سسٹم پرومپٹ لرننگ: مصنوعی ذہانت کے نظاموں کے لیے ایک نیا نمونہ

کیا کبھی ایسا ہوا ہے کہ کوئی خاص پرومپٹ اچھی طرح کام کر رہا ہو، پھر اچانک کام کرنا بند کر دے؟

کیا آپ کبھی اپنے سسٹم پرومپٹ میں مسلسل پیوند لگا کر نتائج بہتر بنانے کے چکر میں پھنسے ہیں، مگر آخر میں کچھ بھی کارگر ثابت نہیں ہوا؟

سسٹم پرومپٹ لرننگ شاید بالکل وہی حل ہو جس کی آپ کو ضرورت ہے.

سسٹم پرومپٹ لرننگ (SPL) مصنوعی ذہانت کی برادری میں دلچسپی کا ایک ابھرتا ہوا شعبہ ہے، جسے مئی میں آندرے کارپیتھی نے ایکس پر بڑے پیمانے پر مقبول بنایا.

سسٹم پرومپٹ لرننگ ان غیر لچک دار اور نازک مصنوعی ذہانت کے نظاموں کی حدود دور کرتی ہے جو جامد سسٹم پرومپٹس یا پیچیدہ فائن ٹیوننگ انتظامات پر منحصر ہوتے ہیں. یہ مصنوعی ذہانت کے نظاموں میں مسلسل سیکھنے کی معاونت کا ایک اور طریقہ فراہم کرتی ہے.

تفصیل میں جانے سے پہلے، آئیے پرومپٹ سے متعلق چند بنیادی باتوں کا مختصر جائزہ لیں.

کسی ایجنٹ یا حسب ضرورت ماڈل کو تیار کرتے وقت، ہمیں پہلے دو اہم اجزا تشکیل دینے ہوتے ہیں:

1. ایک سسٹم پرومپٹ

2. ایک صارف پرومپٹ

سسٹم پرومپٹس یہ بنیادی اصول طے کرتے ہیں کہ ماڈل کو کیسا برتاؤ کرنا چاہیے. حسب ضرورت مصنوعی ذہانت کے حلوں کے لیے لکھے جانے پر، یہ اکثر کچھ اس طرح شروع ہوتے ہیں:

”آپ ایک ذہین معاون ہیں. آپ کا کردار <یہاں کام درج کریں> انجام دینا ہے.

آپ کو (A)، (B) یا (C) نہیں کرنا چاہیے.“

اس کے برعکس، صارف پرومپٹس میں عموماً صارف کا سوال اور دیگر متعلقہ معلومات، مثلاً ان کا منطقۂ وقت اور ترجیحات شامل ہوتی ہیں. صارف پرومپٹ کچھ اس طرح ہو سکتا ہے:

میں پرتگال کے دارالحکومت میں ہوں۔ کیا آپ آج رات کرنے کے لیے کچھ سرگرمیاں تجویز کر سکتے ہیں؟

مصنوعی ذہانت کی بڑی تجربہ گاہوں سے نئے ماڈل جاری ہونے کے بعد سسٹم پرومپٹس کا افشا ہونا عام ہو گیا ہے، کیونکہ صارفین چیٹ بوٹس کو جیل بریک کر کے ان کی بنیادی ہدایات ظاہر کرا لیتے ہیں. اب GitHub کی ایک مقبول ریپوزٹری ان میں سے بہت سے سسٹم پرومپٹس ایک جگہ جمع کرتی ہے. ان سے وہ ”خفیہ نسخہ“ سامنے آتا ہے جو مصنوعی ذہانت کی تجربہ گاہوں نے وقت کے ساتھ ماڈل کے مناسب برتاؤ کی حوصلہ افزائی کے لیے تیار کیا ہے. مثلاً، حال ہی میں افشا ہونے والا GPT-5 سسٹم پرومپٹ (جو ChatGPT کے اندر ظاہر ہوا) تقریباً 6,000 الفاظ پر مشتمل ہے۔ اس سے اندازہ ہوتا ہے کہ نظام کے برتاؤ کو تشکیل دینے کے لیے کتنی معلومات اور رہنمائی شامل کرنا ضروری ہے.

