INGLIZ VA O‘ZBEK TILLARIDAGI GENERATIV SUN’IY INTELLEKT PROMPTLARIDA KOMMUNIKATIV VAZIFA VA CHEKLOVLARNING LISONIY IFODALANISHI
Keywords:
generativ sun’iy intellekt, prompt, qiyosiy tilshunoslik, direktivlik, semantik aniqlik, pragmatik cheklov, funksional muvofiqlik, metadiskurs…Abstract
Maqolada ingliz va o‘zbek tillaridagi generativ sun’iy intellekt promptlarining struktur-semantik tashkil topishi kommunikativ vazifa, kontekst va cheklovlarning o‘zaro munosabati asosida tadqiq etiladi. Tadqiqot dissertatsiyada keltirilgan prompt namunalarining sifat tahlili hamda ularni aniqlashtiruvchi qiyosiy modellashtirishga asoslanadi. Struktur-funksional, komponent va pragmatik tahlil vositasida topshiriqni ifodalovchi predikat, harakat obyekti, rol ko‘rsatmasi, uslubiy talab va natija formatining vazifalari farqlanadi. Tahlil qilingan misollarda kommunikativ maqsadning umumiyligi uning ikki tilda bir xil grammatik shaklda ifodalanishini anglatmasligi ko‘rsatildi. Promptlar o‘rtasidagi funksional muvofiqlikni aniqlash uchun leksik moslik bilan birga cheklovlarning amal qilish doirasi va bajarilish shartlarini hisobga olish zarurligi asoslandi. Promptning lisoniy aniqligi hamda generativ javobning faktik ishonchliligi alohida baholanishi lozimligi belgilandi. Tadqiqot natijasida promptlarni qiyosiy tahlil qilish uchun vazifa, referensiya, cheklov, format va tekshiriluvchanlik mezonlarini birlashtiruvchi yondashuv taklif etildi.
References
[1] Liu P., Yuan W., Fu J., Jiang Z., Hayashi H., Neubig G. Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Processing. 2021. arXiv:2107.13586. DOI: 10.48550/arXiv.2107.13586.
[2] White J., Fu Q., Hays S., Sandborn M., Olea C., Gilbert H., Elnashar A., Spencer-Smith J., Schmidt D. C. A Prompt Pattern Catalog to Enhance Prompt Engineering with ChatGPT. 2023. arXiv:2302.11382. DOI:
10.48550/arXiv.2302.11382.
[3] Shanahan M. Talking About Large Language Models. 2022. 2023-yilda yangilangan versiya. arXiv:2212.03551. DOI: 10.48550/arXiv.2212.03551.
[4] Wei J., Wang X., Schuurmans D., Bosma M., Ichter B., Xia F., Chi E., Le Q., Zhou D. Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models. 2022. arXiv:2201.11903. DOI: 10.48550/arXiv.2201.11903.
