أسس هندسة المطالبات لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs)

نماذج اللغات الكبيرة قوية بشكل لا يصدق، ولكن جعلها تنتج نتائج متسقة وعالية الجودة يتطلب معرفة كيفية التواصل معها بفعالية. تعلمك هذه الدورة المكتوبة المبادئ الأساسية لهندسة المطالبات، مما يساعدك على إطلاق العنان للإمكانات الكاملة لأدوات الذكاء الاصطناعي الحديثة. ستنتقل من المطالبة الأساسية القائمة على التجربة والخطأ إلى تصميم المطالبات واختبارها وتحسينها بشكل منهجي لمهام متنوعة في العالم الحقيقي. من خلال دراسة الشروحات المكتوبة الواضحة والأمثلة العملية، ستتعلم كيفية توجيه نماذج الذكاء الاصطناعي بدقة، وتقليل الأخطاء، وهيكلة المخرجات بشكل موثوق. ما ستتعلمه: - فهم الآليات الأساسية لنماذج اللغات الكبيرة وكيفية تفسيرها للتعليمات - صياغة مطالبات دقيقة باستخدام تقنيات المطالبة صفرية اللقطة (zero-shot)، وقليلة اللقطات (few-shot)، والمطالبة القائمة على الدور (role-based) - تطبيق استدلال سلسلة الأفكار (chain-of-thought) لتوجيه النماذج عبر المهام المعقدة والمتعددة الخطوات - تصميم مخرجات منظمة، مثل JSON، لدمج استجابات الذكاء الاصطناعي في سير العمل البرمجي - تحديد وتخفيف المخاطر الشائعة، بما في ذلك الهلوسة (hallucinations)، والتحيز، وحقن المطالبات (prompt injection) - تحسين المطالبات لسياقات التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) والبحث الدلالي تبدأ الدورة بالمفاهيم والمصطلحات التأسيسية قبل الانتقال إلى أنماط المطالبة العملية وأطر الاستدلال المتقدمة. ستستكشف المناهج المنظمة للسلامة، والتحسين، وسير عمل التطبيقات في العالم الحقيقي. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين تمامًا، والمطورين، والكتّاب، والمهنيين الذين يتطلعون إلى بناء أساس قوي في التفاعل مع الذكاء الاصطناعي. لا تتطلب خلفية برمجية أو تقنية مسبقة. ابدأ القراءة اليوم لإتقان فن وعلم التواصل مع الذكاء الاصطناعي.