Elements of a Prompt

Summary

في هذا الفيديو، يناقش المتحدث كيفية تصميم الطلبات للاستفادة القصوى من النماذج اللغوية الكبيرة. يركز على أهمية التفكير في تصميم الطلبات لتحقيق أفضل النتائج، مشيرًا إلى عناصر الطلب مثل التعليمات والسياق وبيانات الإدخال ومؤشرات الإخراج. يتم استعراض أمثلة عملية لتوضيح كيفية استخدام هذه العناصر بشكل فعال في أدوات مثل Playground، مع توضيح كيفية تبسيط التصميم باستخدام الأدوار المختلفة مثل دور النظام ودور المستخدم. يتم التأكيد على أن تصميم الطلب يعتمد على المهمة المستهدفة، مع وعد بتقديم المزيد من النصائح في مقاطع فيديو مستقبلية.

Takeaways

• 💡 التفكير في تصميم العناصر الموجهة أمر أساسي لتحقيق أفضل النتائج من النماذج اللغوية الكبيرة.
• 📄 تعليمات النماذج هي جزء مهم من العناصر الموجهة ويجب تحديدها بشكل دقيق.
• 🔍 السياق يعتمد على الحالة الاستخدامية وقد لا يكون دائمًا ضروريًا، مثل تحليل النصوص البسيط.
• ✍️ البيانات المدخلة ضرورية وتختلف بناءً على المهمة، مثل تصنيف النصوص حيث يتم استخدام النص كمدخل.
• ✅ مؤشر المخرجات يوضح للنموذج نوع المخرج المتوقع مثل 'مشاعر' في حالة تصنيف النصوص.
• 🔄 يمكن تبسيط تصميم العناصر الموجهة باستخدام الأدوار المختلفة في المنصات مثل نظام الدور، دور المستخدم، ودور المساعد.
• 📝 في بعض الحالات، يمكن إزالة مؤشرات المدخلات والمخرجات لجعل التصميم أبسط وأكثر كفاءة.
• ⚙️ استخدام الأدوار في التوجيه يسهم في تحسين موثوقية مخرجات النموذج في المهام المختلفة.
• 🎯 عند بناء أنظمة إنتاجية مثل مصنف المشاعر، يجب اختبار النماذج باستخدام أمثلة متعددة لضمان الدقة.
• 📧 تصميم المخرجات والبيانات المدخلة يعتمد على المهمة، ويمكن تعديلها للحصول على نتائج محددة ومهيكلة.

Q & A

ما هي العناصر الأساسية لتصميم أي موجه عند استخدام النماذج اللغوية الكبيرة؟

العناصر الأساسية تشمل التعليمات، والسياق، وبيانات الإدخال، ومؤشر الإخراج. كل عنصر يلعب دورًا هامًا في توجيه النموذج للحصول على النتائج المطلوبة.

لماذا يعتبر تصميم الموجه مهمًا عند استخدام النماذج اللغوية الكبيرة؟

تصميم الموجه يؤثر بشكل مباشر على جودة النتائج التي يقدمها النموذج. بفضل تصميم موجه دقيق، يمكن تحسين أداء النموذج وجعله يقدم نتائج أكثر دقة وملائمة للحالة المطلوبة.

ما هو دور التعليمات في تصميم الموجه؟

التعليمات هي ما يوجه النموذج لتنفيذ مهمة معينة. من المهم أن تكون التعليمات واضحة ومحددة لتحقيق النتائج المرجوة.

هل يجب دائمًا توفير سياق عند تصميم موجه؟

ليس دائمًا. الحاجة إلى توفير سياق تعتمد على حالة الاستخدام. في بعض الحالات مثل تصنيف النصوص البسيط، قد لا يكون السياق ضروريًا.

