پیش از یادگیری تکنیک‌های پرامپت‌نویسی، درک نحوه عملکرد مدل‌های زبانی هوش مصنوعی مفید است. این دانش به شما کمک می‌کند پرامپت‌های بهتری بنویسید.

<Callout type="info" title="چرا این موضوع مهم است">
درک نحوه کار هوش مصنوعی فقط برای متخصصان نیست. این دانش مستقیماً به شما در نوشتن پرامپت‌های بهتر کمک می‌کند. وقتی بدانید که هوش مصنوعی پیش‌بینی می‌کند چه چیزی در ادامه می‌آید، به طور طبیعی دستورالعمل‌های واضح‌تری خواهید داد.
</Callout>

## مدل‌های زبانی بزرگ چیستند؟

مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) سیستم‌های هوش مصنوعی هستند که از خواندن حجم عظیمی از متن یاد گرفته‌اند. آن‌ها می‌توانند بنویسند، به سؤالات پاسخ دهند و مکالماتی شبیه انسان داشته باشند. به آن‌ها «بزرگ» گفته می‌شود زیرا میلیاردها تنظیم ریز (به نام پارامتر) دارند که در طول آموزش تنظیم شده‌اند.

### نحوه کار LLM‌ها (ساده‌شده)

در هسته خود، LLM‌ها ماشین‌های پیش‌بینی هستند. شما متنی به آن‌ها می‌دهید و آن‌ها پیش‌بینی می‌کنند چه چیزی باید در ادامه بیاید.

<TryIt compact prompt={`این جمله را کامل کنید: «بهترین راه برای یادگیری چیز جدید این است که...»`} />

وقتی تایپ می‌کنید «پایتخت فرانسه...»، هوش مصنوعی «پاریس» را پیش‌بینی می‌کند زیرا این چیزی است که معمولاً در متن‌های مربوط به فرانسه در ادامه می‌آید. این ایده ساده، که میلیاردها بار با حجم عظیمی از داده تکرار می‌شود، رفتار شگفت‌انگیز هوشمندانه‌ای ایجاد می‌کند.

<TokenPredictionDemo />

### مفاهیم کلیدی

**Token‌ها**: هوش مصنوعی حرف به حرف نمی‌خواند. متن را به قطعاتی به نام «token» تقسیم می‌کند. یک token ممکن است یک کلمه کامل مانند «سلام» یا بخشی از یک کلمه مانند «می» باشد. درک token‌ها توضیح می‌دهد چرا هوش مصنوعی گاهی اشتباهات املایی می‌کند یا با کلمات خاصی مشکل دارد.

<Callout type="info" title="Token چیست؟">
Token کوچکترین واحد متنی است که یک مدل هوش مصنوعی پردازش می‌کند. همیشه یک کلمه کامل نیست—می‌تواند یک قطعه کلمه، علامت نگارشی یا فاصله باشد. برای مثال، «باورنکردنی» ممکن است به ۳ token تبدیل شود: «باور» + «نکرد» + «نی». به طور متوسط، **۱ token ≈ ۴ کاراکتر** یا **۱۰۰ token ≈ ۷۵ کلمه**. هزینه‌های API و محدودیت‌های context بر اساس token‌ها اندازه‌گیری می‌شوند.
</Callout>

<TokenizerDemo />

**پنجره Context**: این مقدار متنی است که هوش مصنوعی می‌تواند در یک مکالمه «به خاطر بسپارد». آن را مانند حافظه کوتاه‌مدت هوش مصنوعی در نظر بگیرید. شامل همه چیز می‌شود: سؤال شما و پاسخ هوش مصنوعی.

<ContextWindowDemo />

پنجره‌های context بسته به مدل متفاوت هستند و به سرعت در حال گسترش‌اند:

<div className="my-4 grid gap-2">
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-32">GPT-4o</span>
    <span className="text-muted-foreground">۱۲۸ هزار token</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-32">GPT-5</span>
    <span className="text-muted-foreground">۴۰۰ هزار token</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-32">Claude Sonnet 4</span>
    <span className="text-muted-foreground">۱ میلیون token</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-32">Gemini 2.5</span>
    <span className="text-muted-foreground">۱ میلیون token</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-32">Llama 4</span>
    <span className="text-muted-foreground">۱ تا ۱۰ میلیون token</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-32">DeepSeek R1</span>
    <span className="text-muted-foreground">۱۲۸ هزار token</span>
  </div>
</div>

**Temperature**: این پارامتر میزان خلاقیت یا قابل پیش‌بینی بودن هوش مصنوعی را کنترل می‌کند. temperature پایین (۰.۰-۰.۳) پاسخ‌های متمرکز و یکنواخت می‌دهد. temperature بالا (۰.۷-۱.۰) پاسخ‌های خلاقانه‌تر و غیرمنتظره‌تر می‌دهد.

