لماذا يمكن لمطالبة كتابة الذكاء الاصطناعي نفسها أن تنتج فقرات متطابقة تقريبًا

كيف يمكن للمخرجات أن تختلف ومع ذلك تبدو متشابهة؟

يصف [دليل هندسة المطالبات](https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-engineering) الخاص بشركة OpenAI مخرجات النموذج بأنها غير حتمية (non-deterministic)، ويشير إلى أن السلوك يمكن أن يختلف بين النماذج وإصدارات النماذج. هذه خلفية تقنية مفيدة، وليست دليلاً على ما حدث في جلسة كتابة معينة. يمكن للنموذج أن ينتج صياغات مختلفة في مرات تشغيل منفصلة بينما يظل متبعًا للتعليمات نفسها نحو إجابات متشابهة.

فكر في المطالبة على أنها تحديد لوجهة وتضييق للمسار المتاح. إذا طلبت دعوة قصيرة ودافئة لتجربة نشاط مريح مع صديق، ثم حددت افتتاحية ودودة، وثلاثة تفاصيل عملية، وخاتمة مشجعة، فإن كلا المسودتين لديهما عدد قليل من المهام لإنجازها. قد تخدم بنية مألوفة — دعوة، تفاصيل، ختام لطيف — تلك المهام جيدًا. لا يتطلب التشابه مخرجات متطابقة أو سببًا خفيًا واحدًا.

الأمثلة تضيق المسار بشكل أكبر. يوضح دليل OpenAI نفسه أن الأمثلة يمكن أن توجه النموذج نحو نمط معين، ويوصي بعرض نطاق متنوع من المدخلات والمخرجات المرغوبة. إذا كان كل مثال مقدم يبدأ بسؤال وينتهي بنفس النوع من الطمأنينة، فقد ترث المسودات الجديدة هذا الإيقاع حتى عندما تتغير كلماتها.

مقارنة بين ثلاث مسودات: أين يظهر التشابه؟

تأمل هذه المهمة الخيالية، المكررة ثلاث مرات بنفس المطالبة: "اكتب دعوة دافئة من 100 كلمة لصديق لقضاء صباح سبت هادئ في إعداد وجبة الإفطار معًا. اذكر اختيار وصفة بسيطة، والمشاركة في العمل، والاستمتاع بالوجبة. اجعلها ودية وانهها بدعوة للرد." المسودات أدناه هي مخططات توضيحية، وليست مخرجات من تشغيل نموذج أو ادعاءً بشأن منتج معين. الغرض منها هو توضيح كيفية فحص التشابه على عدة مستويات.

جزء المسودة: الافتتاحية — المسودة 1: "هل ترغب في جعل صباح السبت أكثر هدوءًا قليلاً؟" — المسودة 2: "ما رأيك في صباح سبت أكثر هدوءًا معًا؟" — المسودة 3: "هل تحب قضاء صباح سبت أكثر استرخاءً؟" — ما الذي يظل كما هو؟: الدعوة نفسها، واليوم نفسه، وإطار "الصباح الهادئ" نفسه.

جزء المسودة: الخطة — المسودة 1: "يمكننا اختيار وصفة سهلة والطهي جنبًا إلى جنب." — المسودة 2: "دعنا نختار وصفة بسيطة ونعدها معًا." — المسودة 3: "يمكننا العثور على وصفة سهلة والمشاركة في الطهي." — ما الذي يظل كما هو؟: الوصفة نفسها، والتحضير المشترك، وتسلسل الإجراءات.

جزء المسودة: النتيجة المرجوة — المسودة 1: "ثم يمكننا الجلوس والاستمتاع بالإفطار." — المسودة 2: "بعد ذلك، يمكننا الاستمتاع بما صنعناه." — المسودة 3: "ثم سنتشارك الإفطار على الطاولة." — ما الذي يظل كما هو؟: الوجبة نفسها كنقطة نهاية؛ تتغير الصياغة بشكل طفيف.

جزء المسودة: الخاتمة — المسودة 1: "هل ستكون مستعدًا لذلك؟" — المسودة 2: "هل يبدو ذلك جيدًا؟" — المسودة 3: "هل ترغب في الانضمام إلي؟" — ما الذي يظل كما هو؟: كلمات مختلفة، وطلب الرد نفسه.

