प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के लिए आवश्यक गाइड

इसके लॉन्च के बाद से, ChatGPT ने AI क्षेत्र में लहरें पैदा की हैं, जिसमें रिकॉर्ड समय में 100 मिलियन से अधिक उपयोगकर्ता आकर्षित किए हैं। ChatGPT के प्रभावशाली प्रदर्शन और बहुमुखी प्रतिभा का रहस्य इसके प्रोग्रामिंग में बारीकी से निहित एक कला में है – प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग।

2022 में लॉन्च किए गए DALL-E, MidJourney, और StableDiffusion ने जनरेटिव AI की विघटनकारी क्षमता को रेखांकित किया। लेकिन यह ओपन AI का ChatGPT था जो वास्तव में 2022 के अंत में केंद्र चरण पर आया। और यह गति धीमी होने के कोई संकेत नहीं दिखा रही थी।

गूगल की बर्ड की घोषणा और मेटा की लामा 2 ने ओपन AI के ChatGPT के प्रति अपनी प्रतिक्रिया को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा दिया है। इन मॉडलों को इनपुट प्रदान करके, हम उनके व्यवहार और प्रतिक्रियाओं को निर्देशित कर रहे हैं। यह हमें सभी को एक निश्चित सीमा तक प्रॉम्प्ट इंजीनियर बनाता है। टेक उद्योग ने इस पर ध्यान दिया है। वेंचर कैपिटलिस्ट प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग पर ध्यान केंद्रित करने वाले स्टार्टअप्स जैसे वेलम AI में निवेश कर रहे हैं। इसके अलावा, फोर्ब्स की रिपोर्ट है कि प्रॉम्प्ट इंजीनियर $300,000 से अधिक की तनख्वाह कमा रहे हैं, जो एक समृद्ध और मूल्यवान नौकरी बाजार की ओर संकेत करता है।

इस लेख में, हम ChatGPT के संदर्भ में प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग की दुनिया को उजागर करेंगे। हम इसके मूल सिद्धांतों और तकनीकों का अन्वेषण करेंगे और उनके व्यावसायिक अनुप्रयोगों की जांच करेंगे।

आइए पहले यह समझने की कोशिश करें कि ChatGPT कैसे कार्य करता है और प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग इस प्रक्रिया में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है।

ChatGPT प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के पीछे की मechanics

ChatGPT की सफलता का रहस्य इसकी क्षमता में निहित है कि यह मानव वार्ता की बारीकियों को समझ और अनुकरण कर सकता है। मॉडल को विविध इंटरनेट टेक्स्ट पर प्रशिक्षित किया जाता है, लेकिन महत्वपूर्ण बात यह है कि यह अपने प्रशिक्षण सेट में विशिष्ट दस्तावेजों या स्रोतों को नहीं जानता है, जो सामान्यीकरण पर विशिष्टता की अनुमति देता है। यह प्रशिक्षण दृष्टिकोण ChatGPT को रचनात्मक प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने, जटिल संवादों को नेविगेट करने और यहां तक कि एक हास्य की भावना प्रदर्शित करने की अनुमति देता है। हालांकि, यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि ChatGPT वास्तव में नहीं समझता है या मान्यता नहीं रखता है; यह प्रशिक्षण के दौरान सीखे गए पैटर्न के आधार पर प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करता है।

ChatGPT की मानव भाषा को समझने और संदर्भ-जागरूक तरीके से प्रतिक्रिया देने की क्षमता इसे अविश्वसनीय रूप से बहुमुखी उपकरण बनाती है।

इन मॉडलों की मechanics ‘टोकन’ की अवधारणा पर आधारित है – भाषा के विविध टुकड़े जो एक अक्षर से लेकर पूरे शब्द तक हो सकते हैं। ये मॉडल एक समय में एक निश्चित संख्या में टोकन (GPT-3.5-Turbo के लिए 4096 या GPT-4 के लिए 8192 या 32768) के साथ काम करते हैं, अगले टोकन की सबसे संभावित क्रम की भविष्यवाणी करते हैं। मॉडल जटिल रैखिक बीजगणित का उपयोग करके टोकन को संसाधित करते हैं, सबसे संभावित बाद के टोकन की भविष्यवाणी करते हैं।

उदाहरण के लिए, एक सरल नौ शब्दों का वाक्य दस टोकन में बदल सकता है। यहां तक कि एक जटिल शब्द भी कई टोकन में बदल सकता है, जो मॉडल को भाषा को बेहतर ढंग से समझने और उत्पन्न करने में मदद करता है। जटिल शब्द संरचना वाली भाषाओं, जैसे कि जर्मन, को टोकनकरण के माध्यम से प्रबंधित किया जाता है।

GPT (जनरेटिव प्री-ट्रेन्ड ट्रांसफॉर्मर) मॉडल एक टोकन को एक समय में उत्पन्न करके काम करते हैं, पहले टोकन से शुरू करते हैं और अंतिम टोकन तक जारी रखते हैं। प्रत्येक टोकन को उत्पन्न करने के बाद, मॉडल पूरे क्रम को फिर से संसाधित करता है और अगले टोकन को उत्पन्न करने के लिए इसका उपयोग करता है। यह पुनरावृत्ति प्रक्रिया तब तक जारी रहती है जब तक कि अंतिम टोकन उत्पन्न नहीं हो जाता, जो पाठ के उत्पादन को एक बड़े फॉर-लूप के समान बनाता है।

लेकिन यहाँ एक पकड़ है – इन प्रतिक्रियाओं की गुणवत्ता बड़े पैमाने पर प्राप्त प्रॉम्प्ट्स पर निर्भर करती है। मानव के साथ बातचीत को निर्देशित करने की तरह, ChatGPT के साथ संवाद को निर्देशित करने के लिए एक निश्चित स्तर की कौशल और समझ की आवश्यकता होती है। यहीं पर प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग आती है।

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग क्या है?