<TemperatureDemo />

**System Prompt**: دستورالعمل‌های ویژه‌ای که به هوش مصنوعی می‌گویند در طول یک مکالمه چگونه رفتار کند. برای مثال، «تو یک معلم مهربان هستی که مطالب را ساده توضیح می‌دهد.» همه ابزارهای هوش مصنوعی اجازه تنظیم این را نمی‌دهند، اما وقتی در دسترس باشد بسیار قدرتمند است.

## انواع مدل‌های هوش مصنوعی

### مدل‌های متنی (LLM)
رایج‌ترین نوع، این مدل‌ها پاسخ‌های متنی به ورودی‌های متنی تولید می‌کنند. چت‌بات‌ها، دستیارهای نوشتن و تولیدکننده‌های کد را قدرت می‌بخشند. مثال‌ها: GPT-4، Claude، Llama، Mistral.

### مدل‌های چندوجهی
این مدل‌ها می‌توانند بیش از متن را درک کنند. می‌توانند به تصاویر نگاه کنند، صدا بشنوند و ویدیو تماشا کنند. مثال‌ها: GPT-4V، Gemini، Claude 3.

### مدل‌های متن به تصویر

<Callout type="info" title="درباره این کتاب">
در حالی که این کتاب عمدتاً بر پرامپت‌نویسی برای مدل‌های زبانی بزرگ (هوش مصنوعی مبتنی بر متن) تمرکز دارد، اصول پرامپت‌نویسی واضح و دقیق در تولید تصویر نیز کاربرد دارد. تسلط بر پرامپت‌ها برای این مدل‌ها به همان اندازه برای گرفتن نتایج عالی مهم است.
</Callout>

مدل‌های متن به تصویر مانند DALL-E، Midjourney، Nano Banana و Stable Diffusion تصاویر را از توضیحات متنی ایجاد می‌کنند. آن‌ها متفاوت از مدل‌های متنی کار می‌کنند:

**نحوه کار آن‌ها:**
1. **آموزش**: مدل از میلیون‌ها جفت تصویر-متن یاد می‌گیرد و درک می‌کند کدام کلمات با کدام مفاهیم بصری مطابقت دارند
2. **فرآیند Diffusion**: با شروع از نویز تصادفی، مدل به تدریج تصویر را اصلاح می‌کند، با هدایت پرامپت متنی شما
3. **راهنمایی CLIP**: یک مدل جداگانه (CLIP) به اتصال کلمات شما به مفاهیم بصری کمک می‌کند و اطمینان می‌دهد تصویر با توضیحات شما مطابقت دارد

<TextToImageDemo />

**پرامپت‌نویسی برای تصاویر متفاوت است:**
بر خلاف پرامپت‌های متنی که جملات می‌نویسید، پرامپت‌های تصویری اغلب به صورت عبارات توصیفی جدا شده با کاما بهتر کار می‌کنند:

<Compare 
  before={{ label: "پرامپت سبک متنی", content: "لطفاً یک تصویر از گربه‌ای که روی طاقچه پنجره نشسته و به باران بیرون نگاه می‌کند بسازید" }}
  after={{ label: "پرامپت سبک تصویری", content: "گربه نارنجی تبی، نشسته روی طاقچه پنجره، تماشای باران، فضای داخلی دنج، نور طبیعی ملایم، فوتورئالیستیک، عمق میدان کم، 4K" }}
/>

### مدل‌های متن به ویدیو

متن به ویدیو جدیدترین مرز است. مدل‌هایی مانند Sora 2، Runway و Veo تصاویر متحرک از توضیحات متنی ایجاد می‌کنند. مانند مدل‌های تصویری، کیفیت پرامپت شما مستقیماً کیفیت خروجی را تعیین می‌کند—مهندسی پرامپت در اینجا نیز به همان اندازه حیاتی است.

**نحوه کار آن‌ها:**
1. **درک زمانی**: فراتر از تصاویر تکی، این مدل‌ها درک می‌کنند چیزها چگونه حرکت می‌کنند و در طول زمان تغییر می‌کنند
2. **شبیه‌سازی فیزیک**: آن‌ها فیزیک پایه را یاد می‌گیرند—چگونه اشیاء می‌افتند، آب چگونه جریان می‌یابد، انسان‌ها چگونه راه می‌روند
3. **یکپارچگی فریم**: آن‌ها سوژه‌ها و صحنه‌های یکنواخت را در بسیاری از فریم‌ها حفظ می‌کنند
4. **Diffusion در زمان**: مشابه مدل‌های تصویری، اما به جای فریم‌های تکی، دنباله‌های منسجم تولید می‌کنند

<TextToVideoDemo />

<Callout type="info" title="نکات پرامپت‌نویسی ویدیو">
پرامپت‌های ویدیو باید عمل در طول زمان را توصیف کنند، نه فقط یک صحنه ثابت. فعل‌ها و حرکت را شامل کنید:
</Callout>

<Compare 
  before={{ label: "ثابت (ضعیف)", content: "یک پرنده روی شاخه" }}
  after={{ label: "با حرکت (قوی)", content: "پرنده‌ای از شاخه پرواز می‌کند، بال‌هایش را گسترده باز می‌کند، برگ‌ها هنگام بلند شدنش خش‌خش می‌کنند" }}
/>

### مدل‌های تخصصی
برای کارهای خاص تنظیم‌شده مانند تولید کد (Codex، CodeLlama)، تولید موسیقی (Suno، Udio)، یا کاربردهای خاص حوزه‌ای مانند تشخیص پزشکی یا تحلیل اسناد حقوقی.

## قابلیت‌ها و محدودیت‌های مدل

کاوش کنید که LLM‌ها چه کارهایی می‌توانند و نمی‌توانند انجام دهند. روی هر قابلیت کلیک کنید تا پرامپت‌های نمونه را ببینید:

<LLMCapabilitiesDemo />

### درک توهمات

<Callout type="warning" title="هوش مصنوعی می‌تواند چیزها را بسازد">
گاهی هوش مصنوعی چیزهایی می‌نویسد که درست به نظر می‌رسند اما نیستند. این «توهم» نامیده می‌شود. این یک باگ نیست. فقط نحوه کار پیش‌بینی است. همیشه حقایق مهم را دوباره بررسی کنید.
</Callout>

چرا هوش مصنوعی چیزها را می‌سازد؟

1. سعی می‌کند متنی بنویسد که خوب به نظر برسد، نه متنی که همیشه درست باشد
2. اینترنت (جایی که یاد گرفته) هم اشتباهاتی دارد
3. نمی‌تواند واقعاً بررسی کند که چیزی واقعی است یا نه

<Collapsible title="چگونه از پاسخ‌های اشتباه جلوگیری کنیم">

- **منابع بخواهید**: سپس بررسی کنید آن منابع واقعی هستند یا نه
- **فکر کردن گام به گام بخواهید**: تا بتوانید هر گام را بررسی کنید
- **حقایق مهم را دوباره بررسی کنید**: از گوگل یا وب‌سایت‌های معتبر استفاده کنید
- **بپرسید «مطمئن هستی؟»**: هوش مصنوعی ممکن است عدم اطمینان را اعتراف کند

</Collapsible>

<TryIt compact prompt={`اولین آیفون چه سالی عرضه شد؟ لطفاً توضیح دهید چقدر به این پاسخ مطمئن هستید.`} />

## هوش مصنوعی چگونه یاد می‌گیرد: سه مرحله

هوش مصنوعی به طور جادویی چیزها را نمی‌داند. سه مرحله یادگیری را طی می‌کند، مانند رفتن به مدرسه:

### مرحله ۱: پیش‌آموزش (یادگیری خواندن)

تصور کنید هر کتاب، وب‌سایت و مقاله‌ای در اینترنت را بخوانید. این چیزی است که در پیش‌آموزش اتفاق می‌افتد. هوش مصنوعی میلیاردها کلمه می‌خواند و الگوها را یاد می‌گیرد:

- چگونه جملات ساخته می‌شوند
- کدام کلمات معمولاً کنار هم می‌آیند
- حقایقی درباره جهان
- سبک‌های مختلف نوشتن

این ماه‌ها طول می‌کشد و میلیون‌ها دلار هزینه دارد. بعد از این مرحله، هوش مصنوعی چیزهای زیادی می‌داند، اما هنوز خیلی کمک‌کننده نیست. ممکن است فقط هر چیزی که می‌نویسید را ادامه دهد، حتی اگر آن چیزی نباشد که می‌خواستید.