جزء المسودة: الشكل العام — المسودة 1: دعوة ← خطة ← وجبة ← سؤال — المسودة 2: دعوة ← خطة ← وجبة ← سؤال — المسودة 3: دعوة ← خطة ← وجبة ← سؤال — ما الذي يظل كما هو؟: بنية وادعاءات متطابقة تقريبًا، على الرغم من عدم وجود جملة كاملة تتطابق تمامًا.

تفصل هذه الخريطة أربعة أشياء يمكن أن تتداخل معًا: البنية، والادعاءات، والأمثلة، والصياغة. في هذا الرسم التوضيحي، البنية والادعاءات شبه ثابتة، والمثال ثابت عمليًا (إفطار بسيط مشترك)، والصياغة تتنوع بتواضع. إن تسمية كل ذلك بـ "الفقرة نفسها" يخفي المساحة المتاحة للمراجعة. إذا كانت مسوداتك الحقيقية تكرر عبارات دقيقة، فقم بتمييزها بشكل منفصل؛ فإعادة الصياغة ليست تكرارًا تامًا.

ما الذي يجب أن تقارنه في مسوداتك الخاصة؟

ابدأ بالمواد التي شكلت التشغيل فعليًا. احفظ كل مطالبة كاملة، بما في ذلك المحادثة السابقة، والأمثلة الملصقة، والمادة المصدرية، وأي مراجعات أجريت بين المحاولات. إذا كان ذلك متاحًا، فدون النموذج والإعدادات التي تعرضها أداة الكتابة. تساعد هذه التفاصيل في التمييز بين التعليمات أو السياق المتكرر وبين التغيير في النظام. لا يمكنك أن تحدد من النثر وحده ما إذا كانت مسودتان قد صدرتا من إعدادات أو ظروف متطابقة.

ثم قارن بين كل مسودة بهذا الترتيب:

**البنية:** هل تظهر الفقرات بالترتيب نفسه، وبحركات الافتتاح والختام نفسها؟

**الادعاءات:** هل تقدم نفس النقاط أو التوصيات أو الوعود، حتى عند إعادة صياغتها؟

**الأمثلة:** هل تعيد استخدام الموقف أو الصورة أو التفاصيل نفسها؟

**الصياغة:** هل العبارات الكاملة متطابقة، أم أن الجمل متقاربة في المعنى ببساطة؟

**الظروف:** هل تغير النموذج أو الأداة أو الإعدادات أو سجل المحادثة أو النص المصدري بين مرات التشغيل؟

لن يحدد هذا الفحص سببًا تقنيًا بحد ذاته. لكنه يجعل المشكلة التحريرية أكثر وضوحًا. تتطلب البنية المتكررة شكلاً مختلفًا؛ وتتطلب الادعاءات المتكررة سؤالاً أو مصدرًا مختلفًا؛ وتتطلب الصياغة المتكررة مقارنة مباشرة، وإذا لزم الأمر، موجزًا جديدًا لإعادة الكتابة.

كيف يمكنك جعل مهمة الكتابة تنتج مسودات أكثر تميزًا؟

غيّر المادة التي يتعين على المسودة العمل بها، وليس فقط طلب "مزيد من الأصالة". إن طلب التنويع يترك النموذج يجيب على السؤال نفسه بالحقائق والقيود نفسها. بدلاً من ذلك، أدخل خيارًا تحريريًا ذا مغزى: قارئ مختلف، أو غرض، أو وجهة نظر، أو مصدر مختلف.

**أضف مادة مصدرية حقيقية.** أعطِ النموذج وصفة محددة، أو ملاحظة قصيرة من المضيف، أو تفصيلين يجب أن تعكسهما الدعوة — على سبيل المثال، سوق فواكه قريب أو وصفة عائلية يرغب شخص ما في تجربتها. اطلب منه استخدام تلك التفاصيل بدقة. يمنح هذا المسودة مادة ملموسة للعمل منها. لا تطلب منه اختراع ذكريات شخصية أو التظاهر بمعرفة المتلقي.

**غيّر وجهة النظر أو الغرض.** بدلاً من كتابة ثلاثة إصدارات من الدعوة نفسها، جرب واحدة من منظور المضيف، وواحدة تركز على المهمة المشتركة، وواحدة مكتوبة كرسالة موجزة لشخص يفضل الخطط الهادئة. احتفظ بأي حقائق يجب أن تظل متسقة، لكن حدد ما يجب أن يساعد كل إصدار القارئ على تصوره أو فعله.

