كيف تعمل سلسلة الأفكار على تحسين مخرجات ChatGPT الخاصة بك

تقوم Google باتخاذ إجراءات صارمة ضد إساءة استخدام المحتوى على نطاق واسع . لكن هذا لا يعني أن عليك التوقف عن توسيع نطاق محرك المحتوى الخاص بك. وهذا لا يعني حتى أن عليك التوقف عن استخدام الذكاء الاصطناعي لدعم التوسع. هذا يعني فقط أنه لا يمكنك الاعتماد على محتوى غير مرغوب فيه ورقيق للمنافسة.

إذًا، كيف يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي لزيادة حجم المحتوى الخاص بك دون التعرض للعقوبات؟

الأمر بسيط: احتضن الذكاء الاصطناعي كأداة تعزيز – وليس بديلاً للمبدعين من البشر.

تتمثل إحدى طرق زيادة جهود إنشاء المحتوى لديك في استخدام أساليب الذكاء الاصطناعي الجديدة مثل سلسلة الأفكار التي تحث على إنشاء محتوى عالي الجودة بشكل أسرع.

دعنا نتعمق في عالم CoT وكيف يمكن أن يساعدك على تحسين محرك المحتوى الخاص بك.

ما هي سلسلة الأفكار التي تحث؟

سلسلة التفكير (CoT) هي تقنية تستخدم لتحسين قدرات التفكير لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs). الفكرة الأساسية هي تشجيع النموذج على تقسيم المشكلة المعقدة إلى خطوات أصغر وأكثر قابلية للإدارة، مما يوفر سلسلة واضحة من الاستدلال الذي يؤدي إلى الإجابة النهائية.

إنها مشابهة للطريقة التي تعلمت بها كيفية حل مسائل الرياضيات أو الاستدلال في المدرسة. إليك نسخة سريعة (مبسطة للغاية) لكيفية عملها:

• تحويل المشكلة: بدلاً من مجرد تقديم مهمة أو سؤال إلى ماجستير إدارة الأعمال، تقوم سلسلة من الأفكار بإعادة هيكلة المدخلات لتشمل عبارة "دعونا نفكر خطوة بخطوة".تشير هذه الإشارة إلى النموذج لتوليد خطوات تفكير وسيطة.
• الاستدلال المتوسط: يتم تشجيع النموذج على توضيح عملية التفكير الخاصة به بشكل واضح، خطوة بخطوة، مما يؤدي إلى الحل.قد يتضمن ذلك إجراء حسابات أو استنتاجات منطقية أو تذكر المعلومات ذات الصلة.
• الإجابة النهائية: يصل النموذج إلى الإجابة النهائية، مدعومًا بشكل مثالي بسلسلة الاستدلال الشفافة التي أنتجها.

يمكن تسليم هذا النوع من المطالبات في موجه واحد، كما هو موضح في المثال أدناه، أو يمكنك تقسيم الخطوات عبر عدد من المطالبات المتسلسلة التي تبني بعضها البعض (المزيد حول هذا لاحقًا).

تمت صياغة هذا النهج لأول مرة من قبل جيسون وي وفريق من الخبراء من فريق Google Research Brain في ورقة بحثية في عام 2022 . المثال أدناه مأخوذ من الورقة التي قدمت CoT:

• تحتوي المطالبة القياسية على مثال للمشكلة والحل، بالإضافة إلى السؤال الذي يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى الإجابة عليه.
• يتضمن موجه CoT نفس مجموعة حلول المشكلة،وسلسلة من الخطوات التي توضح كيفية الوصول إلى هذا الحل، ثم سؤال جديد ليجيب عليه الذكاء الاصطناعي.

كما ترون، يفشل النموذج في الإجابة على المشكلة الأولى بشكل صحيح ولكنه ينجح عندما يُطلب منه السير عبر "سلسلة من الأفكار" للوصول إلى هناك.