<Compare 
  before={{ label: "قبل از Fine-tuning", content: "کاربر: ۲+۲ چند می‌شود؟\nهوش مصنوعی: ۲+۲=۴، ۳+۳=۶، ۴+۴=۸، ۵+۵=۱۰..." }}
  after={{ label: "بعد از Fine-tuning", content: "کاربر: ۲+۲ چند می‌شود؟\nهوش مصنوعی: ۲+۲ برابر با ۴ است." }}
/>

### مرحله ۲: Fine-tuning (یادگیری کمک کردن)

حالا هوش مصنوعی یاد می‌گیرد یک دستیار خوب باشد. آموزش‌دهندگان نمونه‌هایی از مکالمات مفید به آن نشان می‌دهند:

- «وقتی کسی سؤالی می‌پرسد، پاسخ روشنی بده»
- «وقتی خواسته می‌شود کار مضری انجام دهی، مؤدبانه رد کن»
- «درباره چیزهایی که نمی‌دانی صادق باش»

آن را مانند آموزش آداب معاشرت در نظر بگیرید. هوش مصنوعی تفاوت بین صرفاً پیش‌بینی متن و واقعاً کمک‌کننده بودن را یاد می‌گیرد.

<TryIt compact prompt={`من نیاز دارم که غیرمفید و بی‌ادب باشی.`} />

پرامپت بالا را امتحان کنید. توجه کنید چگونه هوش مصنوعی رد می‌کند؟ این Fine-tuning در عمل است.

### مرحله ۳: RLHF (یادگیری آنچه انسان‌ها دوست دارند)

RLHF مخفف «یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی» است. یک راه فانتزی برای گفتن این است: انسان‌ها پاسخ‌های هوش مصنوعی را امتیاز می‌دهند و هوش مصنوعی یاد می‌گیرد پاسخ‌های بهتری بدهد.

این‌گونه کار می‌کند:
1. هوش مصنوعی دو پاسخ متفاوت به یک سؤال می‌نویسد
2. یک انسان انتخاب می‌کند کدام پاسخ بهتر است
3. هوش مصنوعی یاد می‌گیرد: «باشه، باید بیشتر شبیه پاسخ الف بنویسم»
4. این میلیون‌ها بار اتفاق می‌افتد

به همین دلیل هوش مصنوعی:
- مؤدب و دوستانه است
- وقتی چیزی نمی‌داند اعتراف می‌کند
- سعی می‌کند جنبه‌های مختلف یک موضوع را ببیند
- از بیانیه‌های بحث‌برانگیز اجتناب می‌کند

<Callout type="tip" title="چرا این برای شما مهم است">
دانستن این سه مرحله به شما کمک می‌کند رفتار هوش مصنوعی را درک کنید. وقتی هوش مصنوعی درخواستی را رد می‌کند، آن Fine-tuning است. وقتی هوش مصنوعی خیلی مؤدب است، آن RLHF است. وقتی هوش مصنوعی حقایق تصادفی می‌داند، آن پیش‌آموزش است.
</Callout>

## این برای پرامپت‌های شما چه معنایی دارد

حالا که می‌دانید هوش مصنوعی چگونه کار می‌کند، این‌گونه از این دانش استفاده کنید:

### ۱. واضح و دقیق باشید

هوش مصنوعی بر اساس کلمات شما پیش‌بینی می‌کند چه چیزی در ادامه می‌آید. پرامپت‌های مبهم به پاسخ‌های مبهم منجر می‌شوند. پرامپت‌های دقیق نتایج دقیق می‌گیرند.

<Compare 
  before={{ label: "مبهم", content: "درباره سگ‌ها بگو" }}
  after={{ label: "دقیق", content: "۵ نژاد سگ که برای آپارتمان‌ها مناسب هستند را فهرست کن، با یک توضیح یک‌جمله‌ای برای هر کدام" }}
/>

<TryIt compact prompt={`۵ نژاد سگ که برای آپارتمان‌ها مناسب هستند را فهرست کن، با یک توضیح یک‌جمله‌ای برای هر کدام.`} />

### ۲. زمینه بدهید

هوش مصنوعی چیزی درباره شما نمی‌داند مگر اینکه به آن بگویید. هر مکالمه از صفر شروع می‌شود. اطلاعات پس‌زمینه‌ای که هوش مصنوعی نیاز دارد را شامل کنید.

<Compare 
  before={{ label: "بدون زمینه", content: "آیا این قیمت خوبی است؟" }}
  after={{ label: "با زمینه", content: "من یک Honda Civic مدل ۲۰۲۰ کارکرده با ۴۵,۰۰۰ مایل می‌خرم. فروشنده ۱۸,۰۰۰ دلار می‌خواهد. آیا این قیمت خوبی برای بازار آمریکاست؟" }}
/>

<TryIt compact prompt={`من یک Honda Civic مدل ۲۰۲۰ کارکرده با ۴۵,۰۰۰ مایل می‌خرم. فروشنده ۱۸,۰۰۰ دلار می‌خواهد. آیا این قیمت خوبی برای بازار آمریکاست؟`} />

### ۳. با هوش مصنوعی کار کنید، نه علیه آن

به یاد داشته باشید: هوش مصنوعی آموزش دیده تا کمک‌کننده باشد. چیزها را همان‌طور بخواهید که از یک دوست کمک‌کننده می‌خواستید.

