
توليد النصوص
يشير توليد النصوص باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) إلى الاستخدام المتقدم لنماذج تعلم الآلة لإنتاج نصوص تشبه النصوص البشرية من خلال التعليمات. اكتشف كيف ت...
اكتشف كيف يستفيد FlowHunt من التلقين أحادي المثال لتعليم النماذج اللغوية الكبيرة إنشاء تضمينات يوتيوب خالية من الأخطاء في ووردبريس، مما يسهل إنشاء المحتوى ويزيد من الكفاءة.
تُعد النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) أدوات متعددة الاستخدامات بشكل مذهل، لكنها أحيانًا تحتاج إلى توجيه دقيق لتنفيذ مهام معينة بالشكل الصحيح. في FlowHunt، استكشفنا قوة التلقين أحادي المثال لتعليم نموذجنا اللغوي كيفية إنشاء تضمينات يوتيوب المثالية مباشرةً في منشورات ووردبريس من خلال تكاملنا. لقد حسّن هذا الأسلوب دقة وكفاءة إنشاء المحتوى بشكل كبير لمستخدمينا.
التلقين أحادي المثال هو أسلوب تقدّم فيه للنموذج اللغوي مثالًا واحدًا فقط على الشكل أو السلوك المطلوب من المخرجات. بخلاف التلقين صفر المثال (حيث لا يتم تقديم أمثلة) أو التلقين متعدد الأمثلة (باستخدام عدة أمثلة)، يوفر التلقين أحادي المثال توازنًا بين الفاعلية والكفاءة.
تكمن روعة التلقين أحادي المثال في بساطته: اعرض النموذج مرة واحدة فقط، وسيتعلم تكرار النمط.
يتيح ووردبريس طرقًا مختلفة لتضمين مقاطع يوتيوب، إلا أن العملية ليست دائمًا بديهية، خاصةً لأولئك غير الملمين بمحرر الكتل أو الأكواد المختصرة في ووردبريس. كان هدفنا أن يتمكن المستخدمون ببساطة من إدخال موضوع أو منتج، ليقوم نموذجنا اللغوي بإيجاد مقاطع يوتيوب ذات صلة وتوليد كود التضمين المناسب من خلال تكامل FlowHunt مع ووردبريس.
في البداية، واجه نموذجنا صعوبة في تنسيق التضمين بشكل متسق وأحيانًا أنشأ طرق تضمين غير متوافقة. هنا جاء دور التلقين أحادي المثال ليحل المشكلة.
إليك التلقين الذي اعتمدناه لحل مشكلة تضمين يوتيوب:
CopyVideos: هل توجد شروحات فيديو أو عروض منتجات حول المدخل؟ لخّص محتواها وابحث عن مقاطع يوتيوب متعلقة بالمدخل وقدّمها بصيغة HTML للتضمين.
مثال على التضمين:
"<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/LSHlL0d1Odw?si=N1WpGJij-nv35gNh" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen></iframe>"
---START INPUT---
{input}```
هذا التلقين البسيط والفعال يقوم بعدة أمور رئيسية:
- يوضح المهمة المطلوبة: إيجاد شروحات فيديو وعروض منتجات مرتبطة بالمدخل
- يطلب تلخيص محتوى الفيديو
- يقدّم مثالًا كاملًا على الشكل الدقيق لتضمين iframe المطلوب
- يستخدم بنية إدخال واضحة مع فواصل (`---START INPUT---` و`---`)
يوضح المثال للنموذج اللغوي:
- الهيكل الدقيق لـ iframe المطلوب لتضمينات يوتيوب
- جميع السمات اللازمة (العرض، الارتفاع، التضمين الكامل، إلخ)
- صيغة رابط التضمين ليوتيوب بشكل صحيح (استخدام `/embed/` بدلًا من `/watch?v=`)
## النتائج والفوائد
بعد تطبيقنا لهذا الأسلوب من التلقين أحادي المثال، لاحظنا ما يلي:
- **دقة شبه مثالية** في تنسيق تضمينات يوتيوب بشكل صحيح
- **تنسيق فيديو متجاوب ومتسق** عبر مختلف الأجهزة
- **توفير كبير في الوقت** لصانعي المحتوى الذين كانوا يبحثون ويضمنون المقاطع يدويًا سابقًا
- **تحسين جودة المحتوى** عبر تجميع تلقائي لمقاطع فيديو ذات صلة
بالنسبة لمستخدمي FlowHunt، أصبح بإمكانهم التركيز على كتابة المحتوى بينما يتولى النموذج الجوانب التقنية للبحث والتضمين.
