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आपने मेहसूस किया होगा या नहीं पर prompt engineering के बारे में सुना होगा। मौखिक रूप से इसका अर्थ है 'एक एआई को सुचना प्रदान करके जो आप चाहते हैं प्राप्त करना'।
अधिकांश लोग यह नहीं जानते कि अच्छे प्रम्प्ट कैसे बनाएं।
हालांकि, यह एक बढ़ती हुई महत्वपूर्ण कौशल बन रही है...
क्योंकि कचरा डालो = कचरा निकालो।
यहां आपको प्रेरित करने के लिए सबसे महत्वपूर्ण तकनीकें हैं 👇
मैं एक भाषा मॉडल को 'एलएम' के रूप में संदर्भित करूंगा।
भाषा मॉडल के उदाहरण हैं @OpenAI का ChatGPT और @AnthropicAI का Claude।
1. पर्यक्ति / भूमिका प्रदान करना
एआई को एक भूमिका सौंपें।
उदाहरण: "आप X में एक विशेषज्ञ हैं। आपने लोगों की मदद करके 20 सालों तक Y करने में सहायता की है। आपका कार्य है X के बारे में सर्वोत्तम सलाह देना।
यदि यह समझा गया है तो 'समझा' करके उत्तर दें।"
एक शक्तिशाली जोड़कर्ता निम्नलिखित है:
‘आपको हमेशा जवाब देने से पहले सवाल पूछने की आवश्यकता होती है ताकि आप समझ सकें कि प्रश्नकर्ता क्या चाहता है।’
मैं बताऊँगा कि यह क्यों बहुत महत्वपूर्ण है, बस कुछ सेकंड में।
2. सत्खो
CoT ओयल क्या हैं, 'सोच की जोड़ी' के लिए स्टैंड करता हैं।
यह उपयोग करने के लिए होता है जो LM को बताए कि इसकी तर्क व्याख्या करनी है।
उदाहरण:
३. जीरो-शॉट-सीओटी
जीरो-शॉट मॉडल के बारे में कहा जा रहा है कि यह मॉडल प्राथमिकता के बिना और अतिरिक्त प्रशिक्षण के बिना पूर्वक कभी-कभी पूर्वानुमान बना सकता है।
मैं कुछ ही क्षणों में few-shot पर चलूंगा।
ध्यान दें कि आमतौर पर CoT > Zero-shot-CoT होता है।
उदाहरण:
4. फ्यू-शॉट (और फ्यू-शॉट-सीओटी)
फ्यू-शॉट वह होता है जब एलएम को प्रोम्प्ट में कुछ उदाहरणों की दी जाती है ताकि यह नए उदाहरणों के लिए तेजी से अनुकूलित हो सके।
उदाहरण:
5. ज्ञान उत्पन्न करना
एक एलएम द्वारा संकेत देकर प्रश्न-संबंधित ज्ञान उत्पन्न करना।
यह उत्पन्न ज्ञान प्रोम्प्ट के लिए प्रयोग किया जा सकता है (आगे देखें।)
उदाहरण:
6. उत्पन्न ज्ञान
अब जब हमारे पास ज्ञान है, हम उस जानकारी को एक नया प्रॉम्प्ट में डाल सकते हैं और ज्ञान से संबंधित सवाल पूछ सकते हैं।
ऐसा सवाल को ‘ज्ञान संपन्न’ सवाल कहा जाता है।
7. स्व-संगतता
यह तकनीक कई तर्कनदी मार्ग (विचारों की श्रृंखला) उत्पन्न करने के लिए इस्तेमाल की जाती है।
अधिकांश उत्तर को अंतिम उत्तर माना जाता है।
उदाहरण:
8. LtM
LtM का अर्थ होता है 'कम से अधिक तक'।
यह तकनीक CoT का अनुसरण करती है। इसके अलावा, यह समस्या को उपसमस्याओं में टूटती है और फिर उन्हें हल करती है।
उदाहरण:
