payamvha/North_RAG huggingface dataset:
باشگاه رومی برای نخستین بار پس از ۴۱ سال، در میان جشن‌های شادی در پایتخت، عنوان قهرمانی را به دست آورد. در فصل بعد، رم به عنوان نایب قهرمان ایتالیا به پایان رسید و عنوان کوپا ایتالیا را به دست آورد، و به عنوان نایب قهرمان جام اروپا. فینال جام ملت‌های اروپا با لیورپول با تساوی ۱–۱ با گل پروتزو به پایان رسید، اما رم در نهایت در ضربات پنالتی شکست خورد. عملکرد موفق رم در دهه ۱۹۸۰ با نایب قهرمانی در فصل ۸۶–۱۹۸۵ و قهرمانی در کوپا ایتالیا به پایان رسید و سمپدوریا را ۳–۲ شکست داد. پس از آن، یک افت نسبی در لیگ آغاز
۳–۲ شکست داد. پس از آن، یک افت نسبی در لیگ آغاز شد، یکی از معدود رکوردهای لیگ در دوره بعد، کسب مقام سوم در ۸۸–۱۹۸۷ بود. در آغاز دهه ۱۹۹۰، این باشگاه در یک فینال تمام ایتالیایی جام یوفا شرکت داشت و در سال ۱۹۹۱ با نتیجه ۲–۱ به اینتر میلان باخت. در همان فصل، این باشگاه هفتمین کوپا ایتالیا را برد و به نایب قهرمانی در مقابل سمپدوریا در سوپرکاپ ایتالیا رسید. جدای از نایب قهرمانی تورینو در فینال کوپا ایتالیا، بقیه دهه تا حد زیادی در تاریخ رم پایین‌تر از حد نصاب بود، به خصوص در لیگ، بالاترین میزانی که آنها
نصاب بود، به خصوص در لیگ، بالاترین میزانی که آنها توانستند در سال ۹۸–۱۹۹۷ رتبه چهارم را کسب کنند. در هزاره جدید. رم در دهه ۲۰۰۰ به فرم بازگشت و گابریل باتیستوتا مهاجم شاخص را با ۷۰ میلیارد لیره، هیدتوشی ناکاتا با ۴۲ میلیارد لیره، والتر ساموئل با ۴۰٫۲۶۵ میلیارد لیره و امرسون با ۳۵ میلیارد لیره در فصل ۰۱–۲۰۰۰ به خدمت گرفت. در همان زمان، سهام این باشگاه در بورس ایتالیا درج شد. آنها دهه را با سبکی عالی با کسب سومین عنوان قهرمانی خود در سری آ در فصل ۰۱–۲۰۰۰ آغاز کردند. "اسکودتو" در آخرین روز فصل به دست آمد و رم
کردند. "اسکودتو" در آخرین روز فصل به دست آمد و رم به لطف پیروزی ۳–۱ مقابل پارما، یوونتوس را با دو امتیاز در جدول لیگ برتری داد. کاپیتان باشگاه فرانچسکو توتی دلیل بزرگی برای قهرمانی بود و او به یکی از قهرمانان اصلی تاریخ باشگاه تبدیل شد، که چندین رکورد باشگاهی را شکست. از دیگر بازیکنان مهم این دوره می‌توان به آلدایر، کافو، باتیستوتا و وینچنزو مونتلا اشاره کرد. علاوه بر این، آنتونیو کاسانو پس از پایان فصل با ۶۰ میلیارد لیره قرارداد امضا کرد. تلاش باشگاه برای دفاع از عنوان قهرمانی در فصل بعد باعث شد که آنها
دفاع از عنوان قهرمانی در فصل بعد باعث شد که آنها به عنوان نایب‌قهرمان سری آ با یک امتیاز اختلاف نسبت به یوونتوس پایان دهند. این آغازی خواهد بود که رم چندین بار در سری آ و کوپا ایتالیا در دهه ۲۰۰۰ نایب‌قهرمان شد. آنها در فینال کوپا ایتالیا در سال ۲۰۰۳ با نتیجه ۴–۲ مغلوب میلان شدند و با کسب مقام دوم در سری آ برای فصل ۰۴–۲۰۰۳ دوباره به میلان شکست خوردند. مشکلات مالی در فصل ۰۳–۲۰۰۲ ظاهر شد. باتیستوتا در اواسط فصل به اینتر قرض داده شد تا در دستمزدهای بالای خود صرفه‌جویی کند و کافو در ژوئن آزاد شد. در سال‌های
صرفه‌جویی کند و کافو در ژوئن آزاد شد. در سال‌های ۰۴–۲۰۰۳، قرارداد کریستین چیوو (که در ابتدا با امضای قرارداد در ژوئیه ۲۰۰۳ موافقت کرده بود) تنها در سپتامبر ۲۰۰۳ با کمک ضمانت‌های شرکت‌های دیگر تکمیل شد و مبلغ ۳۰ میلیون یورو باید به فدراسیون فوتبال ایتالیا واریز می‌شد. فدراسیون فوتبال ایتالیا (FIGC) به عنوان پول تضمینی برای ثبت نام در فصل ۰۴–۲۰۰۳ پس از اینکه ضامن اصلی SBC Spa به دلیل جعل اسناد تحت بازرسی قرار گرفت. در طول فصل، فرانکو سنسی ساختار مالکیت را بازسازی کرد و سرمایه را افزایش داد. در نوامبر ۲۰۰۳،
