استراتيجيات التصميم الفوري

تصميم الطلبات هو عملية إنشاء طلبات أو طلبات بلغة طبيعية تؤدي إلى الحصول على ردود دقيقة وعالية الجودة من نموذج لغوي.

تقدّم هذه الصفحة المفاهيم الأساسية والاستراتيجيات وأفضل الممارسات لمساعدتك في بدء تصميم طلبات للاستفادة إلى أقصى حدّ من نماذج الذكاء الاصطناعي في Gemini.

أدلة الطلبات المتعلّقة بموضوع معيّن

هل تبحث عن استراتيجيات مطالبات أكثر تحديدًا؟ يمكنك الاطّلاع على أدلة كتابة الطلبات الأخرى على:

• طلب استخدام ملفات وسائط
• طلب إنشاء الصور
• طلب إنشاء فيديو

يستضيف Google AI Studio أيضًا معرضًا للطلبات مخصّصًا لعرض العديد من المفاهيم التي تمت مشاركتها في هذا الدليل بشكل تفاعلي.

تعليمات واضحة ومحدّدة

من الطرق الفعّالة لتخصيص سلوك النموذج هي تزويده بتعليمات واضحة ومحدّدة. يمكن أن تكون التعليمات في شكل سؤال أو مهمة مفصّلة أو معقدة مثل تحديد تجربة المستخدم وطريقة تفكيره.

الإدخال

الإدخال هو النص المطلوب في الطلب الذي تريد من النموذج تقديم استجابة له. يمكن أن تكون المدخلات سؤالاً يجيب عنه النموذج (إدخال سؤال) أو مهمة يؤديها النموذج (إدخال مهمة) أو عنصرًا يعمل عليه النموذج (إدخال عنصر) أو إدخالًا جزئيًا يكمله النموذج أو يتابعه (إدخال إكمال).

    What's a good name for a flower shop that specializes in selling bouquets of
    dried flowers? Create a list of 5 options with just the names.

    Here are 10 names for a flower shop specializing in dried flowers:

    1. Everlasting Blooms
    2. Dried & Delightful
    3. The Petal Preserve
    4. Whispers of Wildflowers
    5. Forever Blooms
    

    Give me a simple list of just the things that I must bring on a camping trip. The list should have 5 items.

    1. **Tent:** Your shelter from the elements.
    2. **Sleeping Bag:** Stay warm and comfortable.
    3. **Sleeping Pad:** Insulation and cushioning for a good night's sleep.
    4. **Headlamp or Flashlight:** Light for nighttime activities.
    5. **First Aid Kit:** Be prepared for minor injuries.

    Classify the following items as [large, small]:
Elephant
Mouse
Snail

Here's the classification:

* **Elephant:** Large
* **Mouse:** Small
* **Snail:** Small
    

إكمال الإدخال الجزئي

تعمل نماذج اللغة التوليدية مثل أداة إكمال تلقائي متقدّمة. عندما تقدّم محتوى جزئيًا، يمكن للنموذج تقديم بقية المحتوى أو ما يعتقد أنّه تتمة لهذا المحتوى كردّ. عند إجراء ذلك، إذا ضمّنت أي أمثلة أو سياق، يمكن للنموذج مراعاة تلك الأمثلة أو السياق.

يقدّم المثال التالي طلبًا يتضمّن تعليمات وإدخالًا لكيان:

For the given order, return a JSON object that has the fields cheeseburger, hamburger, fries, or
drink, with the value being the quantity.

Order: A burger and a drink.
  

{
  "cheeseburger": 0,
  "hamburger": 1,
  "fries": 0,
  "drink": 1
}
  

على الرغم من أنّ النموذج نفَّذ ما طُلب منه، إلا أنّ كتابة التعليمات بلغة طبيعية قد تكون أحيانًا صعبة وتترك الكثير لتفسير النموذج. على سبيل المثال، قد تحتوي قائمة المطاعم على العديد من الأصناف. لتقليل حجم استجابة JSON، قد تحتاج إلى حذف السلع التي لم يتم طلبها. في هذه الحالة، يمكنك تقديم مثال وبادئة ردّ والسماح للنموذج بإكماله:

Valid fields are cheeseburger, hamburger, fries, and drink.
Order: Give me a cheeseburger and fries
Output:
```
{
  "cheeseburger": 1,
  "fries": 1
}
```
Order: I want two burgers, a drink, and fries.
Output:
  

```
{
  "hamburger": 2,
  "drink": 1,
  "fries": 1
}
```
  

لاحظ كيف تم استبعاد "شطيرة لحم بقري بالجبن" من الإخراج لأنّها لم تكن جزءًا من الطلب.