یہ جامع سسٹم پرومپٹس عموماً کئی اہم شعبوں کا احاطہ کرتے ہیں، مثلاً:

• تلاش کی ہدایات

• آلات کی تعریفیں

• صارف کی ترجیحات

• حوالہ دینے کی ہدایات

• معلوم مسائل کے فوری حل

عملی طور پر، حسب ضرورت مصنوعی ذہانت کے نظاموں کے ڈویلپر اپنی ایپلیکیشنز کو جانچتے اور بہتر بناتے ہوئے سسٹم پرومپٹس میں بار بار دستی تبدیلیاں کرتے ہیں، اور اس بہتری کے عمل کی رہنمائی کے لیے بنیادی طور پر جائزوں کا استعمال کرتے ہیں.

ماڈل کے برتاؤ کی رہنمائی کے دیگر طریقوں میں شامل ہیں:

• پرومپٹ انجینئرنگ، بشمول بازیافت سے تقویت یافتہ تخلیق (RAG)، جو ماڈل کو فراہم کیے جانے والے مواد کو قابو کرتی ہے

• فائن ٹیوننگ (ماڈل کے بنیادی وزنوں کو براہ راست تبدیل کرنا)

اگر ماڈل کے برتاؤ پر اثر انداز ہونے کا کوئی اور طریقہ بھی ہو تو؟ ایک ایسے نظام کا تصور کریں جو پہلے پیدا کیے گئے خیالات، منصوبوں اور حکمت عملیوں کی مدد سے متحرک طور پر اپنا سسٹم پرومپٹ سیکھے اور بہتر کرے. یہ اپنے نتائج کا جائزہ لینے کے لیے صارف کی آراء اور LLM بطور منصف، دونوں کے جائزوں سے فائدہ اٹھا سکتا ہے.

کاروبار کے کسی مسلسل مسئلے پر غور کریں جسے آپ ایجنٹ پر مبنی نظام سے خودکار بنانا چاہتے ہیں. مؤثر حلوں کے لیے بنیادی طریقۂ کار کی خودکاری سے بڑھ کر ریزننگ کی صلاحیتیں درکار ہوتی ہیں. ایسی صورتوں میں اپنے مصنوعی ذہانت کے نظام میں منصوبہ سازی کا جز شامل کرنا ضروری ہو جاتا ہے. اس طرح نظام کام کے لحاظ سے متعدد ایجنٹس کے ساتھ مختلف طریقوں سے کام کر سکتا ہے. انفرادی مراحل میں ذیلی کام مکمل کرنے کے لیے دیگر ایجنٹس تک رسائی کی ہدایات یا آلات کا استعمال شامل ہو سکتا ہے.

نوٹ: ایجنٹ کا آلہ کوئی بھی بیرونی فنکشن، API یا وسیلہ ہے جسے مصنوعی ذہانت کا ایجنٹ متن سے آگے بڑھ کر حقیقی اقدامات کرنے کے لیے استعمال کر سکتا ہے.

آپ ماڈل کے سسٹم پرومپٹ کو ایسے منصوبے سے ”ابتدائی بنیاد“ دے سکتے ہیں جو کسی انسان کے منطقی مراحل کی پیروی کرے، اگرچہ LLM کو عموماً آلات کے استعمال، نتائج کی وضع اور متعلقہ تقاضوں پر زیادہ واضح رہنمائی چاہیے ہوتی ہے. کبھی بہترین حکمت عملی واضح نہیں ہوتی، یا آپ ایسے مسئلے سے نمٹ رہے ہوتے ہیں جسے پہلے حل شدہ سمجھ کر دوبارہ جانچا نہیں گیا. یہیں سسٹم پرومپٹ لرننگ (SPL) کام آتی ہے.

SPL پہلے تیار کردہ حکمت عملیاں شامل کر کے سسٹم پرومپٹ کو بار بار بہتر بناتی ہے. نئے مسائل سامنے آنے پر نظام بتدریج علم جمع کرتا اور زیادہ مضبوط ہوتا جاتا ہے. اسے اپنے شعبے کے مسائل حل کرنے کے لیے ایک رہنما کتاب بنانے جیسا سمجھیں.

SPL صارف کی آراء سے حاصل ہونے والی بصیرت بتدریج سسٹم پرومپٹ میں شامل کرتی ہے. نظام پختہ ہونے پر آپ ایسے بار بار پیش آنے والے مسائل دریافت کر سکتے ہیں جن کا نچوڑ زیادہ عمومی اور اعلیٰ سطح کے اصولوں میں ڈھالا جا سکے.

