Հրահանգների ինժեներիա

**Հրահանգների ինժեներիա,** կամ **հրամանների ճարտարագիտություն,** հրահանգի կառուցման գործընթաց, որը կարող է մեկնաբանվել և հասկացվել գեներատիվ արհեստական բանականության (AI) մոդելի կողմից։

*Հրահանգը* բնական լեզվով տեքստ է, որը նկարագրում է այն առաջադրանքը, որը պետք է կատարի արհեստական բանականությունը։ Լեզվի մոդելի հրահանգը կարող է լինել այնպիսի հարցում, ինչպիսին է «ինչ է Ֆերմայի փոքրիկ թեորեմը», կամ՝ «գրիր բանաստեղծություն Էդգար Ալան Պոյի ոճով տերևների անկման մասին», կամ կարող է լինել ավելի երկար տեքստ, ներառյալ հրահանգները, և լեզվի մոդելի հետ խոսակցության պատմությունը: Հրահանգների ճարտարագիտությունը կարող է ներառել հարցման ձևակերպում ոճի հստակեցման, բառերի և քերականության ընտրության, համապատասխան համատեքստի տրամադրման վերաբերյալ։ ԱԲ-ին կարելի է նաև այնպիսի դեր հատկացնելը, ինչպիսին է «բնիկ ֆրանսախոսը»։

Տեքստից-պատկեր կամ տեքստից-աուդիո մոդելի հետ շփվելիս *հրահանգը* ցանկալի արդյունքի նկարագրությունն է, ինչպիսին է օրինակ «ձի հեծած տիեզերագնացի լուսանկար» կամ «Lo- fi դանդաղ երաժշտություն»։

## Պատմություն
2022 թվականին Google-ի հետազոտողները առաջարկել են *մտքի շղթայի* հրահանգների տեխնիկան։

2023 թվականին տեքստից տեքստ և տեքստից պատկեր հրահանգների տվյալների բազաները հասանելի դարձան հանրությանը։

## Տեքստից տեքստ
Ըստ 2024 թվականի ուսումնասիրության՝ հրապարակվել են առնվազն 29 հրահանգների ինժեներայի տեխնիկա։

### Մտքի շղթա
Ըստ Google-ի գործադիր տնօրեն Սունդար Պիչայի, *մտքի շղթայի* (CoT) հրահանգը մի տեխնիկա է, որը թույլ է տալիս մեծ լեզվական մոդելներին քայլ առ քայլ լուծել խնդիրները, նախքան վերջնական պատասխան տալը: 2022 թվականին Google-ի հետազոտող թիմը  հայտարարել է, որ «մտքի շղթայի» հրահանգը (chain-of-thought prompting) բարելավում է լեզվական մոդելի բանականության ունակությունը՝  ստիպելով նրան քայլ առ քայլ լուծել բազմափուլ խնդիրները։ Մտքի շղթայի տեխնիկան թույլ է տալիս լեզվական մեծ մոդելներին հաղթահարել որոշ տրամաբանական առաջադրանքների հետ կապված դժվարությունները, որոնք պահանջում են տրամաբանական մտածողություն, օրինակ՝ թվաբանական հարցերը։

Օրինակ՝ Google-ը պնդում է, որ «Ճաշարանում կար 23 խնձոր: Եթե  20-ը օգտագործվել է ճաշ պատրաստելու համար և գնվել է ևս 6-ը, քանի՞ խնձոր կա» հարցին պատասխանելիս լեզվական մոդելը կպատասխանի «Սրճարանում ի սկզբանե կար 23 խնձոր: 20-ը օգտագործվել է ճաշ պատրաստելու համար։ Ուրեմն կա 23-20 = 3  խնձոր։ Գնվել է 6 խնձոր։ Ուստի կա 3 + 6 = 9 խնձորն: Կա 9 խնձոր»։ 

CoT հրահանգի օրինակ՝
 Հարց։ {հարց}
 Պատասխան։ Եկեք մտածենք քայլ առ քայլ:
Ինչպես ի սկզբանե ստեղծվել էր Google-ի կողմից, յուրաքանչյուր CoT հրահանգ ներառում էր մի քանի հարցուպատասխանի օրինակներ։ Ըստ Google-ի և Տոկիոյի համալսարանի հետազոտողների, պարզապես «Եկեք մտածենք քայլ առ քայլ» բառերը ավելացնելով նույնպես կարելի է ստանալ արդյունավետ պատասխան։