القيود

حدِّد أي قيود على قراءة الطلب أو إنشاء ردّ. يمكنك إخبار النموذج بما يجب فعله وما لا يجب فعله. على سبيل المثال، يمكنك تحديد قيد في الطلب بشأن المدة التي تريد أن يكون فيها الملخّص:

Summarize this text in one sentence:
Text: A quantum computer exploits quantum mechanical phenomena to perform calculations exponentially
faster than any modern traditional computer. At very tiny scales, physical matter acts as both
particles and as waves, and quantum computing uses specialized hardware to leverage this behavior.
The operating principles of quantum devices is beyond the scope of classical physics. When deployed
at scale, quantum computers could be used in a wide variety of applications such as: in
cybersecurity to break existing encryption methods while helping researchers create new ones, in
meteorology to develop better weather forecasting etc. However, the current state of the art quantum
computers are still largely experimental and impractical.
    

      Exploiting quantum mechanical phenomena, quantum computers can perform calculations exponentially faster than traditional computers for potential applications like cybersecurity and meteorology, although they are currently largely experimental and impractical.
    

تنسيق الردّ

يمكنك تقديم تعليمات تحدّد تنسيق الردّ. على سبيل المثال، يمكنك طلب تنسيق الردّ على شكل جدول أو قائمة بنقاط مميّزة أو عرض تقديمي موجز أو كلمات رئيسية أو جملة أو فقرة. تُوجّه تعليمات النظام التالية النموذج إلى استخدام أسلوب أكثر حوارية في ردّه:

    All questions should be answered comprehensively with details, unless the user requests a concise response specifically.
  

    What is a smart way to make a business that sells DVD's in 2025?
  

Starting a business selling DVDs in 2025 presents significant challenges due to the overwhelming dominance of digital streaming and on-demand services; a "smart" approach would therefore require a highly specialized niche, a strong value proposition beyond just the disc, and likely a focus on community or collector markets rather than mainstream consumption.

Here's a breakdown of what a smart DVD business in 2025 would likely entail:

1. Extreme Niche Specialization: You cannot compete with streaming libraries. Your business must focus on what digital doesn't offer easily or at all. This could include:

    * Out-of-Print & Rare Titles: Sourcing films or TV shows that have never been released digitally or are currently unavailable on major streaming platforms.
    ....
  

تنسيق الردود باستخدام استراتيجية الإنجاز

يمكن أن تساعدك أيضًا استراتيجية الإكمال في تنسيق الردّ. يطلب المثال التالي من النموذج إنشاء مخطّط لمقالة:

Create an outline for an essay about hummingbirds.
  

Here is a possible outline for an essay about hummingbirds:

I. Introduction
A. Hook: Start with a captivating fact or description about hummingbirds (e.g., their speed, iridescent colors, or tiny size).
B. Background: Briefly introduce hummingbirds – where they are found (Americas), their reputation as unique birds.
C. Thesis Statement: State the main point of the essay, which could be about the remarkable adaptations, behaviors, and ecological importance of hummingbirds.

II. Appearance and Identification
.....
  

لم تحدّد الرسالة الطلبية تنسيق المخطّط، واختار النموذج تنسيقًا نيابةً عنك. لجعل النموذج يعرض مخطّطًا بتنسيق معيّن، يمكنك إضافة نص يمثّل بداية المخطّط والسماح للنموذج بإكماله استنادًا إلى النمط الذي بدأته.

