هندسة التلقين  تعتبر واحدة من أكثر الوظائف أمانا في المستقبل

هندسة التلقين هي مهارة ذات قيمة عالية ومطلوبة. تعتبر واحدة من أكثر الوظائف أمانا في المستقبل ويمكن لأي شخص تعلمها مجانا ، بغض النظر عن خلفيته أو معرفته بعلم الكمبيوتر. فهندسة التلقين تسخر قوة الذكاء الاصطناعي ويمكن استخدامها في مختلف المجالات والمهن. تتوفر دورة شاملة باللغة العربية للأفراد من جميع المستويات ، تغطي جميع جوانب الهندسة السريعة. تعد الدورة بأن تستحق الوقت والجهد ، ويشجع المدرب المشاهدين على المشاركة والاشتراك. تختلف هندسة التلقين عن طرق البرمجة والتدريس التقليدية ، حيث تركز على زرع المعرفة والأفكار بدلا من استجوابها أو انتقادها. يستخدم معالجة اللغة الطبيعية للتواصل مع نماذج الذكاء الاصطناعي وإرشادها لإنتاج مخرجات دقيقة وذات صلة بالسياق.

                                                                           
 يتم تسليط الضوء على التأثير المحتمل لإتقان  هندسة التلقين ، حيث يمكن أن تساعد نماذج الذكاء الاصطناعي في التفكير والتعبير عن نفسها بشكل فعال. باختصار ، تعد نماذج اللغة الهندسية ، وتحديدا نماذج اللغة الكبيرة ، وسيلة للتواصل الفعال مع الذكاء الاصطناعي. هذه النماذج ، مثل GPT-3.5  ، لديها مليارات المعلمات وتستخدم من قبل شركات مثل جوجل والفيسبوك. يمكنهم التعامل مع أنواع مختلفة من البيانات ، بما في ذلك الصور والأصوات والنصوص والرمز. تعتبر النماذج اللغوية الكبيرة تقدما كبيرا في الذكاء الاصطناعي وهي خطوة نحو تحقيق هواء شامل.

 

فبات من المهم للمهندسين فهم هذه النماذج واستخدامها من أجل التواصل الفعال مع الذكاء الاصطناعي systems.AI فقد تم تطوير النماذج وتدريبها على كميات هائلة من البيانات النصية من المقالات ووسائل التواصل الاجتماعي ومصادر أخرى. يمكن لهذه النماذج فهم وإنشاء نص بلغات متعددة. فيمكنهم التنبؤ بالكلمة التالية ، والنبرة ، والأسلوب ، وهيكل النص ، وكذلك استخراج العواطف واختيار التعبيرات. تتضمن الهندسة الكامنة وراء هذه النماذج بنى الشبكات العصبية الاصطناعية مع طبقات تكامل وانتباه متعددة الرؤوس. تفتح هذه المعرفة إمكانيات وفرصا لا حصر لها لتطبيقات مختلفة. يمكن لأي شخص الاستفادة من هذه التكنولوجيا ، من طلاب المدارس الثانوية إلى المديرين التنفيذيين والأساتذة. لبدء التعلم عن هذا المجال ، يحتاج المرء إلى جهاز كمبيوتر أو هاتف للوصول إلى الإنترنت وحساب مجاني على منصات مثل 5 GPT-3.5.

البدائل متاحة أيضا لأولئك الذين ليس لديهم اتصال بالإنترنت ، مثل تثبيت إصدارات غير متصلة بالإنترنت من GPT-3.5  أو استخدام تطبيقات الدردشة. يناقش النص أهمية المطالبات الجيدة في نماذج اللغة ويحدد خمسة عناصر تجعل المطالبة فعالة. يؤكد على الحاجة إلى تعريف واضح للمهمة ويذكر أن نماذج الذكاء الاصطناعي يمكنها أداء مجموعة واسعة من المهام تتجاوز المطالبات البسيطة مثل التلخيص أو إعادة الصياغة. يقدم النص أيضا مفاهيم الفرز والتصفية كمهام تتفوق فيها نماذج اللغة. يقدم أمثلة لفرز أطباق الطعام والشخصيات الخيالية بناء على معايير معينة. لا تتطلب التصفية أو تنظيف البيانات دائما معايير واضحة. يمكن القيام بذلك عن طريق نسخ البيانات ولصقها في نموذج لغة وطلبها لتصفية معلومات محددة. يمكن أن توفر هذه الطريقة الوقت وتستخدم لأغراض مختلفة ، مثل استخراج رسائل البريد الإلكتروني وأرقام الهواتف من مستند. يمكن أيضا استخدام نماذج اللغة لتحليل البيانات والاستدلال ، حيث يمكنهم فهم الأنماط والعلاقات في البيانات. السياق مهم للحصول على نتائج دقيقة ، حيث تستفيد المهام التي تؤديها نماذج اللغة من السياق.

يناقش النص أهمية السياق والأدوار ومؤشرات المخرجات في نماذج اللغة. يسلط الضوء على الحاجة إلى السياق في التسويق وقدرة النماذج على التذكر والتكيف مع السياقات المختلفة. ويشدد النص أيضا على أهمية الأدوار في توجيه استجابات النموذج وتحسين نوعية النتائج. بالإضافة إلى ذلك ، يذكر أهمية مؤشرات المخرجات وكيف يتم تجاهلها في كثير من الأحيان من قبل المستخدمين. ويختتم النص باقتراح دمج كل هذه العناصر لإنشاء نماذج لغوية أكثر فعالية ومصممة خصيصا  لهذا الغرض . كما يناقش النص كذلك صعوبة تعلم لغات مختلفة والوقت اللازم لتعلم كل لغة. ويذكر القدرة على نسخ جداول الإخراج إلى إكسيل وتغيير تنسيق الإخراج إلى امتداد برنامج الاكسل. كما يسلط الضوء على قدرة النموذج على إنشاء تنسيق ورموز لاتكس. يذكر النص فائدة النموذج في مشاريع الويب والقدرة على إنشاء ملفات جسون. كما يذكر قوة النموذج في تحويل جداول البيانات ورموز البرمجة. يذكر النص بإيجاز إمكانية استخدام النموذج للرسم والرسومات. أخيرا ، يذكر الفائدة المحتملة للنموذج في إنشاء مخططات شجرية ، مثل المخططات متعددة المستويات. يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي مفيدا في مختلف المجالات ، بما في ذلك فهم اللغة. في سياق إنشاء النص ، يمكن إضافة مدخلات إضافية إلى النموذج لتعزيز قدراته التعليمية. يمكن أن تتضمن هذه المدخلات بيانات أو أمثلة أو معلومات إضافية حول شركة أو مشروع.