Prompt Engineering for LLMs: The Art and Science of Building Large Language Model-Based Applications

خلاصه‌ای از کتاب

کتاب به زبان ساده و در عین حال عمیق نوشته شده است و مهارت‌هایی را آموزش می‌دهد که از جنبه‌های فنی و عملیاتی Prompt Engineering را به شما نشان می‌دهد. در فصل‌های ابتدایی، توضیحاتی جامع در مورد مفهوم Prompt، نحوه طراحی آن، و اصول تعامل با مدل‌های زبانی بزرگ ارائه می‌شود. سپس به مثال‌ها و کاربردهای واقعی پرداخته شده که به خوانندگان کمک می‌کند تا این مفاهیم را در پروژه‌های عملی پیاده‌سازی کنند. در ادامه، ابزارهایی چون مهندسی واکنش (Response Engineering)، طراحی Context، و استفاده از تکنیک‌های Advanced Prompting برای به حداکثر رساندن عملکرد LLM مورد بحث قرار می‌گیرد.

نکات کلیدی

• درک ساختار Prompts و تأثیر آن‌ها بر کیفیت خروجی مدل‌های زبانی.
• آشنایی با تکنیک‌های پیشرفته مانند Chain of Thought (CoT)، Few-shot learning، و Zero-shot learning.
• طراحی Context برای افزایش قابلیت پاسخ‌دهی مدل‌ها.
• کاربردهای عملی LLMها در حوزه‌هایی مانند تولید محتوا، ترجمه، تحلیل داده‌ها، و حل مسائل پیچیده.

جملات معروف از کتاب

"The real magic of LLMs lies not in their massive parameters but in how we prompt them to unleash their potential."

"Prompt Engineering is not just about asking; it’s about asking intelligently."

چرا این کتاب مهم است؟

در دنیای امروز که فناوری هوش مصنوعی به سرعت در حال تغییر و تحول است، مهارت در کار با LLMها تبدیل به یک ضرورت شده است. این کتاب نه تنها اصول طراحی Prompts را توضیح می‌دهد، بلکه راه‌حل‌هایی را ارائه می‌کند که موجب افزایش بهره‌وری در استفاده از مدل‌های زبانی پیشرفته می‌شود. همچنین فرصت مناسبی برای توسعه‌دهندگان، دانشمندهای داده، و حتی متخصصین حوزه تجارت فراهم می‌آورد تا به شکلی مؤثر به تعامل با این مدل‌ها پرداخته و عملکرد خود را در زمینه‌های مختلف بهبود دهند.