آئیے مرحلہ وار مزید قریب سے دیکھیں کہ یہ عمل کیسے کام کرتا ہے:

1. صارف کے سوال سے آغاز کریں اور نظام سے کوئی مخصوص کام انجام دینے کو کہیں.

2. 1. اگر آپ کا نظام صرف ایک مسئلہ حل کرتا ہے تو آپ سابقہ ادوار کی سب سے زیادہ نمبر والی حکمت عملیاں منتخب کر کے ”حریصانہ“ طریقہ اپنا سکتے ہیں. یا دریافت کی حوصلہ افزائی کے لیے ایسی تقسیم سے نمونے منتخب کریں جو اعلیٰ درجہ یافتہ حکمت عملیوں کو ترجیح دے، مگر کبھی کبھار کم درجہ یافتہ حکمت عملیاں بھی شامل کرے. یہ بالخصوص اس وقت مفید ہے جب آپ نے ابھی حکمت عملیاں جمع کرنا شروع کی ہوں.

   2. متنوع مسائل سنبھالنے والے نظاموں میں متعلقہ طریقے شناخت کرنے کے لیے درجہ بندی کی تہہ شامل کرنے یا سمتی نمائندگیوں اور زاویائی مماثلت، یعنی عموماً RAG میں استعمال ہونے والی تکنیکوں، پر غور کریں. اس سے مخصوص مسئلے کے لیے موزوں حکمت عملیاں منتخب کرنے میں مدد ملتی ہے، مثلاً کوڈنگ کے کاموں کے لیے بنائی گئی حکمت عملیاں.

نوٹ: سمتی نمائندگیوں کو زاویائی مماثلت کے ساتھ استعمال کر کے ہم یہ ناپ سکتے ہیں کہ معلومات کے دو حصے کتنے قریب سے متعلق ہیں۔ یوں دستاویزات، سوالات یا خیالات کو ملانا آسان ہو جاتا ہے، چاہے ان کے الفاظ مختلف ہوں.

کوڈنگ کے مسائل حل کرنے کے لیے سادہ حکمت عملی ذخیرے کا ابتدائی نمونہ.

نوٹ: یہاں دکھائی گئی ”ابتدائی حکمت عملیاں“ صرف مثالیں ہیں. کوڈنگ کے حقیقی حالات میں ہم انہیں مزید بہتر کریں گے. مخصوص کاروباری مسائل کے لیے وقت کے ساتھ اضافی بصیرت جمع کرنا ضروری ہوگا.

3. N نمونے منتخب کرنے کے بعد انہیں سسٹم پرومپٹ میں شامل کریں. اس طرح ماڈل کو معمولی رہنمائی کے ساتھ منصوبے بنانے کے لیے چھوڑنے کے بجائے منصوبہ سازی کو سابقہ ماہرانہ آراء کی بنیاد ملتی ہے. ماڈل کو ترغیب دیں کہ وہ نمونہ حکمت عملیوں کو جوں کا توں نقل کرنے کے بجائے ”روایتی حدود سے ہٹ کر سوچے“ اور ضرورت کے مطابق مراحل شامل کرے.

4. متحرک طور پر بنائے گئے اپنے سسٹم پرومپٹ کے ساتھ، صارف کی درخواست پوری کرنے کے لیے ایک نئی حکمت عملی بنائیں. اس عمل سے ایسے اضافی کام سامنے آنے چاہییں جو حتمی نتیجے کو بہتر بنائیں. مقصد تخلیقی ہونا ہے: سابقہ حکمت عملیوں کے مضبوط ترین عناصر ملائیں، ایک جیسے مراحل یکجا کریں اور ضرورت کے مطابق مفید نئے مراحل شامل کریں.

نوٹ: یاد رکھیں کہ درجۂ حرارت ایک قابل ترمیم پیمانہ ہے جس سے زیادہ متنوع اور کم متعین نتائج حاصل کیے جا سکتے ہیں، جو تخلیقی نتائج مطلوب ہونے پر مفید ہے. درجۂ حرارت صفر سے زیادہ ہو تو ہر تیار کردہ منصوبہ مختلف ہو سکتا ہے.

