التحكم في الإبداع باستخدام معلمات النموذج
تُعلّمك هذه الدورة كيفية تصميم مُحفّزات واضحة وموثوقة تُوجّه أنظمة الذكاء الاصطناعي بثقة. ستتعلّم كتابة أهداف دقيقة، وتحديد الأدوار المفيدة، وإدارة الغموض، وتنظيم المُحفّزات لتحسين الدقة والاستقرار وجودة إخراج في العمل اليومي. ستستكشف تقنيات تصميم التعليمات التي تُشكّل طريقة تفكير النماذج واستجابتها. تشمل هذه التقنيات المُحفّزات قصيرة المدى، والمُخرجات المُتوافقة مع المخططات، والتحكم في الأسلوب والشخصية، واستراتيجيات التفكير المُتقدّمة، والتحكم الدقيق في الإبداع من خلال مُعاملات النموذج. ستتعلّم أيضًا كيفية ترسيخ الإجابات في سياق حقيقي، والعمل مع مستندات طويلة، والحماية من مخاطر مثل حقن المُحفّزات. تُقدّم الدورة بعد ذلك استخدام الأدوات، وقواعد السلامة، وممارسات الإنتاج التي تُحافظ على فعالية المُحفّزات مع مرور الوقت. ستتعلّم التقييم، والمراقبة، وفحص الإنصاف، وتصميم التجارب. في النهاية، ستكون مُستعدًا بناء مُحفّزات تدعم سلوكًا موثوقًا به وقابلًا للتنبؤ للذكاء الاصطناعي في التطبيقات الواقعية.
تخيل أننا نبني مساعد تسويق ذكي، وهو أداة ذكاء اصطناعي مصممة لمساعدة فريق التسويق. لهذه الأداة وظيفتان رئيسيتان:
وظيفتها الأساسية هي إجراء تحليل دقيق. عند عرض صفحة ويب لمنافس، يجب تحليل محتواها واستخراج قائمة بأسماء المنتجات وأسعارها الدقيقة. تتطلب هذه المهمة اتساقًا صارمًا. إذا حلل شخصان صفحة الويب نفسها، يجب أن تكون إخراج متطابقة في كل مرة.
الوظيفة الثانية للأداة هي دعم توليد الأفكار الإبداعية. باستخدام أسماء المنتجات المستخرجة، يجب توليد مجموعة متنوعة من خيارات الشعارات لحملة إعلانية جديدة. تتطلب هذه المهمة تنوعًا في النتائج المُولّدة. إذا أنتجت الأداة الشعارات نفسها مرارًا وتكرارًا، فلن تُلبي متطلبات هذه المهمة الإبداعية.
يُمثل هذا تحديًا هندسيًا جوهريًا. فنحن نطلب من نموذج الذكاء الاصطناعي الأساسي نفسه التعامل مع مهمتين بمتطلبات متنافسة: إحداهما تتطلب دقة حتمية، والأخرى تعتمد على تنوع كبير إخراج إبداعية. قد تكون إرشاداتنا لكل مهمة مكتوبة بدقة، لكن النص وحده لا يكفي لفرض هذا التحول السلوكي. كيف نجعل النموذج آلة في لحظة، وملهمًا في اللحظة التالية؟
تكمن الإجابة في أداة تحكم ثانية، بنفس القوة، وهي: معلمات النموذج . هذه إعدادات محددة يُمكننا تعديلها أثناء استدعاء واجهة API ، مما يؤثر بشكل مباشر على كيفية توليد النموذج استجابة. إنها لوحة التحكم لمحرك توليد الذكاء الاصطناعي.
استكشاف هذه المعايير هو ما يرتقي بنا من مجرد كتابة المحفزات إلى هندسة سلوك الذكاء الاصطناعي بشكل حقيقي. دعونا نستكشف معايير النموذج مفتاح التي تُمكّننا من التحكم بدقة في إبداع الذكاء الاصطناعي، وعشوائيته، وطوله، وبنيته، وتحويله من أداة غير متوقعة إلى أداة هندسية موثوقة وقابلة للتنبؤ.
معايير الإبداع: التحكم في العشوائية والتنوع
ولكي نتمكن من استخدام المعايير التي تتحكم في الإبداع بشكل فعال، نحتاج أولاً إلى نموذج ذهني بسيط ولكن دقيق لعملية توليد النص.
في كل خطوة من خطوات توليد استجابة، لا يختار برنامج ماجستير إدارة الأعمال الكلمة التالية فحسب. بل يُجري، بناءً على سياق الموجه والنص الذي ولّده حتى الآن، عملية حسابية معقدة لإنتاج درجة احتمالية لكل رمز في مفرداته. رمز هو الوحدة الأساسية للنص في النموذج، ويمكن أن يكون كلمة كاملة (مثل "cat")، أو جزءًا من كلمة (مثل "ing")، أو علامة ترقيم.
على سبيل المثال، بعد معالجة إدخال "جلست القطة على..."، قد تقوم ...