مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به طور فزاینده‌ای پیشرفته‌تر می‌شوند و امکان پردازش متن‌های بلندتر و بهبود قابلیت‌های استدلال را فراهم می‌کنند. این پیشرفت‌ها به مدل‌ها توانایی بیشتری برای “تفکر” می‌دهند، اما در عین حال، نیاز به محاسبات بیشتری را نیز به دنبال دارند. به عبارت دیگر، هرچه یک مدل اطلاعات بیشتری دریافت و تولید کند، مصرف انرژی و هزینه‌های آن نیز افزایش می‌یابد. این موضوع منجر به ظهور مفهوم جدیدی به نام “عملیات پرامپت” (Prompt Ops) شده است، که در واقع یک حوزه نوظهور در عصر هوش مصنوعی محسوب می‌شود.
کرافورد دل پرته، رئیس IDC، در این خصوص می‌گوید: «مهندسی پرامپت مانند نوشتن است، در حالی که عملیات پرامپت شبیه به انتشار است، جایی که شما محتوای خود را بهبود می‌بخشید.» او افزوده است که محتوا در حال تغییر است و باید به مرور زمان آن را تصفیه کرد.
داوید امرسون، دانشمند کاربردی در موسسه وکتور، در توضیح استفاده و هزینه محاسبات در زمینه LLMها بیان می‌کند که معمولاً هزینه‌های کاربران به تعداد توکن‌های ورودی و خروجی بستگی دارد. با این حال، اقدامات پنهان مانند متا پرامپت‌ها و دستورهای هدایت، هزینه‌ای به همراه ندارند. در این راستا، طولانی شدن متن ورودی می‌تواند به افزایش قابل توجهی در قدرت محاسباتی (FLOPS) منجر شود.
یکی از چالش‌ها، ایجاد پاسخ‌های غیرضروری طولانی است که نه تنها زمان پردازش را افزایش می‌دهد، بلکه نیاز به محاسبات بیشتری را نیز ایجاد می‌کند. به عنوان مثال، اگر کاربری سوالی ساده داشته باشد، مدل‌های پیچیده ممکن است پاسخ‌های طولانی‌تری را تولید کنند که در نتیجه هزینه‌های محاسباتی بیشتری را به دنبال دارد.
به همین دلیل طراحی سوال به گونه‌ای که مدل به پاسخ مطلوب برسد، می‌تواند هزینه و تلاش را به طور قابل توجهی کاهش دهد. برای مثال، با ارائه الگوهایی از پاسخ‌ها (فیو شات پرامپتینگ)، می‌توان زمان تولید پاسخ را سریع‌تر کرد.
امرسون همچنین به چالش‌های استفاده از تکنیک‌های پیچیده مانند پرامپت زنجیره‌ای اشاره می‌کند و تاکید می‌کند که نه هر سوالی نیاز به آنالیزهای پیچیده دارد و نه همه مدل‌ها توانایی تحلیل عمیق را دارند.
زیرساخت‌های بهینه‌سازی شده برای هوش مصنوعی به سختی در دسترس هستند و دل پرته تأکید می‌کند که سازمان‌ها باید زمان بیکاری GPU را به حداقل برسانند و به درستی از لیست سوالات استفاده کنند.
عملیات پرامپت می‌تواند به مدیریت چرخه عمر پرامپت کمک کند و کیفیت آن را بهبود بخشد. با توجه به این که مدل‌ها ممکن است خسته شوند و کیفیت خروجی کاهش یابد، عملیات پرامپت به مدیریت، اندازه‌گیری و بهینه‌سازی پرامپت‌ها کمک می‌کند.
با نگاه به آینده، پیش‌بینی می‌شود که عملیات پرامپت به یک رشته تخصصی تبدیل شود و پلتفرم‌هایی مانند QueryPal و Promptable به توسعه و بهبود قابلیت‌های خود ادامه دهند. به مرور زمان، این سیستم‌ها قادر خواهند بود که پرامپت‌ها را به طور خودکار تنظیم و تولید کنند.
در نهایت، کاربران می‌توانند از ابزارهای طراحی شده برای تسهیل فرآیند پرامپت‌سازی بهره‌برداری کنند و با به‌روزرسانی مداوم خود در زمینه روش‌های مؤثر پرامپت‌سازی، به حداکثر عملکرد مدل‌ها دست پیدا کنند.