پرامپت نویسی از Few-Shot تا Chain-of-Thought
اگر با اصول اولیه پرامپت نویسی آشنا هستید و می‌توانید دستورالعمل‌های واضحی به هوش مصنوعی بدهید، اکنون زمان آن است که یک گام بزرگ به جلو بردارید. تکنیک‌های پیشرفته مهندسی پرامپت، ابزارهایی هستند که به شما امکان می‌دهند دقت، خلاقیت و توانایی حل مسئله مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) را به سطحی کاملاً جدید ارتقا دهید. این تکنیک‌ها، مرز بین یک کاربر معمولی و یک مهندس پرامپت حرفه‌ای را مشخص می‌کنند.
در این مقاله، ما به قلب دو مورد از قدرتمندترین و پرکاربردترین تکنیک‌های پیشرفته می‌رویم: پرامپت نویسی چند نمونه‌ای (Few-Shot Prompting) و پرامپت نویسی زنجیره افکار (Chain-of-Thought Prompting). ما با استفاده از منابع تخصصی و مثال‌های عملی، این مفاهیم را که در نگاه اول ممکن است پیچیده به نظر برسند، به زبانی ساده اما دقیق برای شما کالبدشکافی خواهیم کرد. هدف این است که شما نه تنها این تکنیک‌ها را درک کنید، بلکه بتوانید بلافاصله از آن‌ها برای حل مسائل پیچیده‌تر در کار و پروژه‌های خود استفاده کنید. این مقاله، bizia.biz را به عنوان یک مرجع فنی معتبر در اکوسیستم هوش مصنوعی ایران تثبیت خواهد کرد.
ارتقای سطح گفتگو با هوش مصنوعی
تکنیک‌های پیشرفته برای نتایج خارق‌العاده
اگر اصول اولیه را می‌دانید، وقت آن است که با تکنیک‌های Few-Shot و Chain-of-Thought، هوش مصنوعی را به یک همکار و شریک فکری واقعی تبدیل کنید.
تکنیک ۱: آموزش در عمل (Few-Shot Prompting)
به جای توضیح دادن، به هوش مصنوعی «نشان دهید» چه می‌خواهید.
مثال: تحلیل احساسات نظرات کاربران
❌ پرامپت Zero-Shot (استاندارد)
جمله: “قیمت این کالا مطابق با بازار است.” احساسات:
نتیجه احتمالی:
ممکن است مدل پاسخ “مثبت” یا نامشخص بدهد چون الگو را ندیده است.
✅ پرامپت Few-Shot (قدرتمند)
جمله: “عاشق این محصولم!” -> احساسات: مثبت
جمله: “بسته‌بندی آسیب دیده بود.” -> احساسات: منفی
جمله: “قیمت این کالا مطابق با بازار است.” -> احساسات:
نتیجه قطعی:
خنثی (مدل با دیدن الگو، پاسخ دقیق را ارائه می‌دهد)
تکنیک ۲: زنجیره افکار (Chain-of-Thought)
هوش مصنوعی را وادار کنید قبل از پاسخ، «بلند بلند فکر کند».
مثال: حل مسئله منطقی
“یک کافه ابتدا ۵ مشتری داشت. ۹ نفر وارد و ۴ نفر خارج شدند. سپس ۶ نفر آمدند و ۲ نفر رفتند. در نهایت چند مشتری در کافه هستند؟”
❌ پرامپت استاندارد
فقط سوال را بپرسید.
نتیجه احتمالی:
پاسخ: ۱۸ (اشتباه)
مدل در محاسبات عجله کرده و به پاسخ اشتباه رسیده است.
✅ پرامپت با CoT
سوال + “بیا گام به گام فکر کنیم.”