حددت هذه الورقة بعض الفوائد الأساسية التي يجلبها هذا التكتيك الهندسي الفوري لعدد من مشكلات الاستدلال المختلفة:

• وتجبر العملية خطوة بخطوة الذكاء الاصطناعي على التفكير بشكل أكثر شمولاً وتجنب القفزات المنطقية، مما يساعد على تحسين النتائج.
• يوفر CoT نافذة على عملية صنع القرار في الذكاء الاصطناعي، مما يمنح المستخدمين ومصممي النماذج مزيدًا من المعرفة حول كيفية عمل هذه النماذج.
• من خلال المطالبة بتفسير لسبب اختيار الذكاء الاصطناعي لمخرجات معينة، يمكن لـ CoT التخفيف من بعض التحيزات التي يتعرض لها طلاب LLM.
• يمكن لمستخدمي الذكاء الاصطناعي تحسين المخرجات ببساطة عن طريق تضمين عبارات مثل "دعونا نأخذ الأمر خطوة بخطوة" أو "اشرح أسبابك"، على غرار تكتيك التحفيز العاطفي .

والأهم من ذلك، أن هذا التكتيك لديه القدرة على تحسين نتيجة أي مهمة تعتمد على اللغة تقوم بإطعامها إلى ChatGPT أو Gemini أو Jasper أو غيرها من أنظمة الذكاء الاصطناعي المستندة إلى LLM. في الواقع، قامت Google بتدريب نماذجها باستخدام CoT منذ عام 2022:

يعد Pathways Language Model (PaLM) نموذجًا متقدمًا جديدًا للذكاء الاصطناعي يستخدم تقنية تسمى سلسلة الأفكار التي تحث على القيام بمهام معقدة مثل حل المسائل الرياضية اللفظية - وحتى شرح عملية التفكير خطوة بخطوة. #GoogleIO pic.twitter.com/YHLsnqNemv

– جوجل (@Google) 13 مايو 2022

حسنًا، الآن بعد أن عرفت المزيد عن سلسلة الأفكار المحفزة، دعنا نتعرف على الطرق التي يمكنك من خلالها استخدامها لتحسين كفاءة إنشاء المحتوى الخاص بك.

كيف تساعد سلسلة الأفكار في إنشاء المحتوى

يعد استخدام سلسلة الأفكار لتحسين مخرجات مهام الكتابة أكثر تعقيدًا من الرياضيات البسيطة أو المنطق المنطقي. هناك قواعد محددة للرياضيات والمسائل الكلامية التي تقودك إلى إجابة واحدة صحيحة، ولكن هناك العديد من الطرق المختلفة للتعامل مع الإستراتيجية أو إنشاء المحتوى.

هناك فن في كتابة الإعلانات وتسويق المحتوى والتوزيع. ومع ذلك، هناك أيضًا الكثير من التفكير المنطقي في هذه المهام، خاصة على مستوى المؤسسة .

تؤكد دراسة CoT الأصلية من Google على أن أسلوب التحفيز هذا يعزز بشكل كبير القدرات المنطقية لطلاب LLM من خلال توفير نهج منظم خطوة بخطوة يحاكي عمليات حل المشكلات البشرية.

يكمن الأساس المنطقي لتطبيقه على المهام الكتابية في طبيعة الكتابة كعملية تتطلب تفكيرًا متعدد الخطوات وتخطيطًا وتنظيمًا للأفكار وتطوير الأفكار بطريقة متماسكة ومنطقية.

يمكن أن تستفيد مهام الكتابة، خاصة تلك التي تتضمن إنشاء قصص أو مقالات جدلية أو تقارير فنية، من منهج CoT الذي يحدد عملية التفكير التي تؤدي إلى تطوير القطعة النهائية.

وإليك كيف تتوافق المبادئ الأساسية لتحفيز سلسلة الأفكار - هيكلة عمليات التفكير، وتفكيك المشكلات المعقدة، وتوجيه التقدم المنطقي - بشكل جيد مع متطلبات الكتابة الفعالة.

1) موضوع البحث

إن مساحة B2B SaaS مليئة بالتخصصات التقنية العالية - بدءًا من البنية التحتية السحابية وحتى إدارة الميزات وحتى الذكاء الاصطناعي.

