Prompt Design Chain of Thought Few-shot Prompting Structured Outputs JSON Mode Function Calling Tool Use Prompt Testing Prompt Optimization System Prompts
33 posts
ساخت برنامه‌های مستحکم با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) اغلب با یک چالش بزرگ همراه است: استخراج داده‌های تمیز و قابل استفاده از پاسخ‌های زبان طبیعی. در حالی که LLMها در تولید متن عالی هستند، اما زمانی که قالب‌بندی دقیق مورد نیاز باشد، می‌توانند غیرقابل پیش‌بینی باشند. اینجاست که حالت JSON ...
مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) پردازش زبان طبیعی را متحول کرده‌اند، اما حتی پیشرفته‌ترین مدل‌ها نیز بدون راهنمایی مناسب ممکن است در انجام وظایف خاص با مشکل مواجه شوند. پرامپت‌نویسی چندنمونه‌ای پل ارتباطی بین دانش عمومی و اجرای وظیفه‌محور است. با ارائه تعداد کمی از نمونه‌های ورودی-خروجی به مدل، می‌توانید دقت، ثبات و مرتبط بودن خروجی‌ها را بدون نیاز به تنظیم مجدد (Fine-tuning) مدل بهبود بخشید.
با پیشرفته‌تر شدن مدل‌های زبانی، کیفیت پرامپت‌های ورودی شما مستقیماً بر کیفیت خروجی تأثیر می‌گذارد. بهینه‌سازی پرامپت دیگر فقط درباره نوشتن دستورالعمل‌های شفاف نیست؛ بلکه یک رویکرد راهبردی است که دقت زبانی، ساختار منطقی و آزمایش‌های تکرارشونده را ترکیب می‌کند.
با حرکت مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) از پروتوتایپ‌های آزمایشی به زیرساخت‌های حیاتی تولید، مفهوم «تست پرامپت» به عنوان یک شاخه مهندسی غیرقابل‌مذاکره ظهور کرده است. برخلاف نرم‌افزارهای سنتی که ورودی‌ها خروجی‌های قطعی تولید می‌کنند، LLMها تنوع احتمالی را معرفی می‌کنند...
برای سال‌ها، مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) عمدتاً به عنوان پیش‌بین‌کننده‌های متنی پیشرفته دیده می‌شدند. اگرچه توانایی‌های گفتگویی به شدت بهبود یافته‌اند، اما قدرت تحول‌آفرین واقعی هوش مصنوعی مولد در توانایی آن برای تعامل با دنیای بیرون نهفته است. این تعامل از طریق...
در چشم‌انداز سریعاً در حال تحول مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، مهندسی پرامپت از یک هنر دستی به یک رشته نظام‌مند تبدیل شده است. برای توسعه‌دهندگان متوسط تا پیشرفته، تکرار دستی پرامپت‌ها اغلب گلوگاه مقیاس‌پذیری و ثبات است. این مقاله رویکردی پیچیده برای این چالش را بررسی می‌کند: بهینه‌سازی خودکار پرامپت که از اصول مشتق‌شده از یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF) استفاده می‌کند.
یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) با ابزارهای خارجی—مانند APIها، پایگاه‌های داده یا مفسرهای کد—چت‌بات‌های ساده را به سیستم‌های عامل قدرتمند تبدیل می‌کند. با این حال، این یکپارچه‌سازی لایه جدیدی از پیچیدگی را معرفی می‌کند: قابلیت اطمینان. برخلاف نرم‌افزارهای قطعی، مدل‌های زبانی بزرگ احتمالی هستند. ...