مع تزايد الطلب على الحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي عبر مختلف الصناعات، يزداد أيضًا الطلب على مهندسي التلقين (Prompt Engineers). تعتبر هندسة التلقين (Prompt Engineering) مزيجًا بين العلم والفن، حيث تعتمد على صياغة تلقينات (prompts) دقيقة واستراتيجية لتفعيل إمكانات الذكاء الاصطناعي بالكامل.
ما هو الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI)؟
الذكاء الاصطناعي (AI) يحتوي على عدة فروع، منها الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI). يتميز هذا النوع بقدرته على إنتاج محتوى وأفكار جديدة بصيغ متعددة مثل النصوص والصور ومقاطع الفيديو. يعتمد الذكاء الاصطناعي التوليدي على شبكات عصبية اصطناعية (Artificial Neural Networks) لمحاكاة عمل العقل البشري.
يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنتاج محتوى متنوع مثل النماذج ثلاثية الأبعاد، والموسيقى، والصور، والقصص، والمحاكاة، والنصوص. ويعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي بلغات مختلفة وفي مجالات متنوعة، مما يجعله مفيدًا في العديد من التطبيقات التجارية.
ما هي هندسة التلقين (Prompt Engineering) في الذكاء الاصطناعي؟
التلقين (Prompt) هو المدخل الذي يُعطى للذكاء الاصطناعي لتحفيز استجابة معينة، أما هندسة التلقين (Prompt Engineering) فهي التقنية التي تُستخدم لتحسين نماذج اللغة الكبيرة (LLMs - Large Language Models) لتقديم مخرجات محددة ومخصصة في مجال معين. تشمل هندسة التلقين طرقًا متعددة لضمان أن تكون التلقينات فعالة وتحقق النتائج المرجوة.
أهمية هندسة التلقين (Prompt Engineering)
تبرز أهمية هندسة التلقين (Prompt Engineering) في تطبيقاتها التجارية المتعددة مثل استخدام الشات بوتات (chatbots) في خدمة العملاء، حيث يتم استخدامها للتفاعل مع المستخدمين وتقديم المعلومات. تمكن هندسة التلقين من الاستفادة الكاملة من نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لتوفير مخرجات دقيقة وذات صلة.
كما أن تطورات هندسة التلقين أدت إلى ظهور تقنيات التلقين التكيفية (adaptive prompting) وتفاعلات الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط (multimodal AI interaction)، والتي تدمج بين الصوت والصور والنصوص لتحسين الفهم السياقي وزيادة دقة المخرجات.
كيف تطور مهارات هندسة التلقين (Prompt Engineering Skills)؟
تُعد مهارات هندسة التلقين من الضروريات للاستخدام الأمثل للذكاء الاصطناعي وهي مطلوبة بشكل كبير في السوق. يمكن تعلم هذه المهارات من خلال المعرفة، التدريب، والتجارب الواقعية. إليك بعض المهارات التقنية وغير التقنية التي تحتاج إلى تطويرها:
المهارات التقنية:
- التعرف على أساسيات الذكاء الاصطناعي (AI): يجب أن يكون لديك فهم سطحي لآليات العمل والوظائف الرئيسية للذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي (Machine Learning)، معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs).
- تحليل البيانات: يجب أن تكون قادرًا على تحليل البيانات وتكوين التلقينات المناسبة وتحليل المخرجات وفقًا لذلك. يمكنك استخدام المواد التعليمية عبر الإنترنت أو المحاضرات لفهم الأنماط والاستجابات النموذجية.
المهارات غير التقنية:
- الإبداع: الإبداع يعد من أهم المتطلبات في هندسة التلقين. يجب أن تتبنى طريقة التجربة والخطأ لتطوير الأفكار. كما أن الفهم الشامل للتفاعل مع الذكاء الاصطناعي ضروري.
- إتقان اللغة الإنجليزية: يعد الإلمام باللغة الإنجليزية مهارة أساسية. تحتاج إلى ممارستها وتعلم كيفية استخدامها بشكل دقيق لكتابة تلقينات فعالة.
أمثلة على هندسة التلقين (Prompt Engineering)
هندسة التلقين في الذكاء الاصطناعي التوليدي تشبه إعطاء تعليمات واضحة للذكاء الاصطناعي للقيام بمهام محددة وتقديم مخرجات مرغوبة. إليك بعض الأمثلة التي توضح أنواعًا مختلفة من التلقينات:
- توليد النصوص: "ساعدني في فهم آلية عمل الذكاء الاصطناعي القابل للنقل (Transferable AI) وتطبيقاته في مجال التداول المالي."
