معجم الذكاء الاصطناعي
التعلّم بأمثلة قليلة (Few-Shot Learning)
التعلّم بأمثلة قليلة (Few-Shot Learning) هو توجيه الذكاء الاصطناعي بتضمين عدد قليل من الأمثلة في أمرك النصي ليتبع النمط الذي تريده.
ماذا يعني التعلّم بأمثلة قليلة (Few-Shot Learning)؟
في صياغة الأوامر بأمثلة قليلة، لا تكتفي بوصف المهمة - بل تُري الذكاء الاصطناعي أيضًا عددًا صغيرًا من الأمثلة المكتملة. يلتقط النموذج النمط من هذه الأمثلة ويطبّقه على مدخلك الجديد.
على سبيل المثال، لتصنيف رسائل العملاء، قد تضمّن ثلاث رسائل نموذجية، كل واحدة موسومة بالفئة الصحيحة، ثم تضيف رسالة جديدة. يتبع الذكاء الاصطناعي النمط الموضّح ويصنّفها بالطريقة نفسها.
لماذا يهم التعلّم بأمثلة قليلة (Few-Shot Learning)؟
صياغة الأوامر بأمثلة قليلة طريقة بسيطة وقوية لجعل الذكاء الاصطناعي يتبع صيغة أو أسلوبًا دقيقًا. إنها من أكثر تقنيات صياغة الأوامر عملية التي يمكنك تعلّمها.
تجعل الأمثلة مخرجات الذكاء الاصطناعي أكثر اتساقًا بكثير
إنها أسهل طريقة لتثبيت صيغة محددة
لا تحتاج إلى برمجة - بل فقط بضعة أمثلة جيدة
إنها تقنية أساسية في هندسة الأوامر النصية
الأسئلة الشائعة
غالبًا يكفي مثالان إلى خمسة أمثلة واضحة. الهدف هو إظهار النمط بوضوح - وجودة أمثلتك واتساقها أهم من كثرة عددها.
المزيد من مصطلحات AI
صياغة أوامر سلسلة التفكير (Chain-of-Thought Prompting)تقنية صياغة أوامر تطلب من الذكاء الاصطناعي التفكير خطوة بخطوة، ما يحسّن الدقة في المهام المعقدة.تسلسل الأوامر (Prompt Chaining)تقسيم مهمة إلى عدة أوامر نصية بحيث تغذّي مخرجات كل خطوة الخطوة التالية.الوكيل الذكي (AI Agent)برنامج يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحقيق هدف بمفرده - يحدد الخطوات ويتخذ الإجراءات اللازمة للوصول إليه.
مستعد لبناء مهارات الذكاء الاصطناعي التي يعتمد عليها مستقبلك؟
خض الاختبار المجاني (5 دقائق) واحصل على خطة تعلّم مخصّصة مبنية حول أهدافك وجدولك وخبرتك.