إن المفتاح لتوليد إخراجات عالية الجودة بشكل متسق من ChatGPT و Google Bard يكمن في فهم المكونات الست الأساسية لطلب جيد: المهمة، السياق، النماذج، الشخصية، التنسيق، والنبرة. تعمل هذه المكونات معًا لتوفير المعلومات والهيكل اللازمين لنماذج اللغة لتقديم استجابات مصممة وذات صلة.

1. المهمة: ابدأ الطلب بفعل إجرائي (مثل: توليد، كتابة، تحليل) وصغ بوضوح النتيجة المرغوبة. قد تكون هذه مهمة بسيطة مثل إنشاء برنامج تدريبي أو طلب متعدد الخطوات أكثر تعقيدًا.

2. السياق: قدم معلومات خلفية ذات صلة لمساعدة النموذج على فهم موقف المستخدم، ومعايير النجاح المرغوبة، والبيئة التي يعمل فيها. يساعد هذا على تقييد الإمكانات اللانهائية وضمان أن يكون الإخراج مصممًا لتلبية الاحتياجات المحددة.

3. النماذج: إدراج أمثلة أو إطارات ذات صلة ضمن الطلب يمكن أن يحسن جودة الإخراج بشكل كبير. تعمل هذه النماذج كدليل للنموذج لاتباعه، مما يضمن أن تكون الاستجابة متوافقة مع أفضل الممارسات أو هيكل محدد.

4. الشخصية: تحديد الشخصية التي تريد أن يتجسدها النموذج، مثل خبير في المجال أو شخص محدد، يمكن أن يشكل نبرة الإخراج ولغته ووجهة نظره.

5. التنسيق: تخيل التنسيق المرغوب للإخراج، سواء كان جدولاً أو بريدًا إلكترونيًا أو نقاطًا بارزة أو ملخصًا بتنسيق markdown. يساعد تحديد التنسيق النموذج على هيكلة الاستجابة وفقًا لذلك.

6. النبرة: أشر إلى النبرة المرغوبة، مثل غير رسمية أو رسمية أو متحمسة أو متشائمة، لضمان أن تتوافق لغة النموذج وصوته مع تفضيلاتك.

من خلال دمج هذه المكونات الستة في طلباتك، يمكنك توليد إخراجات عالية الجودة بشكل متسق والتي تتناسب مع احتياجاتك المحددة، مما يوفر الوقت والجهد في العملية.

المكون الأول والأكثر أهمية في طلب جيد هو المهمة. القاعدة العامة هي البدء دائمًا بجملة المهمة بفعل إجرائي مثل "توليد" أو "إعطاء" أو "كتابة" أو "تحليل". صغ بوضوح ما هو هدفك النهائي، سواء كان مهمة بسيطة مثل توليد برنامج تدريبي لمدة ثلاثة أشهر أو طلب متعدد الخطوات أكثر تعقيدًا مثل تحليل ملاحظات المستخدم وتقديم أهم ثلاثة استنتاجات وتصنيف الملاحظات حسب الفريق المسؤول عن المتابعة.

المهمة هي أساس طلبك، ومن الضروري تضمينها. بدون مهمة محددة بوضوح، سيكون إخراج نموذج اللغة عامًا وأقل فائدة. من خلال البدء بعبارة مهمة قوية وموجهة نحو العمل، تضع المرحلة المسرحية لبقية طلبك لتكون فعالة.

المكون الثاني لطلب جيد هو السياق. السياق هو الأصعب في الحصول عليه بشكل صحيح لأنه هناك كم لا نهائي من المعلومات التي يمكن تقديمها. ومع ذلك، فالمفتاح هو تقديم ما يكفي من المعلومات ذات الصلة لتقييد الإمكانات اللانهائية وتوجيه نموذج الذكاء الاصطناعي لتوليد إخراج عالي الجودة.

عند صياغة السياق، من المفيد طرح ثلاثة أسئلة:

1. ما هي خلفية المستخدم؟ - يساعد هذا نموذج الذكاء الاصطناعي على فهم خبرة المستخدم وتجربته وأي تفاصيل ذات صلة به.

2. ما هو معنى النجاح؟ - تحديد النتيجة أو الهدف المرغوب يساعد نموذج الذكاء الاصطناعي على محاذاة استجابته لتلبية احتياجات المستخدم.

3. في أي بيئة هم؟ - توفير تفاصيل عن الموقف أو الإعداد الحالي للمستخدم يمكن أن يساعد نموذج الذكاء الاصطناعي على توليد استجابة أكثر تخصيصًا ومناسبة.

على سبيل المثال، في طلب برنامج التمرين، يتم توفير السياق التالي: "أنا ذكر أزن 70 كجم وأريد زيادة كتلة عضلاتي بخمسة كيلوجرامات خلال الثلاثة أشهر المقبلة. لدي وقت فقط للذهاب إلى صالة الألعاب الرياضية مرتين في الأسبوع ولمدة ساعة في كل جلسة." يوفر هذا السياق المعلومات الضرورية لنموذج الذكاء الاصطناعي لتوليد برنامج تدريبي ذي صلة لمدة ثلاثة أشهر، دون إرباكه بتفاصيل غير ضرورية.