Create an outline for an essay about hummingbirds.
I. Introduction
   *
  

Okay, here is an outline for an essay about hummingbirds, starting from the introduction you provided:

I. Introduction
* Hook: Start with a captivating fact or description about hummingbirds (e.g., their speed, iridescent colors, or tiny size).
* Background: Briefly introduce hummingbirds – where they are found (Americas), their reputation as unique birds, and their general characteristics.
* Thesis Statement: State the main point of the essay, focusing on the remarkable adaptations, behaviors, and ecological significance that make hummingbirds extraordinary.
.....
  

الطلبات بلا مثال مقارنةً بالطلبات التي تتضمّن أمثلة قليلة

يمكنك تضمين أمثلة في الطلب توضّح للنموذج الشكل الصحيح للمحتوى. يحاول النموذج تحديد الأنماط والعلاقات من المثال ويطبّقها عند إنشاء ردّ. تُعرف الطلبات التي تحتوي على بضع أمثلة باسم طلبات ببضع أمثلة، في حين تُعرف الطلبات التي لا تقدّم أي أمثلة باسم طلبات بلا مثال. غالبًا ما يتم استخدام طلبات بأمثلة قليلة لتنظيم التنسيق أو الصياغة أو النطاق أو النمط العام لسمات الاستجابة. استخدِم أمثلة محدّدة ومتعدّدة لمساعدة النموذج في تضييق تركيزه وتحقيق نتائج أكثر دقة.

ننصحك دائمًا بتضمين أمثلة على الطلبات التي تتضمّن عددًا قليلاً من اللقطات. من المحتمل أن تكون الطلبات التي لا تتضمّن أمثلة على لقطات قليلة أقل فعالية. في الواقع، يمكنك إزالة التعليمات من طلبك إذا كانت أمثلةك واضحة بما يكفي لعرض المهمة المعنيّة.

تطلب الإرشادات التالية التي لا تستند إلى أي بيانات سابقة من النموذج اختيار أفضل تفسير.

Please choose the best explanation to the question:

Question: How is snow formed?
Explanation1: Snow is formed when water vapor in the air freezes into ice
crystals in the atmosphere, which can combine and grow into snowflakes as they
fall through the atmosphere and accumulate on the ground.
Explanation2: Water vapor freezes into ice crystals forming snow.
Answer:
  

Explanation1 is the better explanation because it provides more detail on the
process, including how ice crystals combine and grow into snowflakes as they
fall through the atmosphere.
  

إذا كان سيناريو الاستخدام يتطلّب من النموذج تقديم ردود موجزة، يمكنك تضمين أمثلة في الطلب تمنح الأولوية للردود الموجزة.

يقدّم الطلب التالي مثالَين يُظهران تفضيل التفسيرات القصرة. في الردّ، يمكنك ملاحظة أنّ الأمثلة وجّهت النموذج إلى اختيار التفسير الأقصر (Explanation2) بدلاً من التفسير الأطول (Explanation1) كما كان يفعل في السابق.

Below are some examples showing a question, explanation, and answer format:

Question: Why is the sky blue?
Explanation1: The sky appears blue because of Rayleigh scattering, which causes
shorter blue wavelengths of light to be scattered more easily than longer red
wavelengths, making the sky look blue.
Explanation2: Due to Rayleigh scattering effect.
Answer: Explanation2

Question: What is the cause of earthquakes?
Explanation1: Sudden release of energy in the Earth's crust.
Explanation2: Earthquakes happen when tectonic plates suddenly slip or break
apart, causing a release of energy that creates seismic waves that can shake the
ground and cause damage.
Answer: Explanation1

Now, Answer the following question given the example formats above:

Question: How is snow formed?
Explanation1: Snow is formed when water vapor in the air freezes into ice
crystals in the atmosphere, which can combine and grow into snowflakes as they
fall through the atmosphere and accumulate on the ground.
Explanation2: Water vapor freezes into ice crystals forming snow.
Answer:
  

Answer: Explanation2
  

العدد الأمثل للأمثلة

يمكن للنماذج، مثل Gemini، في كثير من الأحيان رصد الأنماط باستخدام بعض الأمثلة، ومع ذلك، قد تحتاج إلى تجربة عدد الأمثلة التي يجب تقديمها في الطلب للحصول على أفضل النتائج. في الوقت نفسه، إذا أدرجت عددًا كبيرًا جدًا من الأمثلة، قد يبدأ النموذج في التوافق المفرط مع الاستجابة للأمثلة.

