هل تعلم أنه يمكنك كتابة مطالَب LLM كما لو كانت برامج؟ يمكنك استخدام أي لغة تفضلها، أو ابتكار واحدة (كود زائف) طالما أن لها معنى. ستحدد قدرات مطابقة الأنماط في نموذج اللغة ما تحاول توجيهها، وسينفذ (نسخة) مما طلبته منه. لن تكون النتيجة متطابقة في كل مرة (وقد تكون هذه ميزة). يمكنك تجربتها هنا في SkyDeck.ai (سجل) وتجربة استخدام نماذج LLM مختلفة لمعرفة كيف تختلف النتائج. يمكن أن يضيف تطبيق هذه التقنية في استخدامك الخاص للذكاء الاصطناعي ميزة إضافية لانتاجيتك.
شِعْر برمجي
على سبيل المثال، يمكنك أن تسأل LLM:
أو يمكنك برمجياً توجيهه لكتابة ثلاثة أنواع من القصائد بثلاث لغات حول ثلاثة مواضيع. سيوفر لك معظم التركيبات. إليك كيفية القيام بذلك.
أولاً، أعرّف أنواع القصائد التي يجب إنتاجها. أتصور اسم متغير لهذا يسمى "poem_type" وأقدم الأنواع بتنسيق Json:
أقوم بشيء مشابه لمواضيع القصائد واللغات:
ثم تصف المنطق لما يجب القيام به مع هذه البيانات، مشيرًا إليها بطريقة منطقية. لقد نسخت أسلوب قوالب خالية من المنطق باستخدام القلم لخلق ثلاثة مستويات من الحلقات المتداخلة. إذا كان هذا برنامجًا، كنا نتوقع إنتاج 3 x 3 x 3 = 9 قصائد مختلفة. لكن نموذج اللغة الكبير يمكن أن ينتج كما يحلو له، وقد يتم قطع مخرجاتك بسبب قيود نافذة السياق.
قم بنسخ كل هذا ولصقه في مساحة عمل GenStudio الخاصة بـ SkyDeck واختر نموذج LLM مثل OpenAI GPT-4 أو Anthropic Claude2 وستحصل على نتيجة مثل هذه:
Please provide the content you would like to have translated into Arabic.