## لماذا يعمل التلقين أحادي المثال بشكل أفضل من البدائل؟
جرّبنا عدة طرق مختلفة:
1. **التلقين صفر المثال:** الطلب من النموذج "البحث وتضمين مقاطع يوتيوب" أدى إلى نتائج غير متسقة وأحيانًا تضمين كود iframe غير مناسب.
2. **تعليمات تفصيلية بدون أمثلة:** رغم أن توضيح المواصفات التقنية حسّن النتائج، إلا أن النموذج ارتكب أخطاء في التنسيق دون رؤية مثال ملموس.
3. **التلقين متعدد الأمثلة:** استخدام عدة أمثلة كان فعّالًا لكنه مبالغ فيه لهذا السيناريو ويزيد من استهلاك التوكنات دون داعٍ.
كان التلقين أحادي المثال هو الحل الأمثل — يقدم التوجيه الكافي دون هدر الموارد.
## ما بعد يوتيوب: تعميم النمط
طبقنا نفس أسلوب التلقين أحادي المثال على سيناريوهات تضمين أخرى:
- منشورات تويتر/X
- منشورات إنستغرام
- تنسيقات متنوعة أخرى
جميعها تتبع نفس النمط: عرض مثال مثالي واحد، ثم ترك النموذج يكرر النمط.
> حسب حجم وتعقيد النموذج اللغوي، قد يكون من الضروري التأكيد الشديد على أن المثال هو مجرد مثال وليس المطلوب من النموذج تكراره حرفيًا. في النماذج الأصغر، قد نلاحظ أن المثال في التلقين أحادي المثال قد يتسرب إلى الناتج ويُفسد الإجابة.
## تطبيق التلقين أحادي المثال في مسارات عمل FlowHunt الخاصة بك
إذا كنت تستخدم FlowHunt لإنشاء المحتوى، يمكنك بسهولة تطبيق التلقين أحادي المثال في مساراتك الخاصة:
1. أنشئ قالبًا يتضمن مثال التلقين الأحادي الخاص بك
2. جهّز متغيرًا لالتقاط مدخلات المستخدم
3. اضبط النموذج ليعالج المدخل باستخدام النمط من مثالك
4. أرسل الناتج مباشرةً إلى ووردبريس عبر تكاملنا
يمكن تكييف هذا الأسلوب لأي مخرجات منظمة ترغب في أن ينشئها النموذج اللغوي لديك بشكل متسق.
التلقين أحادي المثال هو تقنية يتم من خلالها عرض مثال واحد فقط على النموذج اللغوي للشكل أو السلوك المطلوب من المخرجات، مما يمكّنه من تكرار النمط لتحقيق نتائج متسقة.
يوفر للنموذج مثالًا دقيقًا لشكل تضمين iframe المطلوب، مما يؤدي إلى تضمينات يوتيوب بصيغة صحيحة، ويوفر الوقت على صانعي المحتوى ويضمن جودة المحتوى بشكل متسق.
نعم، يمكن تطبيق نفس التقنية لتضمين منشورات تويتر/X، منشورات إنستغرام، وغيرها من المخرجات المنظمة عن طريق تقديم مثال واحد وواضح للنموذج ليتبعه.
أرشيا هو مهندس سير عمل الذكاء الاصطناعي في FlowHunt. بخلفية في علوم الحاسوب وشغف بالذكاء الاصطناعي، يختص في إنشاء سير عمل فعّال يدمج أدوات الذكاء الاصطناعي في المهام اليومية، مما يعزز الإنتاجية والإبداع.
أنشئ روبوتات الدردشة الذكية وأدوات الذكاء الاصطناعي بسهولة باستخدام منشئ FlowHunt بدون برمجة. ابدأ بأتمتة مهامك اليومية وعزز محتواك اليوم.
يشير توليد النصوص باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) إلى الاستخدام المتقدم لنماذج تعلم الآلة لإنتاج نصوص تشبه النصوص البشرية من خلال التعليمات. اكتشف كيف ت...
لقد قمنا باختبار وتصنيف قدرات الكتابة لدى 5 نماذج شهيرة متوفرة في FlowHunt للعثور على أفضل نموذج لغوي كبير (LLM) لكتابة المحتوى....
نموذج اللغة الكبير (LLM) هو نوع من الذكاء الاصطناعي يتم تدريبه على كميات هائلة من البيانات النصية لفهم وتوليد ومعالجة اللغة البشرية. تستخدم هذه النماذج التعلم ا...