بهترین پرامپت ها برای برنامه نویسان

چگونه می توان پرامپت های کاربردی برای برنامه نویسی نوشت؟

برای نوشتن پرامپت‌های کاربردی، می‌توانید از کتابخانه‌های مختلفی که توسط شرکت OpenAI و سایر توسعه‌دهندگان توسعه داده شده‌اند، استفاده کنید. برخی از این کتابخانه‌ها عبارتند از:

OpenAI GPT-3 API

این API از سوی شرکت OpenAI ارائه شده است و امکان استفاده از پرامپت‌های کاربردی GPT-3  را در برنامه‌های شما فراهم می‌کند. شما می‌توانید با استفاده از این API پرسش‌های کاربران را پاسخ دهید، مقالات و داستان‌های متنوعی تولید کنید و ترجمه‌های خودکار را انجام دهید.

Hugging Face Transformers

 این کتابخانه ابزارهایی را برای توسعه دهندگان فراهم می‌کند که به آنها امکان استفاده از پرامپت‌های کاربردی مختلف را می‌دهد. این کتابخانه می‌تواند با استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی مختلفی مانند Python، Java، JavaScript  و … استفاده شود.

AllenNLP

این کتابخانه برای توسعه دهندگانی که به دنبال پیاده‌سازی مدل‌های زبانی پیچیده هستند، مناسب است. با استفاده از این کتابخانه، می‌توانید پرامپت‌های کاربردی خود را بسازید و آنها را در برنامه‌های خود استفاده کنید.

در نوشتن پرامپت‌های کاربردی، ابتدا باید یک مدل زبانی را با استفاده از داده‌های آموزشی مناسب آموزش دهید. سپس با استفاده از این مدل، می‌توانید پرامپت‌های کاربردی خود را برای وظایف خاصی که می‌خواهید انجام دهید، ساختاردهی کنید. برای نمونه، می‌توانید یک پرامپت کاربردی برای پاسخ به سوالات علمی، تولید شعر یا داستان، تبدیل متن به صدا و … طراحی کنید. در طراحی پرامپت‌های کاربردی، باید به خوبی برنامه‌ریزی و ساختاردهی کنید و از داده‌های معتبر و کافی برای آموزش مدل خود استفاده کنید.

بهترین پرامپت های کاربردی هوش مصنوعی در دنیا برنامه نویسی

برای برنامه‌نویسی، پرامپت‌های کاربردی زیادی وجود دارند که می‌توانند به شما در توسعه برنامه‌های خود کمک کنند. در ادامه به برخی از بهترین پرامپت‌های کاربردی هوش مصنوعی برای برنامه‌نویسی اشاره می‌کنیم:

Codex

پرامپت کدکس یکی از پرامپت‌هایی است که توسط OpenAI ارائه شده است و از مدل GPT-3 استفاده می‌کند. این پرامپت به شما این امکان را می‌دهد که با استفاده از زبان طبیعی، کد بنویسید. به عبارت دیگر، با استفاده از این پرامپت، می‌توانید با نوشتن جملاتی مانند “برای محاسبه میانگین اعداد، یک آرایه از اعداد را به عنوان ورودی در نظر بگیرید”، کد مربوط به محاسبه میانگین را تولید کنید.

Transformer

 پرامپت ترانسفرمر، یکی دیگر از پرامپت‌های کاربردی هوش مصنوعی است که توسط OpenAI ارائه شده است. این پرامپت به شما این امکان را می‌دهد که با استفاده از مدل GPT-3، جملات طبیعی را به کد تبدیل کنید، به عنوان مثال می‌توانید با نوشتن “یک نمونه ساده از یک شبکه عصبی را تولید کنید”، کد مربوط به یک شبکه عصبی ساده را تولید کنید.

TabNine

پرامپت تب‌ناین، یک پرامپت کاربردی دیگر برای برنامه‌نویسی است که از مدل‌های مبتنی بر یادگیری عمیق استفاده می‌کند. این پرامپت به شما این امکان را می‌دهد که با ارائه یک قطعه کد، کامل‌ترین نسخه آن را تولید کنید. به عنوان مثال، اگر شما یک قطعه کد با دو خط “import pandas as pd”  و “df = pd.DataFrame()” را وارد کنید، تب‌ناین می‌تواند کدهای مربوط به نمایش داده‌های جدولی را برای شما تولید کند.

Deep TabNine

پرامپت دیپ تب‌ناین، یک پرامپت کاربردی پیشرفته‌تر از تب‌ناین است و از مدل‌های مبتنی بر یادگیری عمیق استفاده می‌کند. این پرامپت به شما این امکان را می‌دهد که با استفاده از تاریخچه کد نویسی خود، کدهای پیشنهادی بهینه‌تری را تولید کند. به عنوان مثال، اگر شما در گذشته از کتابخانه pandas برای کار با داده‌های جدولی استفاده کرده باشید، دیپ تب‌ناین می‌تواند کدهای بهینه‌تری را برای شما پیشنهاد کند.

Kite

پرامپت کایت نیز یک پرامپت کاربردی برای برنامه‌نویسی است که برای پیشنهاد کدهای بهینه‌تر استفاده می‌شود. این پرامپت از مدل‌های یادگیری عمیق استفاده می‌کند و به شما این امکان را می‌دهد که با وارد کردن یک قطعه کد، کدهای پیشنهادی را در کنار آن نمایش دهد. برای مثال، اگر شما یک تابع ساده به نام “جمع دو عدد” را تعریف کرده‌اید، کایت می‌تواند کدهای مربوط به بررسی صحت ورودی‌ها و برگشت مقدار جمع را برایتان پیشنهاد کند.

