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मेरा काम एक प्रॉम्प्ट इंजीनियर1 के खतरनाक रूप से करीब हो गया है। यह मेरे लिए ठीक है, क्योंकि यह लेखन, साइकोमेट्रिक्स, और एनएलपी के प्रति मेरे प्रेम को जोड़ता है। यहाँ कुछ सबसे शक्तिशाली प्रॉम्प्टिंग तकनीकें हैं:
स्पष्ट और विशिष्ट निर्देशों का उपयोग करें
विचार श्रृंखला तर्क
कार्य करने से पहले आवश्यक जानकारी एकत्र करें
कार्यों को चरणों में विभाजित करें
तकनीकी शब्द आपके मित्र हैं
उपयोगी वाक्यांशों का संग्रह
1. स्पष्ट और विशिष्ट निर्देश#
वकील और कंप्यूटर वैज्ञानिक स्वाभाविक रूप से इसमें अच्छे होते हैं। वास्तव में, प्रॉम्प्टिंग का एक आनंद यह है कि कोई नियमित कोड की तुलना में बहुत कम सटीक हो सकता है, और एलएलएम अक्सर इसका सार प्राप्त कर लेते हैं। हालांकि, कई अनुरोधों को केवल कार्य और उत्तर के प्रारूप के बारे में स्पष्ट होकर सुधारा जा सकता है। उदाहरण के लिए, मैंने हाल ही में यह भोजन तैयार किया:
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यह स्वादिष्ट था, पूछने के लिए धन्यवाद। अन्य उदाहरण:
“एआई के इतिहास को एक पैराग्राफ में संक्षेप करें।”
“उम्र के अनुसार क्रमबद्ध सबसे पुरानी भाषा परिवारों की एक तालिका बनाएं। व्यापक रहें।”2
“उद्धृत पाठ को व्हाइट और स्ट्रंक शैली में फिर से लिखें। मुझे तीन विकल्प दें।”
“संलग्न.csv की कॉलम 2-7 के लिए पियर्सन सहसंबंध मैट्रिक्स की गणना करें।”
अनुवर्ती: “परिणामों को एक हीट मैप के रूप में प्रदर्शित करने के लिए कोड लिखें, जो पोस्टर में उपयोग के लिए पर्याप्त उच्च रिज़ॉल्यूशन पर हो। सौंदर्य विकल्पों में सर्वोत्तम प्रथाओं का उपयोग करें।”
विशिष्ट निर्देशों में अक्सर विशिष्ट उदाहरण शामिल होते हैं। व्हाइट और स्ट्रंक ने स्टाइल के तत्व लिखा। उनके पुस्तक का हवाला देना “संक्षिप्त,” “पेशेवर,” या “उत्कृष्ट” लेखन जैसे विशेषणों का उपयोग करने से बेहतर है। आंशिक रूप से क्योंकि एलएलएम विशेषणों पर विशेष रूप से अधिक देने की प्रवृत्ति रखते हैं। इसलिए, यदि आप चाहते हैं कि रोबोट एक चुटीला व्यक्तित्व अपनाए, तो उसे वेरोनिका मार्स या मीन गर्ल्स की रेजिना जॉर्ज की तरह व्यवहार करने के लिए कहें।
2. विचार श्रृंखला तर्क#
एलएलएम को अगला शब्द भविष्यवाणी करने के लिए एक विशाल पाठ कॉर्पस पर प्रशिक्षित किया जाता है। आश्चर्यजनक रूप से, यह उन्हें तर्क का अनुमान लगाने में अच्छा बनाता है, लेकिन यह जटिल कार्यों के लिए जल्दी टूट जाता है। यहाँ, “जटिल” का अर्थ कुछ ऐसा हो सकता है जैसे “कॉलम 1 में संख्याओं को जोड़ें”। यह 1-शॉट में बहुत कठिन है, और यह कुछ संख्या थूक देगा जो उचित लगती है और संभवतः सही सीमा में होगी लेकिन सही उत्तर नहीं होगा। “इसे चरणों में सोचें” जोड़ने से चमत्कार होता है। अक्सर, आपको यह निर्दिष्ट करने की भी आवश्यकता नहीं होती है कि चरण क्या हैं; एलएलएम यह अनुमान लगा सकते हैं कि कॉलम को जोड़ने के लिए, मध्यवर्ती चरण “n1 + n2 + n3 + … + n100 =” लिखना है। यह मूल रूप से खुद को उस बराबर चिह्न के दाईं ओर एक बेहतर उत्तर प्राप्त करने के लिए प्रेरित कर रहा है। या, उपमा द्वारा, इसे इसके बारे में सोचने का समय दे रहा है। किसी भी समस्या के लिए, वाक्यांश “इसे चरणों में सोचें” एलएलएम भ्रमों से निपटने में आपकी पहली पंक्ति है। यदि वह काम नहीं करता है, तो चरणों को स्वयं सूचीबद्ध करें (एक तकनीक जिस पर हम लौटेंगे)।
3. कार्य करने से पहले आवश्यक जानकारी एकत्र करें#
