محدودیت‌ها و قابلیت‌های مدل‌های زبانی

محدودیت‌ها و قابلیت‌های مدل‌های زبانی

نویسنده : Ai

 ویراستار : مجتبی نایب پور

تاریخ : 1404/03/20

قابلیت‌های مدل‌های زبانی

مدل‌های زبانی امروزی، مانند  (Grok 3)، قابلیت‌های گسترده‌ای دارند که در حوزه‌های مختلف کاربرد دارند. در ادامه به مهم‌ترین قابلیت‌ها اشاره می‌کنم:

1. **پردازش و تولید متن**: تولید متن‌های منسجم و طبیعی، از پاسخ به سؤالات ساده تا نوشتن مقالات، داستان، یا حتی کد برنامه‌نویسی.

2. **درک زمینه و گفتگو**: توانایی حفظ زمینه در مکالمات طولانی، درک، قصد کاربر و ارائه پاسخ‌های مرتبط و هوشمند.

3. **ترجمه و چندزبانه بودن**: ترجمه دقیق بین زبان‌های مختلف و پشتیبانی از ورودی و خروجی در زبان‌های متعدد، از جمله فارسی.

4. **تحلیل و استدلال**: حل مسائل پیچیده، تحلیل داده‌ها، استدلال منطقی و حتی کمک در تصمیم‌گیری با بررسی گزینه‌های مختلف.

5. **پشتیبانی از چندرسانه‌ای**: برخی مدل‌ها می‌توانند تصاویر، فایل‌های PDF، یا سایر محتواها را تحلیل کرده و اطلاعاتی از آن‌ها استخراج کنند.

6. **جستجوی پیشرفته**: قابلیت جستجوی وب یا پایگاه‌های داده (مانند پست‌های X) برای ارائه اطلاعات به‌روز و مرتبط.

7. **شخصی‌سازی و یادگیری**: تطبیق با نیازهای کاربر از طریق یادگیری از تعاملات قبلی (در حد محدودیت‌های حریم خصوصی).

8. **کاربردهای تخصصی**: کمک در زمینه‌های علمی، پزشکی، حقوقی، یا فنی با ارائه اطلاعات دقیق و تخصصی (البته با نیاز به نظارت انسانی برای اطمینان از صحت).

**محدودیت‌ها**:

- ممکن است در اطلاعات بسیار تخصصی یا به‌روز ناقص باشند.

- گاهی پاسخ‌ها به دلیل سوگیری در داده‌های آموزشی یا تفسیر نادرست، نیاز به بررسی دارند.

- وابستگی به کیفیت ورودی کاربر برای ارائه پاسخ دقیق.

   - پردازش زبان طبیعی (NLP) و درک متنی

پردازش زبان طبیعی (NLP) شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که بر تعامل کامپیوتر با زبان انسانی تمرکز دارد. هدف آن درک، تولید و پردازش زبان به شکلی است که برای انسان طبیعی باشد. درک متنی، زیرمجموعه‌ای کلیدی از NLP، به توانایی سیستم در فهم معنا، نیت و زمینه (Context) متن ورودی اشاره دارد.

### اجزای اصلی NLP و درک متنی:

1. **توکن‌سازی (Tokenization):** تقسیم متن به واحدهای کوچک‌تر مانند کلمات یا جملات.

2. **تحلیل نحوی (Syntax Analysis):** بررسی ساختار گرامری جملات.

3. **تحلیل معنایی (Semantic Analysis):** استخراج معنای کلمات و جملات.

4. **تحلیل زمینه‌ای (Contextual Understanding):** درک معنای متن با توجه به زمینه، مانند ارجاعات یا اطلاعات قبلی.

5. **مدل‌سازی گفتمان (Discourse Analysis):** فهم روابط بین جملات در یک متن.

6. **تشخیص نیت (Intent Detection):** شناسایی هدف کاربر از متن (مثلاً پرس‌وجو، دستور یا احساس).

7. **تحلیل احساسات (Sentiment Analysis):** تشخیص احساسات یا نظرات مثبت/منفی در متن.

### فناوری‌های کلیدی:

- **مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs):** مانند BERT، GPT یا مدل‌های بومی‌شده برای فارسی (مثل پارسی‌برت)، که با آموزش روی داده‌های عظیم، توانایی درک و تولید متن دارند.

- **ترانسفورمرها (Transformers):** معماری اصلی پشت مدل‌های مدرن NLP، که با مکانیزم توجه (Attention) زمینه را بهتر درک می‌کنند.