الأنماط مقابل الأنماط المضادة

إنّ استخدام أمثلة لعرض نموذج يجب اتّباعه أكثر فعالية من استخدام أمثلة لعرض نموذج مضاد يجب تجنّبه.

⛔ النمط السلبي:

Don't end haikus with a question:
Haiku are fun
A short and simple poem
Don't you enjoy them?
  

✅ النمط الإيجابي:

Always end haikus with an assertion:
Haiku are fun
A short and simple poem
A joy to write
  

اعتماد تنسيق موحَّد

تأكَّد من أنّ بنية أمثلة الصور القليلة وتنسيقها متطابقان لتجنُّب الردود بتنسيقات غير مرغوب فيها. أحد الأهداف الأساسية لإضافة مثالين أو ثلاثة في الطلبات هو إظهار تنسيق الردّ للنموذج. لذلك، من الضروري التأكّد من اتّباع تنسيق متّسق في جميع الأمثلة، خاصةً الانتباه إلى علامات XML والمسافات البيضاء والسطور الجديدة وعناصر تقسيم الأمثلة.

إضافة سياق

يمكنك تضمين تعليمات ومعلومات في طلب يحتاجه النموذج لحلّ مشكلة، بدلاً من افتراض أنّ النموذج لديه كل المكوّنات المطلوبة للحصول على المعلومات. تساعد هذه المعلومات السياقية النموذج في فهم القيود وتفاصيل ما تطلب منه تنفيذه.

يطلب المثال التالي من النموذج تقديم إرشادات لتحديد المشاكل وحلّها في جهاز توجيه:

What should I do to fix my disconnected wifi? The light on my Google
Wifi router is yellow and blinking slowly.
  

  A yellow blinking light on your Google Wifi router usually indicates a problem
  with the internet connection. Here are some steps to troubleshoot and fix the
  issue:
  1. Restart your router and modem:
    - Unplug your modem from the power outlet and wait for 30 seconds.
    - Plug your modem back in and wait for it to fully boot up.
    - Unplug your Google Wifi router and wait for 30 seconds.
    - Plug your Google Wifi router back in and wait for it to fully boot up.
.....
  

يبدو أنّ الردّ يتضمّن معلومات عامة حول تحديد المشاكل وحلّها، وهي ليست محدّدة للراوتر أو حالة مصابيح مؤشر LED.

لتخصيص الردّ على جهاز توجيه معيّن، يمكنك إضافة دليل تحديد المشاكل وحلّها الخاص بالجهاز إلى الطلب كمرجع يمكن الرجوع إليه عند تقديم الردّ.

Answer the question using the text below. Respond with only the text provided.
Question: What should I do to fix my disconnected wifi? The light on my Google Wifi router is yellow and blinking slowly.

Text:
Color: Slowly pulsing yellow
What it means: There is a network error.
What to do:
Check that the Ethernet cable is connected to both your router and your modem and both devices are turned on. You might need to unplug and plug in each device again.

Color: Fast blinking yellow
What it means: You are holding down the reset button and are factory resetting this device.
What to do:
If you keep holding down the reset button, after about 12 seconds, the light will turn solid yellow. Once it is solid yellow, let go of the factory reset button.

Color: Solid yellow
What it means: Router is factory resetting.
What to do:
This can take up to 10 minutes. When it's done, the device will reset itself and start pulsing white, letting you know it's ready for setup.

Color: Solid red
What it means: Something is wrong.
What to do:
Critical failure. Factory reset the router. If the light stays red, contact Wifi customer support.
  

Check that the Ethernet cable is connected to both your router and your modem and both devices are turned on. You might need to unplug and plug in each device again.
  