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग AI (NLP/विजन) मॉडल जैसे ChatGPT को सबसे प्रभावी, सटीक, उपयोगी और सुरक्षित आउटपुट उत्पन्न करने के लिए सटीक और प्रभावी प्रॉम्प्ट/इनपुट बनाने की कला है।

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग केवल पाठ उत्पादन तक सीमित नहीं है, बल्कि इसका व्यापक अनुप्रयोग AI डोमेन में है। यह रोबोटिक प्रक्रिया स्वचालन बॉट, 3D संपत्ति, स्क्रिप्ट, रोबोट निर्देश और अन्य प्रकार की सामग्री और डिजिटल मीडिया में भी बढ़ती जा रही है। यह तर्क, कोडिंग, कला और विशिष्ट मॉडिफायर का एक अनोखा मिश्रण प्रदान करता है।

एक प्रॉम्प्ट में प्राकृतिक भाषा पाठ, छवियों या अन्य प्रकार के इनपुट डेटा शामिल हो सकते हैं, लेकिन आउटपुट AI सेवाओं और टूल्स में काफी भिन्न हो सकते हैं। प्रत्येक टूल में विशेष मॉडिफायर होते हैं जो शब्दों के वजन, शैली, दृष्टिकोण, लेआउट या वांछित प्रतिक्रिया के अन्य गुणों का वर्णन करते हैं।

यह क्षेत्र बेहतर AI-संचालित सेवाओं के निर्माण और मौजूदा जनरेटिव AI टूल्स से बेहतर परिणाम प्राप्त करने के लिए आवश्यक है। उद्यम विकासकर्ता, उदाहरण के लिए, अक्सर प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग का उपयोग बड़े भाषा मॉडल (LLM) जैसे GPT-3 को ग्राहक-सामने वाले चैटबॉट को शक्ति प्रदान करने या उद्योग-विशिष्ट अनुबंध बनाने जैसे कार्यों के लिए अनुकूलित करने के लिए करते हैं।

प्रॉम्प्ट्स के सुधार और AI प्रदर्शन को मापने की यह पुनरावृत्ति प्रक्रिया AI मॉडल को विभिन्न संदर्भों में अत्यधिक लक्षित और उपयोगी प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने में सक्षम बनाने में एक महत्वपूर्ण तत्व है।

प्रॉम्प्ट इंजीनियर कैसे बनें

GPT-4 मॉडल की जटिल निर्देशों को समझने और सटीक रूप से जटिल समस्याओं का समाधान करने की क्षमता इसे एक अमूल्य संसाधन बनाती है। हालांकि, इस मॉडल की क्षमताओं तक पहुंचने के विभिन्न तरीके हैं, और इन्हें समझना एक प्रॉम्प्ट इंजीनियर की भूमिका में महत्वपूर्ण हो सकता है जो दोनों को अनुकूलित करने के लिए कुशलता से काम करता है। कार्यकुशलता और लागत प्रभावशीलता।

मूल रूप से, GPT मॉडल के साथ जुड़ने के दो तरीके हैं। एक तरीका ओपन AI के API के माध्यम से है, जहां लागत प्रति इनपुट और आउटपुट टोकन के आधार पर गणना की जाती है। इस स्थिति में, संदर्भ आकार के आधार पर 1K टोकन प्रति लागत भिन्न हो सकती है। उदाहरण के लिए, 32K संदर्भ में, इनपुट टोकन के लिए लागत $0.06 तक हो सकती है और आउटपुट टोकन के लिए $0.12। इसलिए, जब उच्च मात्रा में अनुरोधों को संभालना होता है, तो उपयोग की लागत जल्दी से जमा हो सकती है।

वैकल्पिक रूप से, ChatGPT, जो GPT-4 मॉडल का लाभ उठाता है, एक सदस्यता-आधारित मॉडल पर काम करता है।

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग में एक और महत्वपूर्ण कार्य मॉडल पैरामीटर ट्यूनिंग शामिल है। यह प्रक्रिया मॉडल द्वारा उपयोग किए जाने वाले चर को समायोजित करने में शामिल है जो भविष्यवाणियां करते हैं। इन पैरामीटर को बारीक करने से, प्रॉम्प्ट इंजीनियर मॉडल की प्रतिक्रियाओं की गुणवत्ता और सटीकता में सुधार कर सकते हैं, उन्हें अधिक संदर्भ-विशिष्ट और सहायक बना सकते हैं।