**اطرح أسئلة قبل طلب الفقرات.** إذا كنت لا تعرف بعد ما الذي يجعل الدعوة شخصية، فاطلب خمسة أسئلة للإجابة عليها أولاً: ما الذي تستمتع بصنعه؟ ما التفصيل الذي سيجعل الصباح يبدو خاصًا بك؟ ما الذي سيجعل قبول الخطة سهلاً؟ يمكن أن تصبح إجاباتك مادة مصدرية لمسودة لاحقة، وتتجنب الأسئلة إنتاج عدة إصدارات مصقولة قبل أن تتضح المهمة.

**قدم أمثلة تختلف بطرق ذات مغزى.** إذا قدمت نماذج كتابية، فقم بتضمين أكثر من شكل أو أسلوب عندما تريد نطاقًا واسعًا. حدد ما يظهره كل مثال، مثل "موجز وعملي" أو "بصري وتفاعلي"، وحدد الميزات التي لا ينبغي نسخها. يوصي دليل OpenAI بأمثلة متنوعة عند استخدامها لتوجيه مهمة ما. يمكن لمثال واحد أن يصبح بهدوء نموذجًا لكل نتيجة.

هل تغيير العشوائية أو درجة الحرارة (temperature) هو الحل؟

ليس كحل شامل. إن التحكم في درجة الحرارة (temperature)، عندما توفره الأداة، هو إعداد يمكن أن يؤثر على سلوك التوليد؛ لكن تغييره لا يضيف حقائق مفقودة، أو ينشئ وجهة نظر جديدة، أو يضمن نثرًا متميزًا. بعض أدوات الكتابة لا تعرض هذا التحكم، وسلوك النموذج يختلف. إن مناقشة دليل OpenAI لعدم الحتمية ليست دليلاً على أن تعديل إعداد واحد سيحل مشكلة زوج معين من المسودات شبه المتطابقة.

بالنسبة للمؤلف، فإن الخطوة الأولى الأكثر فائدة هي فحص المهمة وتوفير سبب حقيقي لاختلاف الإصدار التالي. إذا كنت لا تزال تشك في وجود مشكلة في الأداة أو الإعداد، فقارن المسودات التي تم إنشاؤها بنفس المطالبة والسياق المحفوظين، وراجع وثائق تلك الأداة للنموذج وعناصر التحكم المستخدمة فعليًا. بدون تلك التفاصيل، ستكون الادعاءات المتعلقة بالتخزين المؤقت (caching)، أو بيانات التدريب، أو آلية تقنية محددة مجرد تكهنات.

متى يجب عليك الاحتفاظ بسطر متكرر؟

التشابه ليس عيبًا تلقائيًا. إذا كانت الجملة تعبر عن الدعوة بوضوح، وتناسب النبرة الصوتية، وتحمل تفصيلاً يحتاجه القارئ، فإن استبدالها فقط لجعل كل مسودة تبدو مختلفة يمكن أن يجعل الكتابة أقل طبيعية. احتفظ بالسطر الفعال عندما يخدم الغرض؛ وراجع الأجزاء التي تبدو عامة أو غير مدعومة أو غير ملائمة للشخص المخاطب.

القرار العملي هو أن تسأل: هل يقول هذا السطر شيئًا محددًا لهذه الدعوة، أم يمكن أن يظل دون تغيير في أي دعوة تقريبًا؟ إذا كان محددًا وواضحًا، فقد يكون يؤدي وظيفته. وإذا كان عامًا، فأضف تفصيلاً حقيقيًا أو أعد النظر في دور السطر. الهدف هو مسودة مفيدة ومناسبة، وليس التباين الأقصى لذاته.

عندما تؤدي المطالبات المتكررة إلى فقرات متشابهة، قارن البنية والادعاءات والأمثلة والصياغة الدقيقة، ثم تحقق من السياق والإعدادات الفعلية قبل استخلاص استنتاجات حول السبب. لجعل المسودة التالية مختلفة بشكل هادف، غيّر ما تعرفه أو ما يُطلب منها القيام به: قدم مادة حقيقية، أو غيّر المنظور، أو اطرح أسئلة مفيدة قبل طلب النثر. احتفظ بالصياغة المتكررة التي تفيد القارئ، وراجع الباقي بغرض واضح.

متابعة استكشاف الموضوع