What are the differences between AI prompts and AI prompts Engineering?

 

Today, we will be discussing AI prompts, covering examples,

 distinctions, and real-world uses.

To kick things off, let's address this question:

Is there a difference between AI prompts and AI prompts engineering, and if there is, what sets them apart?

Artificial Intelligence (AI) has transformed how we interact with technology, bringing about new techniques to optimize these interactions. Among these techniques are AI prompts and prompt engineering, two vital concepts unlocking the potential of generative AI.While these two terms may sound similar, there are distinct differences between them that play a crucial role in the development of AI systems.

In this blog post, we will explore the definitions, types, examples, differences, and practical applications of AI prompts and prompt engineering.

A-Definitions:

1-AI Prompts

An AI prompt can be understood as a piece of natural language text that serves as input for a generative AI system. Prompts can range from simple phrases to complex questions and are designed to obtain specific responses from the AI.

For example:

in a chatbot, AI prompts can be phrases like "How can I assist you today?" or "Please provide more details about your issue." These prompts are designed to elicit specific responses from users and help facilitate effective communication between humans and AI.

2-Prompt Engineering

Prompt engineering, on the other hand, refers to the strategic practice of designing, testing, and refining prompts to elicit desired outputs from generative AI models. This involves crafting clear, precise, and meaningful prompts that maximize the effectiveness of AI responses. It encompasses techniques that guide AI systems to produce relevant, coherent, and contextually appropriate content.

For example:

AI prompts engineering may involve adjusting the language of prompts to be more user-friendly, testing different prompt sequences to optimize user engagement, and utilizing data analytics to track the effectiveness of prompts.

B-Types of Prompts:

1-AI prompts:

Prompts can vary significantly in complexity and intent. Here are some common types:

-Open-ended Prompts: These prompts allow for expansive and creative responses.

Example: "Describe your vision for the future of technology."

-Specific Queries: Focused questions aiming to retrieve factual information. Example: "What is the capital of France?"

-Instructional Prompts: Directives that instruct an AI on how to respond.

 Example: "List the steps for baking a cake."

-Contextual Prompts: These give background information to

 guide the AI’s response. Example: "Consider a time when you

 faced a challenge. How did you handle it and what did you

 learn from the experience?"


2-Prompts Engineering:

The article "8 Types of Prompt " by Amir Aryani outlines

 various techniques for effectively communicating with large

 language models (LLMs).

 Here's a summary of the eight methods discussed:

1-Zero-Shot Learning: The AI is given a task with no prior examples. It relies solely on detailed descriptions to complete the task.

2-One-Shot Learning: The prompt includes a single example to help the AI understand the expected format or context.

3-Few-Shot Learning: The user provides a few examples (usually 2-5) to guide the AI in understanding the desired response style or pattern.

4-Chain-of-Thought Prompting:

 This method asks the AI to detail its reasoning process step-

by-step, which aids in complex problem-solving.

5-Iterative Prompting: The user refines their prompts based on

 the AI's outputs, gently steering it toward the desired response.

6-Negative Prompting: The user specifies what they do not

 want included in the response, effectively guiding the AI away

 from certain content areas.

7-Hybrid Prompting: This combines multiple prompting

 methods to achieve more precise or creative outputs, utilizing

 various techniques simultaneously.

8-Prompt Chaining:

The task is broken down into smaller prompts, and the outputs

 of these prompts are then combined to form a complete

 response.

These techniques enhance interaction with models like GPT-3

 or Mistral AI, improving their output quality and relevance

 across various applications in AI research and development.


C-Examples of AI Prompts:

1-Creative Prompt: "Imagine a world where humans can

 communicate with animals. Write a short story about the first

 conversation between a human and a dog."

2-İnquiry Prompt: "What are the key features that distinguish

 renewable energy sources?"

3-Instructional Prompt: "Create a brief outline for a presentation on climate change impacts.

D-Control and Precision:

1-AI Prompts:

Users provide direct input to the AI, which can yield varied

 outputs based on how well the prompt is constructed.

2-Prompt Engineering: Involves a systematic approach to

 refine those prompts, ensuring they align with user intent,

 thereby improving control over the output quality.

E-User Expertise:

1-AI Prompts:

Basic prompt usage can be accessible even to non-experts.

2-Prompt Engineering: Requires a deeper understanding of AI

 systems, natural language nuances, and context management

 to craft effective prompts.

F-Application Areas:

1-AI Prompts:

Suitable for informal interactions, general inquiries, and

 creative explorations.

2-Prompt Engineering: Best applied in high-stakes

 environments, such as healthcare diagnostics, legal analysis,

 or any domain that demands precision and consistency.

F-Practical Applications of AI Prompts and Prompt

 Engineering:

1-Chatbots:

Effective prompts help ensure that AI chatbots deliver

 accurate responses in customer service settings.