हालांकि कई प्रॉम्प्ट इंजीनियर तकनीकी पृष्ठभूमि से आते हैं, क्षेत्र की बहुसांस्कृतिक प्रकृति इसे विभिन्न पेशेवर पृष्ठभूमि वाले व्यक्तियों के लिए सुलभ बनाती है। बढ़ती संख्या में लेखक, शोधकर्ता और यहां तक कि कलाकार अपनी विशिष्ट कौशल का लाभ उठाकर AI मॉडल की प्रभावशीलता को बढ़ाने के लिए आगे आ रहे हैं। यह बदलाव नौकरी बाजार में भी परिलक्षित होता है, क्योंकि अधिक से अधिक कंपनियां विभिन्न कौशल और पृष्ठभूमि वाले प्रॉम्प्ट इंजीनियरों की तलाश कर रही हैं।

ChatGPT में प्रॉम्प्ट डिज़ाइन और इंजीनियरिंग

प्रॉम्प्ट डिज़ाइन और इंजीनियरिंग भाषा मॉडल के प्रदर्शन को अनुकूलित करने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं और केवल प्रश्न तैयार करने से अधिक की आवश्यकता होती है; उन्हें AI मॉडल और एक अत्यधिक पुनरावृत्ति और परिष्कृत दृष्टिकोण की गहरी समझ की आवश्यकता होती है।

प्रॉम्प्ट डिज़ाइन

प्रॉम्प्ट डिज़ाइन मूल रूप से एक बड़े भाषा मॉडल (LLM) जैसे ChatGPT के लिए एक आदर्श प्रॉम्प्ट बनाने की कला और विज्ञान है, एक स्पष्ट रूप से घोषित लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए। यह:

• LLM की समझ: विभिन्न भाषा मॉडल एक ही प्रॉम्प्ट के लिए विभिन्न रूप से प्रतिक्रिया दे सकते हैं। इसके अलावा, कुछ भाषा मॉडल में विशिष्ट कीवर्ड या ट्रिगर हो सकते हैं जिन्हें वे एक विशिष्ट तरीके से व्याख्या करते हैं।
• डोमेन ज्ञान: संबंधित क्षेत्र में विशेषज्ञता प्रॉम्प्ट डिज़ाइन के लिए महत्वपूर्ण है। उदाहरण के लिए, एक चिकित्सा निदान का अनुमान लगाने के लिए एक प्रॉम्प्ट तैयार करने के लिए चिकित्सा ज्ञान की आवश्यकता होगी।
• पुनरावृत्ति दृष्टिकोण और गुणवत्ता मापन: आदर्श प्रॉम्प्ट बनाने की प्रक्रिया में अक्सर परीक्षण और त्रुटि शामिल होती है। इसलिए, विषयगत निर्णय से परे आउटपुट गुणवत्ता का मूल्यांकन करने का एक तरीका होना विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, विशेष रूप से जब प्रॉम्प्ट का बड़े पैमाने पर उपयोग किया जाता है।

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग प्रॉम्प्ट डिज़ाइन का एक विस्तारित क्षेत्र है जिसमें कई महत्वपूर्ण प्रक्रियाएं शामिल हैं:

• प्रॉम्प्ट्स का डिज़ाइन स्केल पर: यह प्रॉम्प्ट्स (मेटा प्रॉम्प्ट्स) का डिज़ाइन शामिल करता है जो अन्य प्रॉम्प्ट्स का उत्पादन करते हैं और प्रॉम्प्ट टेम्पलेट, जो प्रॉम्प्ट हैं जिन्हें रनटाइम पर प्राप्त किया जा सकता है।
• टूल डिज़ाइन और एकीकरण: प्रॉम्प्ट्स में कभी-कभी बाहरी टूल्स के परिणाम शामिल हो सकते हैं, और इन टूल्स को प्रणाली में निर्बाध रूप से एकीकृत करना महत्वपूर्ण है।
• वर्कफ़्लो, योजना और प्रॉम्प्ट प्रबंधन: एक LLM अनुप्रयोग को तैनात करना, जैसे कि एक चैटबॉट, अक्सर प्रॉम्प्ट लाइब्रेरी का प्रबंधन, सही प्रॉम्प्ट का चयन करना और विभिन्न टूल्स को कुशलता से एकीकृत करना शामिल है।
• प्रॉम्प्ट्स का मूल्यांकन और गुणवत्ता आश्वासन: यह पहलू स्वचालित और मानवीय भागीदारी के साथ प्रॉम्प्ट्स का मूल्यांकन करने के लिए मेट्रिक्स और प्रक्रियाओं को परिभाषित करना शामिल करता है।
• प्रॉम्प्ट ऑप्टिमाइजेशन: AI मॉडल की लागत और विलंबता प्रॉम्प्ट (टोकन की संख्या) की लंबाई पर निर्भर कर सकती है।

प्रॉम्प्ट्स को स्केल पर प्रबंधित करने के लिए कई स्वचालित प्रॉम्प्ट डिज़ाइन दृष्टिकोण, टूल और फ्रेमवर्क विकसित किए गए हैं। हालांकि, यह समझना महत्वपूर्ण है कि इनमें से कोई भी टूल एक अनुभवी प्रॉम्प्ट इंजीनियर की सूक्ष्म समझ, निर्णय और अनुभव को प्रतिस्थापित नहीं कर सकता है।

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग: तकनीक और सर्वोत्तम अभ्यास