إضافة بادئات

البادئة هي كلمة أو عبارة تضيفها إلى محتوى الطلب ويمكن أن تخدم عدة أغراض، استنادًا إلى مكان وضع البادئة:

• بادئة الإدخال: تشير إضافة بادئة إلى الإدخال إلى أجزاء الإدخال ذات المعنى الدلالي في النموذج. على سبيل المثال، تحدّد البادئة "English:" و "French:" لغتَين مختلفتَين.
• بادئة الإخراج: على الرغم من أنّ النموذج ينشئ الإخراج، يمكنك إضافة بادئة للإخراج في الطلب. تمنح بادئة الإخراج النموذج معلومات عن الردّ المتوقّع. على سبيل المثال، يشير البادئة "JSON:" في الإخراج إلى النموذج بأنّ الإخراج يجب أن يكون بتنسيق JSON.
• مثال على البادئة: في الطلبات التي تتضمّن أمثلة قليلة، توفّر إضافة بادئات إلى الأمثلة تصنيفات يمكن للنموذج استخدامها عند إنشاء الإخراج، ما يسهّل بدوره تحليل محتوى الإخراج.

في المثال التالي، "النص:" هي بادئة الإدخال و "الإجابة هي:" هي بادئة الإخراج.

Classify the text as one of the following categories.
- large
- small
Text: Rhino
The answer is: large
Text: Mouse
The answer is: small
Text: Snail
The answer is: small
Text: Elephant
The answer is:
  

The answer is: large
  

تقسيم الطلبات إلى مكوّنات

بالنسبة إلى حالات الاستخدام التي تتطلّب طلبات معقدة، يمكنك مساعدة النموذج في إدارة هذا الصعوبة من خلال تقسيم الطلبات إلى مكوّنات أبسط.

1. تقسيم التعليمات: بدلاً من تقديم العديد من التعليمات في طلب واحد، أنشئ طلبًا واحدًا لكلّ تعليمة. يمكنك اختيار الطلب الذي تريد معالجته استنادًا إلى إدخال المستخدم.

2. تسلسل الطلبات: بالنسبة إلى المهام المعقّدة التي تتضمّن خطوات متسلسلة متعددة، اجعل كل خطوة طلبًا واربط الطلبات معًا في تسلسل. في هذه السلسلة التسلسلية من الطلبات، تصبح نتيجة طلب واحد في التسلسل مدخل الطلب التالي. نتيجة الطلب الأخير في التسلسل هي النتيجة النهائية.

3. تجميع الردود: تجميع البيانات هو عندما تريد تنفيذ مهام مختلفة تتم بشكلٍ متزامن على أجزاء مختلفة من البيانات وتجميع النتائج لإنشاء النتيجة النهائية. على سبيل المثال، يمكنك توجيه النموذج لتنفيذ عملية واحدة على الجزء الأول من البيانات، وتنفيذ عملية أخرى على بقية البيانات وتجميع النتائج.

تجربة مَعلمات النموذج

تتضمّن كلّ طلب ترسله إلى نموذج قيم مَعلمات تتحكّم في كيفية توليد النموذج للردّ. يمكن أن يُنشئ النموذج نتائج مختلفة لقيم المَعلمات المختلفة. جرِّب قيمًا مختلفة للمَعلمات للحصول على أفضل القيم للمَهمّة. قد تختلف المَعلمات المتاحة ل النماذج المختلفة. في ما يلي المَعلمات الأكثر شيوعًا:

1. الحد الأقصى لرموز الإخراج: يحدِّد الحد الأقصى لعدد الرموز المميّزة التي يمكن إنشاؤها في الاستجابة. يتكون الرمز المميّز من أربعة أحرف تقريبًا. تقابل 100 رمز تقريبًا 60 إلى 80 كلمة.

2. درجة الحرارة: تتحكّم درجة الحرارة في درجة العشوائية في اختيار الرمز المميّز. تُستخدَم درجة الحرارة في أخذ العينات أثناء إنشاء الردّ، وذلك عند تطبيق topP وtopK. تكون درجات الحرارة المنخفضة مناسبة للطلبات التي تتطلّب ردًا أكثر تحديدًا أو أقل انفتاحًا، في حين يمكن أن تؤدي درجات الحرارة المرتفعة إلى نتائج أكثر تنوعًا أو إبداعًا. تكون قيمة درجة الحرارة 0 حتمية، ما يعني أنّه يتم دائمًا اختيار القيمة التي تُمثّل أكبر احتمال.

