مروری بر روش‌های مهندسی پرامپت در مدل‌های زبانی بزرگ

Abstract

مهندسی پرامپت، فرآیند ساختاربندی متن ورودی برای مدل‌های زبانی بزرگ است. این فرایند جهت بهینه‌-سازی عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ بسیار ضروری محسوب می‌شود؛ اما در عین حال فرایندی پرچالش است. هدف از انجام این پژوهش، بررسی مبانی مهندسی پرامپت و روش‌های پایه‌ای و پیشرفته نوشتن پرامپت بوده و همچین به بررسی روش‌های ارزیابی و کاربردهای مهندسی پرامپت در پردازش زیان‌های طبیعی می‌پردازد. این پژوهش نشان می‌دهد که چگونه شناخت مهندسی پرامپت می‌تواند در بهبود نتایج حاصل از ابزارهای هوشمند تولید محتوا و کاهش پدیده توهم ماشینی، مؤثر باشد و همچنین بینش‌های ارزشمندی را برای محققان برای کاوش در این زمینه ارائه می‌دهد. پژوهش در مهندسی پرامپت، بررسی مبانی و تکنیکها و شناخت کاربردهای آن میتواند به مدیریت اطلاعات و دانش از نظر بهبود دقت و کیفیت اطلاعات، کاهش خطاهای ناشی از توهم ماشینی، تحلیل دادهها، افزایش کارایی تولید محتوا، تسهیل دسترسی به دانش، پشتیبانی از تصمیمگیری، تحلیل دادهها و در کل بهبود کیفیت اطلاعات کمک کرده و در نتیجه، فرآیندهای تصمیمگیری را تسهیل نماید.

Keywords

• مهندسی پرامپت
• مدل‌های زبانی بزرگ
• ابزارهای هوش مصنوعی
• تولید محتوا