PyTorch

پرامپت پای‌تورچ یک کتابخانه کاربردی برای برنامه‌نویسی شبکه‌های عصبی است. این پرامپت برای برنامه‌نویسان حرفه‌ای و علاقه‌مندان به یادگیری عمیق مناسب است و به شما این امکان را می‌دهد که شبکه‌های عصبی پیشرفته‌ای را طراحی و پیاده‌سازی کنید.

TensorFlow

 پرامپت تنسورفلو یک کتابخانه کاربردی برای برنامه‌نویسی شبکه‌های عصبی است که توسط گوگل توسعه داده شده است. این پرامپت به شما این امکان را می‌دهد که شبکه‌های عصبی پیشرفته‌ای را طراحی و پیاده‌سازی کنید و از آن‌ها برای پردازش تصویر، پردازش زبان طبیعی و بسیاری دیگر از کاربردهای هوش مصنوعی استفاده کنید.

Scikit-learn

پرامپت اسکایت-لرن یک کتابخانه کاربردی برای یادگیری ماشینی و تحلیل داده‌هاست. این پرامپت به شما امکاناتی مانند رده‌بندی، خوشه‌بندی، رگرسیون و تحلیل داده‌های دوتایی را فراهم می‌کند.

NLTK

پرامپت ان‌ال‌تی‌کی یک کتابخانه کاربردی برای پردازش زبان طبیعی است که در پایتون پیاده‌سازی شده است. این پرامپت به شما امکاناتی مانند تجزیه و تحلیل خطاهای املایی، تبدیل کلمات به ریشه‌های آن‌ها، تحلیل گرامری و استخراج اطلاعات از متن را فراهم می‌کند.

در نهایت، برای انتخاب بهترین پرامپت برای کاربرد خود در هوش مصنوعی و برنامه‌نویسی، باید با نیازهای خود آشنا شوید و با توجه به دانش خود در زمینهای مختلف، پرامپتی را که بهترین پشتیبانی را برای آن دارد، انتخاب کنید. همچنین، باید به دقت و با توجه به میزان داده‌های مورد استفاده، مدل‌های پیش‌آموزش دیده و پارامترهای مدل را انتخاب کنید تا بهترین عملکرد را در پروژه‌تان داشته باشید.

مزایای استفاده از پرامپت‌های مختلف در دنیای برنامه نویسی

استفاده از پرامپت‌های مختلف در هوش مصنوعی و برنامه‌نویسی، مزایای بسیاری دارد. به عنوان مثال:

کارایی بالا

 پرامپت‌های مختلف به دلیل استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش دیده، کارایی بسیار بالایی دارند و می‌توانند در پردازش زبان طبیعی، تشخیص تصویر، تحلیل داده‌ها و بسیاری دیگر از کاربردهای هوش مصنوعی، عملکرد مناسبی داشته باشند.

کاربرد گسترده

 پرامپت‌های مختلف برای بسیاری از کاربردهای هوش مصنوعی و برنامه‌نویسی مناسب هستند، از جمله پردازش زبان طبیعی، تشخیص تصویر، تحلیل داده‌ها و بسیاری دیگر.

پیاده‌سازی آسان: پرامپت‌های مختلف در زبان‌های برنامه‌نویسی مختلفی از جمله پایتون، جاوااسکریپت و سی‌پلاس‌پلاس پیاده‌سازی شده‌اند و برای برنامه‌نویسان حرفه‌ای و مبتدی قابل استفاده هستند.

بهبود عملکرد

 با استفاده از پرامپت‌های مختلف، می‌توان عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی را بهبود داد و از دقت بیشتری در پردازش داده‌ها و تصمیم‌گیری‌های هوشمند برخوردار شد.

پشتیبانی جامع

پرامپت‌های مختلف به دلیل گستردگی کاربردها و استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش دیده، پشتیبانی جامعی برای کاربران خود فراهم می‌کنند و از امکاناتی مانند ارائه مدل‌های پیش‌آموزش دیده، ابزارهای تشخیص خطا و ابزارهای دیگر برای کاربران خود استفاده می‌کنند.

تسهیل پردازش داده‌های بزرگ

با استفاده از پرامپت‌های مختلف، می‌توان در پردازش داده‌های بزرگ و پیچیده بسیار سریع‌تر از قبل عمل کرد و از دقت بیشتری در تصمیم‌گیری‌های هوشمند برخوردار شد.

در کل، استفاده از پرامپت‌های مختلف در هوش مصنوعی و برنامه‌نویسی، مزایای بسیاری دارد و برای انجام پروژه‌های هوشمند و پردقت، این پرامپت‌ها می‌توانند ابزار بسیار مفیدی باشند.

برترین پرامپت های چت جی پی تی برای برنامه نویسان

“How can I troubleshoot a ‘NullPointerException’ error in Java?”

“What are the best practices for writing clean and efficient code?”

“Can you recommend any useful frameworks or libraries for web development?”

“How can I optimize database queries for better performance?”

“What are the key principles of object-oriented programming, and how can I apply them effectively?”

“Can you explain the concept of recursion and provide an example of its implementation?”

“How can I securely handle user authentication and authorization in web applications?”

“What are the common pitfalls to avoid when working with JavaScript?”

“Can you suggest resources or platforms for improving my coding skills through coding challenges and practice?”

“How can I effectively collaborate with other developers using version control systems like Git?”

سخن پایانی

تمام پرامپت های معرفی شده توسط تیم آکادمی رستاوا تست شده و کاملا موفقیت آمیز عمل کرده اند. در صورتی که قصد دارید به صورت کاملا اصولی برنامه نویسی را فرا گیرید، پیشنهاد می کنیم، با عضویت در DEVELOPER CLUB آکادمی رستاوا شروع کنید.