איך מודלים של AI מבינים אותנו?
בניגוד לבני אדם, מודלים כמו ChatGPT לא מבינים טקסטים, אלא ממירים מילים למספרים (טוקנים) ולומדים לזהות דפוסים סטטיסטיים.
במילים פשוטות – הם חוזים את המילה הבאה על סמך מיליארדי דוגמאות שראו במהלך האימון.
לכן, חשוב שנדע איך לנסח בקשה ברורה ככל האפשר, כדי שנקבל תשובה מדויקת.
🧠 רוצים להעמיק עוד?
בסוף העמוד מצורפת 📽️ מצגת אינטראקטיבית שמסכמת בצורה ברורה את הקונספט של הנדסת פרומפטים.
כללי יסוד לכתיבת פקודות למודלי שפה (LLMs)
כדי לקבל תוצאות מדויקות ממודלי בינה מלאכותית כמו ChatGPT, חשוב לדעת איך לנסח את הבקשה נכון. הנה עקרונות שכדאי לאמץ:
☑️ דברו תכל’ס
אין צורך ב”אפשר בבקשה” או “אולי תוכל לעזור לי” – פשוט תכתבו מה אתם צריכים.
המודל לא נעלב, הוא רק צריך להבין את הבקשה בצורה הכי ברורה שיש.
☑️ היו מדויקים ככל האפשר
ציינו בדיוק מה אתם רוצים: נושא, אורך, קהל יעד, סגנון וטון.
ככל שתהיו יותר ספציפיים – כך תגדילו את הסיכוי לתוצאה מדויקת.
☑️ שילוב של הקשר ודיוק = הצלחה
תנו הקשר (למי ולמה) לצד פירוט ברור (מה בדיוק צריך).
השילוב הזה יוצר הנחיה אפקטיבית וממוקדת.
☑️ שחקו עם תפקידים
אפשר לבקש מהמודל “לפעול” כדמות מסוימת – עורך דין, יועץ שיווק, עיתונאי או מורה.
זה ממקד את הסגנון והתוכן לתחום שאתם צריכים.
☑️ הוסיפו הנחיות של הגבלה או סינון
לדוגמה: “ענה בקצרה”, “הימנע משפה שיווקית”, או “התמקד רק בנקודות העיקריות”.
אחרת, המודל עלול לפרט מעבר לצורך.
☑️ שפרו תוך כדי תנועה
אל תצפו לתוצאה מושלמת מיד. התחילו בפקודה בסיסית, ואז חדדו או שפרו בהתאם לתגובה שקיבלתם.
☑️ בקשו פורמט מסוים
טבלה, רשימה, שיר, סיפור, כותרות בלבד – כל צורת הצגה שתרצו. רק תבקשו את זה מראש.
☑️ תנו דוגמה (Few-shot prompting)
במקום להסביר, פשוט הראו דוגמה. זה מדויק, יעיל, ומונע אי-הבנות.
☑️ למשימות מורכבות – השתמשו ב־Chain of Thought
פרקו את הבקשה לשלבים – כמו רשימת בדיקה או סדר פעולות.
המודל יחשוב בצורה מובנית, וזה משפר משמעותית את הדיוק.
☑️ חלקו בעיות גדולות ליחידות קטנות
אם מדובר במשימה מורכבת במיוחד, חלקו אותה לתת-משימות.
כך תימנעו מבלבול או “הזיות” של המודל.
🔔 לסיכום:
ה-AI לא מבין רמזים – אבל אם תנסחו את הבקשה נכון, תקבלו תשובות שעושות וואו.
ולפעמים, זה מתחיל פשוט ב… לדעת איך לבקש.
