مع تصاعد استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي مثل GPT، ظهر سؤال متكرر بين المطورين والمهتمين بالتقنية: كيف نخصّص النموذج لأداء مهام معينة؟ هل نلجأ إلى Fine-tuning أم نكتفي بـ Prompt Engineering؟ في هذا المقال على tecBamin، سنبسط الفروقات بين الطريقتين، ونوضح متى تستخدم كل واحدة منهما، بلغة مفهومة ومواقف واقعية.

Prompt Engineering يعني كتابة "السؤال" أو "التعليمات" الموجهة للنموذج بشكل ذكي للحصول على أفضل إجابة ممكنة. هو فن صياغة الجمل بطريقة تجعل الذكاء الاصطناعي يفهم المطلوب بدقة، دون الحاجة لتدريبه من جديد.

تشبيه واقعي

تخيّل أن GPT مثل مساعد شخصي ذكي… كل ما تحتاجه هو أن تُحسن صياغة طلبك، وستحصل على نتيجة ممتازة. على سبيل المثال: بدلًا من أن تقول "اكتب مقالًا"، يمكنك أن تقول "اكتب مقالًا منسقًا من 3 فقرات عن الذكاء الاصطناعي بلغة بسيطة موجهة لطلاب الجامعة".

"في Prompt Engineering، أنت لا تعدّل النموذج، بل تتحكم فيه بالكلمات فقط."

Fine-tuning هو عملية تدريب إضافي لنموذج ذكاء اصطناعي باستخدام بيانات خاصة بك، ليصبح "أذكى" في مجالك أو مهمتك المحددة. يتم إعطاؤه مجموعة كبيرة من الأمثلة ليستوعب السياق المطلوب بشكل أفضل.

تشبيه مبسّط

كأنك أخذت موظفًا جديدًا (النموذج الأساسي)، وقررت تعليمه تفاصيل شركتك من خلال تدريبه داخليًا. بعد فترة، سيصبح خبيرًا في منتجاتك وخدماتك، ولن يحتاج لتعليمات طويلة.

• Prompt Engineering: سريع، لا يحتاج موارد، ومناسب للمهام العامة.
• Fine-tuning: أكثر دقة في المهام التخصصية، لكنه يحتاج وقتًا وبيانات وميزانية.

في موقع tecBamin نوصي غالبًا بالبدء بـ Prompt Engineering، لأنه يعطي نتائج مذهلة في كثير من الحالات دون تعقيدات. لكن عندما تحتاج لنموذج يعرف تفاصيل شركتك أو مجال تخصصك، يصبح Fine-tuning هو الخيار الأفضل.

استخدم Prompt Engineering عندما:

• تحتاج استجابات عامة أو مرنة.
• لا تمتلك بيانات تدريبية خاصة.
• تعمل على مشاريع سريعة أو تجريبية.

استخدم Fine-tuning عندما:

• تحتاج لدقة عالية في مجال متخصص.
• تمتلك بيانات واضحة ومتسقة.
• تريد بناء نظام ذكي مخصص على المدى الطويل.

لا توجد طريقة "أفضل" مطلقة، بل يعتمد الأمر على هدفك ومواردك. إذا كنت في البداية، فابدأ بـ Prompt Engineering وتعلّم كيفية التحكم في النموذج. وإن احتجت لنموذج أكثر تخصيصًا لاحقًا، توجّه إلى Fine-tuning بثقة.

تابع سلسلة مقالاتنا على tecBamin لفهم أعمق لتقنيات الذكاء الاصطناعي، وشاركنا تجربتك أو أسئلتك في التعليقات. هل سبق وجربت Fine-tuning؟ أم ترى أن التلاعب بالـ Prompt كافٍ؟