نتیجه دقیق:
۱. شروع: ۵ مشتری
۲. ورود ۹ نفر: ۵ + ۹ = ۱۴
۳. خروج ۴ نفر: ۱۴ – ۴ = ۱۰
۴. ورود ۶ نفر: ۱۰ + ۶ = ۱۶
۵. خروج ۲ نفر: ۱۶ – ۲ = ۱۴
پاسخ نهایی: ۱۴ (صحیح)
جهش عملکرد با تکنیک‌های پیشرفته
این تکنیک‌ها فقط پاسخ را بهتر نمی‌کنند؛ بلکه قابلیت‌های هوش مصنوعی را در ابعاد مختلف تقویت می‌کنند.
چه زمانی از کدام تکنیک استفاده کنیم؟
از Few-Shot استفاده کنید 📋
- وقتی به یک فرمت خروجی بسیار خاص نیاز دارید (مانند JSON).
- وقتی وظیفه شما تکراری است و به یکدستی نیاز دارد (مانند دسته‌بندی).
- وقتی توضیح وظیفه با کلمات دشوار است اما با مثال ساده می‌شود.
از Chain-of-Thought استفاده کنید 🧠
- وقتی مسئله نیاز به استدلال منطقی یا ریاضی دارد.
- وقتی می‌خواهید دقت مدل را در کارهای پیچیده به حداکثر برسانید.
- وقتی نیاز دارید فرآیند رسیدن به پاسخ را نیز مشاهده و ارزیابی کنید.
۱. پرامپت نویسی چند نمونه‌ای (Few-Shot Prompting): آموزش در عمل
مدل‌های زبانی بزرگ، یادگیرندگان فوق‌العاده سریعی هستند. تکنیک Few-Shot بر همین اصل استوار است: به جای اینکه فقط به مدل بگویید چه کاری انجام دهد، به او چند مثال (که در اصطلاح فنی “shots” نامیده می‌شوند) از کاری که می‌خواهید انجام شود، نشان می‌دهید. مدل با دیدن این نمونه‌ها، الگو را یاد می‌گیرد و آن را برای ورودی جدید شما اعمال می‌کند. این روش، مانند این است که به جای توضیح تئوری یک مسئله به یک دانش‌آموز، چند نمونه سوال حل شده را به او نشان دهید تا روش حل را خودش کشف کند.
این تکنیک به خصوص برای وظایفی که توضیح آن‌ها با کلمات دشوار است یا نیاز به یک فرمت خروجی بسیار خاص دارند، معجزه می‌کند.
سطوح مختلف این تکنیک:
- Zero-Shot: این حالت پیش‌فرض است که در آن شما هیچ مثالی ارائه نمی‌دهید و فقط وظیفه را شرح می‌دهید. (مثال: “احساسات این جمله را تحلیل کن: ‘من از این فیلم لذت بردم.'”)
- One-Shot: شما یک مثال کامل از ورودی و خروجی دلخواه ارائه می‌دهید.
- Few-Shot: شما چندین (معمولاً ۲ تا ۵) مثال ارائه می‌دهید تا الگو برای مدل کاملاً واضح شود.
مثال عملی ۱: تحلیل احساسات جملات
فرض کنید می‌خواهید یک سیستم ساده برای دسته‌بندی نظرات کاربران به “مثبت”، “منفی” یا “خنثی” بسازید.
- پرامپت Zero-Shot (ضعیف):جمله: “این غذا بهترین چیزی بود که تا به حال خورده‌ام!” احساسات: نتیجه احتمالی: ممکن است درست پاسخ دهد (مثبت)، اما برای جملات پیچیده‌تر دچار خطا می‌شود.
- پرامپت Few-Shot (بسیار قوی):این یک تحلیلگر احساسات است که نظرات را دسته‌بندی می‌کند.جمله: “من عاشق این محصول جدید هستم!” احساسات: مثبتجمله: “بسته‌بندی آسیب دیده بود و تحویل با تأخیر انجام شد.” احساسات: منفیجمله: “قیمت این کالا مطابق با بازار است.” احساسات: خنثیجمله: “این غذا بهترین چیزی بود که تا به حال خورده‌ام!” احساسات: نتیجه: مثبت (مدل با دیدن الگو، پاسخ دقیق و با فرمت صحیح را ارائه می‌دهد)
مثال عملی ۲: تولید کد ساده پایتون
شما می‌خواهید یک تابع پایتون بنویسید که نام و نام خانوادگی را گرفته و آن‌ها را با فرمت “نام خانوادگی، نام” برگرداند.
