شرکت آنتروپیک با معرفی ابزارهای جدید خود، مهندسی پرامپت هوش مصنوعی را ساده‌تر و دقیق‌تر کرده است. این ابزارها با خودکارسازی اصلاح پرامپت، دقت را تا ۳۰٪ افزایش می‌دهند و به توسعه سریع‌تر هوش مصنوعی در سازمان‌ها کمک می‌کنند. در واقع، با استفاده از این ابزارهای جدید، فرآیند مهندسی پرامپت هوش مصنوعی بسیار کارآمدتر شده است.
آنتروپیک مجموعه‌ای از ابزارهای نوآورانه را برای متحول کردن مهندسی پرامپت در کنسول توسعه‌دهندگان خود رونمایی کرده است. این ابزارها وعده می‌دهند که فرآیند ایجاد پرامپت‌های مؤثر را ساده‌تر کنند و منجر به افزایش چشمگیر ۳۰ درصدی دقت و افزایش قابل توجه در کارایی توسعه هوش مصنوعی در سازمان‌ها شوند. هسته اصلی این پیشرفت در “بهبوددهنده پرامپت” (Prompt Improver) و ویژگی‌های پیشرفته مدیریت مثال‌ها نهفته است که هدف آن توانمندسازی توسعه‌دهندگان برای ایجاد برنامه‌های هوش مصنوعی قابل اعتمادتر با اصلاح دستورالعمل‌ها یا همان پرامپت‌هایی است که مدل‌های هوش مصنوعی مانند Claude را در تولید پاسخ‌ها هدایت می‌کنند.
بهبوددهنده پرامپت به عنوان یک دستیار هوشمند عمل می‌کند و با اعمال بهترین شیوه‌ها در مهندسی پرامپت، پرامپت‌های موجود را به طور خودکار اصلاح می‌کند. این ویژگی به ویژه برای توسعه‌دهندگانی که در پلتفرم‌های مختلف هوش مصنوعی کار می‌کنند، ارزشمند است، زیرا تکنیک‌های مهندسی پرامپت می‌توانند بین مدل‌ها به طور قابل توجهی متفاوت باشند. ابزارهای جدید آنتروپیک این شکاف را پر می‌کنند و توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازند پرامپت‌هایی را که در ابتدا برای سایر سیستم‌های هوش مصنوعی طراحی شده‌اند، برای عملکرد یکپارچه با Claude تطبیق دهند. این سازگاری بین پلتفرمی، فرآیند توسعه را ساده می‌کند و نیاز به تنظیمات دستی گسترده را کاهش می‌دهد.
همیش کر، مدیر محصول در آنتروپیک، توضیح می‌دهد: “نوشتن پرامپت‌های مؤثر همچنان یکی از چالش‌برانگیزترین جنبه‌های کار با مدل‌های زبانی بزرگ است.” “بهبوددهنده پرامپت جدید ما مستقیماً به این نقطه دردناک با خودکارسازی اجرای تکنیک‌های پیشرفته مهندسی پرامپت می‌پردازد و دستیابی به نتایج با کیفیت بالا با Claude را برای توسعه‌دهندگان بسیار آسان‌تر می‌کند.” کر بر مزیت خاص این ابزار برای توسعه‌دهندگانی که حجم کار خود را از سایر ارائه‌دهندگان هوش مصنوعی منتقل می‌کنند، تأکید می‌کند، زیرا “به طور خودکار بهترین شیوه‌هایی را اعمال می‌کند که در غیر این صورت نیاز به اصلاح دستی گسترده و تخصص عمیق با معماری‌های مختلف مدل دارند.”
ابزارهای جدید آنتروپیک به طور مستقیم به پیچیدگی فزاینده مهندسی پرامپت، مهارتی که اکنون در توسعه هوش مصنوعی حیاتی است، می‌پردازند. با افزایش ادغام مدل‌های هوش مصنوعی توسط کسب‌وکارها برای وظایفی از خدمات مشتری گرفته تا تحلیل داده‌ها، کیفیت پرامپت‌ها به طور مستقیم بر عملکرد این سیستم‌ها تأثیر می‌گذارد. پرامپت‌های ضعیف ساخته شده می‌توانند منجر به خروجی‌های نادرست شوند و اعتماد به هوش مصنوعی را برای گردش‌های کاری حیاتی از بین ببرند. بهبوددهنده پرامپت با بهبود پرامپت‌ها از طریق تکنیک‌های مختلف، از جمله استدلال زنجیره‌ای، این خطر را کاهش می‌دهد. این روش Claude را تشویق می‌کند تا قبل از تولید پاسخ، مشکلات را گام به گام تجزیه کند و منجر به خروجی‌های دقیق‌تر و قابل اعتمادتر، به ویژه برای وظایف پیچیده، شود. این ابزار همچنین مثال‌ها را در پرامپت‌ها استاندارد می‌کند، بخش‌های مبهم را روشن می‌کند و دستورالعمل‌های از پیش پر شده را برای هدایت مؤثرتر پاسخ‌های Claude اضافه می‌کند.
