प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग: मॉडलों को बच्चों की तरह न समझें, भूमिका निभाने की आवश्यकता नहीं, ईमानदार रहें

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग क्या है?

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग का अर्थ है मॉडलों से अधिकतम मूल्य प्राप्त करना। यह एक सहयोगात्मक प्रक्रिया है जिसमें ऐसे कार्यों को पूरा करना शामिल है जो अन्यथा असंभव होते। "इंजीनियरिंग" पहलू परीक्षण और त्रुटि की पुनरावृत्त प्रक्रिया से आता है, जिससे प्रयोग और डिजाइन की अनुमति मिलती है। प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग केवल एक ही प्रॉम्प्ट लिखने के बारे में नहीं है; इसमें डेटा स्रोतों, विलंबता और डेटा वॉल्यूम पर विचार करते हुए, बड़े सिस्टम में प्रॉम्प्ट को एकीकृत करना शामिल है।

हालांकि प्रॉम्प्ट को कोड की तरह माना जा सकता है (संस्करण नियंत्रण, प्रयोगों को ट्रैक करना), वे अनिवार्य रूप से प्राकृतिक भाषा निर्देश हैं।

एक अच्छा प्रॉम्प्ट इंजीनियर कौन होता है?

एक अच्छे प्रॉम्प्ट इंजीनियर में कई गुण होने चाहिए:

स्पष्ट संचार: कार्यों को स्पष्ट रूप से व्यक्त करने और अवधारणाओं का वर्णन करने की क्षमता सर्वोपरि है।
पुनरावृत्ति मानसिकता: पुनरावृति करने और यह देखने की इच्छा कि मॉडल प्रॉम्प्ट पर कैसे प्रतिक्रिया देता है, महत्वपूर्ण है।
त्रुटियों का अनुमान: अच्छे प्रॉम्प्ट इंजीनियर असामान्य मामलों और मॉडल उनके प्रति कैसे प्रतिक्रिया दे सकता है, इस पर विचार करते हैं।
उपयोगकर्ता परिप्रेक्ष्य: यह समझना आवश्यक है कि उपयोगकर्ता वास्तव में क्या इनपुट करेंगे, जिसमें त्रुटियां और अपरंपरागत भाषा शामिल हैं।

प्रॉम्प्ट के प्रमुख सिद्धांत

प्रॉम्प्ट करते समय, कुछ प्रमुख सिद्धांतों का पालन करना महत्वपूर्ण है:

मॉडल को जो नहीं पता है उसे लिखें: मॉडल को कार्य पूरा करने के लिए आवश्यक सभी जानकारी को स्पष्ट रूप से व्यक्त करें, मान्यताओं से बचें।
मॉडल आउटपुट को ध्यान से पढ़ें: यह सुनिश्चित करने के लिए मॉडल के आउटपुट की जांच करें कि यह निर्देशों का पालन कर रहा है और सही ढंग से तर्क कर रहा है।
उपयोगकर्ता इंटरैक्शन पर विचार करें: इस बारे में सोचें कि उपयोगकर्ता मॉडल के साथ कैसे बातचीत करेंगे और वे क्या प्रश्न पूछ सकते हैं।
मॉडल से प्रतिक्रिया के लिए पूछें: मॉडल से प्रॉम्प्ट के अस्पष्ट या संदिग्ध भागों की पहचान करने और सुधारों का सुझाव देने के लिए कहें।

कब प्रॉम्प्ट छोड़ देना चाहिए

कुछ स्थितियां ऐसी हो सकती हैं जहां किसी प्रॉम्प्ट को छोड़ देना सबसे अच्छा होता है:

मॉडल समझ में नहीं आता: यदि मॉडल स्पष्ट रूप से कार्य को समझ में नहीं आता है, तो इस पर बहुत अधिक समय व्यतीत न करना सबसे अच्छा है।
परिणाम आगे भटकते हैं: यदि प्रत्येक समायोजन परिणामों को बदतर बनाता है, तो दृष्टिकोण को छोड़ना बेहतर है।
वर्तमान मॉडल की सीमाएँ: कुछ कार्य वर्तमान मॉडल की क्षमताओं से परे हो सकते हैं, और भविष्य के सुधारों की प्रतीक्षा करना बेहतर है।