- پرامپت Few-Shot:وظیفه: تابعی در پایتون بنویس که دو رشته ورودی را گرفته و آن‌ها را با فرمت “نام خانوادگی، نام” برگرداند. # مثال ۱ ورودی: نام=”علی”، نام خانوادگی=”رضایی” خروجی مورد انتظار (کد):
def format_name(first_name, last_name): return f"{last_name}, {first_name}"# مثال ۲ ورودی: نام=”مریم”، نام خانوادگی=”حسینی” خروجی مورد انتظار (کد):def format_name(first_name, last_name): return f"{last_name}, {first_name}"# حالا این را حل کن ورودی: نام=”سارا”، نام خانوادگی=”محمدی” خروجی مورد انتظار (کد): نتیجه: مدل به احتمال بسیار زیاد، همان کد صحیح را برای ورودی جدید تولید خواهد کرد.
۲. Prompt Engineering Techniques زنجیره افکار (Chain-of-Thought – CoT): وادار کردن AI به “فکر کردن”
یکی از بزرگترین چالش‌ها برای مدل‌های زبانی، حل مسائل چندمرحله‌ای و نیازمند استدلال منطقی است. آن‌ها گاهی اوقات در محاسبات یا نتیجه‌گیری‌های پیچیده شتاب‌زده عمل کرده و به پاسخ اشتباه می‌رسند. تکنیک زنجیره افکار (CoT) برای حل این مشکل ابداع شده است.
ایده اصلی بسیار هوشمندانه است: ما مدل را وادار می‌کنیم که قبل از دادن پاسخ نهایی، مراحل تفکر و استدلال خود را به صورت گام‌به‌گام بنویسد. این کار، مانند این است که از یک دانش‌آموز بخواهیم راه‌حل یک مسئله ریاضی را روی کاغذ بنویسد و فقط به جواب آخر اکتفا نکند. این فرآیند “بلند فکر کردن”، به مدل کمک می‌کند تا تمام مراحل منطقی را طی کند، از مسیر خارج نشود و در نهایت به پاسخ صحیح‌تری برسد.
چگونه CoT را پیاده‌سازی کنیم؟
ساده‌ترین راه، افزودن یک عبارت جادویی به پرامپت است: “بیا گام به گام فکر کنیم” یا “Let’s think step by step”. همچنین می‌توان این تکنیک را با Few-Shot ترکیب کرد و در مثال‌های خود، زنجیره افکار را نیز به عنوان بخشی از خروجی نمونه ارائه داد.
مثال عملی ۱: حل مسئله منطقی
- پرامپت نویسی استاندارد (ضعیف):یک کافه در ابتدا ۵ مشتری داشت. سپس ۹ مشتری دیگر وارد شدند و ۴ مشتری خارج شدند. بعد از آن، ۶ مشتری دیگر آمدند و ۲ نفر رفتند. در نهایت چند مشتری در کافه هستند؟ نتیجه احتمالی: ممکن است مدل در محاسبات عجله کرده و پاسخ اشتباهی مانند ۱۴ یا ۱۸ بدهد.