5. ماڈل کا نتیجہ موصول ہونے کے بعد، کسی انسانی ممیز یا LLM منصف سے ان مخصوص معیارات کی بنیاد پر اس کا جائزہ لیں جو آپ کے مسئلے کے اچھے حل کی تعریف کرتے ہیں. پہلے بیان کردہ پرتگال کی سرگرمیوں کی مثال کے لیے جائزے کے معیار میں یہ شامل ہو سکتے ہیں:

• اختصار (جواب صرف ایک جملے تک محدود ہو)

• تجویز کردہ سرگرمی کی موزونیت

• مقام کی درستگی

6. اس جائزے کی بنیاد پر، حکمت عملی بہتر بنانے کے لیے دوسرا ماڈل استعمال کریں. ایک اختیاری بازخوردی چکر انسانی رائے شامل کر کے مشترکہ بہتری میں معاون ہو سکتا ہے. ورژنز اور تبدیلیوں کا ریکارڈ رکھنے کے لیے بہتر کردہ حکمت عملی کو مناسب میٹا ڈیٹا کے ساتھ اپنے ڈیٹا بیس میں محفوظ کریں.

تو پھر یہ ساری زحمت کیوں اٹھائیں؟ آپ نتائج کا دستی جائزہ لے کر اسی کے مطابق سسٹم پرومپٹ میں ترمیم کر سکتے ہیں. تاہم، طاقتور ریزننگ ماڈلز نتائج کے سیاق و سباق اور انسانی آراء، دونوں کی مدد سے حکمت عملیاں بہتر کر سکتے ہیں. انسان سادہ طریقوں میں خامیاں آسانی سے دیکھ سکتے ہیں، مگر مسائل کے وسیع مجموعوں سے نمٹنے والے پیچیدہ نظاموں میں ان کی شناخت مشکل اور تھکا دینے والی ہو جاتی ہے.

LLM کو وہ سیاقی علم جمع کرنے کے لیے اکثر تفصیلی ہدایات اور اضافی مراحل درکار ہوتے ہیں جو انسان فطری طور پر کسی مسئلے میں بروئے کار لاتے ہیں. مسائل کے وسیع تر مجموعوں سے نمٹنے کے لیے نظام پھیلنے پر مطلوبہ کاموں کی تعداد تیزی سے بڑھ سکتی ہے. مثلاً، کوڈنگ کے مسائل حل کرنے والے انسان متعلقہ کوڈ بیس کو فطری طور پر سمجھ سکتے ہیں، جبکہ LLM کو پہلے متعدد فائلیں ”پڑھنا“ پڑ سکتی ہیں.

• یہ کب مفید ہے: فرض کریں آپ صارف معاونت کی ٹیم چلاتے ہیں اور مصنوعی ذہانت کا ایک ایجنٹ ٹکٹوں کی ابتدائی درجہ بندی سنبھالتا ہے. وقت کے ساتھ، SPL درجہ بندی کا ایسا طریقہ دریافت کر سکتی ہے جس پر آپ کی ٹیم نے غور نہ کیا ہو، یوں اعلیٰ سطح پر بھیجے جانے والے معاملات کی شرح گھٹ سکتی ہے.

• یہ کب مفید نہیں ہے: اگر تعمیل کے تقاضے یا ضوابط پہلے ہی آپ کے طریقۂ کار طے کرتے ہوں، جیسے مالی رپورٹنگ میں، تو SPL کی افادیت کم ہو سکتی ہے کیونکہ تخلیقی صلاحیت فائدے کے بجائے خطرہ بن جاتی ہے.

• یہ کب مفید ہے: تحقیق پر مبنی کرداروں، مثلاً بازار سے متعلق معلومات یا مصنوعاتی حکمت عملی میں، آپ مصنوعی ذہانت کے منصوبے بہتر بنا کر، اس کے نتائج میں اضافہ کر کے اور ان بہتریوں کو آئندہ استعمال کے لیے شامل کر کے اس کے ساتھ تعاون کر سکتے ہیں. ہر تعامل نظام کی مؤثریت بڑھاتا ہے.

• یہ کب مفید نہیں ہے: اگر آپ کی ٹیم مصنوعی ذہانت زیادہ تر ایسے سادہ طریقۂ کار کے لیے استعمال کرتی ہے جن میں انسانی رائے بہت کم ہو، مثلاً رسیدوں کی کارروائی، تو تعاون کا اضافی بوجھ فائدے سے زیادہ ہو سکتا ہے.

