اختبار: تصميم التعليم
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.
لديك مُوجِّه سلسلة الأفكار (CoT) الذي يُحلِّل تذاكر دعم العملاء بشكل صحيح في معظم الأحيان، ولكنه يرتكب أحيانًا أخطاءً منطقية بسيطة تُؤدي إلى تصنيف نهائي غير صحيح. تتطلب المهمة موثوقية عالية جدًا.
ما هي تقنية التفكير المتقدمة التي تعتبر الأفضل لتحسين موثوقية مطالبة CoT الحالية؟
توجيه برنامج الأفكار (PoT)
الاتساق الذاتي
توجيه شجرة الأفكار (ToT)
مطالبة CoT بدون لقطة