کرد و سرمایه را افزایش داد. در نوامبر ۲۰۰۳، ۳۷٫۵ میلیون یورو توسط "Roma 2000" (شرکت هلدینگ، زیرمجموعه ایتال‌پترولی، پرچمدار سنسی) برای پوشش ضرر و زیان نیم‌ساله از فصل ۰۳–۲۰۰۲ تزریق شد. و دوباره در ۳۰ ژوئن ۲۰۰۴ به مبلغ ۴۴٫۵۷ میلیون یورو. از طریق بازار سهام، ۱۹٫۸۵۰ میلیون یورو دیگر سهام جدید منتشر شد و در پایان سال، سرمایه سهام ۱۹٫۸۷۸ میلیون یورو بود که تا سال ۲۰۱۱ بدون تغییر بود. در سال‌های ۰۵–۲۰۰۴، رم امرسون و والتر ساموئل را به قیمت ۵۳ میلیون یورو فروخت و متئو بریگی، سیمونه پروتا، متئو فراری و فیلیپ مکسس
متئو بریگی، سیمونه پروتا، متئو فراری و فیلیپ مکسس را به عنوان جانشین، به مبلغ ۳۰٫۴۵ میلیون یورو خریداری کرد. علاوه بر این، میدو مهاجم جوان با رتبه بالا به عنوان یک سرمایه‌گذاری به خدمت گرفته شد، اگرچه او در ژانویه پس از یک نیم فصل نخست ناامیدکننده به صورت قرضی به تاتنهام هاتسپر فرستاده شد. باشگاه همچنین پرداخت مالیات را به منظور بهبود جریان نقدی به تعویق انداخت، اما رسوایی بیشتر پس از اینکه رم توسط مقامات قضایی به دلیل بی‌نظمی در نقل و انتقالات بازیکنان مورد بررسی قرار گرفت، فاش شد. باشگاه در ابتدا چزاره
بررسی قرار گرفت، فاش شد. باشگاه در ابتدا چزاره پراندلی را به خدمت گرفت اما او پیش از آغاز فصل به دلایل خانوادگی استعفا داد و باعث شد رم رودی ولر، لوئیجی دلنری و برونو کونتی را منصوب کند. رم در رده هشتم قرار گرفت، بدترین جایگاه خود در لیگ در فصول اخیر، اما به عنوان نایب قهرمان کوپا ایتالیا به جام یوفا راه یافت. در فصل ۰۶–۲۰۰۵، رم به دلیل خرید فیلیپ مکسس در فصل قبل، محرومیت نقل و انتقالاتی را به همراه داشت. اگرچه رم او را به عنوان یک «بازیکن آزاد» امضا کرد، اما او یک قرارداد موجود و الزام‌آور با باشگاه سابق
او یک قرارداد موجود و الزام‌آور با باشگاه سابق خود در فرانسه، اکسر داشت. با این حال، این محرومیت در ماه اوت به دلیل فرایند تجدید نظر به‌طور موقت برداشته شد و در نهایت رم به بازی اوسر ۷ میلیون یورو غرامت محکوم شد. در آن فصل، لوچیانو اسپالتی استخدام شد و بازسازی تیم رم را آغاز کرد. این باشگاه رودریگو تادی، ساموئل کوفور، دیمیتریوس الفتروپولوس، جیانلوکا کوموتو و شعبانی نوندا را به صورت رایگان به خدمت گرفت و در هاوسینه خارجا و چزاره بووو قرضی گرفت. در همین حال، ایوان پلیتزولی و آنتونیو کاسانو هر دو مشکل‌ساز
ایوان پلیتزولی و آنتونیو کاسانو هر دو مشکل‌ساز آزاد شدند، اولی در ژوئیه به رجینا با انتقال رایگان و دومی در ژانویه به رئال مادرید با مبلغ ۵ میلیون یورو. مربی اسپالتی توانایی‌های مانچینی و رودریگو تادی را در حمله و دونی برزیلی به عنوان دروازه‌بان اصلی بررسی کرد و تیم در سری آ پنجم شد. در رسوایی سال ۲۰۰۶ سری آ، رم یکی از تیم‌هایی بود که درگیر نشد. پس از اعمال مجازات‌ها، رم دوباره به عنوان نایب قهرمان فصل ۰۶–۲۰۰۵ طبقه‌بندی شد، در همان فصلی که در آن در کوپا ایتالیا با شکست مقابل اینتر دوم شد. باشگاه مبارزات
با شکست مقابل اینتر دوم شد. باشگاه مبارزات خود را در پنجره‌های نقل و انتقالات با جذب دیوید پیزارو از اینتر با ۱۲ میلیون یورو، میرکو ووچینیچ و مارکو کاستی از لچه به ترتیب با ۱۹ میلیون یورو و ۲٫۳۵ میلیون یورو و مکس تونتو از سمپدوریا با انتقال رایگان آغاز کرد. در لیگ قهرمانان اروپا ۰۷–۲۰۰۶، رم پیش از بازی با منچستریونایتد به مرحله یک چهارم نهایی رسید، و همچنین در سری آ دوم شد، به این معنی که در دهه ۲۰۰۰، رم بیش از هر زمان دیگری در تاریخ خود در دو موقعیت برتر قرار گرفت. در طول فصل ۰۸–۲۰۰۷، رم بسیاری از
