کتاب Prompt Engineering for LLMs

مهندسی پرامپت برای مدل‌های زبانی بزرگ: راهنمای عملی برای توسعه برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی

آشنایی با مهندسی پرامپت

کتاب مهندسی پرامپت برای مدل‌های زبانی بزرگ، نوشته جان بریمن و آلبرت زیگلر، راهنمایی جامع و کاربردی برای توسعه‌دهندگان و متخصصانی است که می‌خواهند با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) برنامه‌های نوآورانه‌ای بسازند. این کتاب با آموزش هنر و علم مهندسی پرامپت، شما را در تبدیل ایده‌هایتان به فرمت‌های قابل‌فهم برای مدل‌های زبانی توانمند می‌کند و مهارت‌های لازم برای توسعه نسل بعدی برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را ارائه می‌دهد.

چرا این کتاب را بخوانید؟

مدل‌های زبانی بزرگ در حال تحول صنایع مختلف با قابلیت‌های خودکارسازی و حل مسائل پیچیده هستند. این کتاب با آموزش چگونگی ارتباط مؤثر با این مدل‌ها، به شما کمک می‌کند تا از پتانسیل کامل آن‌ها بهره‌برداری کنید. از درک معماری LLM تا طراحی استراتژی‌های پرامپت و استفاده از تکنیک‌های پیشرفته مانند یادگیری چندنمونه‌ای و زنجیره فکری، این کتاب شما را برای ساخت برنامه‌های هوشمند و مقیاس‌پذیر آماده می‌کند.

ویژگی‌های کلیدی کتاب

بخش اول: مبانی

• مقدمه‌ای بر مهندسی پرامپت: آشنایی با اصول و اهمیت پرامپت.

• درک مدل‌های زبانی بزرگ: معماری و عملکرد LLMs.

• انتقال به گفت‌وگو: تعاملات مبتنی بر چت.

• طراحی برنامه‌های مبتنی بر LLM: برنامه‌ریزی برای توسعه.

بخش دوم: تکنیک‌های اصلی

• محتوای پرامپت: طراحی پرامپت‌های مؤثر.

• مونتاژ پرامپت: جمع‌آوری و ارائه عناصر زمینه‌ای.

• رام کردن مدل: بهینه‌سازی خروجی‌های مدل.

بخش سوم: تسلط بر حرفه

• عامل گفت‌وگویی: ایجاد تعاملات هوشمند.

• جریان‌های کاری LLM: مدیریت فرآیندهای پیچیده.

• ارزیابی برنامه‌های LLM: سنجش عملکرد و بهبود.

• نگاهی به آینده: روندها و چشم‌اندازهای آتی.

کاربردهای عملی

این کتاب با مثال‌های عملی، شما را در طراحی پرامپت‌های مؤثر برای برنامه‌های مبتنی بر LLM، از جمله استفاده از تکنیک‌هایی مانند یادگیری چندنمونه‌ای (Few-Shot Learning)، زنجیره فکری (Chain-of-Thought) و بازیابی افزوده‌شده (RAG)، توانمند می‌کند. از ساخت چت‌بات‌های هوشمند تا مدیریت جریان‌های کاری پیچیده، این کتاب مهارت‌های لازم برای توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی پیشرفته را ارائه می‌دهد.

درباره فناوری

مدل‌های زبانی بزرگ با ابزارهایی مانند PyTorch، TensorFlow و تکنیک‌های مهندسی پرامپت، امکان توسعه برنامه‌های هوشمند را فراهم می‌کنند. این کتاب با تمرکز بر این فناوری‌ها، شما را برای تعامل مؤثر با LLMs و ساخت برنامه‌های مقیاس‌پذیر آماده می‌کند.

مخاطبان کتاب

این کتاب برای توسعه‌دهندگان، دانشمندان داده و متخصصان فناوری که می‌خواهند از مدل‌های زبانی بزرگ برای ساخت برنامه‌های هوشمند استفاده کنند، مناسب است. دانش پایه در برنامه‌نویسی و هوش مصنوعی به درک بهتر محتوا کمک می‌کند.

درباره نویسندگان

جان بریمن و آلبرت زیگلر، متخصصان برجسته در حوزه هوش مصنوعی و مهندسی پرامپت، با تجربه در توسعه برنامه‌های مبتنی بر LLM، دانش خود را با مثال‌های عملی و زبانی روان در این کتاب به اشتراک گذاشته‌اند.