1) प्रॉम्प्ट प्लेसमेंट और विवरण

प्रॉम्प्ट की शुरुआत में निर्देश देना AI की समझ और प्रतिक्रिया पर महत्वपूर्ण प्रभाव डाल सकता है। एक पाठ को बुलेट पॉइंट प्रारूप में सारांशित करने के कार्य पर विचार करें। एक कम प्रभावी दृष्टिकोण हो सकता है:

उपयोगकर्ता: नीचे दिए गए पाठ को बुलेट पॉइंट सूची के रूप में सबसे महत्वपूर्ण बिंदुओं के रूप में सारांशित करें।
{text input here}

दूसरी ओर, एक अधिक प्रभावी तकनीक हो सकती है:

उपयोगकर्ता: नीचे दिए गए पाठ को बुलेट पॉइंट सूची के रूप में सबसे महत्वपूर्ण बिंदुओं के रूप में सारांशित करें।
पाठ: “””
{text input here}
“””

स्पष्ट रूप से निर्देश और संदर्भ को प्रतीकों जैसे ### या “” के साथ अलग करके, AI मॉडल अपना कार्य और प्रसंस्करण के लिए पाठ को बेहतर ढंग से परिभाषित कर सकता है, जिससे अधिक सटीक और प्रासंगिक प्रतिक्रियाएं मिलती हैं।

दूसरा, संदर्भ, अपेक्षित परिणाम, लंबाई, प्रारूप, शैली आदि के बारे में विस्तृत, विविध और विस्तृत होने से AI प्रतिक्रियाओं की सटीकता में काफी सुधार हो सकता है। मान लें कि आपको एक वैज्ञानिक पत्र का एक संक्षिप्त, आकर्षक सारांश तैयार करने की आवश्यकता है जो गैर-वैज्ञानिक व्यक्ति के लिए समझने योग्य हो। एक अस्पष्ट निर्देश जैसे “वैज्ञानिक पत्र का सारांश” कम प्रभावी परिणाम देगा, जबकि एक विस्तृत प्रॉम्प्ट:

उपयोगकर्ता: निम्नलिखित वैज्ञानिक पत्र का एक संक्षिप्त (लगभग 200 शब्द), आकर्षक सारांश तैयार करें। सारांश को किसी ऐसे व्यक्ति के लिए समझने योग्य होना चाहिए जिसकी वैज्ञानिक पृष्ठभूमि नहीं है, जबकि पत्र के मुख्य निष्कर्षों को सटीक रूप से प्रतिबिंबित करना चाहिए।
पेपर: “””
{वैज्ञानिक पत्र पाठ यहाँ}
“””

2) व्यक्तित्व पैटर्न

व्यक्तित्व पैटर्न एक रणनीति है जो AI को एक निश्चित दृष्टिकोण से कार्य करने के लिए सेट करती है, जैसे कि एक पेशेवर भूमिका या काल्पनिक चरित्र। यह दृष्टिकोण मॉडल को विशिष्ट भूमिकाओं से संबंधित आउटपुट प्रदान करने में सक्षम बनाता है जो व्यक्तित्व संभालता है। उदाहरण के लिए, आप AI को एक साइबर सुरक्षा विशेषज्ञ के रूप में कार्य करने के लिए निर्देशित कर सकते हैं कोड समीक्षा के दौरान।

एक उदाहरण के रूप में लें:

उपयोगकर्ता: “फ्रांसीसी क्रांति में विशेषज्ञता वाले एक वरिष्ठ इतिहासकार की व्यक्ति को मानें। इस व्यक्ति के रूप में, फ्रांसीसी राजतंत्र के पतन के मुख्य घटनाओं और कारणों की व्याख्या करें।”

इस स्थिति में, AI को एक इतिहासकार की तरह एक गहन विश्लेषण प्रदान करने की अपेक्षा की जाती है जो फ्रांसीसी क्रांति के दौरान राजतंत्र के पतन पर केंद्रित है।

नई जानकारी पेश करना

ChatGPT अपने प्रशिक्षण कट-ऑफ से परे ज्ञान नहीं रखता है, इसलिए यह हाल की घटनाओं या अद्यतनों पर जानकारी प्रदान नहीं कर सकता है। हालांकि, आप मॉडल को अपने प्रॉम्प्ट्स के माध्यम से नई जानकारी प्रदान कर सकते हैं।

उपयोगकर्ता: “क्रिप्टोकरेंसी क्या है?”
ChatGPT: “क्रिप्टोकरेंसी एक प्रकार की डिजिटल या आभासी मुद्रा है जो सुरक्षा के लिए क्रिप्टोग्राफी का उपयोग करती है। सबसे प्रसिद्ध क्रिप्टोकरेंसी बिटकॉइन है।”

अब, यदि हम प्रॉम्प्ट में थोड़ा और संदर्भ जोड़ते हैं, तो हम स्पष्टीकरण को और अधिक सुविधाजनक बना सकते हैं:

उपयोगकर्ता: डिजिटल वित्त का अध्ययन करने वाले एक हाई स्कूल के छात्र के लिए क्रिप्टोकरेंसी की अवधारणा को समझाएं।
ChatGPT: “कल्पना कीजिए कि आप एक ऑनलाइन वीडियो गेम खेल रहे हैं और गेम मनी कमा सकते हैं जिसका उपयोग आप अपग्रेड या नए पात्र खरीदने के लिए कर सकते हैं। क्रिप्टोकरेंसी कुछ ऐसा ही है, लेकिन इसका उपयोग आप वास्तविक दुनिया की वस्तुओं और सेवाओं को खरीदने के लिए कर सकते हैं। यह डिजिटल पैसा है जिस पर कोई बैंक या सरकार नियंत्रण नहीं रखती है।”

3) प्रॉम्प्ट आकार सीमाएं

ChatGPT की आकार सीमा को समझना महत्वपूर्ण है क्योंकि यह सीधे तौर पर प्रभावित करता है कि हम कितना डेटा एक बार में इनपुट कर सकते हैं। भाषा मॉडल असीमित डेटा को एक बार में संसाधित करने के लिए नहीं बनाए गए हैं। उनमें प्रॉम्प्ट के आकार पर एक अंतर्निहित प्रतिबंध होता है जिसे हम बना और इनपुट कर सकते हैं। यह सीमा प्रॉम्प्ट डिज़ाइन और निष्पादन के लिए गहरा प्रभाव डालती है।

ChatGPT में एक टोकन सीमा (आम तौर पर 2048 टोकन) होती है, जिसमें प्रॉम्प्ट और उत्पन्न प्रतिक्रिया दोनों शामिल हैं। इसका मतलब है कि लंबे प्रॉम्प्ट प्रतिक्रिया की लंबाई को सीमित कर सकते हैं। इसलिए, प्रॉम्प्ट को संक्षिप्त yet जानकारीपूर्ण रखना महत्वपूर्ण है।

व्यावहारिक उपयोग में, हमें चुनिंदा रूप से सबसे प्रासंगिक जानकारी का चयन करना होगा जो कार्य के लिए उपयुक्त है। कल्पना कीजिए कि आप एक पेपर या लेख लिख रहे हैं जिसमें शब्द या पृष्ठ सीमा है। आप बस यादृच्छिक तथ्य नहीं डाल सकते; आपको जानकारी को सावधानी से चुनना और संरचित करना होगा जो विषय से संबंधित है।

उपयोगकर्ता: “मॉडल की टोकन सीमा को देखते हुए, द्वितीय विश्व युद्ध की मुख्य घटनाओं को 1000 शब्दों से कम में सारांशित करें।”

मॉडल की टोकन सीमा को स्वीकार करके, यह प्रॉम्प्ट AI को द्वितीय विश्व युद्ध का एक संक्षिप्त लेकिन व्यापक सारांश प्रदान करने के लिए निर्देशित करता है।

पुनरावृत्ति प्रॉम्प्ट्स: एक संवादात्मक परिदृश्य में, आप प्रॉम्प्ट्स को पुन: उपयोग कर सकते हैं या पिछली प्रतिक्रियाओं के आधार पर उन्हें परिष्कृत कर सकते हैं। यह संवाद में प्रवाह और संदर्भ बनाए रखने में मदद करता है।

4) प्रश्न सुधार पैटर्न

ChatGPT प्रश्नों को भी परिष्कृत करने में मदद कर सकता है। उदाहरण के लिए, यदि आप एक प्रश्न पूछते हैं, तो यह एक बेहतर गठित प्रश्न का सुझाव दे सकता है जो अधिक सटीक परिणाम प्रदान करेगा।

प्रश्न सुधार पैटर्न में LLM द्वारा उपयोगकर्ता द्वारा पूछे गए प्रश्नों को परिष्कृत करना शामिल है। यह विशेष रूप से तब उपयोगी होता है जब उपयोगकर्ता किसी डोमेन में विशेषज्ञ नहीं होते हैं या आउटपुट में आवश्यक विवरण के बारे में अनिश्चित होते हैं।

एक उदाहरण प्रॉम्प्ट इस प्रकार हो सकता है:

उपयोगकर्ता: “जब भी मैं डेटा विज्ञान के बारे में एक प्रश्न पूछता हूं, तो सांख्यिकीय विश्लेषण के विशिष्ट पहलुओं को ध्यान में रखते हुए एक अधिक परिष्कृत प्रश्न का सुझाव दें और पूछें कि क्या मैं परिष्कृत प्रश्न के साथ आगे बढ़ना चाहता हूं।”

यहाँ, AI को उपयोगकर्ता के सामान्य डेटा विज्ञान प्रश्नों को सांख्यिकीय विश्लेषण के पहलुओं को ध्यान में रखते हुए अधिक विस्तृत प्रश्नों में परिष्कृत करने की अपेक्षा की जाती है।

5) संज्ञानात्मक सत्यापन पैटर्न

संज्ञानात्मक सत्यापन पैटर्न जटिल प्रश्नों को छोटे प्रबंधनीय उप-प्रश्नों में तोड़ देता है। इन उप-प्रश्नों के उत्तरों को तब एकत्रित किया जाता है और मुख्य प्रश्न का एक व्यापक उत्तर प्रदान करने के लिए जोड़ा जाता है। यह दृष्टिकोण तब उपयोगी होता है जब प्रारंभिक प्रश्न बहुत उच्च स्तर के होते हैं या जब अधिक स्पष्टता की आवश्यकता होती है।

उदाहरण के लिए:

उपयोगकर्ता: “यदि मैं जलवायु परिवर्तन के बारे में एक प्रश्न पूछता हूं, तो इसे तीन छोटे प्रश्नों में तोड़ दें जो एक अधिक सटीक उत्तर प्रदान करने में मदद करेंगे। इन उप-प्रश्नों के उत्तरों को एकत्रित करें और अंतिम उत्तर दें।”

इस परिदृश्य में, AI जलवायु परिवर्तन के बारे में जटिल प्रश्न को तीन प्रबंधनीय उप-प्रश्नों में विभाजित करता है। उप-प्रश्नों के उत्तर प्राप्त करने के बाद, AI उन्हें एकत्रित करता है और एक अधिक व्यापक और सटीक प्रतिक्रिया प्रदान करता है।

यह पैटर्न एक प्रक्रिया के रूप में काम करता है जिसमें जानकारी की पुष्टि और समेकन शामिल है ताकि एक मजबूत अंतिम आउटपुट प्राप्त किया जा सके।

6) कुछ शॉट प्रॉम्प्टिंग दृष्टिकोण

कुछ शॉट प्रॉम्प्टिंग एक शक्तिशाली दृष्टिकोण है जो AI मॉडल को विशिष्ट पैटर्न का पालन करने या कार्यों को निर्देशित करने के लिए सिखाने के लिए उपयोग किया जाता है। यह विचार मॉडल को कुछ उदाहरणों के साथ खिलाना है और फिर वांछित प्रश्न पूछना है। यह दृष्टिकोण मॉडल को वांछित व्यवहार को निर्देशित करने और प्रतिक्रियाओं को निर्देशित करने में मदद करता है।

एक दृश्य पर विचार करें जहां एक उपयोगकर्ता एक नए तकनीकी गैजेट के लिए एक संक्षिप्त, आकर्षक मार्केटिंग कॉपी तैयार करने का प्रयास कर रहा है:

उपयोगकर्ता: “यहाँ कुछ तकनीकी मार्केटिंग कॉपी के उदाहरण हैं: ‘अपने वायरलेस हेडफ़ोन के साथ संगीत का अनुभव करें जो बेजोड़ है।’ ‘अपने अल्ट्रा-स्लीक एक्शन कैमरे के साथ अपनी दुनिया को 4K में कैप्चर करें।’ इन उदाहरणों को देखते हुए, हमारे नए AI-संचालित स्मार्टवॉच के लिए मार्केटिंग कॉपी तैयार करें।”

ChatGPT: “अपने जीवन को हमारे AI-संचालित स्मार्टवॉच के साथ सशक्त बनाएं, जो स्वास्थ्य, कनेक्टिविटी और उत्पादकता के लिए आपका साथी है।” कुछ शॉट लर्निंग की उल्लेखनीय विशेषता यह है कि यह विस्तृत निर्देशों की आवश्यकता नहीं है कि कार्य कैसे करना है; इसके बजाय, यह प्रदर्शन की आवश्यकता है कि क्या किया जा रहा है, जो कई अनुप्रयोगों के लिए एक अच्छा फिट हो सकता है।

इसके अलावा, यह तकनीक सरल इनपुट-आउटपुट जोड़े से परे है; मॉडल को मध्यवर्ती चरणों को संभालने के लिए भी सिखाया जा सकता है जो एक लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए आवश्यक हैं।

7) श्रृंखला की सोच प्रॉम्प्टिंग

जेसन वेई और उनकी टीम द्वारा हाल के शोध पत्र “श्रृंखला की सोच प्रॉम्प्टिंग बड़े भाषा मॉडल में तर्क को उत्तेजित करती है” में, शोधकर्ता बड़े भाषा मॉडल में तर्क को उत्तेजित करने के लिए श्रृंखला की सोच प्रॉम्प्टिंग का उपयोग करने का लक्ष्य रखते हैं। पारंपरिक, सीधे प्रॉम्प्ट्स का उपयोग करने के बजाय, टीम एक श्रृंखला की सोच प्रॉम्प्ट्स का उपयोग करती है, जो एक दूसरे से जुड़े हुए प्रॉम्प्ट्स की एक श्रृंखला बनाती है।

उदाहरण के लिए, एक उपयोगकर्ता की रुचि हो सकती है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता नौकरी बाजारों पर क्या प्रभाव डाल रही है:

उपयोगकर्ता: “क्या आप मुझे कृत्रिम बुद्धिमत्ता की अवधारणा के बारे में संक्षेप में बता सकते हैं?”

ChatGPT: “कृत्रिम बुद्धिमत्ता, या AI, मशीनों की क्षमता है जो मानव बुद्धिमत्ता की नकल करती है। यह मशीनों को डिज़ाइन करने के बारे में है जो सोच और सीख सकती हैं जैसे कि मनुष्य, जो कार्यों जैसे भाषा अनुवाद, निर्णय लेने और समस्या समाधान को करने में सक्षम बनाता है।”

उपयोगकर्ता: “AI नौकरी बाजार को कैसे प्रभावित कर रहा है?”