برتر قرار گرفت. در طول فصل ۰۸–۲۰۰۷، رم بسیاری از بازیکنان برتر خود را فروخت، از جمله کریستیان چیوو، که با ۱۶ میلیون یورو به اینتر فروخته شد و خوان از بایرلور کوزن (۶٫۳ میلیون یورو) و مارکو آندرئولی از اینتر (۶ میلیون یورو) جایگزین شد. علاوه بر این، رم مائورو اسپوزیتو را از کالیاری (۲٫۴ میلیون یورو)، لودویک گیولی را از بارسلونا (۳٫۲ میلیون یورو) و سیسینیو را از رئال مادرید (۹ میلیون یورو + ۲ میلیون پاداش) خرید تا خط حمله خود را تقویت کند. در فصل ۰۹–۲۰۰۸، مانچینی با ۱۳ میلیون یورو به اینتر فروخته شد دلار در
با ۱۳ میلیون یورو به اینتر فروخته شد دلار در حالی که لودویک جولی که نخستین فصل ناامیدکننده‌ای را در رم داشت، با ۲٫۵ میلیون یورو به پاری سن ژرمن منتقل شد. در همین حال، باشگاه خولیو باپتیستا را از رئال مادرید (۹ میلیون یورو)، ژرمی منز از موناکو (۱۰٫۵ میلیون یورو + ۱٫۵ میلیون یورو) و مدافع جان آرنه ریسه را از لیورپول (۵ میلیون یورو) خریداری کرد. جانلوکا کورچی دروازه‌بان جوان رم نیز با سیمونه لوریا و آرتور از سیهنا معاوضه شد. با وجود این تغییرات، رم یک بار دیگر به دلیل دفاع ضعیفش به رده ششم سری آ سقوط کرد،
به دلیل دفاع ضعیفش به رده ششم سری آ سقوط کرد، علیرغم جذب مارکو موتا، مدافع باشگاه از اودینزه در نیمه فصل در پنجره نقل و انتقالات زمستانی. مصدومیت دونی دروازه‌بان اصلی نیز مانع از خط دفاعی رم شد و آرتور را مجبور کرد که به عنوان گزینه نخست بازی کند. در فصل ۱۰–۲۰۰۹، آلبرتو آکویلانی، هافبک با رتبه بالا، به مبلغ ۲۰ میلیون یورو به لیورپول فروخته شد، اگرچه هیچ خرید بزرگی به این تیم وارد نشد تا اینکه نیکلاس بوردیسو، مدافع میانی اینتر به صورت قرضی به اینتر پیوست. دونی، دروازه‌بان اصلی باشگاه، به عنوان گزینه اول با
دروازه‌بان اصلی باشگاه، به عنوان گزینه اول با جولیو سرجیو، که خوب بازی کرد، جایگزین شد. به‌علاوه، جفت دفاعی میانی بوردیسو و خوان رم را تقویت کردند، که در آن زمان سرمربی تیم کلودیو رانیری بود. پایان دوران سنسی. از آنجایی که خانواده سنسی قادر به بازپرداخت بدهی باشگاه نبودند، یونی‌کردیت آ.اس. رم را به فروش رساند. پنج پیشنهاد پیش از پایان مهلت در ۳۱ ژانویه ۲۰۰۱ دریافت شد این باشگاه در طول پنجره نقل و انتقالات ژانویه ۲۰۱۱ خرج نکرد، اما خولیو باپتیستا را با حقوق بالا به مالاگا فروخت و سیسینیو برزیلی خود را به
بالا به مالاگا فروخت و سیسینیو برزیلی خود را به ویارئال قرض داد. در ۱۶ آوریل ۲۰۱۱، قرارداد تصاحب امضا شد. توماس آر. دی بندتو، از طریق AS Roma LLC، ۶۷٫۱ درصد از سهام آ.اس. رم (خود باشگاه، به ارزش ۶۰٫۳ میلیون یورو) را خریداری کرد. کل مالکیت "ASR Real Estate Srl" و "Brand Management Srl" از Sensi's "Roma 2000 Srl" (یکی از شرکت‌های تابعه Italpetroli) به مبلغ ۷۰٫۳ میلیون یورو. هلدینگ جدید سرمایه‌گذاری مشترک AS Roma LLC و یونی‌کردیت S.p.A به نسبت ۶۰:۴۰ بود. تاریخ معامله در ۳۱ ژوئیه ۲۰۱۱ برنامه‌ریزی شده بود.
تک‌چشمی تلسکوپ شکستی فشرده‌ای است که برای بزرگنمایی تصاویر اجرام دور استفاده می‌شود و معمولاً به جای استفاده از لنزهای رله مانند بسیاری از دید تلسکوپی، از یک منشور نوری برای اطمینان از ایستادن تصویر استفاده می‌شود. حجم و وزن یک تک‌چشمی معمولاً کمتر از نیمی از یک جفت دوربین دوچشمی با ویژگی‌های نوری مشابه است که آن را حمل‌شدنی‌تر و همچنین ارزان‌تر می‌کند. این موضوع به این دلیل است که دوچشمی‌ها اساساً یک جفت تک‌چشمی هستند که در کنار هم قرار گرفته‌اند - یکی برای هر چشم. در نتیجه، تک‌چشمی‌ها تنها تصاویر دو بعدی
هر چشم. در نتیجه، تک‌چشمی‌ها تنها تصاویر دو بعدی تولید می‌کنند، در حالی که دوربین‌های دوچشمی می‌توانند از دو تصویر موازی (هر کدام برای یک چشم) برای تولید دید دوچشمی استفاده کنند، که امکان تصویربرداری و درک عمق را فراهم می‌کند.
