✨ مهندسی پرامپت از نگاه سازندگان Claude

توی این ویدیو، چند نفر از اعضای تیم Anthropic که پشت مدل‌های زبانی مثل Claude هستن، درباره «مهندسی پرامپت» صحبت می‌کنن.
از طراحی پرامپت‌های مؤثر می‌گن، تا تجربه‌های واقعی تو تعامل با مدل‌های هوش مصنوعی و چالش‌هایی که سر راهشونه.🛠️

اگه دنبال یه دید تخصصی و قابل‌فهم درباره نحوه درست برقراری ارتباط با مدل‌های زبانی هستی، این ویدیو ارزش دیدن داره.🎯

🔗 لینک ویدیو

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

معماری ترنسفورمرها قسمت ۶ (پایانی)؛ مدل چطور آموزش می‌بینه؟ 🎓✨

توی قسمت‌های قبل، با تمام اجزای ترنسفورمر آشنا شدیم — از Encoder و Decoder تا Attention و تولید متن.🔍
حالا وقتشه ببینیم این مدل‌ها چطور آموزش می‌بینن و از یه معماری خام، تبدیل می‌شن به یک مدل هوشمند که متن می‌نویسه، ترجمه می‌کنه یا حتی باهات چت می‌کنه! 🤖🗨️

همه چی با Loss شروع می‌شه 🎯📉

هدف آموزش ساده‌ست:
مدل باید یاد بگیره برای هر ورودی، خروجی درست رو تولید کنه — مثلاً کلمه بعدی، ترجمه مناسب، یا جواب یک سؤال.
برای سنجش کیفیت پیش‌بینی‌ها از یک تابع خطا (Loss Function) استفاده می‌شه؛ معمولاً Cross Entropy Loss.
این تابع نشون می‌ده مدل چقدر با جواب واقعی فاصله داره، و بهش سیگنال می‌ده که پارامترهاش رو اصلاح کنه.

آموزش با جواب‌های واقعی: Teacher Forcing 👨‍🏫🔁

موقع آموزش، چون جواب درست رو داریم، به‌جای اینکه بذاریم مدل حدس بزنه، همون جواب درست رو بهش می‌دیم تا مرحله‌ی بعدی رو بهتر یاد بگیره.
به این روش می‌گن Teacher Forcing — باعث می‌شه مدل سریع‌تر و پایدارتر آموزش ببینه.
اما بعد از آموزش، توی شرایط واقعی دیگه خودش باید مرحله به مرحله پیش‌بینی کنه.

یادگیری از داده‌های بدون برچسب؟ بله، ممکنه! 🧠📄

مدل‌هایی مثل GPT یا BERT نیاز به برچسب خاص ندارن — فقط متن خام کافیه!
مثلاً BERT بعضی کلمات وسط جمله رو حذف می‌کنه و مدل باید جای خالی رو حدس بزنه (Masked Language Modeling).
یا GPT فقط سعی می‌کنه با دیدن چند کلمه، کلمه‌ی بعدی رو پیش‌بینی کنه (Next Token Prediction).
به این سبک می‌گن Self-Supervised Learning — چون مدل بدون کمک انسان، از ساختار خود متن یاد می‌گیره.

جمع‌بندی نهایی 🧠📦

ترنسفورمرها با معماری ساده ولی قدرتمندشون دنیای NLP رو متحول کردن.
کل ماجرا با توجه به سه ایده‌ی اصلی ساخته شده:
✅ Attention برای تمرکز روی بخش‌های مهم
✅ Training با هدف کاهش خطا و یادگیری از متن‌های خام
✅ Decoder که مرحله به مرحله خروجی تولید می‌کنه
نتیجه؟
مدل‌هایی مثل GPT، BERT، T5 و BART که پایه‌گذار نسل جدید هوش مصنوعی هستن — از ترجمه و خلاصه‌سازی تا تولید کد و چت‌بات! 🚀

اگه از این سری پست ها لذت بردید، با ری‌اکشن هاتون بهمون نشون بدید🚀❤️

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🚨 حباب هوش مصنوعی داره میترکه؟💥 سقوط دردناک یک «یونیکورن» هوش مصنوعی

