خلاصهٔ صوتی کتاب · رایگان

مهندسی پرامپت برای مدل‌های زبانی بزرگ

نویسنده: جان بریمن و آلبرت زیگلر

کتاب مهندسی پرامپت برای مدل‌های زبانی بزرگ نوشتهٔ جان بریمن و آلبرت زیگلر به بررسی تحول بنیادین در تعامل با هوش مصنوعی و گذر از جست‌وجوی سنتی پرداخته و نشان می‌دهد که چگونه مدل‌های زبانی از پیش‌بینی‌کننده‌های سادهٔ کلمات به دستیارهای همه‌فن‌حریف تبدیل شده‌اند. این اثر با تمرکز بر سه تم کلیدی، مکانیسم توجه و معماری ترنسفورمر را به عنوان راه‌حل تنگناهای اطلاعاتی معرفی می‌کند، پدیدهٔ توهم‌زایی و روش‌های مواجهه با آن را واکاوی می‌نماید و روند حرکت به سمت مدل‌های چندوجهی و پردازش هم‌زمان تصاویر را تبیین می‌کند.

این کتاب برای مهندسان نرم‌افزار، طراحان و تمامی علاقه‌مندان به تعامل مؤثر با هوش مصنوعی مفید است و به آن‌ها می‌آموزد که چگونه با طراحی دقیق پرامپت‌ها و ساختاربندی اطلاعات، خروجی‌های قابل‌اعتماد و دقیقی از مدل‌های زبانی بزرگ دریافت کنند.