نصائح تساعد في الحصول على استجابات دقيقة وموثوقة من روبوتات الدردشة الآلية
تاريخ النشر: 14th, October 2023 GMT
أصبحت روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي أكثر شعبية وقوة، وذلك بفضل التقدم في معالجة اللغة الطبيعية والتعلم العميق.
ويمكن لهذه الروبوتات مساعدتنا في مهام مختلفة، مثل حجز الرحلات الجوية أو طلب الطعام أو الإجابة على الأسئلة.. ومع ذلك، فهي ليست مثالية ففي بعض الأحيان، يمكن أن تنتج ردوداً غير دقيقة، أو غير ذات صلة، أو حتى لا معنى لها.
فيما يلي بعض النصائح التي يمكن أن تساعدك في الحصول على استجابات أكثر دقة وموثوقية من روبوتات الدردشة المدعمة بالذكاء الاصطناعي، بحسب صحيفة إنديان إكسبريس:
استخدم لغة بسيطة ومباشرة
أحد الأسباب الرئيسية للهلوسة هو الغموض.. عند استخدام مطالبات معقدة أو غامضة، قد لا يفهم نموذج الذكاء الاصطناعي ما تريد أو ما تعنيه.. وقد يحاول تخمين أو ملء الفجوات، ما يؤدي إلى استجابات غير دقيقة أو غير ذات صلة.
لتجنب ذلك، يجب عليك استخدام لغة بسيطة ومباشرة عند التواصل مع روبوتات الدردشة المدعمة بالذكاء الاصطناعي.. تأكد من أن مطالباتك واضحة وموجزة وسهلة الفهم.. تجنب استخدام المصطلحات أو اللغات العامية أو التعابير أو الاستعارات التي قد تربك نموذج الذكاء الاصطناعي.
على سبيل المثال، بدلاً من طرح سؤال على برنامج الدردشة الآلي الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي "ما هي أفضل طريقة للبقاء دافئاً في الشتاء؟"، والذي يمكن أن يكون له العديد من التفسيرات والإجابات المحتملة، يمكنك أن تسأل "ما هي بعض أنواع الملابس التي يمكن أن تبقيني دافئاً في الشتاء؟"، وهو أكثر تحديداً ومباشرة.
دمج السياق في مطالباتك
هناك طريقة أخرى لتقليل الغموض وهي توفير بعض السياق في مطالباتك.. يساعد السياق نموذج الذكاء الاصطناعي على تضييق نطاق النتائج المحتملة وتوليد استجابة أكثر ملاءمة.
يمكن أن يتضمن السياق معلومات مثل موقعك أو تفضيلاتك أو أهدافك أو خلفيتك، على سبيل المثال، بدلاً من طرح سؤال "كيف يمكنني تعلم لغة جديدة؟"، وهو سؤال واسع جداً ومفتوح النهاية، على برنامج الدردشة الآلي الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي، يمكنك أن تسأل "كيف يمكنني تعلم اللغة الفرنسية في ستة أشهر إذا كنت أعيش في الهند ولا توجد معرفة مسبقة باللغة الفرنسية؟"، ما يمنح نموذج الذكاء الاصطناعي المزيد من التفاصيل والقيود للعمل معها.
أعطِ الذكاء الاصطناعي دوراً محدداً واطلب منه ألا يكذب
في بعض الأحيان، يمكن للذكاء الاصطناعي اختلاق الأشياء عندما لا يكون لديه إحساس واضح بهويتها أو غرضها، وقد يحاول تقليد السلوك البشري، ما قد يؤدي إلى حدوث أخطاء أو تناقضات.
وقد يحاول أيضًا "إثارة إعجابك" من خلال اختلاق أشياء غير حقيقية أو واقعية، ولمنع حدوث ذلك، يجب عليك إعطاء الذكاء الاصطناعي دوراً محدداً وتطلب منه ألا يكذب.. يحدد الدور ما يفترض أن يفعله أو يكون عليه نموذج الذكاء الاصطناعي، مثل المعلم أو الصديق أو الطبيب أو الصحفي.. ويحدد الدور أيضاً بعض التوقعات والحدود لسلوك واستجابات نموذج الذكاء الاصطناعي.
الحد من النتائج المحتملة
سبب آخر لحدوث الهلوسة هو أن نموذج الذكاء الاصطناعي لديه الكثير من الخيارات أو الإمكانيات للاختيار من بينها.. قد ينشئ شيئاً عشوائياً أو لا علاقة له بموجهك، وقد يولد أيضاً شيئاً متناقضاً أو غير متوافق مع الإجابات السابقة.
لتجنب ذلك، يجب عليك الحد من النتائج المحتملة عن طريق تحديد نوع الاستجابة التي تريدها.. يمكنك القيام بذلك عن طريق استخدام الكلمات الرئيسية أو التنسيقات أو الأمثلة أو الفئات التي توجه نموذج الذكاء الاصطناعي نحو اتجاه أو هدف معين.
على سبيل المثال، إذا كنت تريد أن تطلب من برنامج الدردشة الآلي الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي وصفة، يمكنك أن تقول "أعطني وصفة لكعكة الشوكولاتة في نقاط".. بهذه الطريقة، أنت تخبر نموذج الذكاء الاصطناعي بنوع المحتوى والبنية التي يجب أن يستخدمها للاستجابة.