شرکت Builder.ai، استارتاپ بریتانیایی مورد حمایت مایکروسافت و صندوق سرمایه‌گذاری قطر و... (مجموعا بیش از ۴۵۰ میلیون دلار سرمایه)، حالا به مرز ورشکستگی رسیده.
شرکتی که ادعا می‌کرد با هوش مصنوعی، ساخت اپلیکیشن رو متحول می‌کنه، حالا به خاطر گزارش‌های جعلی و فروش‌های ساختگی، از چشم سرمایه‌گذارها افتاده. 😐

📉 چرا سقوط کرد؟

🔹 درآمد ۲۲۰ میلیون دلاری اعلام‌شده برای ۲۰۲۴، در واقع فقط ۵۵ میلیون بوده.
🔹 فروش‌هایی که روی کاغذ ثبت شدن، اما احتمالاً هیچ‌وقت اتفاق نیفتادن.
🔹 رشد ظاهری بدون مدل مالی واقعی، و مدیریتی که نهایتاً کنار رفت.
🔹 حالا شرکت زیر بار بدهیه و عملاً از نظر سرمایه‌گذارها بی‌ارزش شده.

🧠 حباب هوش مصنوعی داره می‌ترکه؟

شرکت Builder.ai فقط یکی از صدها استارتاپیه که به‌خاطر تب‌وتاب هوش مصنوعی، دچار بیش‌ارزش‌گذاری شد؛ بدون اینکه واقعاً فناوری پایدار یا مدل تجاری مشخصی داشته باشه.🤖💰
تو فضای AI این اتفاق تکراریه: شرکت‌هایی که با چند اسلاید و چند واژه‌ی پُرزرق‌وبرق مثل LLM یا no-code، میلیاردی سرمایه جذب می‌کنن.
اما وقتی پشت این عددها واقعیت نباشه، حباب درست می‌شه... و هر حبابی یه روزی می‌ترکه.💥

🎧 اگه می‌خوای بدونی چرا داریم تو عصر حباب AI زندگی می‌کنیم، چی باعث می‌شه این حباب شکل بگیره و کی می‌ترکه،
ویس 🔊 «حباب هوش مصنوعی» 🔊 توی کانال رو از دست نده.

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

💥دوره 0 تا 100 پایتون

در این دوره، به معنای واقعی صفر تا 100 پایتون رو یاد می گیریم. این دوره هم به مفاهیم اولیه و ابتدایی اهمیت میده هم به سرفصل های کاملا پیشرفته.

📚سرفصل های دوره:

✅ مفاهیم مقدماتی پایتون
✅ متغیرها
✅ دیتا تایپ ها
✅ شرط ها و حلقه ها
✅ توابع داخلی پایتون
✅ تابع نویسی در پایتون
✅ ماژول های داخلی پایتون
✅ برنامه نویسی ماژولار
✅ کار با فایل در پایتون
✅ ارور و مدیریت ارور در پایتون
✅ شی گرایی مقدماتی تا پیشرفته
✅ دکوراتورها (decorators)
✅ generator
✅ iterator
✅ پردازش موازی و چند نخی
✅ آموزش جوپیتر
✅ آموزش vscode
✅ و بسیاری از مباحث دیگر …

🔑کاربرد های پایتون:

✅ تحلیل داده
✅ هوش مصنوعی
✅ توسعه وب
✅ اتوماسیون و اسکریپت
✅ توسعه بازی و اپ

✨پایتون یکی از پیشرفته‌ترین زبان‌های برنامه نویسی دنیاست که در عین گستردگی یادگیریش هم آسونه.

🔴 این دوره تخصصی، هیچ پیش نیازی لازم نداره

🤯 دوره ۰ تا ۱۰۰ پایتون تازه فصل اول دوره جامع نخبگان پایتون ماست.

🌐 دوره 0 تا 100 پایتون

🌐 دوره جامع نخبگان پایتون شامل ۵ فصل

📞  درخواست مشاوره رایگان

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🎙️ گفت‌وگوی صوتی با کلاد فعال شد! 🧠📱

قابلیت Voice Mode به‌صورت بتا به اپ موبایل کلاد (Claude) اضافه شده! حالا می‌تونی به جای تایپ، با کلاد صحبت کنی 🎤 مثلاً ازش بخوای برنامه‌هاتو خلاصه کنه یا ایمیلت رو برات چک کنه 📅📬
فعلاً فقط از زبان انگلیسی پشتیبانی می‌کنه و به‌زودی برای همه پلن‌ها فعال می‌شه. این قابلیت با مدل قدرتمند Claude Sonnet 4 کار می‌کنه که توی استدلال و کدنویسی قویه 🧩⚙️ و تجربه‌ای طبیعی‌تر از تعامل با هوش مصنوعی می‌سازه 🤖