### Գիտելիքի հրահանգ
*Գիտելիքի հրահանգը* սկզբում հրահանգում է մոդելին գեներացնել համապատասխան փաստեր հրահանգը կատարելու համար, այնուհետև կատարում է հրահանգը։ Ըստ 2022 թվականի հոդվածի՝ պատասխանների արդյունավետությունը կարող է ժամանակի ընթացքում նվազել, եթե ներկայացվում է ավելի մեծ քանակով ինֆորմացիա:

Օրինակ՝
 Գեներացրեք որոշակի գիտելիքներ մուտքագրված հասկացությունների վերաբերյալ:
   Մուտքագրում՝ {հարց}
   Գիտելիքներ:

## Տեքստից-պատկեր
մինի| Տեքստից պատկեր ստեղծելու հրահանգների ճարտարագիտության օրինակ։ Ստեղծվել է Fooocus- ի միջոցով
2022 թվականին հանրությանը թողարկվեցին տեքստից-պատկերի մոդելները, ինչպիսիք են DALL-E 2-ը, Stable Diffusion-ը և Midjourney-ն։ Այս մոդելները կարդում են տեքստային հրահանգները և արհեստական բանականության միջոցով պատկերներ են ստեղծում: Տեքստից-պատկեր մոդելները սովորաբար չեն հասկանում լեզվի քերականությունը և նախադասության կառուցվածքը այնպես, ինչպես մեծ լեզվական մոդելները, և պահանջում են հրահանգների այլ տեխնիկա:

### Հրահանգի ձևաչափեր
Տեքստից պատկերի հրահանգը սովորաբար ներառում է պատկերի նկարագրությունը (օրինակ՝ *վառ նարնջագույն կակաչներ* ), ցանկալի ձևը (օրինակ՝ *թվային նկարչությունը* կամ *լուսանկարչությունը* ), ոճը (օրինակ՝ *հիպերռեալիստական* կամ *փոփ-արտ* ), լուսավորությունը և գույնը։

Midjourney օգտագործելի խրախուսվում են կարճ, նկարագրական հրահանգերը. «Ցույց տուր ինձ շատ ծաղկող Կալիֆորնիայի կակաչների նկար, դրանք դարձրու պայծառ, վառ նարնջագույն և նկարիր նկարազարդ ոճով գունավոր մատիտներով»-ի փոխարեն ավելի արդյունավետ հրահանգը կլինի «Վառ նարնջագույն Կալիֆորնիայի կակաչները նկարված են գունավոր մատիտներով»։

Բառերի դասավորությունը ազդում է տեքստից պատկերի հրահանգի արդյունքի վրա: Հրահանգի սկզբում գտնվող բառերը կարող ավելի շատ են շեշտադրվում։

### Ոճեր
Որոշ տեքստից պատկերի մոդելներ կարող են ընդօրինակել կոնկրետ նկարիչների ոճը: Օրինակ՝ *Գրեգ Ռուտկովսկու ոճով* արտահայտությունն կարող է օգտագործվել Stable Diffusion և Midjourney հրահանգներում՝ լեհ թվային նկարիչ Գրեգ Ռուտկովսկու ոճովպատկերներ ստեղծելու նպատակով։

### Բացասական հրահանգներ
Տեքստից-պատկեր մոդելները սովորականի պես չեն հասկանում բացառումները: «Խնջույք առանց տորթի» հրահանգը հավանաբար կստեղծի պատկեր, որը տորթ է ներառում։ *Բացասական հրահանգները* թույլ են տալիս օգտվողին առանձին հրամանով նշել, թե որ տերմինները *չպետք* է հայտնվեն ստացված պատկերում։

## Ոչ տեքստային հրամաններ
### Պատկերային հրամաններ
2023 թվականին Meta-ի ԱԲ հետազոտական թիմը թողարկեց Segment Anything համակարգչային տեսլական մոդելը, որը հրամաններով կարող է կատարել պատկերի հատվածավորում։

## Ծանոթագրություններ

Կատեգորիա:Բնական լեզվի մշակում
Կատեգորիա:Լեզվաբանություն
Կատեգորիա:Մեքենայական ուսուցում