كيفية تنسيق المدخلات لنماذج ChatGPT

في عالم الذكاء الاصطناعي، يعتبر تنسيق المدخلات لأدوات مثل ChatGPT من العوامل الأساسية التي تؤثر على جودة التفاعل وفعالية الاستجابة. يساعد تنسيق المدخلات بشكل صحيح في تحسين تجربة المستخدم ويزيد من كفاءة النماذج مثل gpt-3.5-turbo وgpt-4. يهدف هذا المقال إلى تقديم دليل شامل حول كيفية تنسيق المدخلات بطريقة تضمن الحصول على أفضل النتائج من هذه النماذج. سنستعرض مجموعة من الممارسات المثلى، ونقدم أمثلة عملية توضح كيفية إعداد طلبات API بفعالية، بالإضافة إلى نصائح تتعلق بتقديم التعليمات المناسبة لضمان تفاعل متميز. إذا كنت ترغب في تعزيز مهاراتك في استخدام ChatGPT، تابع القراءة للحصول على معلومات قيمة تساعدك في تحقيق أقصى استفادة من هذه التقنية المتقدمة.

تنسيق المدخلات لنماذج ChatGPT

تعتبر نماذج ChatGPT، مثل gpt-3.5-turbo وgpt-4، من أكثر النماذج تطوراً التي تقدمها OpenAI. إن القدرة على تطوير تطبيقات خاصة باستخدام واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة بها تمنح المطورين مساحة واسعة للإبداع. ومع ذلك، يتطلب الاستخدام الأمثل لهذه النماذج فهم رسمي لطريقة تنسيق المدخلات والتي تلعب دوراً حاسماً في تحسين نتيجة المخرجات. يتم تمرير مجموعة من الرسائل كنقد لصياغة طلب معين، حيث يقوم النموذج بمعالجة تلك الرسائل واستجابة كل منها بالأداء.

لبدء الاستخدام، يجب استيراد مكتبة OpenAI التي ستسمح لك بالاتصال بنموذج ChatGPT. تتضمن العملية تنزيل المكتبة، ثم استيرادها إلى البيئة الخاصة بك وتكوين العميل باستخدام مفتاح API. بشكل عام، الخطوة الأولى هي التأكد من أنك تستخدم أحدث إصدار من مكتبة OpenAI Python.

مثال على استيراد المكتبة هو كالتالي:

import openai
import os

client = openai.OpenAI(api_key=os.environ.get("OPENAI_API_KEY", ""))

بعد إعداد المكتبة، الخطوة التالية هي تقديم طلب لاكتمال المحادثة عبر واجهة برمجة التطبيقات. تتضمن النقاط المهمة في الطلب استخدام المعلمات الصحيحة: اسم النموذج، قائمة الرسائل، والمعلمات الاختيارية مثل temperature وmax_tokens. هذه المعلمات تحدد كيفية تفاعل النموذج مع المدخلات والخروج الناتج.

المحادثة الشائعة تبدأ عادة برسالة نظام توضح للنموذج كيف يجب أن يتصرف، تليها رسائل متبادلة بين المستخدم والمساعد. من المهم الحفاظ على التنسيق الصحيح للرسائل لتجنب أي لبس. يجب أن تحتوي الرسائل على نوعين من الحقول: الدور (مثل النظام، المستخدم، المساعد) ومحتوى الرسالة. على سبيل المثال، يمكنك البدء بمحادثة بسيطة مع النموذج بطريقتها:

messages=[ 
    {"role": "system", "content": "أنت مساعد مفيد."}, 
    {"role": "user", "content": "هل يمكنك إخباري بنكتة؟"}
]

تمثل هذه الرسائل معاملة تفاعلية تتفاعل بشكل بناء، مما يضمن أن النموذج يفهم السياق المطلوب للإجابة. كلما كانت الرسائل محددة ومنظمة، كان أداء النموذج أفضل. بالنظر إلى الأدوار المختلفة، فإن تحسين تنسيق المدخلات له تأثير كبير على جودة الإجابات، ولذلك يجب توخي الحذر في استخدام المصطلحات والجمل.