ChatGPT: “AI नौकरी बाजार को दो तरह से प्रभावित कर रहा है। एक ओर, यह कुछ नौकरियों को स्वचालित करके नौकरी के नुकसान का कारण बनता है। दूसरी ओर, यह नए कार्यों की मांग पैदा करता है जो पहले मौजूद नहीं थे, जैसे कि AI नैतिकता अधिकारी और डेटा विश्लेषक। इसके अलावा, AI मानव भूमिकाओं को बढ़ा सकता है, लोगों को कार्यों को अधिक कुशलता से और सटीकता से करने में सक्षम बनाता है।”

श्रृंखला की सोच प्रॉम्प्टिंग मॉडल को एक प्रगतिशील प्रक्रिया के माध्यम से अधिक सटीक और संदर्भ-विशिष्ट प्रतिक्रियाओं की ओर निर्देशित करती है, जो एक संवाद की तरह है।

ChatGPT API और प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग को एक डेवलपर की दृष्टिकोण से समझना

एक डेवलपर या शोधकर्ता के दृष्टिकोण से, प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग एक अधिक जटिल प्रक्रिया है। इसमें एल्गोरिदम और तकनीकों का डिज़ाइन शामिल है जो AI मॉडल को प्रॉम्प्ट्स को अधिक प्रभावी ढंग से समझने और प्रतिक्रिया देने में मदद करते हैं। यह अस्पष्ट प्रॉम्प्ट्स को संभालने, प्रॉम्प्ट्स के संदर्भ की पहचान करने या प्रॉम्प्ट्स को एक दूसरे से जोड़ने के लिए रणनीतियों को शामिल कर सकता है ताकि अधिक जटिल विचार प्रक्रियाओं को उत्तेजित किया जा सके।

उपरोक्त चित्रण में, एक उपयोगकर्ता एक चैट इंटरफ़ेस के साथ बातचीत करता है, जो GPT-4 द्वारा संचालित है। उनका इनपुट एक विशेष मॉड्यूल द्वारा स्पष्टता और संदर्भ संगति के लिए बढ़ाया जाता है trước कि इसे AI मॉडल में खिलाया जाए। इस मॉड्यूल की भूमिका उपयोगकर्ता के इनपुट को बेहतर समझ और संदर्भ के लिए परिष्कृत करना है, साथ ही साथ बातचीत के इतिहास को बनाए रखना है। AI मॉडल द्वारा तैयार की गई प्रतिक्रिया, जो परिष्कृत प्रॉम्प्ट पर आधारित है, उपयोगकर्ता को चैट इंटरफ़ेस के माध्यम से वापस भेजी जाती है। बातचीत का इतिहास लगातार अपडेट किया जाता है, संवाद के संदर्भ को बनाए रखता है। समग्र रूप से, यह चित्रण एक गतिशील उपयोगकर्ता-AI संवाद प्रवाह को दर्शाता है जो प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग तकनीकों द्वारा संचालित है।

ChatGPT API का इंटरफ़ेस विभिन्न हाइपरपैरामीटर्स के साथ डिज़ाइन किया गया है जो उपयोगकर्ताओं को प्रॉम्प्ट्स के लिए AI की प्रतिक्रियाओं को परिष्कृत करने में सक्षम बनाता है, उन्हें अधिक प्रभावी और बहुमुखी बनाता है। इनमें तापमान, अधिकतम लंबाई, और रोकने वाले अनुक्रम जैसे पैरामीटर शामिल हैं। आइए देखें कि वे कैसे काम करते हैं और विभिन्न संदर्भों में उनका उपयोग कैसे किया जा सकता है।

1) तापमान

तापमान पैरामीटर AI की प्रतिक्रियाओं की यादृच्छिकता को प्रभावित करता है। एक उच्च तापमान, जैसे 1.0, अधिक यादृच्छिक आउटपुट को प्रोत्साहित करता है, जो विविध लेकिन संभावित रूप से अप्रासंगिक प्रतिक्रियाओं का परिणाम हो सकता है। इसके विपरीत, एक निम्न तापमान, जैसे 0.2, अधिक निर्धारित प्रतिक्रियाओं का चयन करता है, जो केंद्रित और विशिष्ट आउटपुट के लिए फायदेमंद हो सकता है लेकिन विविधता की कमी हो सकती है।

उदाहरण: यदि आप एक रचनात्मक कहानी लिख रहे हैं और अप्रत्याशित, कल्पनाशील तत्व चाहते हैं, तो तापमान को एक उच्च मान पर सेट करें। एक प्रॉम्प्ट हो सकता है: “एक समय-यात्रा करने वाले बिल्ली के बारे में एक छोटी कहानी लिखें।” एक उच्च तापमान के साथ, आप एक जंगली, कल्पनाशील कथा प्राप्त कर सकते हैं जिसमें अप्रत्याशित मोड़ और बदलाव होते हैं।

2) अधिकतम लंबाई

यह पैरामीटर मॉडल के आउटपुट की अधिकतम टोकन लंबाई को नियंत्रित करता है, जिसमें संदेश इनपुट और संदेश आउटपुट दोनों में टोकन शामिल हैं। एक उच्च सीमा को निर्धारित करने से अधिक विस्तृत प्रतिक्रियाएं संभव हो जाती हैं, जबकि एक निम्न सीमा आउटपुट को संक्षिप्त और संक्षिप्त रखती है।