 For instance, a prompt can instruct a chatbot to respond to shipping inquiries clearly and concisely.

2-Healthcare:

 In medical applications, prompt engineering can enhance

 diagnostic tools by guiding AI to analyze patient symptoms

 accurately and provide relevant treatment recommendations.

3-Creative Writing:

 In creative projects, effective prompts can inspire boundaries

 for writers, ensuring that generated content aligns with

 specific themes or styles.

4-Software Development:

 Prompt engineering can assist in coding tasks, generating

 snippets and even entire functions with correct inputs

 structured in a way that meets developer needs.

5-Education:

Educators can leverage prompt engineering to create engaging

learning materials that foster critical thinking among students

 by crafting prompts that challenge them to explore complex

 topics.

What's the Clear Framework?
\
It's about the best practices in prompt engineering for AI

 language models, emphasizing the importance of creating

 effective prompts to obtain accurate and relevant outputs. The key points include:

The CLEAR Framework:

1-Concise:

Prompts should be brief and focus on essential information.

2-Logical:

They should be coherent and structured.

3-Explicit:

 Provide specific details about the desired output to avoid

 ambiguity.

4-Adaptive:

 Prompts should be flexible to accommodate changes based

 on AI responses.

5-Reflective:

Users should continuously evaluate and refine their prompts for improved results.

Conclusion

Understanding the differences between AI prompts and prompt engineering is crucial in harnessing the full potential of generative AI. While prompts serve as the basic interface through which users communicate with AI systems, prompt engineering refines that interaction into a nuanced practice, enhancing the quality and relevance of AI-generated content. As the capabilities of AI continue to evolve, these tools become essential for diverse practical applications in various fields, ranging from business and healthcare to creative industries.

References:

1-https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/10447318.2024.2431761#d1e173

2-https://www.scirp.org/reference/referencespapers?referenceid=3813767

3-https://library.acg.edu/artificial-intelligence/AI-prompt

4-https://arxiv.org/abs/2005.14165

5-https://www.frontiersin.org/journals/education/articles/10.3389/feduc.2024.1366434/full

6-https://medium.com/@amiraryani/8-types-of-prompt-engineering-5322fff77bdf

أعزائي الزملاء والأصدقاء والداعمين،

مع استمرارنا في استخدام الذكاء الاصطناعي لمهام تطوير أعمالنا والعديد من المسؤوليات الأخرى ، هل فكرت يوما في التمييز بين مطالبات الذكاء الاصطناعي وهندسة مطالبات الذكاء الاصطناعي؟ دعونا نستكشف هذا معا أكثر.


اليوم ، سنناقش مطالبات الذكاء الاصطناعي ، والتي تغطي الأمثلة والفروق والاستخدامات في العالم الحقيقي.

لبدء الأمور ، دعنا نتناول هذا السؤال:

هل هناك تفاوت بين مطالبات الذكاء الاصطناعي ومطالبات الذكاء الاصطناعي بالهندسة ، وإذا كان هناك ، فما الذي يميزها؟

لقد غير الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) طريقة تفاعلنا مع التكنولوجيا ، مما أدى إلى تقنيات جديدة لتحسين هذه التفاعلات. من بين هذه التقنيات مطالبات الذكاء الاصطناعي والهندسة السريعة ، وهما مفهومان حيويان يطلقان العنان لإمكانات الذكاء الاصطناعي قد يبدو هذان المصطلحان متشابهين ، فهناك اختلافات واضحة بينهما تلعب دورا مهما في تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي.

في منشور المدونة هذا ، سوف نستكشف التعريفات والأنواع والأمثلة والاختلافات والتطبيقات العملية لمطالبات الذكاء الاصطناعي والهندسة السريعة.

أ- التعريفات:

1-مطالبات الذكاء الاصطناعي

يمكن فهم موجه الذكاء الاصطناعي على أنه جزء من نص اللغة الطبيعية الذي يعمل كمدخلات لنظام الذكاء الاصطناعي التوليدي. يمكن أن تتراوح المطالبات من عبارات بسيطة إلى أسئلة معقدة وهي مصممة للحصول على إجابات محددة من الذكاء الاصطناعي.

على سبيل المثال:

في روبوت الدردشة ، يمكن أن تكون مطالبات الذكاء الاصطناعي عبارة عن عبارات مثل "كيف يمكنني مساعدتك اليوم؟" أو "يرجى تقديم مزيد من التفاصيل حول مشكلتك". تم تصميم هذه المطالبات لاستنباط استجابات محددة من المستخدمين والمساعدة في تسهيل التواصل الفعال بين البشر الذكاء الاصطناعي.