كيف يمكن لبيانات الإدخال أن تؤثر على أداء النموذج؟

طريقة تقديم بيانات الإدخال للنموذج تلعب دورًا كبيرًا في تحديد السلوك المطلوب من النموذج. تقديم البيانات بشكل محدد يساعد النموذج على فهم المهمة بشكل أفضل وتنفيذها بدقة أكبر.

ما هو مؤشر الإخراج وكيف يتم استخدامه؟

مؤشر الإخراج يحدد النوع المتوقع من النتائج التي يجب أن يقدمها النموذج. يمكن استخدامه لتحديد النتائج بشكل أكثر دقة، مثل تصنيف النصوص إلى مشاعر محددة كالسلبية أو الإيجابية.

ما الفائدة من استخدام أدوار النظام والمستخدم والمساعد في تصميم الموجهات؟

استخدام هذه الأدوار يساعد في تبسيط تصميم الموجهات، حيث يمكن توزيع المهام بين هذه الأدوار لتحسين دقة وموثوقية النتائج التي يقدمها النموذج.

هل يمكن الاستغناء عن بعض العناصر مثل مؤشر الإخراج أو السياق في بعض الحالات؟

نعم، يمكن الاستغناء عن بعض العناصر مثل مؤشر الإخراج أو السياق في حالات معينة، اعتمادًا على طبيعة المهمة المطلوبة من النموذج.

كيف يمكن استخدام الأدوار المختلفة لتحسين أداء النموذج؟

يمكن توزيع المهام بين أدوار النظام والمستخدم والمساعد بشكل مناسب، حيث يقوم النظام بتحديد السلوك المطلوب، والمستخدم يقدم المدخلات، والمساعد يعرض النتائج. هذا التوزيع يعزز من فعالية التواصل مع النموذج.

ما الذي سيتم تغطيته في الفيديوهات المستقبلية وفقًا للمحتوى المقدم؟

في الفيديوهات المستقبلية سيتم التركيز على استراتيجيات تحسين استخدام الأدوار المختلفة، وتحديد أفضل الطرق لتقديم المدخلات وتنسيق الإخراجات للحصول على نتائج أكثر موثوقية ودقة.

Outlines

00:00

📝 Introduction to Prompt Design

In this video, the speaker introduces the importance of designing effective prompts when working with large language models. They discuss how a well-constructed prompt can significantly impact the quality of the model's output. Key elements of a prompt include instructions, context, input data, and output indicators. The speaker uses a text classification example to illustrate these components, emphasizing the importance of tailoring the prompt to the specific use case.

05:01

🔧 Simplifying Prompt Design in Playground

The speaker demonstrates how to design a prompt in the OpenAI Playground, focusing on the role-based structure, such as the system and user roles. By leveraging these roles, the prompt design can be simplified, allowing the model to generate accurate outputs even with minimal input indicators. The example shows how separating instructions and inputs into different roles can improve the model's performance, highlighting the importance of understanding how the model was trained.

10:05

💡 Advanced Tactics for Prompt Optimization

The speaker touches on advanced strategies for optimizing prompts in production environments. They explain how experimenting with different roles and input formats can enhance the reliability of the model's outputs. The video concludes with a teaser for future discussions on optimizing input and output indicators, customizing output formats, and the role of context in prompt design. The speaker emphasizes that understanding the different components of a prompt is crucial for developing robust use cases.

Keywords

💡تصميم المحفزات

تصميم المحفزات يشير إلى الطريقة التي يتم بها صياغة التعليمات والسياق والبيانات المدخلة والإشارة إلى النتائج المتوقعة في نص المحفز الموجه لنموذج اللغة. تصميم المحفزات الجيد يهدف إلى توجيه النموذج بشكل دقيق للحصول على أفضل النتائج. في الفيديو، يتم التركيز على أهمية التفكير الجيد في تصميم المحفزات لتحقيق الأهداف المرجوة من النماذج اللغوية الكبيرة.