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🎬 دوست داری مثل این ویدیوها رو بسازی؟

کافیه چند خط بنویسی، و مدل جدید گوگل برات یه ویدیوی حرفه‌ای می‌سازه. 😮
با Veo 3 می‌تونی فقط با متن یا تصویر، ویدیوی ۸ ثانیه‌ای با صدا، وضوح بالا و سبک سینمایی تولید کنی!
🧠 از کجا شروع کنیم؟

✅ وارد وبسایت gemini بشید
✅ اشتراک Google AI Premium یا Ultra فعال باشه
✅ از Veo توی محیط Gemini یا Vertex AI استفاده کنید

📌 فعلاً فقط با تهیه اشتراک ماهانه فعال می‌شه، ولی کیفیت خروجی‌ها واقعاً شگفت‌انگیزه!

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🚀 همه‌ی پست‌های سری ترنسفورمر در یک نگاه! 🤖🧠
تو این سری، مرحله‌به‌مرحله با مغز مدل‌های زبانی آشنا شدیم.✨
اگه می‌خوای یه مرور کامل داشته باشی یا پستی رو از قلم انداختی، این فهرست همه‌ی قسمت‌هاست 📚👇

🧠 مغز باهوش هوش مصنوعی: ترنسفورمر چیه و چرا همه عاشقشن؟ 🚀

🧠 مغز مدل‌های زبانی چطوری کار می‌کنه؟

🚀 معماری ترنسفورمرها قسمت اول؛ نگاهی به معماری ترنسفورمر

🧠✨ معماری ترنسفورمرها قسمت دوم؛ ورودی‌ها و جادوی Positional Encoding

🧠🔄 معماری ترنسفورمرها قسمت سوم؛ قلب تپنده‌ی مدل: Self-Attention چیه؟

⚙️🔍 معماری ترنسفورمرها پارت ۴؛ زیر‌لایه Encoder، همه چیز از اینجا شروع میشه!

✍️🧠 معماری ترنسفورمرها پارت ۵؛ Decoder چطور متن تولید می‌کنه؟

🎓✨ معماری ترنسفورمرها قسمت ۶ (پایانی)؛ مدل چطور آموزش می‌بینه؟

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

💥دوره جامع بینایی کامپیوتر و پردازش تصویر:

بیش از ۶۰ ساعت دوره پیشرفته از مبانی و مفاهیم مقدماتی تا موضوعات تخصصی دنیای بینایی کامپیوتر و پردازش تصویر

ویژگی های دوره بینایی

✅ توجه به مفاهیم و پروژه در کنارهم
✅ کدنویسی همزمان با استاد، بدون استفاده از کد آماده
✅ پشتیبانی کامل ازطریق گروه خصوصی تلگرام
✅ آپدیت‌های رایگان همیشگی برای همه دانشجویان
✅ دسترسی دائمی به ویدیوها، بدون محدودیت زمانی

قراره چی یاد بگیریم:

✅درک تصویر و ساختار انواع تصویر
✅پردازش تصویر با OpenCV
✅تحلیل ویدیو
✅یادگیری عمیق در بینایی کامپیوتر
✅تشخیص اشیا با یادگیری عمیق
✅ردیابی اشیا و بررسی انواع الگوریتم ردیابی اشیا
✅تشخیص چهره
✅تحلیل تصاویر پزشکی و ماهواره ای
✅KalmanFilter, DeepSort, SIFT
✅Generative adversarial network (GAN)
✅single-shot detector (SSD)
✅Few-Shot Object Detection
✅SegNet
✅YuNet
✅ViT(vision Transformers)
و ......

🔥اینها یه بخشی از مباحث آموزشی این دوره ست

🌐 ویدیو معرفی دوره در سایت رو از دست نده

📞 نیاز به مشاوره رایگان داری؟
مشاوره رایگان

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🧠 با طولانی شدن مکالمه، بازدهی مدل کاهش پیدا میکنه؟

وقتی با یه مدل مثل GPT چت می‌کنی، ممکنه حس کنی بعد از چند پیام، جواباش یه کم عجیب یا نادقیق می‌شن. ولی واقعاً چی باعث این افت می‌شه؟ 🤔

🧩 حافظه مدل محدودیت داره

مدل‌های زبانی مثل GPT حافظه‌ی بلندمدت ندارن؛ فقط یه پنجره‌ی محدود از مکالمه رو نگه می‌دارن (مثلاً حدود 128k توکن). اگه مکالمه خیلی طولانی بشه، مدل مجبور می‌شه اول مکالمه رو «فراموش» کنه تا جا برای پیام‌های جدید باز کنه.