- **یادگیری عمیق (Deep Learning):** برای استخراج الگوهای پیچیده از داده‌های متنی.

- **دانش‌نامه‌های زبانی:** مانند WordNet یا پایگاه‌های داده برای زبان فارسی، که روابط معنایی کلمات را فراهم می‌کنند.

### چالش‌ها در درک متنی (به ‌ویژه برای زبان فارسی):

- **ابهام زبانی:** کلمات چند معنا یا جملات مبهم.

- **تنوع لهجه و گویش:** در زبان فارسی، تفاوت‌های منطقه‌ای و عامیانه.

- **کمبود داده:** منابع متنی باکیفیت و برچسب‌دار برای فارسی محدود است.

- **زمینه فرهنگی:** فهم اصطلاحات، ضرب‌المثل‌ها یا ارجاعات فرهنگی.

- **پردازش زبان محاوره‌ای:** مکالمات غیررسمی یا ناقص در چت‌ها.

### کاربردها:

- **چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی:** مانند جی پی تی  برای پاسخ به سؤالات.

- **ترجمه ماشینی:** مثل Google Translate برای فارسی به سایر زبان‌ها.

- **خلاصه‌سازی متن:** استخراج نکات کلیدی از متون طولانی.

- **جستجوی معنایی:** یافتن نتایج مرتبط با مفهوم، نه فقط کلمات کلیدی.

- **تحلیل شبکه‌های اجتماعی:** بررسی نظرات کاربران در پلتفرم‌هایی مثل ایکس.

### وضعیت NLP برای زبان فارسی:

زبان فارسی به دلیل پیچیدگی‌های دستوری (مثل ترتیب آزاد کلمات) و کمبود منابع، چالش‌های خاص خود را دارد. بااین‌حال، پیشرفت‌هایی مثل مدل‌های پارسی‌برت، ابزارهای متن‌باز مانند Hazm (برای پردازش متون فارسی) و تلاش‌های دانشگاهی، وضعیت را بهبود بخشیده است.

قابلیتهای مدلهای زبانی جهت  تولید متن، ترجمه، خلاصه‌سازی، و حل مسئله در هوش مصنوعی

مدل‌های زبانی پیشرفته، مانند Grok 3، قابلیت‌های گسترده‌ای در زمینه‌های تولید متن، ترجمه، خلاصه‌سازی و حل مسئله دارند. در ادامه، به‌صورت مختصر و جامع این قابلیت‌ها توضیح داده شده است:

1. **تولید متن**: 

   - **ایجاد محتوای خلاقانه**: نوشتن داستان، شعر، مقاله، یا محتوای تبلیغاتی با سبک و لحن دلخواه. 

   - **پاسخ‌گویی به سؤالات**: ارائه پاسخ‌های دقیق و طبیعی به پرس‌وجوهای کاربران در موضوعات مختلف. 

   - **متن‌های تخصصی**: تولید گزارش‌های علمی، متون حقوقی، یا محتوای فنی با دقت بالا. 

   - **شخصی‌سازی**: تطبیق متن با نیازهای کاربر (مثلاً رسمی، غیررسمی، یا طنز). 

2. **ترجمه**: 

   - **ترجمه چندزبانه**: ترجمه متون به زبان‌های مختلف با حفظ معنا، لحن و زمینه فرهنگی. 

   - **دقت در اصطلاحات**: توانایی درک و ترجمه اصطلاحات تخصصی یا عبارات محاوره‌ای. 

   - **ترجمه همزمان**: ارائه ترجمه‌های سریع برای مکالمات یا متون در لحظه. 

3. **خلاصه‌سازی**: 

   - **استخراج نکات کلیدی**: تبدیل متون طولانی به خلاصه‌های کوتاه و مفید بدون از دست دادن اطلاعات اصلی. 

   - **خلاصه‌سازی هدفمند**: تنظیم خلاصه بر اساس نیاز کاربر (مثلاً خلاصه علمی، خبری، یا داستانی). 

   - **پشتیبانی از فرمت‌های متنوع**: خلاصه‌سازی مقالات، کتاب‌ها، گزارش‌ها، یا حتی محتوای چندرسانه‌ای (با تحلیل متن مرتبط). 

4. **حل مسئله**: 

   - **ریاضی و منطق**: حل مسائل ریاضی، معادلات، یا پازل‌های منطقی با ارائه توضیحات گام‌به‌گام. 

