این یک دوره آموزشی نیست، یک آپگرید ذهنی است
حرف‌های کلیشه‌ای کافیست. بیایید قدرت واقعی مهندسی پرامپت را در عمل ببینیم. تفاوت بین یک دستور معمولی و یک دستور مهندسی‌شده، تفاوت بین یک پاسخ بی‌کیفیت و یک شاهکار است.
ضعیف: دستور معمولی
پرامپت:
"درباره هوش مصنوعی بنویس"نتیجه:
قدرتمند: دستور مهندسی‌شده
پرامپت:
شما یک استراتژیست ارشد فناوری با ۲۰ سال سابقه هستید. یک تحلیل SWOT (نقاط قوت، ضعف، فرصت، تهدید) برای روند فعلی هوش مصنوعی مولد (Generative AI) بنویسید. مخاطب شما هیئت مدیره یک شرکت سرمایه‌گذاری است که دانش فنی محدودی دارند. خروجی باید در قالب یک جدول Markdown و کاملاً به زبان فارسی باشد. از پرداختن به جزئیات الگوریتمی خودداری کنید.نتیجه:
| جنبه | تحلیل استراتژیک |
|---|---|
| نقاط قوت | سرعت بالای نوآوری و تولید محتوای خودکار |
| نقاط ضعف | هزینه بالای محاسباتی و ریسک توهم (Hallucination) |
| فرصت‌ها | ایجاد بازارهای جدید و افزایش بهره‌وری صنایع |
| تهدیدها | چالش‌های قانونی کپی‌رایت و سوءاستفاده‌های احتمالی |
اثبات عملی: از ایده تا مقاله در کمتر از 5 دقیقه
در این ویدیو، به صورت زنده می‌بینید که چگونه با استفاده هوشمندانه از تکنیک‌های همین دوره، یک مقاله تخصصی، کامل و ساختارمند را از یک ایده خام اولیه، در چند دقیقه تولید می‌کنیم.
مبانی کلیدی: درک عمیق‌تر هوش مصنوعی
مهندسی پرامپت چیست؟
مهندسی پرامپت، هنر و علم طراحی دستورالعمل‌های دقیق (پرامپت) برای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) است. هدف اصلی، هدایت مدل به سمت تولید پاسخ‌های قابل اعتماد، دقیق و مرتبط است. به جای اینکه مدل را یک جعبه سیاه ببینیم، یاد می‌گیریم که مانند یک مربی برای یک ذهن دیجیتال عمل کنیم و با ارائه ورودی بهینه، بهترین خروجی ممکن را از آن استخراج نماییم.
مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) چگونه کار می‌کنند؟
این مدل‌ها در واقع یک ماشین پیش‌بینی آماری فوق‌العاده پیچیده هستند. آن‌ها بر اساس میلیاردها صفحه متن آموزش دیده‌اند تا محتمل‌ترین کلمه (یا دقیق‌تر، توکن) بعدی را در یک توالی حدس بزنند. چند مفهوم کلیدی:
- توکن‌ها (Tokens): واحد‌های سازنده متن هستند؛ می‌توانند یک کلمه کامل یا حتی بخشی از یک کلمه باشند. تمام ورودی شما به توکن تبدیل می‌شود.
- پنجره زمینه (Context Window): حافظه کوتاه‌مدت مدل است. این پنجره ظرفیت محدودی دارد و مدل فقط می‌تواند بر اساس توکن‌هایی که در این پنجره قرار دارند، پاسخ دهد.
معرفی مدل‌های مختلف
امروزه مدل‌های پیشرفته مختلفی وجود دارند، مانند سری GPT (از OpenAI)، Gemini (از Google)، Claude (از Anthropic) و Llama (از Meta). با اینکه اصول کارکرد آن‌ها مشابه است، اما در معماری، داده‌های آموزشی و قابلیت‌های خاص تفاوت‌های ظریفی دارند. خوشبختانه، تکنیک‌هایی که در این دوره می‌آموزید، اصول بنیادین و قابل اعمال بر روی تمام مدل‌های پیشرفته هستند.
معماری ذهن‌های دیجیتال
یک دوره تعاملی برای یادگیری ۲۴ تکنیک کلیدی مهندسی پرامپت. برای شروع، یک دسته را انتخاب کنید.
پرسش‌های متداول
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
این دوره برای طیف وسیعی از افراد طراحی شده است:
- تولیدکنندگان محتوا، نویسندگان و بازاریابان که می‌خواهند کیفیت و سرعت تولید محتوای خود را متحول کنند.
- برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان که قصد دارند از LLMها در اپلیکیشن‌های خود به صورت بهینه استفاده کنند.
- مدیران و تحلیل‌گران که به دنبال افزایش بهره‌وری و استخراج هوشمندانه اطلاعات از داده‌ها هستند.
- دانشجویان و پژوهشگران که می‌خواهند از هوش مصنوعی به عنوان یک دستیار تحقیق قدرتمند استفاده نمایند.
آیا نیاز به دانش برنامه‌نویسی دارم؟
خیر! حدود ۸۰٪ از تکنیک‌های این دوره کاملاً مفهومی بوده و نیازی به هیچ دانش کدنویسی ندارند. این تکنیک‌ها بر روی منطق و ساختار زبان تمرکز دارند و در هر پلتفرم چت مبتنی بر هوش مصنوعی قابل استفاده هستند. بخش‌های پیشرفته‌تر که به API و کدنویسی مرتبط است، به وضوح مشخص شده و برای توسعه‌دهندگان طراحی شده‌اند.
تفاوت این دوره با دوره‌های دیگر چیست؟
سه تفاوت اصلی وجود دارد: ۱) تمرکز بر "چرا"ی تکنیک‌ها: ما فقط تکنیک‌ها را لیست نمی‌کنیم، بلکه منطق پشت هرکدام و نحوه تاثیر آن بر مدل را توضیح می‌دهیم. ۲) تعاملی بودن: شما با مثال‌های زنده و یک رابط کاربری پویا سروکار دارید، نه ویدیوهای طولانی و خسته‌کننده. ۳) جامعیت و ساختار: ۲۴ تکنیک کلیدی به صورت دسته‌بندی شده و با تحلیل دقیق نقاط قوت و ضعف هرکدام ارائه شده است.
آیا این تکنیک‌ها روی تمام مدل‌های هوش مصنوعی کار می‌کنند؟
بله، اصول و مبانی مهندسی پرامپت که در این دوره آموزش داده می‌شود (مانند نقش‌دهی، ارائه مثال، زنجیره تفکر و...) جهانی هستند و بر روی تمام مدل‌های زبانی بزرگ پیشرفته مانند سری GPT، Gemini، Claude و Llama اعمال می‌شوند. با این حال، هر مدل ممکن است به برخی تکنیک‌ها واکنش قوی‌تری نشان دهد که در جزئیات هر درس به آن اشاره شده است.