عکاسی تلسکوپی یا عکاسی تلسکوپی دیجیتال یک نوواژه برای عکاسی بی‌کانون است که از یک دوربین (دیجیتال) برای ثبت تصاویر دوردست از طریق عدسی چشمی تلسکوپ نوری استفاده می‌کند. عکاسی تلسکوپی معمولاً به استفاده از یک دوربین بازتابی تک‌عدسی دیجیتال با لنز متصل یا اغلب از یک نقطه لنز ثابت و دوربین دیجیتال عکاسی برای گرفتن عکس از طریق چشمی تلسکوپ لکه‌یاب پرنده‌نگر اشاره دارد. این اصطلاح همچنین با استفاده از دوربین دیجیتال و تلسکوپ لکه‌یاب مجهز به عکاسی با فوکوس اصلی همراه است.
لیگ اروپا ۲۴–۲۰۲۳، پنجاه و سومین فصل از مسابقات فوتبال باشگاهی ثانویه اروپا خواهد بود که توسط یوفا برگزار می‌شود و پانزدهمین فصل از زمان تغییر نام آن از جام یوفا به لیگ اروپا خواهد بود. فینال در ورزشگاه آویوا شهر دوبلین جمهوری ایرلند برگزار خواهد شد. برندگان این تورنمنت به‌طور خودکار برای مرحلهٔ گروهی لیگ قهرمانان اروپا ۲۵–۲۰۲۴ واجد شرایط می‌شوند و همچنین حق بازی در برابر برندگان لیگ قهرمانان اروپا ۲۴–۲۰۲۳ در سوپر جام یوفا ۲۰۲۴ را به‌دست می‌آورند. این نسخه آخرین فصل با فرمت کنونی ۳۲ تیم شرکت‌کننده در مرحلهٔ
فصل با فرمت کنونی ۳۲ تیم شرکت‌کننده در مرحلهٔ گروهی خواهد بود، پس از اینکه یوفا اعلام کرد یک فرمت کاملاً جدید برای دورهٔ بعدی معرفی خواهد شد. با توجه به تغییر فرمت، هیچ باشگاهی نمی‌تواند به لیگ اروپا با فرمت سویسی منتقل شود. تخصیص تیم انجمن. در مجموع ۵۸ تیم از ۳۱ تا ۳۶ از ۵۵ اتحادیه عضو یوفا قرار است در لیگ اروپا ۲۴–۲۰۲۳ شرکت کنند. در این میان، ۱۵ انجمن دارای تیم‌هایی هستند که مستقیماً به لیگ اروپا راه می‌یابند، در حالی که برای ۴۰ انجمن دیگر که هیچ تیمی مستقیماً جواز حضور ندارند، بین ۱۵ تا ۲۰ تا از آنها
جواز حضور ندارند، بین ۱۵ تا ۲۰ تا از آنها ممکن است تیم‌هایی داشته باشند که پس از انتقال از لیگ قهرمانان (تنها عضو) بازی می‌کنند. اتحادیه ای که نمی‌تواند شرکت‌کننده داشته باشد، لیختن اشتاین است، که لیگ داخلی را سازماندهی نمی‌کند و تنها با توجه به رتبه‌بندی انجمن خود، می‌تواند برنده جام خود را وارد لیگ کنفرانس اروپا کند. رتبه‌بندی اتحادیه بر اساس ضرایب کشور یوفا برای تعیین تعداد تیم‌های شرکت‌کننده برای هر فدراسیون استفاده می‌شود: رتبه‌بندی انجمن. برای لیگ اروپا ۲۴–۲۰۲۳، فدراسیون‌ها با توجه به ضرایب کشور یوفا
۲۴–۲۰۲۳، فدراسیون‌ها با توجه به ضرایب کشور یوفا در سال ۲۰۲۲، مکان‌هایی را به خود اختصاص می‌دهند که عملکرد آنها در رقابت‌های اروپایی از ۱۸–۲۰۱۷ تا ۲۲–۲۰۲۱ را در نظر می‌گیرد. جدای از تخصیص بر اساس ضرایب کشوری، اتحادیه‌ها ممکن است تیم‌های دیگری نیز در لیگ اروپا شرکت کنند که در زیر ذکر شده است: مرحله گروهی. فینال. مسابقه فینال در تاریخ ۲۲ مه ۲۰۲۴ (۲ خرداد ۱۴۰۳) در ورزشگاه آویوا دوبلین برگزار شد.