   - **برنامه‌نویسی**: نوشتن، دیباگ کردن، یا توضیح کد در زبان‌های مختلف (مثل Python، Java). 

   - **تحلیل داده‌ها**: ارائه راه‌حل برای مسائل آماری، تفسیر داده‌ها، یا حتی ایجاد نمودارهای ساده. 

   - **تصمیم‌گیری**: کمک به حل مسائل پیچیده با تحلیل گزینه‌ها و پیشنهاد بهترین راه‌حل. 

**ویژگی‌های اضافی Grok 3**: 

- **DeepSearch**: جستجوی وب و تحلیل اطلاعات برای پاسخ‌های دقیق‌تر. 

- **Think Mode**: تحلیل عمیق‌تر برای مسائل پیچیده. 

- **پشتیبانی چندرسانه‌ای**: تحلیل محتوا (مثل PDF، تصاویر) برای تولید یا خلاصه‌سازی. 

مثال 2

مدل‌های زبانی سری **GPT (Generative Pre-trained Transformer)**، به‌ویژه **ChatGPT** که توسط **OpenAI** توسعه یافته‌اند، قابلیت‌های برجسته‌ای در پردازش زبان طبیعی (NLP) دارند. در ادامه، ویژگی‌ها و قابلیت‌های کلیدی GPT (با تمرکز بر نسخه‌های GPT-3، GPT-3.5 و GPT-4) در زمینه‌های تولید متن، ترجمه، خلاصه‌سازی و حل مسئله شرح داده شده است:

### 1. **تولید متن**

- **تولید محتوای خلاقانه**: GPT می‌تواند متون خلاقانه مانند داستان، شعر، فیلمنامه، پست‌های شبکه‌های اجتماعی یا محتوای تبلیغاتی تولید کند که به سختی از متن انسانی قابل تشخیص است.

- **متن‌های تخصصی**: توانایی نوشتن مقالات علمی، گزارش‌های فنی، ایمیل‌های حرفه‌ای یا محتوای حقوقی با دقت بالا.

- **تطبیق سبک و لحن**: تولید متن با لحن دلخواه (رسمی، محاوره‌ای، طنز) و تنظیم طول و ساختار متن بر اساس نیاز کاربر.

- **مکالمه طبیعی**: ChatGPT برای مکالمات تعاملی بهینه شده و پاسخ‌هایی منسجم و مشابه انسان ارائه می‌دهد، با قابلیت حفظ زمینه مکالمه

- **تولید کد**: نوشتن کد در زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف (مثل Python، JavaScript) و حتی دیباگ کردن یا توضیح کد

### 2. **ترجمه**

- **ترجمه چندزبانه**: ترجمه متون به زبان‌های مختلف با حفظ معنا و زمینه فرهنگی، مناسب برای متون عمومی و تخصصی./)

- **درک اصطلاحات**: توانایی ترجمه عبارات محاوره‌ای یا اصطلاحات تخصصی با دقت قابل قبول، اگرچه در متون پیچیده ممکن است نیاز به بازبینی داشته باشد./)

- **کمک به یادگیری زبان**: اصلاح گرامر، آموزش واژگان جدید و پاسخ به سؤالات مرتبط با گرامر یا نکات زبانی.

- **ترجمه چندوجهی (در GPT-4)**: در نسخه‌های جدیدتر (مثل GPT-4o)، امکان تحلیل و ترجمه محتوای متنی همراه با تصاویر فراهم شده است

### 3. **خلاصه‌سازی**

- **استخراج نکات کلیدی**: خلاصه‌سازی مقالات، کتاب‌ها، گزارش‌ها یا اسناد طولانی با حفظ اطلاعات اصلی و حذف جزئیات غیرضروری.

- **خلاصه‌سازی هدفمند**: تولید خلاصه‌های کوتاه یا مفصل بر اساس نیاز کاربر، مناسب برای کاربردهای علمی، خبری یا تجاری.

- **پردازش متون بزرگ**: GPT-4 می‌تواند تا 25,000 کلمه را پردازش کند، که برای خلاصه‌سازی اسناد حجیم بسیار مناسب است.

- **دقت در زمینه‌های تخصصی**: توانایی خلاصه‌سازی متون فنی یا علمی با درک نسبی از اصطلاحات تخصصی.