- پرامپت با CoT (بسیار قوی):یک کافه در ابتدا ۵ مشتری داشت. سپس ۹ مشتری دیگر وارد شدند و ۴ مشتری خارج شدند. بعد از آن، ۶ مشتری دیگر آمدند و ۲ نفر رفتند. در نهایت چند مشتری در کافه هستند؟ بیا گام به گام فکر کنیم. نتیجه: ۱. کافه با ۵ مشتری شروع کرد. ۲. ۹ مشتری وارد شدند، پس تعداد مشتریان ۵ + ۹ = ۱۴ نفر شد. ۳. ۴ مشتری خارج شدند، پس تعداد مشتریان ۱۴ – ۴ = ۱۰ نفر شد. ۴. ۶ مشتری دیگر وارد شدند، پس تعداد مشتریان ۱۰ + ۶ = ۱۶ نفر شد. ۵. ۲ مشتری خارج شدند، پس تعداد مشتریان ۱۶ – ۲ = ۱۴ نفر شد. بنابراین، در نهایت ۱۴ مشتری در کافه هستند.
همانطور که می‌بینید، با وادار کردن مدل به نوشتن مراحل، احتمال خطا به شدت کاهش می‌یابد.
مثال عملی ۲: برنامه‌ریزی یک پروژه
- پرامپت نویسی استاندارد:یک برنامه برای راه‌اندازی یک وبلاگ شخصی در ۴ هفته طراحی کن.
- پرامپت با CoT:می‌خواهم یک وبلاگ شخصی در ۴ هفته راه‌اندازی کنم. بیا گام به گام یک برنامه عملیاتی طراحی کنیم. برای هر هفته، وظایف اصلی را مشخص کن و توضیح بده که چرا این ترتیب منطقی است. نتیجه: مدل یک برنامه بسیار ساختاریافته‌تر ارائه می‌دهد: گام به گام فکر می‌کنیم:هفته اول: بنیاد و استراتژی
- وظایف: انتخاب حوزه تخصصی (Niche)، تحقیق کلمات کلیدی، انتخاب نام دامنه و هاست.
- منطق: قبل از هر کار فنی، باید بدانیم برای چه کسی و در مورد چه چیزی می‌نویسیم. این کار از اتلاف وقت در آینده جلوگیری می‌کند. هفته دوم: راه‌اندازی فنی
- وظایف: نصب وردپرس، انتخاب و نصب قالب، نصب پلاگین‌های ضروری (سئو، امنیت).
- منطق: حالا که استراتژی مشخص است، زیرساخت فنی را آماده می‌کنیم. … و به همین ترتیب برای هفته‌های سوم و چهارم.
جمع‌بندی: چه زمانی از کدام تکنیک استفاده کنیم؟
اکنون دو ابزار بسیار قدرتمند در اختیار دارید. اما چه زمانی باید از هرکدام استفاده کرد؟
- از پرامپت نویسی Few-Shot Prompting استفاده کنید زمانی که:
- نیاز به یک فرمت خروجی بسیار خاص دارید (مثلاً JSON، XML، یا یک ساختار متنی سفارشی).
- وظیفه شما تکراری است و می‌خواهید پاسخ‌ها کاملاً یکدست باشند (مانند تحلیل احساسات یا استخراج داده).
- توضیح وظیفه با کلمات دشوار یا مبهم است، اما با مثال به راحتی قابل درک است.
- از پرامپت نویسی Chain-of-Thought Prompting استفاده کنید زمانی که:
- مسئله شما نیاز به استدلال منطقی، ریاضی یا چندمرحله‌ای دارد.
- می‌خواهید دقت مدل را در وظایف پیچیده به حداکثر برسانید.
- نیاز دارید که فرآیند رسیدن به پاسخ را نیز ببینید و آن را ارزیابی کنید (مثلاً برای اشکال‌زدایی).
تسلط بر این تکنیک‌های پیشرفته، شما را قادر می‌سازد تا از هوش مصنوعی نه تنها به عنوان یک دستیار، بلکه به عنوان یک همکار و شریک فکری قدرتمند استفاده کنید. پرامپت نویسی، همان چیزی است که bizia.biz را به عنوان یک پیشرو در آموزش و تخصص هوش مصنوعی متمایز می‌کند. برای درک پایه‌ای‌تر، همیشه می‌توانید به [راهنمای جامع مهندسی پرامپت](link-to-pillar-page) ما بازگردید.
