نحوه صحبت کردن با مدل های هوش مصنوعی مثل ChatGPT به سرعت در حال تغییر است. این تغییر فقط به خاطر پیشرفته تر شدن مدل ها نیست بلکه چون ما یاد گرفته ایم چطور درست با آن ها ارتباط بگیریم. با آمدن ChatGPT-5 که قرار است قدرت استدلال و برنامه ریزی بیشتری داشته باشد، شیوه پرامپت نویسی هم وارد مرحله جدیدی می شود. به ویژه زمانی که لازم است مدل را مرحله به مرحله در حل یک مسئله راهنمایی کنیم.
در نسخه های قبلی مثل GPT-4 اگر درخواست ساده ای مثل ساخت یک لیست یا نوشتن یک متن کوتاه می دادید، پاسخ قابل قبولی دریافت می کردید. اما وقتی وارد مسائل چند مرحله ای، تصمیم گیری یا برنامه ریزی می شدید، نتیجه ممکن بود ناقص یا حتی اشتباه باشد. حالا با نزدیک شدن به GPT-5، پرامپت نویسی زنجیره ای یا همان chain-of-thought اهمیت زیادی پیدا کرده است. در این سبک، مدل به جای جواب سریع، تفکر خودش را مرحله به مرحله بیان می کند و نتیجه به مراتب کامل تر و عمیق تر است.
قدرت پرامپت نویسی مرحله به مرحله
مثلا اگر از مدل بخواهید بهترین شهر آمریکا برای سفر در ماه نوامبر را معرفی کند و فقط همین درخواست را بنویسید، یک لیست کلی دریافت می کنید. ولی اگر بنویسید بیایید مرحله به مرحله بررسی کنیم و فاکتورهایی مثل آب و هوا، رویدادهای فصلی و هزینه ها را در نظر بگیریم، مدل با دلیل و استدلال به شما پاسخ می دهد.
در مثال برنامه غذایی سالم و ارزان، اگر از مدل بخواهید اول مواد اولیه را انتخاب کند، بعد برای هر وعده برنامه بنویسد و توضیح دهد چرا این مواد را انتخاب کرده است، خروجی بسیار بهتر و عملی تر می شود.
در حل مسائل ریاضی هم اگر راه حل مرحله به مرحله بخواهید، مدل ابتدا متغیرها را تعریف می کند، بعد معادله می نویسد و در نهایت راه حل را توضیح می دهد.
ChatGPT-5 و تغییر در پرامپت نویسی
شرکت اوپن ای آی گفته نسخه جدید GPT-5 روی استدلال عمیق تر و توانایی تصمیم گیری و انجام کارهای مختلف تمرکز خواهد داشت. یعنی مدل می تواند مثل یک دستیار حرفه ای برای شما برنامه ریزی کند، کارها را تقسیم بندی کند و حتی قبل از ارائه جواب نهایی فکر کند.
این ویژگی باعث می شود نحوه پرامپت نویسی اهمیت بیشتری پیدا کند. وقتی درخواست خود را مرحله به مرحله و دقیق بیان می کنید، مدل می تواند راه حل هایی عمیق تر، منطقی تر و نزدیک تر به هدف شما ارائه دهد.
همچنین انتظار می رود مدل به جای فقط جواب دادن، سوالاتی بپرسد تا مسئله را دقیق تر بفهمد و حتی پیشنهادهای تعاملی و مرحله ای به شما بدهد.
راهکارهایی برای پرامپت نویسی بهتر
برای این که حتی با نسخه های فعلی بهترین خروجی را بگیرید:
- درخواست را مرحله به مرحله مطرح کنید. مثل این که بگویید: “بیایید قدم به قدم این مسئله را بررسی کنیم.”
- از همان اول هدف، محدودیت ها و نقش مدل را مشخص کنید. مثلا بنویسید: “فرض کن یک پژوهشگر هستی…”
- در پایان از مدل بخواهید بررسی کند که چیزی از قلم نیفتاده است یا پاسخ را کامل تر کند.
- مسائل پیچیده را به بخش های کوچک تر تقسیم کنید. مثلا ابتدا فقط تحقیق انجام دهد، بعد برنامه بنویسد و در انتها جمع بندی کند.
پرامپت نویسی مرحله به مرحله نه تنها کیفیت و دقت خروجی را افزایش می دهد، بلکه تجربه تعامل شما با مدل را شبیه گفتگوی واقعی و انسانی می کند. هر چقدر مدل ها پیشرفته تر می شوند، تعامل موثرتر با آن ها نیازمند درخواست های شفاف و ساختارمند است.