• یہ کب مفید ہے: فرض کریں آپ کسی نئے خطے میں کاروبار پھیلاتے ہیں اور مصنوعی ذہانت کو اچانک مقامی محصول سے متعلق سوالات سنبھالنے پڑتے ہیں. SPL آپ کو نئے قواعد اور تجرباتی اصول سامنے آتے ہی تیزی سے شامل کرنے دیتی ہے، جس سے بار بار ہونے والی غلطیاں رکتی ہیں.

• یہ کب مفید نہیں ہے: اگر آپ کا ماحول جامد ہو، مثلاً اجلاس کی تحریری نقول کو معیاری خلاصوں میں بدلنا، تو مسلسل مطابقت بہت کم فائدہ دیتی ہے.

نظری طور پر یہ سب امید افزا لگتا ہے، لیکن SPL کا نفاذ حقیقی مشکلات پیش کرتا ہے. ذیل میں ہم چند اہم مشکلات پر گفتگو کرتے ہیں:

حکمت عملی بنانے کے ابتدائی مراحل میں پیش رفت اکثر رک جاتی ہے: نئے نتائج سابقہ نتائج سے فائدہ نہیں اٹھاتے اور رفتار سست پڑ جاتی ہے. عموماً اس کی دو بنیادی وجوہ ہوتی ہیں:

• • حل: تمام دستیاب کاروباری علم پہلے ہی شامل کر دیں تاکہ نظام کے پاس استفادے کے لیے گہری معلومات ہوں.

• • حل: ایسا مفصل پیمانہ بنائیں جو جواب کے متعدد پہلوؤں، مثلاً درستگی، وضاحت اور موزونیت کو نمبر دے، اور ان اشاروں کے مطابق اپنے نمونہ انتخاب کو ترتیب دیں.

اگر آپ کا نظام سیکڑوں حکمت عملیاں بنائے مگر اچھی اور بری میں فرق کے لیے بہت کم رائے ملے تو نمونہ انتخاب جلد ہی ناقابل انتظام ہو جاتا ہے. اس کا حل چھانٹی ہے.

اپنے حکمت عملی ذخیرے کو بہتر بناتے وقت ان باتوں پر غور کریں:

• مدت کار: حکمت عملیوں کو مقررہ مدت یا نسلوں کی تعداد سے تجاوز کرنے پر سبک دوش کر دیں.

• نمبر: مسلسل کم کارکردگی دکھانے والی حکمت عملیوں کو الگ کرنے کے لیے اپنا جائزاتی پیمانہ استعمال کریں. اسے مدت کار کے ساتھ ملانے سے صرف وہی طریقے برقرار رہتے ہیں جو وقت کے ساتھ اپنی افادیت ثابت کرتے ہیں.

• LLM سے فیصلہ: وقتاً فوقتاً حکمت عملیوں کا جائزہ لے کر ان کی شناخت کریں جو اب منفرد بصیرت فراہم نہیں کرتیں، کیونکہ غالباً ان کے مفید عناصر نئے ورژنز میں پہلے ہی شامل ہو چکے ہیں.

حل: اپنے حکمت عملی ڈیٹا بیس کو ایک زندہ نظام سمجھیں: اسے باقاعدگی سے چھانٹیں تاکہ صرف متعلقہ اور بیش قدر علم باقی رہے.

سسٹم پرومپٹ لرننگ ابھی ابتدائی مرحلے میں ہے، مگر اس کی صلاحیت بے پناہ ہے. صرف جامد پرومپٹس یا نہ ختم ہونے والی فائن ٹیوننگ پر انحصار کرنے والے کاروباروں کو جانی پہچانی حدود کا سامنا ہوگا: نازک نظام، بڑھتے اخراجات اور ضائع ہوتی محنت. SPL ایسے نظام بنا کر اس چکر سے نکلنے کا راستہ دیتی ہے جو وقت کے ساتھ بہتر ہوتے اور الگ الگ عارضی حلوں کے بجائے اعلیٰ سطح کے اصول محفوظ کرتے ہیں.

SPL اب بھی ابھر رہی ہے، مگر اس کا رخ واضح ہے: خود سے سیکھنے والے نظام ان نظاموں سے آگے نکل جائیں گے جو ایسا نہیں کر سکتے. اب تجربہ کرنے، چھوٹے پیمانے سے آغاز کرنے، حاصل شدہ اسباق محفوظ کرنے اور ایسے مصنوعی ذہانت کے نظاموں کی بنیاد رکھنے کا وقت ہے جو ہر تعامل کے ساتھ بہتر ہوں.