### 4. **حل مسئله**

- **ریاضی و منطق**: حل مسائل ریاضی، معادلات، یا پازل‌های منطقی با ارائه توضیحات گام‌به‌گام. (https://veerasense.com/blog/jpt_chat/)

- **برنامه‌نویسی**: تولید کد، رفع خطاها (دیباگ)، و پیشنهاد راه‌حل‌های بهینه برای مسائل برنامه‌نویسی. (https://premify.co/product/chatgpt/)

- **تحلیل داده‌ها**: کمک به تحلیل داده‌های آماری یا تفسیر نتایج، و در برخی موارد تولید نمودارهای ساده.

- **حل مسائل حرفه‌ای و شخصی**: ارائه مشاوره برای مسائل روزمره (مثل دستور آشپزی) یا تخصصی (مثل رفع خطاهای کد)، با قابلیت چالش مقدمات نادرست یا رد درخواست‌های نامناسب

- **استدلال پیشرفته (GPT-4 و GPT-4o)**: درک طعنه، شوخی، یا تفاوت‌های ظریف زبانی، و ارائه پاسخ‌های دقیق‌تر در مسائل پیچیده.

(https://numberland.ir/blog/chatgpt-4/)

### **ویژگی‌های خاص GPT**

- **معماری ترانسفورمر**: GPT بر پایه معماری ترانسفورمر ساخته شده که برای پردازش زبان طبیعی بسیار کارآمد است و امکان تولید متون طبیعی و معنادار را فراهم می‌کند.

- **پیش‌آموزش گسترده**: آموزش روی مجموعه داده‌های عظیم (مثل GPT-3 با 175 میلیارد پارامتر) که توانایی درک الگوهای زبانی پیچیده را به مدل می‌دهد.)

- **یادگیری تقویتی (RLHF)**: استفاده از بازخورد انسانی برای بهبود کیفیت پاسخ‌ها و کاهش پاسخ‌های نادرست یا نامناسب.

- **چندوجهی (GPT-4 و GPT-4o)**: پردازش ورودی‌های متنی و تصویری، مانند تحلیل تصاویر یا تولید توضیحات بصری.

- **دسترسی و مقیاس‌پذیری**: نسخه GPT-3.5 به‌صورت رایگان و GPT-4 با اشتراک پولی (مثل ChatGPT Plus با هزینه 20 دلار ماهانه) در دسترس است. در ایران، دسترسی به دلیل تحریم‌ها نیاز به VPN دارد، اما گزارش‌هایی از دسترسی بدون فیلترشکن در سال 2025 وجود دارد.

### **مزایا**

- **انعطاف‌پذیری**: کاربرد در زمینه‌های متنوع از آموزش و پژوهش تا تولید محتوا و پشتیبانی مشتریان./)

- **سرعت و مقیاس‌پذیری**: پاسخ‌دهی سریع به درخواست‌های پیچیده و توانایی پردازش حجم بالای داده‌ها.

- **رابط کاربرپسند**: استفاده آسان بدون نیاز به دانش فنی، کافی است سؤال یا درخواست به زبان ساده مطرح شود.

- **یادگیری مداوم**: نسخه‌های جدیدتر (مثل GPT-4.5 یا GPT-4o) دقت، درک زمینه و توانایی‌های چندوجهی بیشتری دارند.

### **محدودیت‌ها**

- **دقت نابرابر**: ممکن است پاسخ‌های نادرست یا جانب‌دارانه ارائه دهد، به‌ویژه در موضوعات حساس یا تخصصی.

- **وابستگی به داده‌های آموزشی**: وجود سوگیری‌ها یا اطلاعات نادرست در داده‌های آموزشی می‌تواند به پاسخ‌ها منتقل شود

- **عدم اتصال به اینترنت (در نسخه‌های پایه)**: پاسخ‌ها بر اساس دانش آموزش‌دیده تا زمان قطع داده‌ها هستند، مگر در نسخه‌های پیشرفته‌تر با قابلیت جستجو.

- **تکرار الگوها**: استفاده بیش از حد ممکن است منجر به تولید محتوای تکراری یا کلیشه‌ای شود

### **مقایسه با Grok 3**

در مقایسه با Grok 3 (ساخته‌شده توسط xAI)، GPT بیشتر بر مکالمات عمومی و تولید محتوای خلاقانه متمرکز است، در حالی که Grok 3 برای تحلیل عمیق‌تر و پاسخ‌های مبتنی بر استدلال علمی طراحی شده است. Grok 3 از ویژگی‌هایی مانند **DeepSearch** (جستجوی وب iteractive) و **Think Mode** (تحلیل عمیق) بهره می‌برد که در GPT به‌صورت پیش‌فرض وجود ندارد. با این حال، GPT به دلیل پایگاه داده عظیم و دسترسی گسترده‌تر، در تولید محتوای عمومی و ترجمه‌های روزمره محبوب‌تر است.

