أطلقت OpenAI دليل مطالبات GPT-5.6، مما يوفر أكثر من 40% من الرموز

أطلقت OpenAI رسميًا دليل إرشادات لمطالب GPT-5.6، وتُظهر الاختبارات الداخلية أنه عند اختصار جزء كبير من prompt الخاص بالنظام (system prompt) بشكل كبير، لم ينخفض الأداء فحسب بل ارتفعت الدرجات أيضًا بنسبة 10% إلى 15%، وفي الوقت نفسه تم تقليل استهلاك الـ Token بنسبة 41% إلى 66%. يتمثل جوهر الإرشادات في أن المطورين لا يحتاجون إلى تحديد كل خطوة يجب أن يسلكها النموذج؛ بل يكفي أن يوضحوا النتيجة وخطوط الحظر، وسيختار النموذج بنفسه مسارًا أكثر كفاءة.

بيانات الاختبار لتبسيط system prompt

（المصدر: الموقع الرسمي لـ OpenAI）

وفقًا لدليل OpenAI GPT-5.6، اكتشف فريق الهندسة أثناء الاختبار العملي أن المحتوى التالي من فئات أربع يمكن حذفه داخل system prompt، وبعد الحذف يكون أداء النموذج أفضل:

القواعد المتكررة: فقرات تكرر نفس القيود بشكل متواصل

تنبيهات أسلوبية لا تؤثر فعليًا على السلوك: مثل "أجب باحتراف"، "أجب بإيجاز"… (يكون GPT-5.6 افتراضيًا أكثر اختصارًا)

أمثلة زائدة: أمثلة لا تضيف معلومات فعالة

إرشادات لخطوات يمكن للنموذج القيام بها أصلًا: شرح خطوات تفصيلية زائدة

تتمثل طريقة الاختصار المقترحة في "ابدأ بإصدار يعمل ثم احذف تدريجيًا": احتفظ أولًا بالمطالبات الفعالة، واحذف الأجزاء المشكوك فيها جزءًا جزءًا، مع تتبع التقييم (eval) — تقييمات كمية للدرجات. إذا لم تنخفض الدرجات، يمكن تأكيد صحة الحذف. أما المحتوى الذي ينبغي الاحتفاظ به فعليًا فيشمل: تعريفات النتائج القابلة للرؤية، ومعايير النجاح والإيقاف، والقيود المتعلقة بالأمان والقيود التجارية، إضافة إلى قواعد اختيار الأدوات وتنسيق الإخراج.

صياغة جديدة محورية: اكتب النتائج وخطوط الحظر فقط

وفقًا لدليل OpenAI GPT-5.6، تتمثل القاعدة الأهم في الموجهات (prompt) في: "حدد النتيجة والقيود المهمة والأدلة المتاحة ومعايير الإكمال، ثم اترك مساحة للنموذج ليختار بنفسه المسار الأكثر كفاءة." وتُقدم OpenAI مثالًا على السياسة على النحو التالي: "حل الطلب بأقل عدد ممكن من دورات استخدام الأدوات، لكن لا تسمح لتقليل عدد الدورات بأن يضحي بالدقة أو بالأدلة الضرورية أو بالاستشهادات" — وهذه قاعدة قرار وليست أمرًا جامدًا.

فيما يتعلق باستخدام المعلمات، يضبط text.verbosity (low/medium/high) طول الإجابة تحديدًا، بينما ينبغي وصف نبرة الإجابة ورسمية الأسلوب بشكل منفصل؛ وتُعد reason effort (low/medium/high/xhigh/max) لإدارة شدة تفكير النموذج، لكن قبل رفعها توصي OpenAI بالتحقق أولاً مما إذا كانت المطالبة (prompt) واضحة بما يكفي لتعريف معايير النجاح ودورة التحقق — "غالبًا ما يكون توضيح الأمور بشكل جيد أكثر فاعلية من زيادة شدة التفكير."

كما أن وصف الأدوات يُعد جزءًا من الـ prompt أيضًا؛ وينبغي الاحتفاظ بالأدوات المرتبطة بالمهمة فقط. ويجب أن يوضح كل وصف للأداة: ماذا تفعل، ومتى يجب استخدامها، وكيف ينبغي أن تتصرف عند حدوث أخطاء.

الأسئلة الشائعة

لماذا يؤدي اختصار system prompt إلى ارتفاع درجات GPT-5.6 بدلًا من انخفاضها؟

توضح إرشادات OpenAI أن الإفراط في تفصيل الـ system prompt يضيف إلى النموذج عبئًا غير ضروري في التحليل، وأن التعليمات المتكررة والزايدة قد تتداخل مع تقييم النموذج لأولويات الحكم الحقيقي؛ إذ يمتلك GPT-5.6 قدرة استدلال قوية، ومع تحديد الأهداف والقيود يمكنه اختيار مسار فعّال بنفسه، بينما تؤدي كثرة الشروط الخطوية إلى تقييد أدائه.

كيف ينبغي ضبط المعلمتين text.verbosity وreasoning effort؟

وفقًا لإرشادات OpenAI، تتوفر text.verbosity على ثلاث درجات (low/medium/high) للتحكم خصيصًا في طول الإجابة؛ وتتوفر reasoning effort على خمس مستويات (low/medium/high/xhigh/max) لإدارة شدة تفكير النموذج؛ وكلاهما يجب ضبطه بشكل منفصل وعدم الاعتماد على تكديس نص داخل system prompt. وقبل رفع reasoning effort، ينبغي أولاً التأكد من أن الـ prompt يعرّف بوضوح معايير النجاح، لأن كثيرًا من الأحيان "يكون توضيح ما يجب قوله أكثر فاعلية من التفكير المفرط."

ما هو الترتيب الصحيح لعمل ترحيل (Prompt migration) لسير العمل؟

وفقًا لدليل OpenAI، يكون الترتيب الصحيح للترحيل على النحو التالي: غيّر أولًا النموذج (مع الاحتفاظ بإعدادات الاستدلال الأصلية) → شغّل eval كخط أساس → أزل السقالات القديمة والتعليميات المتكررة → أجرِ تعديلات جذرية فقط على الأجزاء التي تظهر فيها تراجعات فعلية ضمن eval → أعد القياس. وتتمثل القاعدة الأساسية في تغيير متغير واحد فقط في كل مرة؛ إذ لا يمكن معرفة العامل الذي تسبب بتغير السلوك إذا تم تعديل النموذج وإعدادات الاستدلال والمطالبات (prompt) ومجموعة الأدوات في الوقت نفسه.