کر با اشاره به افزایش ۳۰ درصدی دقت در یک آزمون طبقه‌بندی چند برچسبی و پایبندی ۱۰۰ درصدی به تعداد کلمات در یک کار خلاصه‌سازی، می‌گوید: “آزمایش‌های ما پیشرفت‌های قابل توجهی را در دقت و ثبات نشان می‌دهد.” این نتایج مزایای ملموس استفاده از بهبوددهنده پرامپت برای افزایش عملکرد مدل هوش مصنوعی را نشان می‌دهد.
علاوه بر بهبوددهنده پرامپت، نسخه جدید آنتروپیک شامل یک ویژگی مدیریت مثال است که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد مثال‌ها را مستقیماً در کنسول آنتروپیک مدیریت و ویرایش کنند. این ویژگی برای اطمینان از پایبندی Claude به فرمت‌های خروجی خاص، که برای بسیاری از برنامه‌های تجاری که به پاسخ‌های سازگار و ساختاریافته نیاز دارند، بسیار ارزشمند است. اگر یک پرامپت فاقد مثال باشد، توسعه‌دهندگان می‌توانند از Claude برای تولید خودکار مثال‌های مصنوعی استفاده کنند و فرآیند توسعه را بیشتر ساده کنند.
کر توضیح می‌دهد: “انسان‌ها و Claude به طور یکسان از مثال‌ها بسیار خوب یاد می‌گیرند.” “بسیاری از توسعه‌دهندگان از مثال‌های چندگانه برای نشان دادن رفتار ایده‌آل به Claude استفاده می‌کنند. بهبوددهنده پرامپت از بخش جدید زنجیره فکری استفاده می‌کند تا ورودی‌ها/خروجی‌های ایده‌آل شما را بگیرد و ‘جاهای خالی’ بین ورودی و خروجی را با استدلال با کیفیت بالا پر کند تا به مدل نشان دهد که چگونه همه چیز با هم هماهنگ می‌شود.”
زمان انتشار ابزار آنتروپیک به طور استراتژیک با پذیرش رو به رشد هوش مصنوعی سازمانی هماهنگ است. با ادغام هوش مصنوعی در عملیات خود توسط کسب‌وکارها، آنها با چالش تنظیم دقیق مدل‌ها برای برآورده کردن نیازهای منحصر به فرد خود روبرو هستند. ابزارهای آنتروپیک این فرآیند را ساده می‌کنند و سازمان‌ها را قادر می‌سازند تا راه‌حل‌های هوش مصنوعی را مستقر کنند که از همان ابتدا به طور قابل اعتماد و کارآمد عمل می‌کنند. تأکید بر بازخورد و تکرار به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا پرامپت‌ها را اصلاح کنند و درخواست تغییراتی مانند تغییر فرمت‌های خروجی از JSON به XML را بدون مداخله دستی گسترده انجام دهند. این انعطاف‌پذیری می‌تواند یک عامل کلیدی متمایزکننده در چشم‌انداز رقابتی هوش مصنوعی باشد، جایی که شرکت‌هایی مانند OpenAI و گوگل نیز برای سهم بازار رقابت می‌کنند.
کر با اشاره به Kapa.ai به عنوان یک مطالعه موردی موفق، بر تأثیر این ابزار بر گردش‌های کاری سازمانی تأکید می‌کند. Kapa.ai از بهبوددهنده پرامپت برای انتقال گردش‌های کاری حیاتی هوش مصنوعی به Claude استفاده کرد و یک انتقال ساده و زمان تولید سریع‌تر را تجربه کرد.
فراتر از بهبود پرامپت‌ها، آخرین ابزارهای آنتروپیک نشان‌دهنده یک هدف گسترده‌تر است: ایجاد جایگاه پیشرو در آینده هوش مصنوعی سازمانی. این شرکت شهرت خود را بر روی هوش مصنوعی مسئولانه بنا نهاده است و اولویت را به ایمنی و قابلیت اطمینان می‌دهد – عواملی حیاتی برای کسب‌وکارهایی که در پیچیدگی‌های پذیرش هوش مصنوعی حرکت می‌کنند. آنتروپیک با ساده‌سازی مهندسی پرامپت، سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا هوش مصنوعی را با سهولت و اعتماد بیشتر در حیاتی‌ترین عملیات خود ادغام کنند.
کر تأیید می‌کند: “ما در حال ارائه بهبودهای قابل اندازه‌گیری هستیم – مانند افزایش ۳۰ درصدی دقت – در عین حال به تیم‌های فنی انعطاف‌پذیری لازم برای تطبیق و اصلاح در صورت نیاز را می‌دهیم.” این تعهد به افزایش عملکرد و سازگاری، آنتروپیک را به عنوان یک شریک ارزشمند برای کسب‌وکارهایی که به دنبال استفاده از قدرت هوش مصنوعی هستند، قرار می‌دهد. در یک بازار رقابتی، این رویکرد عملی، با تمرکز بر بهبود عملکرد هوش مصنوعی، سریع‌تر و قابل اعتمادتر، می‌تواند عامل تعیین‌کننده‌ای برای سازمان‌هایی باشد که به دنبال راه‌حل‌های هوش مصنوعی هستند.
اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: venturebeat
