الجزء الأول: شرح كامل
إجبار النموذج على إظهار سلسلة التفكير
أضف «think step-by-step inside <thinking> tags before answering» — ترفع دقّة المسائل المركّبة 30-40%.
الهدف
إجبار نموذج لغوي على «التفكير الموسّع» قبل الإجابة، بدل القفز للناتج.
الخطوات
-
1
اختر سؤالاً يتطلّب 3+ خطوات منطقيّة (حساب، قرار، مقارنة).1 دقيقة
-
2
أضف للأمر: «Before answering, write your reasoning inside <thinking></thinking> tags. Then write the answer.»1 دقيقة
-
3
اقرأ ما داخل <thinking> بعناية — هل خطواته صحيحة؟4 دقائق
-
4
إن وجدت خطوة خاطئة، صحّحها صراحةً («In step 2, you assumed X, but actually Y»).3 دقائق
-
5
احفظ القالب في snippet جاهز.1 دقيقة
النتيجة المتوقّعة
فوريًا
دقّة الإجابات على المسائل المركّبة ترتفع 30-40%.
خلال أسبوع
تتعلّم تشخيص أخطاء النموذج بدلاً من قبولها أو رفضها كاملة.
علامة النجاح
تستطيع الإشارة إلى السطر الخاطئ بالضبط في تفكير النموذج.
إن لم تنجح
قبول الإجابة بدون قراءة <thinking> = تعطيل الفائدة كاملة.
سؤال التأمّل
ما آخر إجابة من نموذج قبلتها رغم شكّك في صحّتها؟
المرجع العلمي
المدرسة: Chain-of-Thought Prompting
الروّاد: Wei et al. · Anthropic (2022)
ورقة Wei وآخرون 2022 «Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning» أثبتت أنّ إجبار النموذج على إظهار التفكير قبل الإجابة يرفع دقّة المسائل الرياضيّة من 18% إلى 57%.
- Wei, J. et al. (2022). Chain-of-Thought Prompting. NeurIPS.
- Anthropic (2024). Extended Thinking Documentation.
الكلمات المفتاحية
طبّق الآن
إجبار النموذج على إظهار سلسلة التفكير: تطبيق تفاعلي مصمَّم لهذا التمرين. مدّته 12 دقيقة. كلّ widget يحفظ مدخلاتك تلقائيًّا.