💡تعليمات

التعليمات هي الجزء من المحفز الذي يحدد المهمة التي يتعين على نموذج اللغة تنفيذها. التعليمات الواضحة والمحددة تساعد النموذج على فهم المهمة بشكل أفضل وأداءها بدقة. في الفيديو، يتم الإشارة إلى أن التعليمات تعتبر عنصراً أساسياً في المحفزات، ويجب التفكير فيها بعناية لضمان توجيه النموذج بشكل صحيح.

💡السياق

السياق هو المعلومات الإضافية التي يمكن تقديمها للنموذج لتعزيز فهمه للمهمة. قد يكون السياق مهماً في بعض الاستخدامات لكنه ليس ضرورياً دائماً. في الفيديو، يتم توضيح أن بعض المهام، مثل تحليل المشاعر، قد لا تحتاج إلى سياق إضافي، في حين أن مهام أخرى قد تستفيد من تضمين سياق مناسب.

💡البيانات المدخلة

البيانات المدخلة تشير إلى المعلومات أو النصوص التي يتم تقديمها للنموذج ليعمل عليها. تعتمد طبيعة البيانات المدخلة على المهمة المراد تنفيذها، ويمكن أن تكون نصاً بسيطاً أو معلومات محددة مثل تغريدة أو نص إعلاني. في الفيديو، يتم التأكيد على أهمية تحديد البيانات المدخلة بشكل صحيح لتوجيه النموذج نحو السلوك المطلوب.

💡مؤشر المخرجات

مؤشر المخرجات هو العنصر الذي يحدد ما هو المتوقع من النموذج بعد تنفيذ التعليمات. يمكن أن يكون المؤشر محدداً مثل 'المشاعر' في تحليل النصوص، أو عاماً مثل 'مخرجات'. في الفيديو، يُظهر كيفية استخدام مؤشرات المخرجات لتوجيه النموذج بشكل أفضل وتوضيح ما هو مطلوب منه بشكل دقيق.

💡نماذج اللغة الكبيرة

نماذج اللغة الكبيرة هي أنظمة ذكاء اصطناعي تم تدريبها على كميات ضخمة من البيانات النصية لفهم وتوليد اللغة الطبيعية. هذه النماذج تستخدم في العديد من التطبيقات مثل التصنيف، الترجمة، والإجابة على الأسئلة. في الفيديو، يتم التطرق إلى كيفية استخدام المحفزات لتوجيه هذه النماذج لتحقيق نتائج موثوقة.

💡تحليل المشاعر

تحليل المشاعر هو نوع من تصنيف النصوص حيث يتم تحديد المشاعر أو الرأي العام من خلال نص معين، مثل تحديد ما إذا كان النص إيجابياً، سلبياً، أو محايداً. في الفيديو، يتم استخدام مثال تحليل المشاعر لشرح كيفية تصميم المحفزات للحصول على نتائج دقيقة من النماذج اللغوية.

💡أدوار النظام

أدوار النظام تشير إلى الأدوار المختلفة التي يمكن استخدامها عند صياغة المحفزات في نماذج اللغة. يتضمن ذلك دور 'النظام' الذي يحدد السلوك العام للنموذج، ودور 'المستخدم' الذي يقدم البيانات المدخلة، ودور 'المساعد' الذي يوفر المخرجات. في الفيديو، يتم شرح كيفية توزيع عناصر المحفز عبر هذه الأدوار للحصول على أداء أفضل من النموذج.

💡التصنيف النصي

التصنيف النصي هو عملية تنظيم أو تصنيف النصوص إلى فئات محددة بناءً على محتواها. قد يشمل ذلك تصنيف النصوص حسب موضوعها أو مشاعرها. في الفيديو، يتم توضيح كيفية تصميم محفزات لتصنيف النصوص، مع الإشارة إلى استخدام التعليمات المحددة والمؤشرات لتحقيق النتائج المرجوة.

