goal, context and the expectation

Draft an outline of training manual about time management (Goal). our audience is professionals who work in hybrid environment and constantly need to attend virtual meetings and meet deadlines(context). the tone of the document will be friendly and suggestive (expectations) 

تعليقات

المشاركات الشائعة من هذه المدونة

أهمية وجود النباتات في المنزل وخاصة في غرفة المكتب

لا شك أن وجود النباتات في المنزل يعزز من جمال البيئة الداخلية ويضيف لمسة طبيعية مميزة، ولكن الفوائد الحقيقية للنباتات تتجاوز مجرد الجمال البصري. تتعدد الفوائد الصحية والنفسية التي تقدمها النباتات لنا، وفيما يلي أهم الأسباب التي تجعل من وجود النباتات في المنزل، وخصوصاً في غرفة المكتب، ضرورة ملحة: 1. تحسين جودة الهواء: تعمل النباتات على تحسين جودة الهواء من خلال امتصاص ثاني أكسيد الكربون وإطلاق الأكسجين. كما أنها تمتص الملوثات الضارة من الهواء مثل الفورمالديهايد والبنزين، مما يجعل البيئة الداخلية أكثر نقاءً وصحة. 2. تعزيز التركيز والإنتاجية: تشير الدراسات إلى أن وجود النباتات في مكان العمل يمكن أن يزيد من التركيز والإنتاجية. النباتات تساعد في تقليل مستويات التوتر وتعزز الشعور بالراحة النفسية، مما ينعكس إيجاباً على الأداء الوظيفي والإبداع. 3. تقليل الضوضاء: تعمل النباتات كحاجز طبيعي يمتص الضوضاء ويقلل من التشتت السمعي، مما يساعد على خلق بيئة عمل هادئة ومريحة. 4. التأثير الإيجابي على الصحة النفسية: النظر إلى النباتات والتفاعل معها يمكن أن يساعد في تقليل مستويات القلق والاكتئاب. اللون الأخض...

الجزء الثاني من هندسة التلقين Prompting Engineering 2nd Part

  عناصر التلقينة الجيدة مرة أخرى ما المقصود بهندسة التلقين ؟ هى تقنية قوية وفعالة لمخاطبة النماذج اللغوية للذكاء الصناعى مثل   Chat GPT باستخدام اللغات الطبيعية من خلال تصميم تلقينات Prompts تسمح لهذه النماذج اللغوية بإنتاج مخرجات دقيقة وذات صلة ومراعية للسياق و لضمان ذلك يجب مراعاة عناصر التلقينة الجيدة و التى سوف أوضحها فيما يلى: 1-           المهمة Task : : يمكن للنماذج اللغوية مثل   Chat GPT القيام بالكثير من المهام المدهشة مثل كتابة مقال، قصة أو اقتراح برنامج تسويق أو كتابة كود برمجى بأى لغة برمجة أو إنشاء صفحات انترنت والكثير من المهام ويمكنك سؤال Chat GPT نفسه عما يمكنه القيام به من مهام بتوجيه السؤال التالى له ماهى 100 مهمة يمكنك القيام بها كنموذج لغوى ؟ وعموما من المهام المفيدة ·          الفرز Sorting ·          الفلترة   Filtering ·          الاستنباط Deduction  ...

هندسة التلقين Prompting Engineering

  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 bo t 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: المغرب ج: الرباط   فإذا أدخلنا بعد ذلك للنموذج :  س: السودان  فإنه سوف يجيب :  ج: الخرطوم     هذه التقينة مثيرة للاهتمام رغم ما قد تبدو عليه أنها بسيطة ولكي نختبر قوة هذه التقني...