قمت بإعداد عرض تقديمي متكامل يشرح مفهوم Prompt Engineering وأهم استراتيجيات تصميم البرومبتات الفعالة في الذكاء الاصطناعي التوليدي (LLMs).
يتناول العرض دراسات وتطبيقات عملية مثل:
- Context-Aware Prompt Design
- Chain of Thought Reasoning
- استخدام نماذج طبية من الـ National Center for Biological Information لتحليل أكثر من 5747 حالة من مرض جفاف العين (Dry Eye) باستخدام نموذج LLM.
كما يوضح العرض أنواع البرومبت المختلفة:
- بسيطة (Simple Prompts)
- موجهة (Structured Prompts)
- قائمة على الأدوار (Role-Based Prompts)
- تكرارية (Iterative Prompts)
بالإضافة إلى تقديم قاعدة CRISP + Y = "CRISPY" التي تنظّم عملية كتابة البرومبت بشكل احترافي:
- Context
- Role
- Instructions
- Style
- Parameters
- You
تم تصميم العرض بتنسيق بصري احترافي، يجمع بين وضوح المعلومات وديناميكية التصميم، مناسب للعرض الأكاديمي أو التدريبي أو حتى كجزء من محاضرات عن الذكاء الاصطناعي والتفاعل مع النماذج اللغوية الكبيرة.