💡تحسين الموثوقية

تحسين الموثوقية يشير إلى الجهود المبذولة لضمان أن النماذج اللغوية تعطي نتائج دقيقة ومتسقة عند استخدامها في تطبيقات محددة. يتطلب ذلك تجربة وتقييم النماذج باستخدام أمثلة متعددة. في الفيديو، يتم مناقشة كيفية استخدام تصميم المحفزات وأدوار النظام لتحسين موثوقية النماذج اللغوية في التطبيقات العملية.

Highlights

Importance of prompt design in building use cases with large language models.

A typical prompt consists of instruction, context, input data, and output indicator.

Context is use-case dependent and may not always be required.

The input data format should be chosen based on the task, like using 'text' for sentiment analysis.

The output indicator helps steer the model towards the desired result, such as specifying 'sentiment'.

Simplifying prompts by leveraging roles like system, assistant, and user roles in the model's interface.

Using the system role to define model behavior, while the user role handles input and the assistant role gives the output.

Roles can be used to simplify tasks and improve the reliability of model outputs.

In production, you would need to evaluate the model's performance with multiple examples.

Importance of combining different prompt elements depending on the task at hand.

The role of output indicators can vary depending on the task, such as in email generation.

Specifying output format, like JSON, to guide the model's output more effectively.

Prompt elements such as instruction, input data, and output indicators can be combined flexibly.

Using clear instructions in prompts helps ensure the model understands the task.

Future videos will cover more advanced techniques for using prompt roles and specifying outputs.