🔍 خلاصه‌سازی داخلی همیشه بی‌نقص نیست

مدل‌ها بعضی وقتا خودشون سعی می‌کنن خلاصه‌ای از گفت‌وگوی قبلی بسازن تا تمرکز رو نگه دارن. ولی این خلاصه‌سازی ممکنه باعث حذف جزئیات مهم یا بدفهمی بشه.

🧪 پژوهش‌ها چی می‌گن؟

طبق تست‌های OpenAI، عملکرد مدل تو مکالمه‌های بلند ممکنه افت کنه، مخصوصاً اگه داده‌های قبلی خیلی پیچیده یا وابسته به جزئیات باشن. اما این افت همیشه چشمگیر نیست و به نوع استفاده هم بستگی داره.

در کل، هرچی مکالمه‌ات طولانی‌تر بشه، باید بیشتر حواست به شفاف‌گفتن و یادآوری اطلاعات مهم باشه. چون مدل حافظه‌ی جادویی نداره! 🔮🤖

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🎬 مدل Kling 2.1 اومد؛ نسخه‌ای بهتر، سریع‌تر، حرفه‌ای‌تر!

مدل Kling 2.1 بالاخره منتشر شد؛ یه نسخه جدید از مدل محبوب تولید ویدئو که نسبت به نسخه‌های قبلی‌اش به‌وضوح ارتقا پیدا کرده. اگه قبلا با Kling کار کردی، این یکی ممکنه غافلگیرت کنه! 🧠

🔍 چی تغییر کرده؟ چه ویژگی‌هایی داره؟

- رندر سریع‌تر: ویدئوهای 5 ثانیه‌ای کمتر از ۳۰ ثانیه آماده می‌شن.
- کیفیت بالاتر: نسخه Master با رزولوشن 1080p و دینامیک بهتر.
- ویرایش چندعنصری: می‌تونی توی صحنه‌ها، چیزایی رو حذف یا اضافه کنی.
قیمت‌گذاری از ۲۰ کردیت برای نسخه 720p شروع می‌شه (پلن ۱۰ دلاری).

🤔 مدل Kling 2.1 یا Veo 3؟

اگه دنبال ویدئوهای بدون صدا اما با کیفیت سینمایی و قیمت مناسب هستی، Kling 2.1 انتخاب خوبیه.
ولی اگه پروژه‌ات حرفه‌ای‌تره و نیاز به صدا بومی، گفتار یا افکت صوتی داره، Veo 3 از گوگل گزینه‌ی قوی‌تریه—البته با هزینه‌ی خیلی بالاتر.

🔜 توی پست بعدی چندتا از خروجی‌های Kling 2.1 رو با هم می‌بینیم.

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🧠 زیر پوست RAG: چطور پاسخ‌های دقیق تولید می‌شن؟

قبلاً توی پست «رگ (RAG) چیه و چطور کار می‌کنه؟» درباره RAG و نحوه کارش توضیح دادیم.📚
حالا توی این تصویر، فرآیند RAG رو مرحله‌به‌مرحله و خیلی ساده می‌بینی:🔍

1️⃣ کاربر یه سؤال یا دستور وارد می‌کنه (Prompt + Query).
2️⃣ این درخواست می‌ره سمت سرور.
3️⃣ سرور دنبال اطلاعات دقیق و مرتبط می‌گرده (مثلاً توی PDF، دیتابیس، وب یا APIها).
4️⃣ اطلاعات بازیابی‌شده برمی‌گرده به سرور.
5️⃣ حالا مدل زبانی (مثل GPT یا Claude یا Gemini) با کمک این داده‌ها یه جواب خیلی دقیق تولید می‌کنه.
6️⃣ در نهایت، جواب نهایی به کاربر نمایش داده می‌شه.

📚 اینطوری، مدل‌ها به جای حدس زدن، با دسترسی به منابع واقعی، پاسخ‌هایی با دقت بیشتر می‌دن.