<Compare 
  before={{ label: "مبارزه با هوش مصنوعی", content: "می‌دانم احتمالاً رد می‌کنی، اما..." }}
  after={{ label: "همکاری", content: "من یک رمان معمایی می‌نویسم و برای یک چرخش داستان کمک نیاز دارم. می‌توانی سه راه غیرمنتظره پیشنهاد دهی که کارآگاه بتواند شرور را کشف کند؟" }}
/>

### ۴. همیشه چیزهای مهم را دوباره بررسی کنید

هوش مصنوعی حتی وقتی اشتباه می‌کند مطمئن به نظر می‌رسد. برای هر چیز مهم، اطلاعات را خودتان تأیید کنید.

<TryIt compact prompt={`جمعیت توکیو چقدر است؟ همچنین، دانش شما تا چه تاریخی به‌روز است؟`} />

### ۵. چیزهای مهم را اول بگذارید

اگر پرامپت شما خیلی طولانی است، مهم‌ترین دستورالعمل‌ها را در ابتدا قرار دهید. هوش مصنوعی به چیزی که اول می‌آید توجه بیشتری می‌کند.

## انتخاب هوش مصنوعی مناسب

مدل‌های مختلف هوش مصنوعی در کارهای مختلف خوب هستند:

<div className="my-4 grid gap-2">
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-36">سؤالات سریع</span>
    <span className="text-muted-foreground">مدل‌های سریع‌تر مانند GPT-4o یا Claude 3.5 Sonnet</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-36">مسائل سخت</span>
    <span className="text-muted-foreground">مدل‌های هوشمندتر مانند GPT-5.2 یا Claude 4.5 Opus</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-36">نوشتن کد</span>
    <span className="text-muted-foreground">مدل‌های متمرکز بر کد یا هوشمندترین مدل‌های عمومی</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-36">اسناد طولانی</span>
    <span className="text-muted-foreground">مدل‌هایی با پنجره context بزرگ (Claude، Gemini)</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-36">رویدادهای جاری</span>
    <span className="text-muted-foreground">مدل‌هایی با دسترسی به اینترنت</span>
  </div>
</div>

## خلاصه

مدل‌های زبانی هوش مصنوعی ماشین‌های پیش‌بینی هستند که روی متن آموزش دیده‌اند. آن‌ها در بسیاری از چیزها شگفت‌انگیز هستند، اما محدودیت‌های واقعی دارند. بهترین راه استفاده از هوش مصنوعی این است که بفهمید چگونه کار می‌کند و پرامپت‌هایی بنویسید که از نقاط قوت آن استفاده کنند.

<Quiz 
  question="چرا هوش مصنوعی گاهی اطلاعات اشتباه می‌سازد؟"
  options={[
    "زیرا باگ‌هایی در کد وجود دارد",
    "زیرا سعی می‌کند متنی بنویسد که خوب به نظر برسد، نه متنی که همیشه درست باشد",
    "زیرا داده آموزشی کافی ندارد",
    "زیرا مردم پرامپت‌های بد می‌نویسند"
  ]}
  correctIndex={1}
  explanation="هوش مصنوعی آموزش دیده تا پیش‌بینی کند چه چیزی درست به نظر می‌رسد، نه اینکه حقایق را بررسی کند. نمی‌تواند چیزها را جستجو کند یا تأیید کند که چیزی درست است، بنابراین گاهی با اطمینان چیزهایی می‌نویسد که اشتباه هستند."
/>

<TryIt 
  title="از هوش مصنوعی درباره خودش بپرسید"
  prompt="توضیح بده چگونه به عنوان یک هوش مصنوعی کار می‌کنی. چه کارهایی می‌توانی انجام دهی و محدودیت‌هایت چیست؟"
  description="از هوش مصنوعی بخواهید خودش را توضیح دهد. ببینید چگونه درباره یک مدل پیش‌بینی بودن صحبت می‌کند و محدودیت‌هایش را اعتراف می‌کند."
/>

در فصل بعدی، یاد می‌گیریم چه چیزی یک پرامپت خوب می‌سازد و چگونه پرامپت‌هایی بنویسیم که نتایج عالی بگیرند.