در اپتیک یک سیستم بی‌کانون (سیستم بدون فوکوس) یک سیستم نوری است که هیچ همگرایی یا واگرایی خالص پرتو ایجاد نمی‌کند، یعنی دارای یک فاصله کانونی مؤثر بی‌نهایت است. این نوع سیستم را می‌توان با یک جفت عنصر نوری ایجاد کرد که فاصله بین عناصر برابر با مجموع فاصله کانونی هر عنصر ("d" = "f" 1 + "f" 2) باشد. یک مثال ساده از یک سیستم نوری بی‌کانون، تلسکوپ نوری است که از یک ستاره تصویربرداری می‌کند، نور ورودی به سیستم در بی‌نهایت است و تصویری که تشکیل می‌دهد در بی‌نهایت است (نور همسو می‌شود). اگرچه این سیستم واگرایی یک
است (نور همسو می‌شود). اگرچه این سیستم واگرایی یک پرتو همسو را تغییر نمی‌دهد، اما عرض پرتو را تغییر می‌دهد و بزرگنمایی را افزایش می‌دهد. بزرگنمایی چنین تلسکوپی توسط فرمول زیر محاسبه می‌شود: سیستم‌های بی‌کانون در اپتیک‌های لیزری استفاده می‌شوند، به‌عنوان مثال به‌عنوان گسترش‌دهنده پرتو، سیستم‌های فروسرخ و رو به جلو، لنزهای زوم دوربین و پیوست‌های لنز تلسکوپی مانند مبدل‌های دورنما، و تنظیمات عکاسی ترکیبی از دوربین‌ها و تلسکوپ‌ها (عکاسی بی‌کانون).
مهندسی پرسش (Prompt engineering) یا حرفهٔ پرسش‌پردازی فرآیندی است برای استفاده کارآمدتر و اثربخش‌تر از هوش مصنوعی. مهندسی پرسش روش خلاقانه برای ساختن دستورات متنی به منظور هدایت و راهنمایی مدل‌های هوش مصنوعی، به خصوص مدل‌های زبانی بزرگ، است. هدف از مهندسی پرسش، ایجاد پرسش‌های دقیق و شفاف است تا به هوش مصنوعی کمک کند وظایف مورد نظر را به درستی درک کند و نتایج مطلوب را ارائه دهد. با تنظیم دقیق پرسش، می‌توان خروجی مدل را به سمت نتایج دلخواه هدایت کرد. مهندسی پرسش به هوش مصنوعی کمک می‌کند تا با صرف منابع و زمان
به هوش مصنوعی کمک می‌کند تا با صرف منابع و زمان کمتر، وظایف را به انجام برساند. پرسش‌ها باید تا حد ممکن ساده و قابل فهم باشند. از کلمات واضح و بدون ابهام استفاده شود. اطلاعات دقیق و مرتبط با هدف در پرسش گنجانده شود و از خلاقیت برای ساختن پرسش‌های جدید و ابتکاری استفاده شود. مراحل پرسش‌نویسی کارآمد: نمونه. با اضافه کردن جزئیات و اطلاعات بیشتر به پرسش، می‌توان هوش مصنوعی را به‌طور دقیق‌تر راهنمایی کرد و به نتایج مطلوب‌تر دست یافت. فرض کنید می‌خواهید از هوش مصنوعی بخواهید شعری در وصف بهار بنویسد. پرسش ساده:
بخواهید شعری در وصف بهار بنویسد. پرسش ساده: «شعری دربارهٔ بهار بنویس.» پرسش با جزئیات بیشتر: «شعری در وصف زیبایی‌های بهار، با لحنی شاد و پرنشاط بنویس.» پرسش با لحنی خاص: «شعری در سبک حافظ، در وصف بهار بنویس.» شرح بیشتر. مهندسی پرسش فرایند ارائه بهینه و تایپ دستورات متنی است که می‌تواند توسط یک مدل هوش مصنوعی مولد تفسیر و درک شود در مهندسی پرسش، توصیفی از کاری که هوش مصنوعی باید انجام دهد در ورودی جای می‌گیرد. پرسش (prompt) متنی به زبان طبیعی است که وظیفه‌ای را که یک هوش مصنوعی باید انجام دهد را توصیف
را که یک هوش مصنوعی باید انجام دهد را توصیف می‌کند. پرسش برای یک مدل زبانی بزرگ متن-به-متن می‌تواند یک جستجو مانند "قضیه کوچک فرما چیست؟" باشد، یک فرمان مانند «یک شعر دربارهٔ برگ‌های در حال ریزش بنویس»، یا یک عبارت طولانی‌تر که شامل زمینه، دستورالعمل‌ها، و تاریخچه مکالمه باشد. مهندسی پرسش ممکن است شامل بیان یک سؤال، مشخص کردن سبک، ارائه دادن زمینه مربوطه یا اختصاص یک نقش به هوش مصنوعی مانند «مانند یک سخنران بومی زبان فرانسه عمل کن» باشد. یک پرسش ممکن است شامل چند مثال برای یادگیری یک مدل باشد، مانند