- الأسئلة والأجوبة: "أرفقت فقرة تتعلق بالصحة الطبية. هل يمكنك شرح تأثير لقاح COVID-19 على صحة القلب؟"
- الحوار: "هل يمكنك أن تخبرني لماذا يحتوي قمر تيتان الخاص بكوكب زحل على تضاريس شبيهة بالأرض ولكن باللون البني؟"
- توليد الكود: "من فضلك قدم لي كود لتحويل لغة الإشارة إلى كلمات إنجليزية."
- تحليل البيانات: "اكتشف الثغرات التي تؤدي إلى عدم الراحة العامة في استخدام المترو في مدينة لكناو."
- توليد الصور: "أنشئ صورة توضح دورة حياة الأرض من التكوين إلى الدمار."
- تلخيص النصوص: "لخص النص التالي بشكل زمني استنادًا إلى حظر تطبيق TikTok في الولايات المتحدة."
كيف تقوم بتطوير تلقينات الذكاء الاصطناعي التوليدي؟
يمكن تطوير تلقينات الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام تقنيات هندسة التلقين المتنوعة مثل:
- التلقين بدون أمثلة (Zero-shot prompting): يمكنك طرح سؤال مباشر على الذكاء الاصطناعي دون تقديم أمثلة، وهي طريقة شائعة جدًا.
- التلقين بأمثلة قليلة (Few-shot prompting): يتضمن تقديم بعض الأمثلة للذكاء الاصطناعي ثم طرح السؤال لتسهيل الفهم.
- التلقين التكراري (Iterative prompting): يشمل متابعة الذكاء الاصطناعي لطلب استجابات إضافية أو توضيح شكوك معينة.
- التلقين المتسلسل (Chain of thought prompts): يتضمن تقسيم السؤال إلى أجزاء صغيرة غير معقدة ليتم الإجابة عليها بالتسلسل.
- تلقين ملء القوالب (Template filling prompts): يمكن للمستخدم تقديم قالب محدد للحصول على استجابات متعددة حسب الحاجة.
كيف تستخدم الشركات الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI)؟
أثبت الذكاء الاصطناعي التوليدي فعاليته وأصبح جزءًا أساسيًا من العديد من الشركات. إليك بعض الأمثلة:
- سامسونغ: أطلقت Samsung تقنية "Galaxy AI" التي تتيح ترجمة المكالمات الهاتفية، وتستخدم الذكاء الاصطناعي في الهواتف لأداء مهام متعددة.
- إكسبيديا (Expedia): تعتمد الشركة على الذكاء الاصطناعي لتقديم تجارب بحث مخصصة للمسافرين وتحليل الأسعار.
- سيلزفورس (Salesforce): أطلقت أول ذكاء اصطناعي توليدي لإدارة علاقات العملاء يسمى "Einstein GPT"، الذي يقوم بتوليد محتوى مخصص بناءً على احتياجات العملاء.
تأثير الذكاء الاصطناعي التوليدي على القوى العاملة
لدى الذكاء الاصطناعي التوليدي القدرة على التأثير الكبير في القوى العاملة. مع زيادة الاعتماد على الذكاء الاصطناعي، ستتغير الأدوار الوظيفية لتكون أكثر تخصصًا في مجال البيانات والتكنولوجيا. ستحتاج الأدوار المستقبلية إلى مهارات التفكير النقدي، الذكاء العاطفي، وحل المشكلات المعقدة.
أفضل ممارسات كتابة التلقينات (Prompts)
إليك بعض النصائح لكتابة تلقينات فعالة:
- الوضوح: يجب أن تكون التلقينات واضحة ومحددة للحصول على نتائج دقيقة.
- تقديم التعليمات: قدم تعليمات واضحة للذكاء الاصطناعي حول الطريقة التي يجب أن يتبعها.
- التجربة: جرّب صيغًا مختلفة للتلقينات لملاحظة الفروق في النتائج.
- تضمين المعلومات الأساسية: يجب تضمين البيانات الضرورية للحصول على النتائج المرجوة.
الختام
مع تحول الشركات نحو الاعتماد على الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحقيق نمو هائل، فإن الطلب على مهارات هندسة التلقين يزداد بشكل كبير.
. تعتبر ه…){kind=link}
تعليقات
إرسال تعليق