‏تخطَّ إلى المحتوى
kenjtecJournal
‏البحث في Journal

‏قبل تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي، جرّب توجيهًا يمكنك الحكم عليه فعلًا

‏عندما يخطئ الذكاء الاصطناعي مرارًا في الوصول إلى النتيجة التي تفضّلها، قد يبدو التدريب الخطوة التالية البديهية.

‏قبل تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي، جرّب توجيهًا يمكنك الحكم عليه فعلًا

‏قراءة النص المفرغ

Before you train an AI, try an instruction you can judge yourself. Name the mistake precisely, such as an invented promise or a missing question. Narrow the task: ask for the date and the number of guests, and never invent a price. Then check exactly that mistake. A better instruction doesn't change any model parameters.

‏عندما يخطئ الذكاء الاصطناعي مرارًا في الوصول إلى النتيجة التي تفضّلها، قد يبدو التدريب الخطوة التالية البديهية. شخّص الإخفاق أولًا. فالطلب المبهم، والحقائق الناقصة، والمثال غير المناسب، كلها قد تجعل تقييم المهمة صعبًا.

‏خذ ردًّا على استفسار خيالي. تريد أن تُقرّ الإجابة بالطلب، وتسرد التفاصيل الناقصة، وتتجنّب التعهّد بالتوافر. وعبارة «اكتب ردًّا احترافيًا» لا تعبّر عن هذه المتطلبات.

‏سمِّ الإخفاق

‏احتفظ بمثال على المخرجات غير المرغوبة. حدّد المشكلة بدقة: التزام مختلَق، أو سؤال ناقص، أو صيغة خاطئة، أو نبرة غير مناسبة. قد تحتاج المشكلات المختلفة إلى تغييرات مختلفة. فتحسين النبرة لن يوفّر مصدرًا ناقصًا.

‏حسّن تعليمة واحدة

‏اكتب المهمة بلغة واضحة:

‏صُغ ردًّا على هذا الاستفسار الخيالي. أقِرّ بالطلب، ثم اسأل عن التاريخ الناقص وعدد المشاركين. لا تختلق سعرًا ولا تؤكّد التوافر. اختم بطلب هذه التفاصيل. اجعل الإجابة موجزة وودّية.

‏أضِف المادة المصدرية ذات الصلة بشكل منفصل. وامنح المساعد وسيلة للإبلاغ عن المعلومات الناقصة بدلًا من جعل الإكمال يبدو إلزاميًا.

‏أضِف مثالًا مفيدًا

‏اختر مثالًا قصيرًا تملكه أو يحقّ لك استخدامه. اشرح السمات المهمة: إقرار واضح، وأسئلة محددة، وعدم وجود أي التزام غير معتمد. وأزِل العروض القديمة أو المعلومات المُعرِّفة التي لا ينبغي أن تصبح جزءًا من المخرجات الجديدة.

‏المثال ليس ترخيصًا بنسخ كل تفصيل. اذكر الحقائق التي تخصّ المهمة الحالية والجزء الذي يوضّح الأسلوب.

‏قارن وفق فحص ثابت

‏استخدم المهمة الأصلية والتوجيه المعدَّل على مادة يمكنك فحصها. ابحث عن الإخفاق الذي سمّيته وكذلك عن مشكلات جديدة. احتفظ بالردود كاملة وبالإعدادات ذات الصلة. وإذا ظل التوجيه المحسَّن يُخفق، فصِف النمط المتبقي بدلًا من تصعيد المشروع بأكمله على الفور.

‏قد يُظهر هذا التمرين أن المهمة كانت بحاجة إلى حدود أفضل. وقد يُظهر أيضًا قيدًا يتطلب نهجًا آخر. وكلا الاستنتاجين مفيد حين يستند إلى مقارنة فعلية. فتقديم موجّه أفضل أو أمثلة أفضل ليس النشاط نفسه الذي يُغيّر المعاملات المُتعلَّمة للنموذج.

‏Mika اسم قلم تحريري يستخدمه فريق تحرير KENJTEC في هامبورغ. تقترح هذه المقالة سير عمل، ولا تُبلغ عن اختبار مكتمل.

‏مشاهدة الفيديو

‏هامبورغ هي نقطة انطلاقنا.

‏الفائدة ترافقك أينما ذهبت.

‏تطبيقات عملية للذكاء الاصطناعي من هامبورغ، بشرح للجميع.

‏المقالات المحفوظة