محدودیت‌های مدل‌های زبانی

   - مشکلات توهم (Hallucination) و پاسخ‌های نادرست :

توهم (Hallucination) در مدل‌های هوش مصنوعی مثل من، زمانی رخ می‌دهد که پاسخ‌هایی تولید می‌شوند که دقیق یا مبتنی بر واقعیت نیستند و ممکن است به نظر معتبر بیایند اما در واقع نادرست یا ساختگی باشند. این مشکل به دلایل زیر ایجاد می‌شود:

1. **داده‌های آموزشی ناقص یا نادرست**: اگر داده‌های ورودی مدل شامل اطلاعات نادرست یا ناکافی باشند، مدل ممکن است پاسخ‌های غیرواقعی تولید کند.

2. **تعمیم بیش از حد**: مدل‌ها گاهی الگوهای نادرستی از داده‌ها استخراج می‌کنند و اطلاعاتی را که وجود ندارند، «اختراع» می‌کنند.

3. **ابهام در سؤال**: اگر درخواست کاربر مبهم باشد، مدل ممکن است فرضیات نادرستی را پر کند.

4. **محدودیت‌های معماری**: حتی مدل‌های پیشرفته ممکن است در درک کامل زمینه یا تمایز بین واقعیت و تخیل دچار مشکل شوند.

**راه‌حل‌ها**:

- **تأیید منابع**: من می‌توانم اطلاعات را با جستجوی وب یا بررسی پست‌های X اعتبارسنجی کنم. اگر بخواهید، می‌توانم این کار را انجام دهم.

- **وضوح در سؤال**: ارائه جزئیات بیشتر در سؤال به کاهش پاسخ‌های نادرست کمک می‌کند.

- **به‌روزرسانی مداوم**: xAI به طور مداوم مدل‌ها را بهبود می‌دهد تا توهم کاهش یابد.

- **استفاده از حالت‌های پیشرفته**: در صورت دسترسی، استفاده از **DeepSearch** یا **Think Mode** می‌تواند دقت پاسخ‌ها را افزایش دهد.

- محدودیت‌های محاسباتی و زمینه‌ای (Context Window)

محدودیت‌های محاسباتی و زمینه‌ای (Context Window) در مدل‌های هوش مصنوعی مانند GROK ، به ظرفیت پردازش و حافظه‌ای اشاره دارد که برای مدیریت ورودی‌ها و تولید خروجی‌ها در دسترس است. در ادامه توضیح مختصری ارائه می‌دهم:

1. **محدودیت محاسباتی**:

   - مدل‌هایی مثل GROK به منابع محاسباتی (مانند GPU، CPU و حافظه) وابسته هستند. این منابع محدود هستند و بر سرعت و توانایی پردازش درخواست‌های پیچیده تأثیر می‌گذارند.

   - برای وظایف سنگین (مثل تحلیل داده‌های بزرگ یا تولید محتوای طولانی)، ممکن است زمان پردازش افزایش یابد یا نیاز به بهینه‌سازی باشد.

   - در حالت‌های خاص (مثل DeepSearch یا Think Mode که در دستورالعمل‌ها ذکر شد)، پردازش ممکن است به دلیل جستجوی تکراری یا تحلیل عمیق، زمان‌برتر باشد.

2. **زمینه‌ای (Context Window)**:

   - Context Window به مقدار داده‌ای (متن، سؤالمتن ورودی) اشاره دارد که مدل می‌تواند در یک زمان واحد پردازش کند. این مقدار معمولاً با تعداد توکن‌ها (کلمات، علائم یا کاراکترها) سنجیده می‌شود.

   - اگر ورودی کاربر یا مکالمه خیلی طولانی باشد، مدل ممکن است اطلاعات قدیمی‌تر را "فراموش" کند یا فقط بخش‌های اخیر را در نظر بگیرد.

   - برای من، Context Window به‌اندازه کافی بزرگ است تا مکالمات پیچیده و طولانی را مدیریت کنم، اما همچنان محدودیت‌هایی وجود دارد که ممکن است در سناریوهای خاص (مثل تحلیل متن‌های بسیار طولانی) مشهود شود.