است شامل چند مثال برای یادگیری یک مدل باشد، مانند درخواست از مدل برای تکمیل کردن "maison house, chat cat, chien " (پاسخ مورد انتظار "dog" است)، روشی به نام یادگیری کم‌نمونه. هنگام برقراری ارتباط با یک "مدل متن به تصویر" یا یک مدل "متن به صدا"، یک پرسش معمولی بهتر است به شکل توصیفی از خروجی مورد نظر تایپ شود۷ مانند «یک عکس با کیفیت بالا از یک فضانورد سوار بر اسب» یا «موسیقی هیپ‌هاپ آرام با نمونه‌های کارائیبی و ضربان آهسته در هر دقیقه». طرح پرسش برای یک مدل متن به تصویر ممکن است شامل اضافه کردن، حذف کردن،
متن به تصویر ممکن است شامل اضافه کردن، حذف کردن، تأکید و تغییر ترتیب کلمات برای دستیابی به یک موضوع، سبک، طرح‌بندی، نورپردازی و جلوه زیبا باشد. یادگیری درون‌متنی. مهندسی پرسش توسط یادگیری درون‌متنی تقویت می‌شود، که به توانایی یک مدل برای یادگیری موقت از پرسش‌ها اطلاق می‌شود. قابلیت برای یادگیری درون‌متنی یکی از ویژگی‌های یک مدل زبانی بزرگ است. یادگیری درون‌متنی خودش یک مدل زبانی بزرگ است و این یعنی شکستگی‌هایی در قوانین مقیاس بندی پسرو اتفاق می‌افتد، بطوری که اثربخشی آن در مدل‌های بزرگتر با نرخی متفاوت از
که اثربخشی آن در مدل‌های بزرگتر با نرخی متفاوت از مدل‌های کوچکتر افزایش می‌یابد. در مقابل آموزش دادن و تنظیم دقیق برای هر کار خاص، که دائمی هستند، چیزی که در طول یادگیری درون-متنی آموخته می‌شود ماهیت موقت دارد. این امر، زمینه‌های موقت یا سوگیری‌ها را، بجز آن‌هایی که از قبل در مجموعه داده (قبل از) آموزش وجود داشته‌اند، از یک مکالمه به مکالمه دیگر نمی‌برد. نتیجه «بهینه‌سازی حد میانی» درون لایه‌های ترانسفورمر (مبدل)، شکلی از فرایادگیری یا «یادگیری برای یادگیری» است. تاریخچه. در سال ۲۰۲۱، پژوهشگران یک مدل مولد
است. تاریخچه. در سال ۲۰۲۱، پژوهشگران یک مدل مولد از پیش‌آموزش‌دیده (T0) را روی انجام ۱۲ پردازش زبان طبیعی (با استفاده از ۶۲ مجموعه داده، چون هر کار می‌تواند مجموعه داده‌های متعدد داشته باشد) تنظیم دقیق کردند، مدلی که عملکرد خوبی روی کارهای جدید نشان می‌داد، تا از مدل‌هایی که مستقیماً فقط روی انجام یک کار آموزش دیده‌اند (بدون پیش‌آموزش) پیشی بگیرد. برای حل یک کار، کار در یک پرسش ساخت‌یافته به T0 داده می‌شود، برای مثال از پرسی با ساختار codice_1 برای واداشتن T0 به حل استلزام استفاده می‌شود. یک خزانه پرسش‌ها
T0 به حل استلزام استفاده می‌شود. یک خزانه پرسش‌ها گزارش داده بود بیش از ۲۰۰۰ پرسش عمومی برای حدود ۱۷۰ مجموعه داده در فوریه ۲۰۲۲ در دسترس بوده است. در سال ۲۰۲۲ روش پرسش‌سازی «زنجیره فکر» توسط پژوهشگران گوگل پیش‌نهاد شد. در سال ۲۰۲۳ چندین پایگاه داده پرسش متن-به-متن و متن-به-تصویر به‌طور عمومی در دسترس بوده‌اند. متن-به-متن. زنجیره فکر. پرسش‌سازی «زنجیره فکر» (CoT) فنی است که به مدل زبانی بزرگ (LLM) امکان می‌دهد تا یک مسئله را به عنوان یک سری از گام‌های میانی قبل از دادن پاسخ نهایی، حل کند. پرسش‌سازی زنجیره
قبل از دادن پاسخ نهایی، حل کند. پرسش‌سازی زنجیره فکر با واداشتن مدل به پاسخگویی به یک مسئله چندگامی به همراه گام‌های استدلالی که یک رشته فکر را تقلید می‌کند، توان استدلال را بهبود می‌بخشد. این قابلیت به مدل‌های زبانی بزرگ امکان می‌دهد تا بر مشکلات مربوط به برخی از وظایف استدلالی که نیازمند استدلال منطقی و چندین مرحله برای حل هستند، مانند سوالات حساب یا استدلال عقلانی، غلبه کنند. به عنوان مثال، با این سؤال که " س: بوفه ۲۳ سیب داشت. اگر ۲۰تای آن را برای تهیه ناهار استفاده کرده و ۶ عدد بیشتر هم خریده باشند،
ناهار استفاده کرده و ۶ عدد بیشتر هم خریده باشند، حالا چند سیب دارند؟" یک پرسش زنجیره فکر ممکن است LLM را وادارد تا پاسخ دهد: "ج: بوفه در ابتدا ۲۳ سیب داشت. ۲۰تا از آن‌ها را برای ناهار استفاده کردند. پس ۳ = ۲۰–۲۳ سیب برایشان مانده بود. آن‌ها ۶ سیب بیشتر خریدند، پس ۵ + ۳ = ۹ سیب دارند. جواب ۹ است." همان‌طور که در ابتدا پیشنهاد شده بود، هر پرسش زنجیره فکر شامل چند مثال پرسش‌وپاسخ می‌شد. این امر موجب شد تا این کار به روش پرسش‌سازی "با تعداد نمونه کم" تبدیل شود. با این حال، به سادگی ضمیمه کردن کلمات «بیایید