المفتاح هو إيجاد التوازن - قدم ما يكفي من السياق لتوجيه نموذج الذكاء الاصطناعي، ولكن ليس بحيث يصبح مربكًا أو غير منتج. من خلال طرح هذه الأسئلة الثلاثة، يمكنك صياغة كمية السياق المثالية لتضمينها في طلبك.

مكون النماذج هو طريقة أخرى للقول "أمثلة". أظهرت الأبحاث حول نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) أن إدراج أمثلة ضمن الطلب يمكن أن يحسن جودة الإخراج بشكل كبير. نهنا بعض الأمثلة على كيفية استخدام النماذج:

1. مثال بسيط: إذا كان لديك نقطة بارزة من سيرة ذاتية، يمكنك طلب من ChatGPT إعادة صياغتها باستخدام هيكل محدد، مثل "قمت بـ [X] من خلال [قياس Y] مما أدى إلى [Z]".

2. إعداد المقابلة: لسؤال مقابلة مثل "ما هي أكبر نقاط ضعفك؟", يمكنك توفير إطار STAR (الموقف، المهمة، الإجراء، النتيجة) كمثال على الهيكل الذي يجب على ChatGPT اتباعه.

3. وصف الوظيفة: إذا كنت بحاجة إلى كتابة وصف وظيفي، يمكنك تقديم وصف وظيفي حالي كمثال وطلب من ChatGPT الرجوع إلى التنسيق واللغة.

النقطة الرئيسية هي أن النماذج ليست ضرورية لكل طلب، ولكن إدراج مثال أو إطار ذي صلة يمكن أن يحسن جودة الإخراج بشكل كبير.

مكون الشخصية هو في الأساس من تريد أن يكون ChatGPT و Bard. النصيحة المهمة هنا هي التفكير في شخص كنت تتمنى أن تكون لديك إمكانية الوصول الفوري إليه مع المهمة التي تواجهها.

على سبيل المثال، إذا كنت تعمل على مهمة متعلقة باللياقة البدنية، فقد تكون الشخصية هي معالج طبيعي لديه خبرة في مساعدة الرياضيين على التعافي. إذا كنت باحثًا عن وظيفة، فقد تكون الشخصية هي مجند أو مدير توظيف. بالنسبة لموجز إبداعي، قد تكون الشخصية هي مدير تسويق منتجات كبير جيد في القصص.

يمكن أن تعمل الشخصيات الخيالية أيضًا. على سبيل المثال، يمكنك طلب من ChatGPT صياغة بريد إلكتروني من باتمان، وقد يتضمن حتى تفاصيل مثل "يرجى إبلاغ ألفريد" والتوقيع باسم "فارس الظلام".

المفتاح هو تخيل نوع الخبير أو السلطة التي ترغب في مساعدتك في المهمة المطروحة، ثم دمج تلك الشخصية في طلبك.

المكون الخامس لطلب جيد هو التنسيق. النصيحة المهمة هنا هي إغلاق عينيك حقًا وتخيل كيف تريد أن يبدو النتيجة النهائية بالضبط.

على سبيل المثال، إذا كنت تريد مليون إعجاب على صورة الإنستغرام الخاصة بك، يمكنك تحديد التنسيق كمنشور على وسائل التواصل الاجتماعي. إذا كنت تعمل على ملاحظات المستخدم، فقد ترغب في الحصول على الإخراج في تنسيق جدول بعناوين مثل "ملاحظات المستخدم الأصلية" و "الفريق المسؤول" و "الأولوية".

التنسيقات الأخرى الشائعة تشمل البريد الإلكتروني والنقاط البارزة ومقاطع الشفرة. ومع ذلك، الذي وجدته الأكثر فائدة كمحترف عامل بدوام كامل هو الفقرات وMarkdown. على سبيل المثال، إذا تلقيت تقريرًا صناعيًا طويلاً لمديري، يمكنني طلب من ChatGPT تقديم أهم ثلاثة استنتاجات وتلخيص التقرير حسب الموضوع، باستخدام H2 كعناوين أقسام.

نصيحة مهمة: كلما استخدمت ChatGPT لمراجعة أي مستند، أحدد أن جميع التغييرات يجب أن تكون بخط عريض حتى أتمكن من رؤية ما تم تغييره بسهولة.

مكون النبرة في الطلب يتعلق بنقل المزاج أو الاتجاه المرغوب في الإخراج. من المهم تحديد النبرة التي تريدها، حيث أن نماذج اللغة مثل ChatGPT و Google Bard يمكنها توليد محتوى بنطاق واسع من النبرات.

بعض خيارات النبرة الشائعة تشمل:

• غير رسمية: استخدم لغة غير رسمية وحوارية.
• رسمية: حافظ على نبرة احترافية ومصقولة.
• **مت