ईमानदारी और प्रत्यक्षता की भूमिका

जैसे-जैसे मॉडल अधिक परिष्कृत होते जाते हैं, झूठ बोलने या भूमिका निभाने की कोई आवश्यकता नहीं है। कार्य और अपने लक्ष्यों के बारे में प्रत्यक्ष और ईमानदार होना अधिक प्रभावी है। रूपकों से बचें, क्योंकि वे कार्य को अत्यधिक सरल बना सकते हैं और भ्रम पैदा कर सकते हैं। सामान्य भूमिकाओं पर भरोसा करने के बजाय, संदर्भ और वातावरण का विस्तार से वर्णन करें।

मॉडल तर्क

मॉडल तर्क मानव तर्क के समान नहीं है, और इसे अति-मानवीकृत न करना महत्वपूर्ण है। ध्यान इस बात पर होना चाहिए कि क्या मॉडल की तर्क प्रक्रिया बेहतर परिणाम की ओर ले जाती है। यह देखने के लिए मॉडल के तर्क का परीक्षण करें कि क्या यह अभी भी सही उत्तर प्राप्त करता है, सही चरणों को हटाकर और उन्हें गलत लोगों से बदल देता है।

विवरण का महत्व

हालांकि हमेशा आवश्यक नहीं है, अच्छा व्याकरण और विराम चिह्न स्पष्टता में मदद कर सकते हैं। प्रॉम्प्ट के विवरण पर ध्यान दें, जैसे आप कोड के साथ करते हैं। केवल व्याकरण के बजाय स्पष्ट अवधारणाओं और शब्द चयन पर ध्यान दें।

प्रॉम्प्टिंग कौशल में सुधार

अपने प्रॉम्प्ट और मॉडल के आउटपुट को ध्यान से पढ़ें। अच्छी तरह से लिखे गए प्रॉम्प्ट से सीखें और विभिन्न दृष्टिकोणों के साथ प्रयोग करें। दूसरों से प्रतिक्रिया प्राप्त करें, खासकर वे जो आपके काम से अपरिचित हैं। मॉडल को वह काम करने की कोशिश करें जो आपको लगता है कि वह नहीं कर सकता, ताकि उसकी सीमाओं को आगे बढ़ाया जा सके।

प्रॉम्प्टिंग में अंतर

अनुसंधान प्रॉम्प्ट विविधता और अन्वेषण पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जबकि उद्यम प्रॉम्प्ट स्थिरता और स्थिरता को प्राथमिकता देते हैं। अनुसंधान प्रॉम्प्ट अक्सर कुछ उदाहरणों का उपयोग करते हैं, जबकि उद्यम प्रॉम्प्ट कई का उपयोग कर सकते हैं। उद्यम प्रॉम्प्ट को सभी एज केसों पर विचार करना चाहिए, क्योंकि उनका उपयोग लाखों बार किया जाएगा।

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग का विकास

कई प्रभावी प्रॉम्प्टिंग तकनीकें अल्पकालिक हैं क्योंकि वे मॉडल प्रशिक्षण में शामिल हैं। अधिक संदर्भ और जटिलता के साथ मॉडल पर भरोसा करने की एक बढ़ती प्रवृत्ति है। सीधे मॉडल को पेपर देना और उनसे उदाहरण उत्पन्न करने के लिए कहना अधिक प्रभावी होता जा रहा है। मॉडलों को बुद्धिमान उपकरण के रूप में मानें, न कि उन बच्चों के रूप में जिन्हें अत्यधिक सरल बनाने की आवश्यकता है।

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग का भविष्य

मॉडल इरादे को समझने में बेहतर होते जाएंगे, जिससे विस्तृत प्रॉम्प्ट की आवश्यकता कम हो जाएगी। प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग का उपयोग प्रॉम्प्ट उत्पन्न करने और परिष्कृत करने के लिए किया जाएगा, खासकर उनके लिए जिनके पास अनुभव नहीं है। मॉडल अंततः स्पष्ट प्रॉम्प्ट पर भरोसा करने के बजाय सीधे हमारे दिमाग से जानकारी निकाल सकते हैं। प्रॉम्प्टिंग में नई अवधारणाओं को परिभाषित करना और उन्हें मॉडल के साथ संवाद करना शामिल होगा, जो दार्शनिक लेखन के समान है।