الاستفادة من واجهة برمجة التطبيقات

واجهة برمجة التطبيقات (API) للنموذج تعتبر واحدة من أقوى الأدوات التي يمكن استخدامها. فهي تتيح للمطورين القدرة على خلق تطبيقات وتكاملات جديدة تنسجم مع متطلبات المستخدمين. من خلال التعرف على كيفية استخدام وظائف مثل الدالة ‘chat.completions.create’، يمكن إرسال طلبات مخصصة واستخراج المخرجات الخاصة بالنموذج بناءً على المدخلات المحددة. هذه الإمكانيات الجديدة تتيح خلق تجارب غنية ومتنوعة للمستخدمين النهائيين.

لمعرفة كيفية تفاعل النموذج مع المدخلات، يتضمن ربط معلمات مختلفة لتعزيز جودة المخرجات، مثل استخدام ‘temperature’ للضبط العشوائي للردود. قيم temperature الأعلى تعني مزيد من العفوية، بينما القيمة المنخفضة تعني استجابات أكثر تأصيلاً. مثلاً، إعداد temperature على 0.7 يمكن أن يخلق محتوى أكثر إبداعاً بالمقارنة مع الخبراء الذين يسعون للحصول على نتائج محددة ومرتبة.

علاوة على ذلك، يمكن استخدام خيارات مثل ‘top_p’ و’frequency_penalty’ و’presence_penalty’ لتأمين مستويات مختلفة من التباين والتغيير في الردود التي يعيدها النموذج. على سبيل المثال، إذا كنت تريد أن تحافظ على المنطق العام لكن لا ترغب في تكرار بعض العبارات، يمكنك ضبط ‘frequency_penalty’ بحيث تقلل النماذج المكررة.

أسلوب البرمجة غير التزامني هو مثال لتكامل متقدم حيث يتحكم نموذجان لإدارة تدفقات متعددة من التعليمات. هذا هو أحد الأساليب المميزة التي يمكن استخدامها من قبل المطورين للوصول إلى الإمام باستخدام النماذج بشكل فعال، دون الاضطرار إلى الانتظار حتى تكتمل جميع العمليات.

أهمية فهم الرسائل السياقية

تحليل الرسائل السياقية يعد جزءاً مهماً من عملية تطوير التطبيقات باستخدام نماذج ChatGPT. الرسائل لا تعمل فقط كمدخلات، بل تحدد أيضاً كيفية استجابة النموذج استنادًا إلى محتوى تلك الرسائل. إن استخدام الرسائل بدقة ومنطقية في ترتيبها يساهم بشكل كبير في جودة وملاءمة المخرجات التي يتم الحصول عليها من النموذج.

يمكن تعريف التفاعل الفعال كعملية تتضمن توضيحات حول النوايا والمعلومات المطلوبة، مما يساعد في تجنب أي لبس في الفهم. على سبيل المثال، إذا كان المستخدم لديه رغبة في الحصول على وصف تفصيلي عن تقنية معينة، يجب صياغة الرسالة بطريقة تبرز هذا الاهتمام بشكل واضح. وإذا كانت الرسالة غامضة، فمن المحتمل أن تكون الإجابة الناتجة غير دقيقة أو غير ذات صلة.

تطبيقات معالجة النصوص والبرمجة يمكن أن تستفيد من هذا الفهم على نحو كبير. على سبيل المثال، عند تطوير برنامج تعليمي أو مساعدة تفاعلية، يعد وجود تصميم محادثة واضح ومحدد يعتبر هو المفتاح لمنح تجربة تعليمية فعالة للمستخدمين. وبوجود أسلوب غير تفاعلي كما نرى في بعض السيناريوهات، سيقود على الأرجح إلى إجابات بعيدة عن السياق، مما يمكن أن يستنزف الوقت والطاقة.