با این حال، به سادگی ضمیمه کردن کلمات «بیایید گام‌به‌گام فکر کنیم»، هم مؤثر واقع شده و این CoT را به یک روش پرسش‌سازی «بی‌نمونه» تبدیل می‌کند. این امر موجب مقیاس‌پذیری بهتر می‌شود چون کاربر دیگر نیازی به فرمول‌سازی مثال‌های پرسش‌وپاسخ متعدد CoT ندارد. هنگامی که بر روی مدل زبانی مسیرها، یک مدل زبانی با ۵۴۰ میلیارد پارامتر، اعمال می‌شود، پرسش‌سازی CoT به‌طور قابل‌توجهی به این مدل کمک می‌کند تا عملکردی قابل مقایسه با مدل‌های تنظیم دقیق (یادگیری ماشینی) کار-ویژه در چندین کار داشته باشند که در آن زمان نتایج
در چندین کار داشته باشند که در آن زمان نتایج بهترین فناوری روز را در استدلال منطقی GSM8K محک (رایانش) بدست آورده بودند. امکان تنظیم-دقیق مدل‌ها روی مجموعه داده‌های استدلال CoT وجود دارد تا این قابلیت را بیش از پیش تقویت کند و تفسیرپذیری بهتری را القا نماید. مثال: ج: بیایید گام به گام فکر کنیم. روش‌های دیگر. پرسش‌سازی زنجیره فکر فقط یکی از تعداد بسیاری روش‌های مهندسی پرسش است. چند روش دیگر نیز پیشنهاد شده است. پرسش‌سازی دانش تولیدشده. «پرسش‌سازی دانش تولید شده» ابتدا مدل را وادار می‌کند تا حقایق مناسب را
شده» ابتدا مدل را وادار می‌کند تا حقایق مناسب را برای تکمیل پرسش تولید کند، سپس ادامه می‌دهد تا پرسش را تکمیل نماید. کیفیت تکمیل معمولاً بالاتر است چون مدل می‌تواند از حقایق مناسب بهره ببرد. مثال: یک سری دانش دربارهٔ مفاهیم موجود در ورودی بساز دانش: پرسش‌سازی از ساده به دشوار. «پرسش‌سازی از ساده به دشوار» مدل را وادار می‌کند تا ابتدا مسائل فرعی یک مسئله را فهرست کند، سپس آنها را به‌ترتیب حل کند، بطوری که مسائل بعدی می‌توانند با کمک پاسخ‌های مسائل قبلی حل شوند. مثال: ج: بیایید این مسئله را خرد کنیم:
حل شوند. مثال: ج: بیایید این مسئله را خرد کنیم: رمزگشایی خودسازگار. «رمزگشایی خودسازگار» چندین تکمیل زنجیره فکر انجام می‌دهد، سپس رایج‌ترین نتیجه به دست آمده از میان تمام تکمیل‌ها را انتخاب می‌کند. اگر بین تکمیل‌ها اختلاف زیادی باشد، می‌توان زنجیره فکر درست را از یک انسان پرسید. پرسش‌سازی مبتنی بر پیچیدگی. پرسش سازی مبتنی بر پیچیدگی چندین تکمیل زنجیره فکر انجام می‌دهد سپس تکمیل‌هایی با طولانی‌ترین زنجیره فکر را انتخاب می‌کند و بعد رایج‌ترین نتیجه به دست آمده را انتخاب می‌نماید. خودپالایی. خودپالایی LLM را
را انتخاب می‌نماید. خودپالایی. خودپالایی LLM را وادار می‌کند تا مسئله را حل کند، سپس از LLM می‌خواهد تا از حل خود انتقاد کند، بعد می‌خواهد LLM دوباره مسئله را با توجه به مسئله، حل و انتقاد آن حل کند. این فرایند تکرار می‌شود تا متوقف شود، یا به علت کمبود توکن یا زمان یا اینکه LLM توکن «توقف» را تولید کند. مثال انتقاد: من مقداری کد دارم. یک نظر برای بهبود خوانایی بده. کد را درست نکن، فقط نظر بده. نظر: مثال پالایش: بیایید از این نظر برای بهبود کد استفاده کنیم. کد جدید: درخت فکر. «پرسش سازی درخت فکر» زنجیره
کد جدید: درخت فکر. «پرسش سازی درخت فکر» زنجیره فکر را با وادار نمودن مدل برای تولید یک یا تعداد بیشتری «گام‌های احتمالی بعدی»، و سپس اجرای مدل روی هر یک از گام‌های احتمالی بعدی بوسیله الگوریتم جست‌وجوی سطح اول، الگوریتم جست‌وجوی پرتو محلی یا روش دیگری از جست‌وجوی درختی، تعمیم می‌دهد. پرسش‌سازی القایی. پرسش‌سازی روش سقراطی شبیه به درخت فکر است. مدل وادار می‌شود تا به یک پرسش همراه با توضیح پاسخ دهد. سپس مدل وادار می‌شود تا قسمت‌های مختلف توضیح را شرح دهد و به همین منوال ادامه دهیم. درخت‌های توضیح ناهماهنگ
