استراتيجيات التحفيز: المباشرة والسياقية

برزت هندسة التوجيه كتقنية أساسية لتعزيز قدرات نماذج اللغات الكبيرة المُدرَّبة مسبقًا. تتضمن هذه التقنية تصميم تعليمات خاصة بالمهمة، تُعرف باسم التوجيهات، بشكل استراتيجي لتوجيه إخراج النموذج دون تغيير المعلمات.

تتجلى أهمية هندسة الاستجابة الفورية بشكل خاص في تأثيرها التحويلي على قدرة برامج الماجستير في القانون (LLMs). فمن خلال توفير آلية لضبط مخرجات النموذج بدقة من خلال تعليمات مُصممة بعناية، تُمكّن هندسة الاستجابة الفورية هذه النماذج من التفوق في مهام ومجالات متنوعة. وتختلف هذه القدرة على التكيف عن النماذج التقليدية، حيث غالبًا ما يتطلب الأمر إعادة تدريب النموذج أو ضبطه بدقة مكثفة لتحقيق أداء مُحدد للمهمة. وهذا هو الوعد التحويلي لهندسة الاستجابة الفورية، الذي يدفع حدود الذكاء الاصطناعي ويفتح الأبواب أمام مستقبل زاخر بالإمكانيات. وفي ظل بيئة دائمة التطور، تكشف الأبحاث الجارية باستمرار عن مناهج وتطبيقات مبتكرة في هندسة الاستجابة الفورية. ويمتد نطاق هندسة الاستجابة الفورية المعاصرة ليشمل طيفًا واسعًا من التقنيات، بدءًا من الأساليب الأساسية مثل التحفيز الفوري والتحفيز قصير المدى وصولًا إلى مناهج أكثر تعقيدًا مثل التحفيز بسلسلة التعليمات البرمجية.

دعونا نستكشف بعض التقنيات المباشرة:

تُحدث هذه التقنية نقلة نوعية في استخدام النماذج، إذ تُلغي الحاجة إلى مجموعات بيانات تدريب مُصنّفة. وتتضمن تقديم وصف للمهمة فقط للنموذج في المُوجّه، وتوجيهه لتطبيق معرفته المُدرّبة مُسبقًا على مهام جديدة دون أمثلة مُحدّدة.

مثال

موجه المستخدم:
هل تستحق هذه الكاميرا الشراء؟ تبدو جيدة جدًا، لكنني قرأت بعض التقييمات السلبية.

قالب المطالبة:

• بالنظر إلى العبارة: '{user_input}' ، قم بتصنيف مشاعر العبارة على أنها إيجابية أو سلبية أو محايدة استنادًا فقط إلى محتوى العبارة.

• استخدم فهمك ومعرفتك العامة لتحديد المشاعر دون سياق أو أمثلة إضافية.

تتضمن هذه الطريقة إعطاء النموذج عددًا صغيرًا من الأمثلة لتعلم المهمة. يمكن لهذه الطريقة تحسين أداء النموذج بشكل ملحوظ، خاصةً عند استخدام أمثلة عالية الجودة، مع ...