Transcripts

hi everyone in this video I want to talk

a little bit about elements of a prompt

when designing your

prompts and building out your use cases

with large language models you have to

think a lot about your prompts and the

way you're designing them to get the

most or the best results from these

language mods uh and for that you have

to think about its design right so you

have to think a little bit about the

prompt design itself typically a prompt

is composed of the following so they

typically include an instruction uh we

will talk a little bit about what

instruction means in a bit it also

consists of a context but context really

depends on the use case so in this case

in the example I'm providing here on the

right hand side which is a basic text

classification you can think of it like

sentiment analysis where we're just

classifying you know an input text does

doesn't really require context or it

doesn't use any context we're not

providing like for instance

demonstrations or anything like that

it's just we are doing it in a very

simple way where we're not providing

extra context to the model we just

expect the model to be able to perform

this task later down the road we're

going to talk about zero shot prompting

and how language models are able to do

this in a later

video but talking about the elements of

a prom input data is also really

important to highlight here how you pass

the input to the model really depends on

the use case so in this case because I

am classifying a piece of text it makes

sense to use something like text as an

indicator but I could also be very

specific for the model which also helps

the model a bit it steers the model to

get the right behavior from it right so

I can say something like u a tweet or

whatever type of input this is but I

kept it very generic in the example here

so I just say text and then I think the

food was okay it's really the input data

here that we're passing to the mole so

that the mole can classify now the last

bit here which is is output indicator

I'm using output indicator as sentiment

as an example now I'm being very

specific to the model about what is the

output that I'm expecting so it makes s

to use something like sentiment but if

we are talking in generic terms we could

also use

output as an indicator itself right and

most of these models are intelligent

enough to understand what it means when

you say output they will try to perform

the task based on the instruction or the

original instructure you gave it so that

is a summary of the elements of a prompt

and what I'll do now is I'll going to

show you

how you would Design This in something

like the open ey playground but before I

do that I want to go back here to our

prompting guide and here is where you

find a little bit on more about the

elements of a promp and the different

definitions for each element right so we

have the instruction context input data

and output

indicator and we also have the example

that I'm using here which you can

directly you know copy paste into the

playground as we did in the previous

guide and tutorial that we showed in the

previous um section so what I'm going to

do is I'm just going to copy this and

I'm going to paste it right into the

system panel so as we said in the

previous guide the system panel or the

system role is where you will Define

what type of behavior you are expecting

from this model in this case I'm using

GPT 2.5 turo as my model

so I can just space it like this and I I

can submit this as is so I'll just

submit and you can see here that the

model outputed neutral so it understood

the task and gave me neutral seems like

neutral is the right label for this one

it it is a little bit subjective but I

must say for this task but I think

that's correct and that's the expected

output that I expected from this model I

didn't change anything here in the

playground again I'm using the same

default settings now there is a

different way how you can think about

the prompt design and leveraging the

different roles available in the

playground also understand that a lot of

these playgrounds are making use of this

standardized way of prompting these

models using these different roles like

the system role assistant role and also

the user Ro so I want to show you a

different version of how you can do this

particular task without using the system

rooll or using system Ro in combination

with the user role so one way you can do

this and you can easily try here is you

can essentially take this and then you

can use this right as on user roll you

can just add the input here right and

then I can just remove that so I pretty

much simplified The Prompt design here

and let's see what the model

outputs right you can see that the mod

outputed the same output that we are

expecting and I did a couple of things

here right I simplify the prompt by

separating the different components or

elements into the different roles and

the reason I did this is because I do

know that those rols are used in that

way way for the small right the small

was strained with a lot of data that

looks very similar to how I am inputting

the particular you know task with the

description here in the system role and

the actual input which goes in the user

role and the assistant role is obviously

just the output of the model right and I

got rid of all the different indicators

so the output indicator which is

sentiment in this case I didn't need to

use that and I also got rid of the text

which is the input indic that I was

using I also completely got rid of that

so I'm not using for instance I'm not

using this anymore right so you can use

the roles to simplify the task and kind

of Leverage this interphase that's now

very standardized in the world of large

language models to get more reliable

outputs out of these models for any task

that you're interested in building so

that's a little bit about the elements

of a prompt an example as well in the

playground so you can start to play

around exactly with and and and you can

try different outputs you can try

different inputs right to see what you

get as output you can try like positive

text or negative text um to see what you

get now there are more advanced ways on

how we can use these different roles the

system Ro to keep improving the

reliability of this mode this is a very

simple example but you know in a robust

system where you're trying to put

something like this into production like

a sentiment classifier you would have to

experiment and evaluate how these models

are performing on this task and you

would need like you need a a bunch of

examples to actually evaluate properly

right but this is just a simple example

just to show you and demonstrate the

different elements of a prompt and why

it's important to think about that when

you're designing and optimizing your

prompts we'll talk a little bit more

about know tactics to use those roles

better in a future video so please

subscribe if you want to learn more

about that and also we'll talk a little

bit about the different indicators as

well right so how do we

pass how do we pass optimally inputs and

how do we declare our outputs as well

how do we specify outputs to get

reliable outputs right sometimes we may

want to structure the output in a way

maybe we want it in kind of adjacent

object or some type of object or output

format so all of that is a conversation

we will have in future videos but for

now it's really important to think about

different elements because this is what

each one of the prompts that you will be

designing and optimizing will carry a

combination of these different

components now something I didn't

mention is while I was demonstrating

this particular figure here um you know

there like context is not really

required right so instruction is sort of

a requirement because you need to

instruct the model and it's good to be

specific about the instruction that you

want the model to carry out the input

data it really depends on the task as

well because you could be asking them

all

generate me an email of using this

particular tone and so on and that

doesn't really requires input data right

it's you're just asking the mod to be

creative and to kind of generate or

produce a new email that you might be

interested in so all of these different

components right you can combine them

but it really depends on the task that

you're working on and again output

indicator as well it really depends on

the task right in the email generation

example we we didn't use an open

indicator but you may be interested for

inance to generate an email that has a

specific structure like say has like a

body or you want to op put it in a

different format or something like that

then in that case you probably can

design some type of uh in extra

instruction or indicator

specifying the particular output that

you want from the model so you can steer

the model better so I'll leave it at

that for this video hopefully youve got

an idea of what are the important

components of a prompt so that you can

continue to developing your use cases

and start to think more deeply about how

to design these prompts to reliably use

these models