3. ‫topK: تعمل المَعلمة topK على تغيير طريقة اختيار النموذج للرموز المميّزة لتحديد النتيجة. إذا كانت قيمة topK هي 1، يعني ذلك أنّ الرمز المحدَّد هو الأكثر احتمالًا بين جميع الرموز في مفردات النموذج (يُعرف ذلك أيضًا باسم الترميز الجشع)، في حين أنّ قيمة topK هي 3 تعني أنّ الرمز التالي يتم اختياره من بين 3 الرموز الأكثر احتمالًا باستخدام درجة الحرارة. في كل خطوة لاختيار الرموز، يتم أخذ عيّنات من رموزم topK التي تتضمّن أكبر احتمالات. بعد ذلك، تتم تصفية الرموز المميّزة بشكل إضافي استنادًا إلى topP، ويتم اختيار الرمز المميّز النهائي باستخدام تحليل عيّنات درجة الحرارة.

4. ‫topP: تعمل المَعلمة topP على تغيير طريقة اختيار النموذج للرموز المميّزة لتحديد النتيجة. يتم اختيار الرموز من الأكثر إلى الأقل احتمالية إلى أن يصبح مجموع احتمالاتها مساويًا لقيمة topP. على سبيل المثال، إذا كانت احتمالات ظهور الرموز A وB وC هي 0.3 و0.2 و0.1 وكانت قيمة topP هي 0.5، سيختار النموذج A أو B كرمز لاحق باستخدام درجة الحرارة ويستبعد C كمرشّح. القيمة التلقائية topP هي 0.95.

5. stop_sequences: يمكنك ضبط تسلسل إيقاف لتوجيه النموذج إلى التوقف عن إنشاء المحتوى. يمكن أن يكون تسلسل التوقف أي تسلسل من الأحرف. حاول تجنُّب استخدام تسلسل أحرف قد يظهر في المحتوى الذي تم إنشاؤه.

استراتيجيات تكرار الطلبات

قد يتطلّب تصميم الطلب أحيانًا إجراء بعض التكرارات قبل حصولك باستمرار على الردّ الذي تبحث عنه. يقدّم هذا القسم إرشادات حول بعض الإجراءات التي يمكنك تجربتها عند تكرار طلباتك:

1. استخدام عبارات مختلفة: يؤدي استخدام كلمات أو عبارات مختلفة في طلباتك غالبًا إلى الحصول على ردود مختلفة من النموذج على الرغم من أنّها تعني الشيء نفسه. إذا لم تحصل على النتائج المتوقّعة من طلبك، جرِّب إعادة صياغته.

   Version 1: How do I bake a pie? Version 2: Suggest a recipe for a pie. Version 3: What's a good pie recipe?

2. التبديل إلى مهمة مشابهة: إذا لم تتمكّن من جعل النموذج يتّبع تعليماتك بشأن مهمة معيّنة، حاوِل تقديم تعليمات لمهمة مشابهة تحقّق النتيجة نفسها.

   يطلب هذا الطلب من النموذج تصنيف كتاب باستخدام فئات محدّدة مسبقًا:

   الطلب: Which category does The Odyssey belong to: thriller sci-fi mythology biography الردّ: The Odyssey belongs to the category of **mythology**. Here's why: * **Mythology:** The Odyssey tells the story of Odysseus, a hero from Greek mythology, and his journey home after the Trojan War. It features gods, monsters, and supernatural events common to Greek mythology. ..... (gemini-2.5-flash)

   الردّ صحيح، ولكنّ النموذج لم يظل ضمن حدود الخيارات. ويمكنك أيضًا ضبط النموذج للردّ باستخدام أحد الخيارات بدلاً من استخدام جملة كاملة. في هذه الحالة، يمكنك إعادة صياغة التعليمات على هيئة سؤال ذي خيارات متعدّدة وطلب من النموذج اختيار أحد الخيارات.