2-الهندسة السريعة

من ناحية أخرى ، تشير الهندسة السريعة إلى الممارسة الإستراتيجية لتصميم المطالبات واختبارها وتحسينها لاستنباط المخرجات المرغوبة من نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي. يتضمن ذلك صياغة مطالبات واضحة ودقيقة وذات مغزى تزيد من فعالية استجابات الذكاء الاصطناعي. وهو يشمل التقنيات التي توجه أنظمة الذكاء الاصطناعي لإنتاج محتوى ذي صلة ومتماسك ومناسب للسياق.

على سبيل المثال:

قد تتضمن هندسة مطالبات الذكاء الاصطناعي تعديل لغة المطالبات لتكون أكثر سهولة في الاستخدام ، واختبار تسلسلات سريعة مختلفة لتحسين تفاعل المستخدم ، واستخدام تحليلات البيانات لتتبع فعالية المطالبات.

ب- أنواع المطالبات:

1-مطالبات الذكاء الاصطناعي:

يمكن أن تختلف المطالبات بشكل كبير في التعقيد والنية. فيما يلي بعض الأنواع الشائعة:

-المطالبات المفتوحة: تسمح هذه المطالبات باستجابات موسعة وإبداعية.

مثل: "صف رؤيتك لمستقبل التكنولوجيا."

-استفسارات محددة: أسئلة مركزة تهدف إلى استرجاع المعلومات الواقعية. مثل: "ما هي عاصمة فرنسا؟"

-المطالبات التعليمية: التوجيهات التي توجه الذكاء الاصطناعي حول كيفية الاستجابة.

 مثل: "ضع قائمة بخطوات خبز الكعكة."

- المطالبات السياقية: تقدم هذه معلومات أساسية لتوجيه استجابة الذكاء الاصطناعي. مثل: "ضع في اعتبارك وقتا واجهت فيه تحديا. كيف تعاملت معها وماذا تعلمت من التجربة؟


2-المطالبات الهندسة:

يحدد مقال "8 أنواع من المطالبة" بقلم أمير أرياني تقنيات مختلفة للتواصل الفعال مع نماذج اللغة الكبيرة (LLMs).

فيما يلي ملخص للطرق الثمانية التي تمت مناقشتها:

1-التعلم صفر طلقة: يتم تكليف الذكاء الاصطناعي بمهمة بدون أمثلة سابقة. يعتمد فقط على الأوصاف التفصيلية لإكمال المهمة.

2-التعلم بطلقة واحدة: تتضمن المطالبة مثالا واحدا لمساعدة الذكاء الاصطناعي على فهم التنسيق أو السياق المتوقع.

3-القليل من التعلم: يقدم المستخدم بعض الأمثلة (عادة 2-5) لتوجيه الذكاء الاصطناعي في فهم أسلوب الاستجابة أو نمط الاستجابة المطلوب.

4-سلسلة الفكر المطالبة:

تطلب هذه الطريقة من الذكاء الاصطناعي تفصيل عملية التفكير خطوة بخطوة ، مما يساعد في حل المشكلات المعقدة.

5-المطالبة التكرارية: يقوم المستخدم بتحسين مطالباته بناء على مخرجات الذكاء الاصطناعي ، وتوجيهها برفق نحو الاستجابة المطلوبة.

6-المطالبة السلبية: يحدد المستخدم ما لا يريد تضمينه في الاستجابة ، مما يوجه الذكاء الاصطناعي بشكل فعال بعيدا عن مناطق محتوى معينة.

7-المطالبة الهجينة: يجمع هذا بين طرق الحث المتعددة لتحقيق مخرجات أكثر دقة أو إبداعا ، باستخدام تقنيات مختلفة في وقت واحد.

8-التسلسل الفوري:

يتم تقسيم المهمة إلى مطالبات أصغر ، ثم يتم دمج مخرجات هذه المطالبات لتشكيل استجابة كاملة.

تعمل هذه التقنيات على تعزيز التفاعل مع نماذج مثل GPT-3 أو Mistral الذكاء الاصطناعي ، مما يحسن جودة مخرجاتها وأهميتها عبر التطبيقات المختلفة في البحث والتطوير في الذكاء الاصطناعي.


أمثلة على مطالبات الذكاء الاصطناعي:

1-مطالبة إبداعي: "تخيل عالما يمكن للبشر فيه التواصل مع. اكتب قصة قصيرة عن المحادثة الأولى بين الإنسان ".

2-مطالبة الاستفسار: "ما هي السمات الرئيسية التي تميز مصادر الطاقة المتجددة؟"

3-مطالبة تعليمي: "قم بإنشاء مخطط موجز لعرض تقديمي حول تأثيرات تغير المناخ.

D- التحكم والدقة:

1-مطالبات الذكاء الاصطناعي:

يوفر المستخدمون مدخلات مباشرة إلى الذكاء الاصطناعي ، والذي يمكن أن ينتج عنه مخرجات متنوعة بناء على مدى جودة إنشاء الموجه.

