Omar Alamoudi | عمر العمودي

بسم الله نبدأ. ونسأله تعالى أن يكون عملا خالصا لوجهه. #رقيم #كهف وسأغلق الردود حتى أكمل ردي كي لايتشتت المتابع ثم نفتح الردود للجميع. وستكون #نظيمة متسلسلة تخففًا. فرغم أن مرئي الأخ سلطان استغرق 6:09 دقائق، فثم نقاط تحتاج وقتا لمناقشتها وللتعليق عليها وعسى أن يتسع صدره لها.

عدد من الجامعات تبدأ في " غربلة " البدلات ، وإيقاف " بدل الندرة " عن أعضاء هيئة التدريس في بعض التخصصات اعتباراً من شهر فبراير؛ لعدم استيفاء شروط التصنيف المهني الموحد ونسب التوطين المعتمدة. (اليوم)

🔴ممنوع توظيف جيل الالفين لان واحد من موظفين هذا الجيل اتصل على هذا السيد وبعد ذلك قرر صاحبنا يمنع التوظيف. العبرة إنك كل ما تكلمت أكثر، زادت احتمالات الزلّة. تجلس ساعة ونص في بودكاست،بالاخير 25 ثانيه من أصل ساعة ونص تصعدك على البيست. وقعت بمصيبه في نسبه 0.45% من أصل 99.5%

هذا بوست من مجتمع r/PromptEngineering، كتبه شخص قضى 6 شهور يشتغل على هندسة الأوامر (Prompt Engineering) في نماذج الذكاء الاصطناعي. الكاتب يشارك خلاصة تجربته العملية في عشر نقاط. 1. الأمثلة تتفوق على التعليمات (Examples beat instructions): الكاتب ضيع أسابيع وهو يحاول يكتب تعليمات مثالية، بس لما جرب يعطي النموذج 3 أو 4 أمثلة واضحة، حصل على نتائج فورية. السبب إن النماذج تتعرف على الأنماط (pattern matching) أفضل من اتباع القواعد حرفيًا، إلا إذا كان نموذج reasoning متقدم. 2. تعامل مع الأوامر كأنها كود برمجي (Version control your prompts like code): مرة غيروا كلمة وحدة في البرومبت وانهار النظام كله. بعد هذي التجربة، صاروا يستخدمون Git عشان يسجلون أي تغيير على البرومبت، يشغلون اختبارات تلقائية (regression tests)، ويتابعون أداء الأوامر. باختصار، البرومبت صار يتم التعامل معه ككود برمجي في بيئة إنتاجية. 3. التغطية الاختبارية أهم من جودة البرومبت نفسه (Test coverage matters more than prompt quality): حتى لو نص البرومبت ممتاز، إذا ما جربته على كل الحالات الممكنة، خصوصاً الحالات الصعبة أو النادرة، ممكن يفشل. الكاتب بنى نظام اختبار فيه أكثر من 100 حالة صعبة واكتشف إن أفضل برومبت عنده كان يفشل في حوالي 30٪ منها. الحل كان استخدام تقييم آلي مع مراجعة بشرية للتأكد إن البرومبت يشتغل في كل السيناريوهات. 4. الخبرة في المجال أهم من الحيل في كتابة البرومبت (Domain expertise > prompt tricks): لو نموذجك الذكي يشتغل في مجال معين مثل الطب، لازم تشرك خبراء في المجال في كتابة الأوامر. الخبراء يلاحظون تفاصيل دقيقة أو فروق مصطلحات ممكن تدمر برومبت عام، وكمان يحذرون من الأخطاء اللي ممكن تجعل النموذج يهلوس. 5. ضبط درجة الحرارة (Temperature tuning) أهم مما تتصور: كثير من الناس يركزون على تحسين نص البرومبت، بس ينسون إعدادات النموذج نفسه. أهم إعداد هو "درجة الحرارة" ، اللي يتحكم في درجة عشوائية وإبداع الإجابات. الرقم 0 يعني إجابات متوقعة ومباشرة، وكل ما زاد الرقم زاد إبداع النموذج. الكاتب يقول إن مجرد تغيير درجة الحرارة من 0.7 (إبداعي) إلى 0.3 (أكثر دقة) حل لهم مشاكل كثيرة في تناسق الإجابات. 6. كل نموذج له طريقة تعامل خاصة (Model-specific optimization): البرومبت اللي يشتغل بشكل ممتاز مع GPT ممكن ما يعطي نفس النتيجة مع Claude أو Llama. كل نموذج له "شخصيته" وطريقته في فهم الأوامر. مثلاً، GPT يستجيب كويس لتقمص الأدوار ("أنت خبير في...")، بينما Llama يحتاج تعليمات مباشرة وواضحة على شكل نقاط عشان ما يهلوس. بالتالي، لازم تجرب وتعدل البرومبت لكل نموذج بتستخدمه. 7. أسلوب "سلسلة الأفكار" ليس دائماً هو الأفضل (Chain-of-thought isn't always better): أسلوب "سلسلة الأفكار" أو CoT، اللي تطلب فيه من النموذج يفكر خطوة بخطوة، مفيد جدًا للمسائل المعقدة اللي تحتاج منطق. بس للمهام البسيطة، استخدام هذا الأسلوب ممكن يضر أكثر مما ينفع، لأنه يزيد التعقيد والتكلفة (لأن عدد الكلمات المعالجة يزيد) وممكن يؤدي لأخطاء. لذلك ابدأ ببرومبت بسيط، ولو ما أعطاك النتيجة المطلوبة، وقتها ممكن تضيف أساليب أكثر تعقيد. 8. استخدم الذكاء الاصطناعي عشان يكتب أوامر للذكاء الاصطناعي: هذي فكرة ممكن تكون غريبة لكن فعالة جدًا. ممكن تعطي النموذج مهمة معينة، وبعدين تسأله: "اكتب لي أفضل برومبت ممكن عشان أنفذ هذي المهمة". النموذج نفسه، بسبب البيانات الضخمة اللي تدرب عليها، ممكن يقترح عليك صياغات وهياكل للأوامر أفضل من اللي كنت بتفكر فيها بنفسك. 9. البرومبت الأساسي هو الأساس (System prompts are your foundation): في الأنظمة اللي تستخدم واجهات برمجية (API)، فيه نوعين من البرومبت: البرومبت الأساسي (System prompt) اللي يحدد شخصية وسلوك الذكاء الاصطناعي بشكل عام، وبرومبت المستخدم (User prompt) اللي هو السؤال أو الطلب لكل تفاعل. الكاتب يقول إن 90٪ من المشاكل كانت بسبب ضعف البرومبت الأساسي. لو الأساس مضبوط، كل التفاعلات بعده تصير متسقة وصحيحة. 10. الحماية من "حقن الأوامر" من اليوم الأول (Prompt injection defense from day one): لو نظامك يتعامل مع مدخلات من المستخدمين، لازم تحميه من هجمات "حقن الأوامر". الهجوم هذا يصير لما يحاول المستخدم يخدع النموذج عشان يتجاهل تعليماتك الأصلية. أفضل حل هو طريقتين: الأولى، تضع تعليمات صارمة داخل البرومبت نفسه تمنع أي محاولة لتجاوز الأوامر. الثانية، والأقوى، إعادة تدريب النموذج (fine-tuning) على أمثلة من هذي الهجمات عشان يتعلم يصدها تلقائيًا.