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🎯 یادگیری Agentic AI از پایه تا پیشرفته!

اگر به هوش مصنوعی عامل‌محور (Agentic AI) علاقه‌مندید، این پلی‌لیست یوتیوب برای شماست!🚀
🔍 چرا این پلی‌لیست ارزشمنده؟

- آموزش مفاهیم پایه Agentic AI به زبان ساده و کاربردی.🤖
- معرفی فریم‌ورک‌های مدرن مثل LangGraph و CrewAI با مثال‌های عملی.📚
- مناسب برای هر سطح: از مبتدی تا حرفه‌ای و کسایی که می‌خوان دانششون رو عمیق‌تر کنن.👨‍💻

🔗 لینک پلی لیست

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

💥دوره آموزش ریاضیات برای علم داده و یادگیری ماشین:

🤖بنیان علم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی بر اساس ریاضیات بنا شده. اگه میخوای وارد این مسیر بشی ریاضیات خشت اوله.

🍀ترسم نداره چون قرار نیست مسئله ریاضی حل کنی فقط باید مفاهیم رو درک کنی پس نگران نباش اگه ریاضیت خوب نیست.

خیلی ها با ترس از ریاضی وارد شدن و دیدن چقدر ریاضی شیرینه.👌

ویژگی های دوره ریاضیات

✅ آموزش ریاضی، آمار و احتمال
✅تدریس مفاهیم پله پله و از پایه
✅ همراه با پیاده سازی در پایتون
✅ پیشنیاز ورود به علم داده و یادگیری ماشین

قراره چی یاد بگیریم:

✅ نصب ابزار های اولیه
✅ کتابخونه های پایه ای پایتون برای علم داده و یادگیری ماشین
✅ آمار و احتمال کاربردی
✅ آزمون فرض آماری
✅ جبر خطی و ریاضیات پایه
✅ تحلیل ابعادی داده
✅ حساب دیفرانسل و انتگرال
✅ بهینه سازی

‏
🔥هیچ پیشنیاز ریاضی لازم نداری فقط ضرب و تقسیم بلد باشی کافیه

🌐 لینک دوره در سایت دیتایاد

📞 مشاوره رایگان

✨هایلایت ریاضیات رو تو اینستاگرام دیتایاد ببین. مفصل درباره نقش ریاضیات در علم داده و یادگیری ماشین صحبت کردیم‌

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🎨 مدل‌های Diffusion چطور از نویز، تصویر می‌سازن؟

توی دنیای هوش مصنوعی، بعضی مدل‌ها «پیش‌بینی» می‌کنن، بعضیا «تصمیم» می‌گیرن... ولی یه دسته خاص هست که می‌سازن!
بهشون می‌گیم مدل‌های مولد. و بین اونا، یه مدل جدیدتر و باحال وجود داره که با نویز خالص، تصویر واقعی خلق می‌کنه که Diffusion نام داره.🧠
🔹 چطوری هوش مصنوعی تصویر تولید می‌کنه؟

مدل‌های مولد (Generative Models) هدفشون اینه که از دل فضای پنهان (latent space)، داده‌ای واقعی تولید کنن. مثلاً بهشون فقط یه بردار عددی می‌دی، ولی خروجی‌شون یه عکس واقعی از یه سگ یا منظره‌ست!

سه مدل معروف توی این حوزه اینا هستن:

- مدل VAE (Variational Autoencoder):
اومد تا داده رو فشرده‌سازی کنه (encode) و دوباره از دل اون فشرده‌شده، نسخه‌ای از داده رو بازسازی کنه (decode). خروجی‌هاش قابل‌کنترل و پیوسته‌ان، ولی معمولاً کیفیت پایینی دارن و مصنوعی به نظر میان.

- مدل GAN (Generative Adversarial Network):
یه بازی دوطرفه بین دو شبکه:
«تولیدکننده» سعی می‌کنه تصاویر تقلبی تولید کنه، و «تشخیص‌دهنده» سعی می‌کنه بگه واقعی‌ان یا نه.
این رقابت باعث شد GANها تصویرهایی بسازن که خیلی واقعی به‌نظر می‌رسن — ولی آموزش دادن‌شون سخته و ناپایدار.