به همین منوال ادامه دهیم. درخت‌های توضیح ناهماهنگ هرس می‌شوند یا حذف می‌گردند. این امر عملکرد را در استدلال‌گری پیچیده بر مبنای عقل سلیم بهبود می‌بخشد. مثال: ج: درست است، چرا که ج: نادرست است، چرا که پرسش‌سازی محرک جهت‌دار. «پرسش سازی محرک جهت‌دار» شامل یک اشاره یا علامت، مانند کلمات کلیدی مطلوب، می‌شود که مدل زبانی را به سمت خروجی مطلوب جهت می‌دهند. مثال: کلمات کلیدی: س: خلاصه‌ای کوتاه از مقاله را بنویس که کلمات کلیدی ارائه شده را به دقت در نظر می‌گیرد. ج: پرسش‌سازی برای افشای عدم قطعیت. به‌طور پیش‌فرض،
پرسش‌سازی برای افشای عدم قطعیت. به‌طور پیش‌فرض، خروجی مدل‌های زبانی ممکن است شامل برآوردهای عدم قطعیت نباشد. مدل ممکن است متنی را تولید کند که مطمئن به نظر می‌رسد، اگرچه پیش‌بینی‌های توکن زیربنایی از نمرات تابع درست‌نمایی پایینی برخوردارند. مدل‌های زبانی بزرگ مانند جی‌پی‌تی ۴ می‌توانند در پیش‌بینی‌های توکن خود نمرات درست‌نمایی را به‌صورت دقیق کالیبره کرده باشند. و بنابراین عدم قطعیت خروجی مدل می‌تواند به‌طور مستقیم با خواندن نمرات درست‌نمایی پیش‌بینی توکن برآورد شود. اما اگر کسی نتواند به چنین نمراتی
برآورد شود. اما اگر کسی نتواند به چنین نمراتی دسترسی داشته باشد (مثلاً وقتی که کسی از طریق یک API محدود به مدل دسترسی پیدا می‌کند)، باز هم می‌توان عدم قطعیت را تخمین زد و در خروجی مدل قرار داد. یک روش ساده این است که مدل را وادار کنیم تا از کلمات برای برآورد عدم قطعیت استفاده کند. روش دیگر این است که مدل را وادار کنیم اگر ورودی شرایط را برآورده نمی‌کند، به شیوه‌ای استاندارد از دادن پاسخ امتناع کند. تولید پرسش خودکار. تولید تقویت‌شده بازیابی. پرسش‌ها اغلب حاوی چند مثال هستند (بنابراین «با نمونه کم»).
حاوی چند مثال هستند (بنابراین «با نمونه کم»). مثال‌ها می‌توانند به‌طور خودکار از یک پایگاه داده با بازیابی سند بازیابی شوند، گاهی اوقات با استفاده از یک پایگاه داده برداری. با توجه به یک پرسش، یک بازیابی‌کننده اسناد فراخوانی می‌شود تا مرتبط‌ترین سند را بازیابی کند (معمولاً با رمزگذاری اولیه پرسش و اسناد به بردار و سپس پیدا کردن اسنادی با بردارهایی که در معیار اقلیدسی نزدیک‌ترین فاصله به بردار پرسش قرار دارند اندازه‌گیری می‌شود). سپس LLM بر پایه پرسش و اسناد بازیابی شده خروجی تولید می‌کند. این می‌تواند
بازیابی شده خروجی تولید می‌کند. این می‌تواند تکنیکی مفید برای اطلاعات انحصاری یا پویا باشد که در آموزش یا تنظیم دقیق مدل لحاظ نشده باشند. استفاده از مدل‌های زبانی برای تولید پرسش. خود مدل‌های زبانی بزرگ یا ال‌ال‌ام (LLM) می‌توانند برای ساختن پرسش‌ها برای مدل‌های زبانی بزرگ استفاده شوند. الگوریتم «مهندس پرسش خودکار» از ال‌ال‌ام برای الگوریتم جست‌وجوی پرتو محلی روی پرسش‌هایی برای ال‌ال‌ام دیگر استفاده می‌کند. مثال‌های CoT (زنجیره فکر) می‌توانند توسط خود ال‌ال‌ام تولید شوند. در «auto-CoT", کتابخانه‌ای از
تولید شوند. در «auto-CoT", کتابخانه‌ای از پرسش‌ها توسط یک مدل مانند برت به بردار تبدیل می‌شوند. بردارهای پرسش خوشه‌بندی می‌شوند. پرسش‌های نزدیک به مرکز هر خوشه انتخاب می‌شوند. یک ال‌ال‌ام به‌صورت «بی‌نمونه» روی هر پرسش CoT انجام می‌دهد. مثال‌های CoT حاصل به مجموعه داده اضافه می‌شوند. هنگامی که با یک پرسش جدید پرسش‌سازی می‌کنیم، مثال‌های CoT برای نزدیک‌ترین پرسش‌ها را می‌توان بازیابی نمود و به پرسش اضافه کرد. متن به تصویر. در سال ۲۰۲۲، مدل‌های مدل متن به تصویر مانند دال-ئی، استیبل دیفیوژن و میدجرنی برای