سواء كنت تعمل كموظف مستقل، أو في وكالة، أو حتى لدى علامة تجارية كبيرة بها الكثير من عمليات تكامل واجهة برمجة التطبيقات (API)، فمن المحتمل أن يكون استيعاب الموضوعات الجديدة بسرعة أمرًا أساسيًا في العمل.

يمكن أن يكون تحفيز سلسلة الأفكار مفيدًا لهذه المهمة. عند محاولة فهم موضوع جديد، فإن تقسيم عملية التعلم إلى سلسلة من الأسئلة والأجوبة، كل منها مبني على الآخر، يمكن أن يساعد تدريجيًا في بناء فهم شامل لهذا الموضوع.

يمكن لـ CoT توجيه النموذج لاستكشاف جوانب مختلفة من الموضوع بشكل تسلسلي، مما يجعل المعلومات المعقدة أسهل في الهضم والفهم.

لنفترض أنك تعمل في وكالة وتم تعيينك للتو لمنتج البنية التحتية السحابية مثل Terraform من Hashicorp . لإعطائك مثالاً على التعقيد الذي تتعامل معه، إليك شرح المنتج من ويكيبيديا:

البنية التحتية كرمز (IaC). لغة التكوين التعريفية JSON. هذه ثلاثة مواضيع معقدة للغاية.

دعونا نرى ما إذا كان بإمكاني جعل ChatGPT يسرع عملية التعلم من خلال تحديد المفاهيم الأكثر صلة بهذه الكلمات الرئيسية الثلاث.

من خلال التعامل مع "شرح الأساس المنطقي وراء المفاهيم التي تحددها"، فإنني (نظريًا) أحث ChatGPT بطريقة توجهه إلى تقديم إجابة أكثر تعمدًا.

كما ترون أدناه، فإن كل مفهوم من المفاهيم الأساسية لـ IaC مصحوب بشرح لأهميته.

من خلال هذا النهج، تتعلم أنه ليس من المهم فقط معرفة أدوات مثل Terraform وAnsible؛ من المهم أيضًا معرفة أن الأول لا يعتمد على الموفر وأن الأخير يوفر إدارة تكوين بدون وكيل.

هذا هو نوع السياق الذي يمكن أن يساعدك على تحليل السياق المعقد واستيعابه بسرعة أكبر - وهو مفيد جدًا للمبتدئين في البنية التحتية السحابية مثلي.

الآن دعونا نلقي نظرة على الاتجاه الذي ستحصل عليه إذا أعطيت توجيهًا عاديًا دون توجيه الذكاء الاصطناعي لشرح "عملية التفكير":

المعلومات الواردة تحت كل رمز نقطي مرقم هنا مهمة بالتأكيد، لكنها لا تأتي بنفس المستوى من السياق.

لذلك، بمجرد إضافة عبارة مثل "اشرح أسبابك" أو "اشرح هذا خطوة بخطوة"، يمكنك تعزيز القيمة التي تحصل عليها من كل تفاعل مع الذكاء الاصطناعي الخاص بك.

2) إنشاء موجز ومسودة

باعتباري شخصًا يركز بشكل أساسي على إنشاء محتوى مكتوب طويل، فأنا على دراية جيدة بتعقيدات (وجنون) العملية الإبداعية. تمر الرحلة من الفكرة إلى القطعة النهائية عبر نفس نقاط التفتيش - التخطيط للموضوع والبحث والإحاطة والصياغة - ولكن المسار بين تلك النقاط أكثر تعرجًا بالنسبة للبعض من البعض الآخر.

إحدى أكبر الفوائد التي حصلت عليها من الذكاء الاصطناعي التوليدي حتى الآن هي تبسيط جوانب سير العمل الإبداعي. يعد الذكاء الاصطناعي مفيدًا في إعداد الملخصات الإبداعية والمسودات الأولية، كما أن مطالبة CoT لديها القدرة على المساعدة بشكل أكبر.