Prompt Design Chain of Thought Few-shot Prompting Structured Outputs JSON Mode Function Calling Tool Use Prompt Testing Prompt Optimization System Prompts
33 posts
بناء تطبيقات قوية باستخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) غالبًا ما ينطوي على تحدٍّ كبير: استخراج بيانات نظيفة وقابلة للاستخدام من الاستجابات بلغة طبيعية. على الرغم من أن نماذج اللغة الكبيرة ممتازة في توليد النصوص، إلا أنها قد تكون غير متوقعة عند الحاجة إلى تنسيق صارم. وهنا يأتي دور وضع JSON...
لقد أحدثت نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ثورة في معالجة اللغة الطبيعية، ومع ذلك، قد تواجه حتى أكثر النماذج تطورًا صعوبة في أداء مهام محددة دون توجيه مناسب. يُعد التوجيه بعدد قليل من الأمثلة (Few-shot prompting) الجسر الذي يربط بين المعرفة العامة والتنفيذ المحدد للمهمة. من خلال تزويد النموذج بعدد صغير من...
مع تطور النماذج اللغوية، يحدد جودة مدخلاتك جودة المخرجات. تحسين الأوامر لم يعد مجرد كتابة تعليمات واضحة، بل هو تخصص استراتيجي يجمع بين الدقة اللغوية، والبنية المنطقية، والاختبار التكراري...
مع انتقال نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) من النماذج الأولية التجريبية إلى البنية التحتية الحرجة للإنتاج، برز مفهوم "اختبار الأوامر" كمنهجية هندسية لا تقبل المساومة. على عكس البرمجيات التقليدية التي تنتج مخرجات حتمية من المدخلات، تُدخل نماذج اللغة الكبيرة تباينًا احتماليًا...
لطالما نُظِر إلى نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) على أنها متنبئون متطورون بالنصوص. ومع تحسن القدرات الحوارية بشكل كبير، تكمن القوة التحويلية الحقيقية للذكاء الاصطناعي التوليدي في قدرته على التفاعل مع العالم الخارجي. يتم تسهيل هذا التفاعل من خلال...
في المشهد سريع التطور لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، انتقلت هندسة المطالبات من حرفة يدوية إلى نظامية. بالنسبة للمطورين من المستوى المتوسط إلى المتقدم، غالبًا ما تكون التكرارات اليدوية للمطالبات عائقًا أمام قابلية التوسع والاتساق. يستكشف هذا المقال نهجًا متطورًا لهذا التحدي: تحسين المطالبات تلقائيًا الذي يستفيد من مبادئ مستمدة من التعلم المعزز من التغذية الراجعة البشرية (RLHF).
يؤدي دمج نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) مع الأدوات الخارجية—مثل واجهات برمجة التطبيقات (APIs)، وقواعد البيانات، أو مفسرات الأكواد—إلى تحويل روبوتات الدردشة البسيطة إلى أنظمة وكيلة قوية. ومع ذلك، فإن هذا الدمج يقدم طبقة جديدة من التعقيد: الموثوقية. على عكس البرمجيات الحتمية، فإن نماذج اللغات الكبيرة احتمالية...