- مدل Diffusion:
مسیرش فرق داره! به‌جای ساخت مستقیم تصویر، اول تصویر واقعی رو خراب می‌کنه (با نویز) و بعد یاد می‌گیره معکوس اون روند رو بازسازی کنه. یعنی «از نویز به واقعیت» برسه.

🔹 فرآیند اصلی Diffusion: نویزدهی و بازیابی تصویر

تو مدل دیفیوشن، برخلاف GAN که مستقیم تصویر تولید می‌کنه، اول یه تصویر واقعی رو مرحله‌به‌مرحله نویزدار می‌کنیم.
این یعنی به‌تدریج نویز Gaussian به تصویر تزریق می‌شه تا جایی که دیگه هیچ اثری از تصویر اصلی باقی نمونه.
بعد مدل یاد می‌گیره که مرحله‌به‌مرحله اون نویز رو حذف کنه و هر بار یه قدم به تصویر اصلی نزدیک‌تر بشه.

درواقع مدل باید احتمال شرطی بازسازی هر مرحله از تصویر رو یاد بگیره — و این فرآیند، کاملاً شبیه یه فرآیند مارکوف معکوسه.
این یعنی هر مرحله فقط به مرحله قبلش وابستگی داره، نه به کل مسیر قبلی.

🔹 چرا Diffusion از GAN بهتره؟

مدل‌های GAN خیلی قوی بودن ولی یه سری مشکل داشتن:
❌ پایداری پایین موقع آموزش
❌ تصاویر تکراری و بدون تنوع (Mode Collapse)
❌ وابستگی شدید به تعادل بین دو شبکه

مدل‌های Diffusion اما:
✅ بر پایه فرآیند آماری و مرحله‌به‌مرحله هستن
✅ آموزششون پایدارتره، چون دنبال یادگیری توزیع کلی داده‌ان، نه رقابت
✅ خروجی‌هاشون تنوع و کیفیت بالا دارن — مخصوصاً تو Stable Diffusion

📌 این تازه شروع کاره — تو پست‌های بعدی می‌ریم سراغ ساختار دقیقش، مدل Stable Diffusion، و اینکه چطور نویز رو واقعاً حذف می‌کنه.

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🎯 پرامپت دکوراتور‌ها: چطور مدل‌های زبانی رو بهتر کنترل کنیم؟

اگه تا حالا با مدل‌های زبانی مثل ChatGPT کار کرده باشی، حتما دیدی که بعضی وقت‌ها سخت می‌فهمن چی می‌خوای یا جواب‌هاشون اونجوری که دنبالش بودی نمیشه.
برای حل این مشکل، می‌تونیم از Prompt Decorators استفاده کنیم؛ یعنی چندتا متغیر مخصوص به نام دکوراتور تعریف می‌کنیم و توی مکالمه ازشون استفاده می‌کنیم تا جواب‌ها دقیق‌تر و به هدف نزدیک‌تر بشن. 🧠

🧩 پرامپت دکوراتور چیه؟

پرامپت دکوراتور یه جور تگ یا دستوره که برای مدل تعریف می‌کنیم و قبل از سوال یا درخواست ازش استفاده میکنیم. مثلاً دکوراتور - Reasoning+++ - باعث میشه مدل اول استدلال کنه و بعد جواب بده(به شرط اینکه قبلا تعریفش کرده باشیم).📚
یعنی فقط جواب نمی‌ده، بلکه پاسخ‌ش رو بررسی و روی اون استدلال می‌کنه. 🤖
مثلا:
+++Reasoning
Explain in 250 words the main theories about how dinosaurs became extinct.
در اینجا مدل روی پاسخ اولیه دلایل رو بررسی می‌کنه، استدلال میاره، بعد جواب نهایی رو تحویلت میده. اینطوری پاسخ دقیق‌تر و منطقی‌تر میشه.🔍🧠

⚡ این دکوراتورها رو از کجا بیاریم؟

دکوراتورها در واقع دستورالعمل‌هایی هستن که هر کسی می‌تونه برای خودش تعریف کنه، اما چطوری نوشتنشون خیلی مهمه.📚
برای همین یه لیست آماده از این دکوراتورها توی گیت‌هاب موجوده که لینکش آخر پست گذاشته شده.🔗

🔗برای اطلاعات بیشتر میتونید به لینک های زیر مراجعه کنید👇
🔗 مقاله کامل
🔗 گیت‌هاب دکوراتورها

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@