باعتبارك مهندسًا للمطالبات، يمكنك اتخاذ الخطوات التالية لتحسين موثوقية نماذج اللغة (LMs) للمهام الرياضية:
- المطالبات الواضحة والمحددة: قم بصياغة مطالبات واضحة ومحددة توفر السياق الضروري للمهمة الرياضية. حدد نوع المشكلة وتنسيق الإدخال المتوقع وتنسيق الإخراج المطلوب. تجنب التعليمات الغامضة أو المبهمة التي يمكن أن تربك نموذج اللغة.
- إشارات التنسيق: قم بتضمين إشارات التنسيق في المطالبات لتوجيه نموذج اللغة حول كيفية تفسير التعبيرات الرياضية وتوليدها. على سبيل المثال، استخدم تنسيق LaTeX أو التدوينات الصريحة للرموز الرياضية أو المعادلات أو المتغيرات.
- المطالبات القائمة على الأمثلة: قم بتوفير مطالبات قائمة على الأمثلة توضح سلوك الإدخال والإخراج المطلوب. أظهر للنموذج الحلول الصحيحة لأنواع مختلفة من المشكلات لمساعدته على فهم الأنماط والتنسيقات المتوقعة.
- إرشادات خطوة بخطوة: قم بتقسيم المشكلات الرياضية المعقدة إلى إرشادات خطوة بخطوة. توفير تعليمات صريحة حول كيفية تعامل النموذج مع المشكلة، مثل تعريف المتغيرات، أو تطبيق قواعد أو صيغ محددة، أو اتباع تسلسل معين من العمليات.معالجة الأخطاء: توقع الأخطاء المحتملة أو المفاهيم الخاطئة التي قد يرتكبها LM، وإعطائه تعليمات صريحة حول كيفية التعامل مع هذه الحالات. تقديم إرشادات حول الأخطاء الشائعة وتقديم ملاحظات تصحيحية لمساعدة النموذج على التعلم من أخطائه.
- حلقة التغذية الراجعة: تقييم استجابات النموذج بشكل مستمر وتكرار المطالبات بناءً على ملاحظات المستخدم. تحديد المجالات التي يرتكب فيها LM أخطاء أو يواجه صعوبات باستمرار، وتعديل المطالبات لمعالجة هذه التحديات المحددة.
- حقن السياق: حقن سياق إضافي في المطالبة لمساعدة النموذج على فهم المشكلة بشكل أفضل. يمكن أن يشمل هذا معلومات خلفية ذات صلة، أو قيود مشكلة محددة، أو تلميحات لتوجيه LM نحو الحل الصحيح.
الكشف التدريجي: الكشف التدريجي عن المعلومات أو المهام الفرعية لـ LM، بدلاً من تقديم المشكلة بأكملها دفعة واحدة. يمكن أن يساعد هذا النموذج على التركيز على مشاكل فرعية أصغر وتقليل الحمل المعرفي، مما يؤدي إلى مخرجات أكثر موثوقية.
- فحوصات السلامة: قم بتضمين فحوصات السلامة في المطالبة للتحقق من معقولية مخرجات النموذج. على سبيل المثال، يمكنك أن تطلب من النموذج إظهار خطوات وسيطة أو التحقق من صحة الحل مقابل خصائص رياضية معروفة.
- الضبط الدقيق والتجريب: قم بضبط الآلة الحاسبة على مجموعة بيانات تركز بشكل خاص على المهام الرياضية. قم بالتجربة باستخدام تقنيات هندسة المطالبة المختلفة وقم بتقييم التأثير على موثوقية النموذج. كرر عملية الضبط الدقيق بناءً على النتائج التي تم الحصول عليها.
من خلال تطبيق استراتيجيات هندسة المطالبة هذه، يمكنك توجيه الآلة الحاسبة نحو استجابات أكثر موثوقية ودقة للمهام الرياضية، مما يحسن قابلية الاستخدام العامة وموثوقية النموذج.