تجميع البيانات والمصادر ذات الصلة والفريدة من نوعها بالنسبة لك
أخيراً، إحدى أفضل الطرق لمنع روبوت الدردشة من نشر معلومات خاطئة هي توفير البيانات والمصادر ذات الصلة الفريدة لك في مطالباتك.. يمكن أن تتضمن البيانات والمصادر حقائق أو إحصائيات أو أدلة أو مراجع تدعم رسالتك أو سؤالك.. يمكن أن تتضمن البيانات والمصادر أيضاً معلومات شخصية أو تجارب تجعل مطالبتك أكثر تحديداً أو فريدة من نوعها.
ومن خلال توفير البيانات والمصادر الفريدة لك، فإنك تمنح نموذج الذكاء الاصطناعي المزيد من السياق والمعلومات للعمل معها.. أنت أيضاً تجعل من الصعب على نموذج الذكاء الاصطناعي إنشاء شيء عام أو غير دقيق.
المصدر: أخبارنا
كلمات دلالية: نموذج الذکاء الاصطناعی بالذکاء الاصطناعی روبوتات الدردشة یمکن أن أو غیر
إقرأ أيضاً:
DeepSeek تكشف عن طريقة جديدة للاستدلال بالذكاء الاصطناعي
أعلنت شركة DeepSeek الصينية الناشئة عن ابتكار تقنية جديدة تهدف إلى تحسين قدرات النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) في الاستدلال السريع والدقيق، وذلك بالتعاون مع باحثين من جامعة "تسينجهوا" إحدى أرقى الجامعات الصينية.
وبحسب ورقة بحثية نشرت يوم الجمعة على منصة arXiv للأبحاث العلمية، تعتمد التقنية الجديدة على دمج أسلوبين متقدمين يعرفان باسم "نمذجة المكافآت التوليدية" (Generative Reward Modeling – GRM) و"الضبط الذاتي القائم على النقد المبدئي" (Self-principled Critique Tuning)، وهي منهجية مزدوجة تهدف إلى تمكين النماذج من تقديم إجابات أكثر دقة وفاعلية على مختلف أنواع الأسئلة.
وأوضح الباحثون أن النماذج المطورة تحت اسم DeepSeek-GRM أظهرت أداءً تنافسيًا قويًا، متجاوزة العديد من الأساليب المستخدمة حاليًا في توجيه النماذج اللغوية لتتوافق مع تفضيلات المستخدمين. ورغم نية الشركة إتاحة النماذج الجديدة كمصدر مفتوح (Open Source)، لم يتم الإعلان عن موعد رسمي لذلك حتى الآن.
ترقب واسع لإصدار الجيل الجديد من DeepSeekيأتي هذا الإعلان في وقت يترقب فيه المهتمون بالتكنولوجيا حول العالم إطلاق الجيل الثاني من نموذج الاستدلال الشهير DeepSeek-R1، وسط تكهنات تشير إلى أن الإصدار الجديد، المعروف باسم DeepSeek-R2، قد يُطرح قريبًا.
وكانت وكالة رويترز قد أفادت بأن الإصدار الجديد قد يظهر هذا الشهر، في ظل سعي الشركة لتعزيز مكانتها المتصاعدة عالميًا، خصوصًا بعد النجاح اللافت لـ R1 الذي أثار اهتمام الأوساط التقنية بسبب كفاءته العالية وتكلفته المنخفضة.
ورغم الصمت الرسمي الذي تلتزمه الشركة حيال هذه التكهنات، فإن تقارير إعلامية صينية نقلت عن حساب لخدمة العملاء في دردشة مع عملاء تجاريين نفيًا لهذه الشائعات، بينما لم تصدر DeepSeek أي توضيحات رسمية حتى لحظة كتابة هذا التقرير.
تركيز على البحث والتطوير وابتعاد عن الأضواءتأسست DeepSeek في مدينة هانغتشو الصينية عام 2023 على يد رجل الأعمال ليانج وينفنج، الذي يشغل أيضًا منصب رئيس الشركة الأم High-Flyer Quant – صندوق التحوط الذي يمول نشاطات DeepSeek البحثية. وعلى الرغم من شهرتها المتزايدة، تفضل الشركة الابتعاد عن المشهد الإعلامي، مركّزة جهودها على تطوير تقنياتها.
وفي مارس الماضي، أطلقت الشركة تحديثًا جديدًا لنموذجها الأساسي DeepSeek-V3-0324، مؤكدة أنه يتمتع بقدرات استدلال محسنة، وكفاءة أفضل في تطوير واجهات الويب، فضلًا عن أداء متطور في الكتابة باللغة الصينية.
كما قامت في فبراير بإتاحة خمسة مستودعات برمجية كمصدر مفتوح، في خطوة تهدف إلى تعزيز الشفافية وتمكين المطورين من الإسهام في تطوير البرمجيات.
وفي نفس الشهر، نشر مؤسس الشركة دراسة تقنية متقدمة حول مفهوم "التركيز المتناثر الطبيعي" (Native Sparse Attention)، وهي تقنية تهدف إلى زيادة كفاءة النماذج اللغوية في معالجة البيانات الضخمة.
دعم حكومي وظهور سياسي لافتاللافت أن اسم DeepSeek برز أيضًا في السياق السياسي، حيث شارك مؤسسها ليانغ في ندوة جمعت كبار رواد التقنية الصينيين مع الرئيس شي جين بينغ في بكين، ضمن دعم حكومي واضح للشركات التقنية المحلية في مواجهة القيود الأمريكية المفروضة على قطاع الذكاء الاصطناعي الصيني.