2-الهندسة السريعة: يتضمن نهجا منهجيا لتحسين هذه المطالبات ، والتأكد من توافقها مع نية المستخدم ، وبالتالي تحسين التحكم في جودة الإخراج.

خبرة المستخدم الإلكتروني:

1-مطالبات الذكاء الاصطناعي:

يمكن أن يكون الاستخدام الفوري الأساسي متاحا حتى لغير الخبراء.

2-الهندسة السريعة: يتطلب فهما أعمق لأنظمة الذكاء الاصطناعي والفروق الدقيقة في اللغة الطبيعية وإدارة السياق لصياغة مطالبات فعالة.

مجالات التطبيق F:

1-مطالبات الذكاء الاصطناعي:

مناسب للتفاعلات غير الرسمية والاستفسارات العامة والاستكشافات الإبداعية.

2-الهندسة السريعة: يتم تطبيقه بشكل أفضل في البيئات عالية المخاطر ، مثل تشخيصات الرعاية الصحية أو التحليل القانوني أو أي مجال يتطلب الدقة والاتساق.

التطبيقات العملية لمطالبات الذكاء الاصطناعي والهندسة السريعة:

1-روبوتات الدردشة:

تساعد المطالبات الفعالة في ضمان أن روبوتات الدردشة الذكاء الاصطناعي تقدم استجابات دقيقة في إعدادات خدمة العملاء. على سبيل المثال ، يمكن أن توجه المطالبة روبوت الدردشة للرد على استفسارات الشحن بوضوح وإيجاز.

2-الرعاية الصحية:

في التطبيقات الطبية ، يمكن للهندسة السريعة أن تعزز أدوات التشخيص من خلال توجيه الذكاء الاصطناعي لتحليل أعراض المريض بدقة وتقديم توصيات العلاج ذات الصلة.

3-الكتابة الإبداعية:

في المشاريع الإبداعية ، يمكن للمطالبات الفعالة أن تلهم حدودا للكتاب ، مما يضمن توافق المحتوى الذي تم إنشاؤه مع موضوعات أو أنماط محددة.

4-تطوير البرمجيات:

يمكن أن تساعد الهندسة السريعة في مهام الترميز وإنشاء المقتطفات وحتى الوظائف الكاملة مع المدخلات الصحيحة المنظمة بطريقة تلبي احتياجات المطورين.

5-التعليم:

يمكن للمعلمين الاستفادة من الهندسة السريعة لإنشاء مواد تعليمية جذابة تعزز التفكير النقدي بين الطلاب من خلال صياغة مطالبات تتحداهم لاستكشاف الموضوعات المعقدة.

ما هو الإطار الواضح؟

يتعلق الأمر بأفضل الممارسات في الهندسة السريعة لنماذج لغة الذكاء الاصطناعي ، مع التأكيد على أهمية إنشاء مطالبات فعالة للحصول على مخرجات دقيقة وذات صلة. تشمل النقاط الرئيسية ما يلي:

إطار عمل كلير:

1-الإيجاز:

يجب أن تكون المطالبات موجزة وتركز على المعلومات الأساسية.

2-منطقي:

يجب أن تكون متماسكة ومنظمة.

3-صريح:

قدم تفاصيل محددة حول المخرجات المطلوبة لتجنب الغموض.

4-التكيف:

يجب أن تكون المطالبات مرنة لاستيعاب التغييرات بناء على استجابات الذكاء الاصطناعي.

5-عاكس:

يجب على المستخدمين تقييم مطالباتهم وتحسينها باستمرار للحصول على نتائج محسنة.

استنتاج

يعد فهم الاختلافات بين مطالبات الذكاء الاصطناعي والهندسة السريعة أمرا بالغ الأهمية في تسخير الإمكانات الكاملة لمنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية. بينما تعمل المطالبات كواجهة أساسية يتواصل من خلالها المستخدمون مع أنظمة الذكاء الاصطناعي ، فإن الهندسة السريعة تعمل على تحسين هذا التفاعل في ممارسة دقيقة ، مما يعزز جودة وملاءمة المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي. مع استمرار تطور قدرات الذكاء الاصطناعي ، تصبح هذه الأدوات ضرورية للتطبيقات العملية المتنوعة في مختلف المجالات ، بدءا من الأعمال والرعاية الصحية إلى الصناعات الإبداعية.

مراجع:

1-https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/10447318.2024.2431761#d1e173

2-https://www.scirp.org/reference/referencespapers?referenceid=3813767

3-https://library.acg.edu/artificial-intelligence/AI-prompt

4-https://arxiv.org/abs/2005.14165

5-https://www.frontiersin.org/journals/education/articles/10.3389/feduc.2024.1366434/full

6-https://medium.com/@amiraryani/8-types-of-prompt-engineering-5322fff77bdf



​

 

​