   الطلب: Multiple choice problem: Which of the following options describes the book The Odyssey? Options: thriller sci-fi mythology biography الردّ: The correct answer is mythology. (gemini-2.5-flash)

3. تغيير ترتيب محتوى الطلب: يمكن أن يؤثّر ترتيب المحتوى في الطلب في بعض الأحيان في الاستجابة. جرِّب تغيير ترتيب المحتوى واطّلِع على أثر ذلك في الردّ.

   Version 1:
   [examples]
   [context]
   [input]
   
   Version 2:
   [input]
   [examples]
   [context]
   
   Version 3:
   [examples]
   [input]
   [context]
   

الردود الاحتياطية

الاستجابة الاحتياطية هي استجابة يعرضها النموذج عندما يؤدي الطلب أو الاستجابة إلى تنشيط فلتر أمان. في ما يلي مثال على ردّ احتياطي: "لا يمكنني مساعدتك في ذلك، لأنّني نموذج لغوي فقط".

إذا ردّ النموذج بجواب احتياطي، جرِّب زيادة درجة الحرارة.

ما يجب تجنبه

• تجنَّب الاعتماد على النماذج لإنشاء معلومات وقائعية.
• استخدِم هذه الطريقة بعناية في حلّ المسائل الحسابية والمنطقية.

النماذج التوليدية الأساسية

يهدف هذا القسم إلى الإجابة عن السؤال: هل هناك عشوائية في ردود نماذج الإنشاء، أم هي حتمية؟

الإجابة المختصرة هي نعم لكلا السؤالين. عند طلب نموذج توليدي، يتم إنشاء ردّ نصي في مرحلتين. في المرحلة الأولى، يعالج النموذج التوليدي طلب الإدخال وينشئ توزيعًا احتماليًا على الرموز المميزة (الكلمات) المحتمَلة التي يُرجَّح أن تأتي بعد ذلك. على سبيل المثال، إذا طلبت باستخدام النص الذي يتم إدخاله "قفز الكلب فوق ... "، سيُنشئ النموذج التوليدي صفيفًا من الكلمات التالية المحتمَلة:

[("fence", 0.77), ("ledge", 0.12), ("blanket", 0.03), ...]

هذه العملية حتمية، وسينتج النموذج التوليدي هذا التوزيع نفسه في كل مرة يتم فيها إدخال نص الطلب نفسه.

في المرحلة الثانية، يحوّل النموذج التوليدي هذه التوزيعات إلى استجابات نصية فعلية من خلال إحدى استراتيجيات فك التشفير المتعددة. قد تختار استراتيجية فك ترميز بسيطة الرمز المميّز الأكثر احتمالًا في كل خطوة زمنية. ستكون هذه العملية حتمية دائمًا. ومع ذلك، يمكنك بدلاً من ذلك اختيار إنشاء ردّ من خلال تحليل عيّنات عشوائية من التوزيع الذي يعرضه النموذج. ستكون هذه العملية عشوائية. يمكنك التحكّم في درجة العشوائية المسموح بها في عملية فك التشفير هذه من خلال ضبط درجة الحرارة. تعني قيمة الصعوبة 0 أنّه يتم اختيار الرموز الأكثر احتمالًا فقط، ولا يتم استخدام أي عامل عشوائية. في المقابل، يؤدي مستوى الإبداع المرتفع إلى إدخال درجة عالية من العشوائية في الرموز التي يختارها النموذج، ما يؤدي إلى ردود نموذج أكثر غرابةً وعدم توقع.

الخطوات التالية

• بعد أن اكتسبت فهمًا أعمق لتصميم الطلبات، جرِّب كتابة طلباتك الخاصة باستخدام Google AI Studio.
• للتعرّف على طلبات التفاعل باستخدام وسائط متعددة، اطّلِع على مقالة طلبات التفاعل باستخدام ملفات الوسائط.
• للتعرّف على طريقة توجيه الطلبات باستخدام الصور، يمكنك الاطّلاع على دليل توجيه الطلبات باستخدام الصور.
• للتعرّف على طلبات الفيديو، اطّلِع على دليل طلبات Veo.