उदाहरण: संक्षिप्त उत्तरों के लिए ट्रिविया प्रश्न जैसे “2020 में साहित्य में नोबेल पुरस्कार किसने जीता?”, आप अधिकतम लंबाई को एक निम्न मान पर सेट करना चाह सकते हैं, जिससे प्रतिक्रिया संक्षिप्त और सीधी हो।

3) रोकने वाले अनुक्रम

रोकने वाले अनुक्रम विशिष्ट टेक्स्ट स्ट्रिंग हैं जिन्हें मॉडल जब मिलता है, तो यह आगे की प्रतिक्रिया उत्पन्न करना बंद कर देता है। यह सुविधा आउटपुट की लंबाई को नियंत्रित करने या मॉडल को तार्किक अंत बिंदुओं पर रोकने के लिए उपयोगी हो सकती है।

उदाहरण: एक औपचारिक पत्र के लिए, आप “आपका विश्वासी” को रोकने वाले अनुक्रम के रूप में उपयोग कर सकते हैं ताकि AI पत्र के उचित समापन के बाद कोई अतिरिक्त पाठ उत्पन्न न करे।

4) शीर्ष पी

‘Top P’ पैरामीटर, जिसे न्यूक्लियस सैंपलिंग के रूप में भी जाना जाता है, एक तरीका है जो प्रत्येक चरण में मॉडल की भविष्यवाणियों में विचार किए जाने वाले शब्दों की संख्या का एक गतिशील चयन प्रदान करता है। एक निम्न मान, जैसे 0.5, अधिक सुरक्षित, अधिक केंद्रित आउटपुट की ओर ले जाता है। एक उच्च मान, जैसे 0.9, एक व्यापक शब्द चयन को शामिल करता है, जिससे अधिक विविध आउटपुट होते हैं।

उदाहरण: यदि आप कविता लिखने वाले AI को व्यापक शब्दावली और शैलीगत वाक्य रचना का उपयोग करने के लिए प्रेरित करना चाहते हैं, तो आप ‘Top P’ को एक उच्च मान पर सेट कर सकते हैं। एक प्रॉम्प्ट हो सकता है: “शरद ऋतु की सुंदरता के बारे में एक कविता बनाएं।”

5) आवृत्ति दंड

आवृत्ति दंड नियंत्रित करता है कि मॉडल को कितना कम आम शब्दों का उपयोग करना चाहिए। एक उच्च दंड (1 तक) मॉडल को कम आम शब्दों का उपयोग करने के लिए प्रोत्साहित करता है, जबकि एक निम्न मान (नीचे -1 तक) मॉडल को अधिक सामान्य शब्दों का उपयोग करने के लिए प्रोत्साहित करता है।

उदाहरण: यदि आप एक व्यावसायिक प्रस्ताव तैयार कर रहे हैं और जargon से बचना चाहते हैं, तो आप आवृत्ति दंड को एक निम्न मान पर सेट कर सकते हैं ताकि भाषा स्पष्ट और सुलभ रहे।

6) उपस्थिति दंड

उपस्थिति दंड पैरामीटर यह नियंत्रित करता है कि मॉडल को कितना दंडित किया जाना चाहिए जब यह नए विचारों या विषयों का उत्पादन करता है जो बातचीत के इतिहास में मौजूद नहीं थे। उच्च मान मॉडल को मौजूदा विषयों से चिपके रहने के लिए प्रोत्साहित करते हैं, जबकि निम्न मान मॉडल को नए概念 पेश करने की अनुमति देते हैं।

उदाहरण: ब्रेनस्टॉर्मिंग सत्र के लिए, आप उपस्थिति दंड को एक निम्न मान पर सेट कर सकते हैं ताकि विचारों की एक विविध श्रृंखला को प्रोत्साहित किया जा सके। आप एक प्रॉम्प्ट का उपयोग कर सकते हैं जैसे: “एक ऑनलाइन शैक्षिक प्लेटफ़ॉर्म के लिए नवाचार मार्केटिंग रणनीतियों का सुझाव दें।”

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग का उद्योग अनुप्रयोग

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग का अविरत उदय

जैसा कि हम प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग में गहराई से जाने के निष्कर्ष पर पहुंचते हैं, यह महत्वपूर्ण है कि हम इस क्षेत्र की कितनी नवीनता पर जोर दें। हम उस युग की दहलीज पर खड़े हैं जहां कृत्रिम बुद्धिमत्ता पूर्व-निर्धारित निर्देशों का पालन करने से परे हो जाती है, जो सावधानी से इंजीनियर प्रॉम्प्ट्स का उत्पादन करने के लिए विकसित होती है जो अत्यधिक विशिष्ट परिणाम उत्पन्न करते हैं।

हमने जिन अनुप्रयोगों का अन्वेषण किया है, जैसे कि ग्राहक सहायता, सामग्री निर्माण, डेटा विश्लेषण और व्यक्तिगत शिक्षा, बस शुरुआत है। जैसा कि इस क्षेत्र में शोध तेज होता है, हम प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के और भी अधिक परिष्कृत और सूक्ष्म उपयोगों की अपेक्षा कर सकते हैं। मानव रचनात्मकता और AI की प्रेरकता का संयोजन हमें एक भविष्य की ओर ले जा रहा है जहां कृत्रिम बुद्धिमत्ता न केवल सहायता करेगी बल्कि हमारे जीवन के विभिन्न पहलुओं को बदल देगी।