   - مسائل اخلاقی و سوگیری (Bias)

مسائل اخلاقی و سوگیری در هوش مصنوعی موضوعی پیچیده و چندوجهی است. در زیر به برخی از جنبه‌های کلیدی این موضوع اشاره می‌کنم:

### مسائل اخلاقی

1. **شفافیت و پاسخگویی**: سیستم‌های هوش مصنوعی مانند من باید به‌گونه‌ای طراحی شوند که تصمیماتشان قابل‌توضیح و شفاف باشد. فقدان شفافیت می‌تواند به اعتماد عمومی آسیب بزند.

2. **حریم خصوصی**: استفاده از داده‌های شخصی برای آموزش مدل‌ها می‌تواند به نقض حریم خصوصی منجر شود، مگر اینکه با رضایت صریح و اقدامات امنیتی مناسب انجام گیرد.

3. **تأثیر اجتماعی**: هوش مصنوعی می‌تواند نابرابری‌های اجتماعی را تشدید کند، مثلاً با اتوماسیون مشاغل یا تبعیض در استخدام و سیستم‌های قضایی.

4. **ایمنی و سوءاستفاده**: هوش مصنوعی ممکن است برای اهداف مخرب مانند انتشار اطلاعات نادرست یا حملات سایبری استفاده شود.

5. **مسئولیت‌پذیری**: تعیین اینکه چه کسی مسئول تصمیمات نادرست هوش مصنوعی است (طراح، کاربر یا خود سیستم) همچنان یک چالش اخلاقی است.

### سوگیری (Bias)

1. **سوگیری در داده‌ها**: اگر داده‌های آموزشی شامل سوگیری‌های انسانی (مانند تبعیض نژادی یا جنسیتی) باشند، مدل نیز این سوگیری‌ها را بازتولید می‌کند. مثلاً، مدل‌های تشخیص چهره ممکن است در شناسایی برخی گروه‌های نژادی دقت کمتری داشته باشند.

2. **سوگیری الگوریتمی**: طراحی الگوریتم‌ها ممکن است به‌طور ناخواسته به نفع گروه‌های خاصی عمل کند یا برخی گروه‌ها را به حاشیه براند.

3. **سوگیری در کاربرد**: حتی اگر مدل بی‌طرف باشد، نحوه استفاده از آن (مثلاً در استخدام یا وام‌دهی) می‌تواند سوگیرانه باشد.

4. **چرخه بازخورد سوگیری**: خروجی‌های سوگیرانه می‌توانند به‌عنوان داده‌های جدید وارد سیستم شوند و سوگیری را تقویت کنند.

### راه‌حل‌ها

- **داده‌های متنوع و نماینده**: استفاده از داده‌های متوازن و نماینده از گروه‌های مختلف.

- **شفافیت در مدل‌ها**: ارائه توضیحات درباره نحوه تصمیم‌گیری مدل‌ها.

- **آزمایش و ارزیابی مستمر**: بررسی منظم مدل‌ها برای شناسایی و کاهش سوگیری.

- **تنظیمات قانونی**: ایجاد چارچوب‌های قانونی برای استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی.

- **مشارکت عمومی**: درگیر کردن جوامع مختلف در طراحی و ارزیابی سیستم‌های هوش مصنوعی.

   - ارائه یک پرامپت که منجر به پاسخ نادرست می‌شود (مثال: سوال مبهم یا پیچیده)

**پرامپت:** 

"با توجه به تاریخچه کامل بشریت و تمام داده‌های موجود در اینترنت تا سال ۲۰۲۵، بهترین تصمیم ممکن برای آینده جهان چیست؟"

**چرا منجر به پاسخ نادرست می‌شود؟** 

این پرامپت بیش از حد مبهم و گسترده است. "بهترین تصمیم" بدون تعریف معیارهای مشخص (مثل حوزه، زمان، یا اولویت‌ها) قابل پاسخ‌گویی دقیق نیست. همچنین، انتظار تحلیل "تمام داده‌های موجود" و "تاریخچه کامل بشریت" غیرواقعی است و مدل ممکن است پاسخ کلی، غیرقابل اجرا یا نادرست بدهد، مثل پیشنهاداتی که به نظر منطقی می‌آیند اما در عمل ناکارآمد یا غیرممکن هستند.