لهذه الأسباب، فإن الوعي بسياقات الرسائل وإدماجها بشكل فعال في المحادثة يضمن ممارسة مثمرة، ويشجع على تحسين التجارب بشكل عام. كما يسهم في إحداث نتائج إيجابية سواء في التصميم التقني أو التطبيقات المكتبية أو حتى في فلسفة التفاعل مع الذكاء الصناعي في المستقبل القريب.

مفهوم البرمجة غير التزامنية

تعتبر البرمجة غير التزامنية أحد التطورات الأحدث في علوم البرمجة، وهي مختلفة كل الاختلاف عن البرمجة التقليدية التزامنية التي تتطلب إكمال كل عملية قبل الانتقال إلى التالية. في البرمجة غير التزامنية، يمكن تنفيذ عمليات متعددة في نفس الوقت مما يزيد من كفاءة التطبيق ويحسن الأداء. تخيل أنك في البحر مع طاقم من القراصنة، حيث يقوم كل فرد من الطاقم بمهمة خاصة به. بينما يقوم أحدهم بفتح صندوق ثمين، يمكن لشخص آخر أن يقوم بإعداد القارب للإبحار، وثالث يجمع الموارد. كل شخص يمكنه إتمام مهمته دون الحاجة إلى الانتظار لينتهي الآخرون.

عندما تنتهي مهمة ما، يقوم البرنامج بإرسال إشارة تفيد بأن العملية اكتملت، وهو ما يُعرف باسم ‘callback’ أو ‘promise’. على سبيل المثال، إذا كانت إحدى المهام تعالج بيانات من قاعدة بيانات، وعند الانتهاء، يتم إخطار البرنامج بأن النتائج جاهزة للاستعراض، مما يسمح لبقية القراصنة بالاجتماع حول النتائج ومشاركة الغنائم. هذه الخاصية تتيح برمجة أكثر فعالية، حيث يتمكن المطورون من أداء مهام متعددة بشكل متزامن، مما يساهم في تحمل عبء العمليات الثقيلة بكفاءة.

في إطار تعليمي، علينا أن نأخذ في الاعتبار كيف يُمكن استغلال هذه البرمجة في تحسين التطبيقات الرقمية. على سبيل المثال، إذا كنت تطور تطبيقًا للمراسلة حيث يقوم المستخدمون بإرسال الرسائل واستقبالها، يمكن استخدام البرمجة غير التزامنية بحيث تستمر واجهة المستخدم في العمل بشكل سلس دون تجميد أثناء تسليم الرسائل أو تحميل الصور.

أفضل الممارسات لتوجيه نموذج GPT-3.5

توجيه النماذج، مثل GPT-3.5، يتطلب اتخاذ بعض الممارسات المثلى لتحقيق الأداء الأمثل. أولاً، يعتبر فهم كيفية صياغة الرسائل أمرًا أساسيًا للاستفادة من قدرات النموذج. يجب أن تكون التعليمات واضحة ومباشرة. مثلًا، بدلاً من إخبار النموذج ببساطة بما تريد، يمكن استخدام تقنية ‘few-shot prompting’ حيث يتم تقديم أمثلة للطريقة التي تريد أن يتصرف بها النموذج، مما يسهل عليه فهم السياق والمعنى المطلوب.

عند القيام بذلك، يجب الانتباه إلى كيفية تنظيم الرسائل. يمكن توزيع التعليمات بطريقة تجعل النموذج يتفاعل بشكل أكثر فعالية. مما يعني وضع المسائل الأكثر أهمية في الجزء العلوي من المحادثة لضمان أن يبقى النموذج مركزًا عليها حتى مع طول المحادثة. على سبيل المثال، يمكن استخدام الرسائل النظامية لتوجيه النموذج إلى تقديم شرح بأفكار معمقة، بينما تُعطى رسائل المستخدم محتوى أكثر تفاصيلًا لتعزيز تجربة التعلم.

يجب أيضًا التفكير في وقت الاستجابة وكيفية تقدير عدد الرموز المستخدمة في كل طلب. فالفهم السليم لعدد الرموز يمكن أن يؤثر على تكلفة الطلب ووقت الاستجابة عند استخدام واجهة برمجة التطبيقات (API). وبتقدير عدد الرموز وبالتالي التحكم في تكاليف الاستخدام، يمكن للمطورين تحقيق كفاءة في مشروعاتهم.

أهمية الرسائل النظامية

الرسائل النظامية تلعب دورًا محوريًا في تشكيل سلوك النموذج وكيفية تقديم ردود فعل. يتم استخدامها لتهيئة النموذج وتعريفه بالشخصية المطلوبة. على سبيل المثال، يمكنك ضبط النموذج ليكون مساعدًا مرنًا وأصدقاء آلي، مما يساعد في إنشاء تواصل مريح مع المستخدم. من المهم أن نلاحظ أن الأنماط يمكن أن تختلف بين الإصدارات، لذا من الضروري تحديث إعدادات الرسائل النظامية وفقًا لأحدث المعايير.

عند تصميم الرسائل النظامية، يُفضل استخدام هيكل واضح يتضمن أدوار متنوعة مثل ‘المساعد’ و’المستخدم’، مما يسهل فهم النموذج للسياق بشكل أفضل. يعد هذا توجهاً ذا قيمة في أي تفاعل أو عملية تعليمية، حيث يساعد على تنظيم المحادثات بشكل يجعلها أكثر فاعلية.

كمثال عملي، إذا كان المستخدم يسأل عن كيفية عمل الفractions، سيكون من المفيد أن يبدأ المساعد بشرح أساسي مثل “الكسور تمثل الأجزاء من الكل، وتتكون من عددين، البسط والمقام”. وهذا التصنيف يُعطي للنموذج دليلًا واضحًا حول كيفية الرد بشكل مناسب وبسيط، مما يحقق تفاعلاً تعليمياً فعالاً.

التحكم في الطاقم من خلال حساب الرموز

حساب الرموز هو جزء أساسي من التعامل مع نماذج الذكاء الاصطناعي. تعتمد كفاءة أي استجابة على كيفية إدارة الرموز المستخدمة بين التعليمات والردود. يتحقق هذا من خلال تنظيم طلبات البيانات بفعالية. يعد استخدام دوال حساب الرموز، مثل تلك التي تُستخدم في واجهة برمجة التطبيقات لـ GPT، أساسيًا لضمان عدم تجاوز الحد الأقصى لعدد الرموز في الطلبات، مما قد يؤدي إلى قطع الردود. في حال تجاوز عدد الرموز المحدد، قد يواجه المطورون مشاكل في إتمام الطلبات بشكل صحيح.

في الأنظمة المعقدة حيث يتم التفاعل مع عدة مستخدمين، يصبح من الشائع تجاوز العدد المسموح به من الرموز. لذلك قد يلجأ المطورون لتقدير استهلاك الرموز في كل عملية تفاعل حتى يتمكنوا من تحسين استراتيجياتهم وتجنب التكلفة الزائدة في العمليات.

من الجدير بالذكر أن إدارة الرموز ليس أمرًا سهلًا، بل يتطلب تخطيطًا دقيقًا وفهمًا وفقًا لسياق المحادثة والتفاعل. فالتفاعل الفعال والتذاكر الصحيحة تسهم في تعزيز تجربة المستخدم والسماح للأنظمة بالعمل بشكل أفضل وتقديم الخدمة بشكل يدعم الأهداف المحددة مسبقًا.

رابط المصدر: https://cookbook.openai.com/examples/how_to_format_inputs_to_chatgpt_models

تم استخدام الذكاء الاصطناعي ezycontent