यदि आप chatGPT से एक ब्लॉग पोस्ट लिखने के लिए कहते हैं (मैं कभी नहीं करूंगा) या एक पायथन फ़ंक्शन (मैं निश्चित रूप से करूंगा), तो यह बिना यह पूछे कि आप वास्तव में क्या चाहते हैं, इसे तैयार कर देगा। इसका अधिकांश भाग इस तरह कहकर टाला जा सकता है, “मैं एक फ़ंक्शन लिखना चाहता हूँ जो X करता है; कोडिंग से पहले मुझे कौन सी जानकारी एकत्र करनी चाहिए?” या “एक फ़ंक्शन लिखें जो X करता है, लेकिन कोड लिखने से पहले किसी भी आवश्यक जानकारी के लिए पूछें।” जहाँ “X” कुछ आंशिक विवरण है।
4. कार्यों को चरणों में विभाजित करें#
जब भी chatGPT कोई असाइनमेंट पूरा करने में विफल रहता है और विचार श्रृंखला मदद नहीं करती है, तो कार्य को उप-कार्य में विभाजित करें। यह अक्सर किसी कार्य का आधा काम होता है और, संयोगवश, जो (वर्तमान में) एलएलएम के लिए स्वयं करना कठिन है। हालांकि, ध्यान दें कि आप अक्सर इसे एलएलएम को भी आउटसोर्स कर सकते हैं3। उदाहरण के लिए, मैंने chatGPT को एक रचनात्मकता परीक्षण के लिए आइटम तैयार करने के लिए प्रेरित किया (जिसे आप स्किम कर सकते हैं):
मैं रिमोट एसोसिएट्स टेस्ट (RAT) के समान अधिक प्रश्न तैयार करने की कोशिश कर रहा हूँ। RAT व्यक्तियों को तीन प्रतीत होने वाले असंबंधित शब्दों को जोड़ने वाले एक सामान्य शब्द को खोजने की आवश्यकता होती है। यहाँ कुछ उदाहरण शब्द सेट हैं:
1. कॉटेज, स्विस, केक (उत्तर: चीज़)
2. हाई, बुक, चेयर (उत्तर: स्कूल)
3. फल, दृष्टि, ट्रैफिक (उत्तर: जैम)
4. क्रीम, स्केट, पानी (उत्तर: बर्फ)
5. दर्द, शिकारी, गोभी (उत्तर: सिर)
6. शिष्टाचार, गोल, टेनिस (उत्तर: टेबल)
7. गिरना, अभिनेता, धूल (उत्तर: स्टार)
8. लाइट, जन्मदिन, स्टिक (उत्तर: मोमबत्ती)
9. सलाद, सिर, हंस (उत्तर: अंडा)
10. संगीत, दर्द, हरा (उत्तर: सेब)
सर्वोत्तम प्रथाएँ क्या हैं? मुझे इसके बारे में चरणों में कैसे सोचना चाहिए?
संख्याओं को जोड़ने के तरीके को समझने की तरह, chatGPT कार्यों को पूरा करने के लिए “रेसिपी” तैयार करने में महान है। इसके वितरण के बाद, मुझे केवल यह कहना था:
“बहुत बढ़िया! अब उस प्रक्रिया के माध्यम से 5 नए प्रश्न तैयार करें”
और फिर पांच और, और पांच और। मैंने पहले सीधे नए आइटम के लिए पूछने की कोशिश की थी, और सुझाव भयानक थे। एक बहुत अधिक जटिल उदाहरण के लिए, देखें कि कैसे एक एआई सुरक्षा संस्थान ने इस तकनीक (अन्य तरकीबों के साथ) का उपयोग करके एक समस्या को हल किया जो एलएलएम के लिए असंभव होने के लिए डिज़ाइन की गई थी।
5. तकनीकी शब्द आपके मित्र हैं#
तकनीकी शब्द सक्षम एलएलएम व्यवहार के लिए आकर्षक बेसिन हैं। उदाहरण के लिए, एक बीमारी का वर्णन करना और पूछना कि क्या “संकेतित” है, आपको “मुझे क्या करना चाहिए?” पूछने की तुलना में आगे ले जाएगा। “संकेतित” का उपयोग करने से एलएलएम को आपके लक्षणों को अब तक लिखी गई हर चिकित्सा पाठ्यपुस्तक से मिलान करने के लिए कहा जाता है। बाद वाला चिकित्सा/जीवन सलाह मांगने के लिए मैप करता है, जिसे देने के लिए इसे प्रशिक्षित नहीं किया गया है। तकनीकी या गैर-सामान्य शब्दों का उपयोग आपको सामान्य सहायक स्थान से बाहर ले जाता है, जिसमें सबसे अधिक गार्डरेल और रेडिट-स्तरीय सलाह होती है।
6. उपयोगी प्रॉम्प्ट्स का संग्रह#
यहाँ कुछ वाक्यांश हैं जिनका मैं अक्सर उपयोग करता हूँ
“क्या यह सही है?”
जब भी मैं किसी और के काम का सारांश लिखता हूँ या किसी विचार का वर्णन करता हूँ जिससे मैं पूरी तरह से परिचित नहीं हूँ, तो मैं अपनी लेखन की प्रतिलिपि बनाता हूँ और पूछता हूँ कि क्या यह सही है। यह आमतौर पर तब पीछे हटने में काफी अच्छा होता है जब कुछ हिस्से विवादास्पद होते हैं
“क्या आप सुनिश्चित हैं?”
इसी तरह, जब भी मुझे संदेह होता है कि एक एलएलएम बकवास कर रहा है, मैं पूछता हूँ कि क्या यह सुनिश्चित है। अगर यह अपना मन बदलता है, तो दावे को बहुत बड़े संदेह के साथ लें।
“मुझे विचार-मंथन में मदद करें।” “रचनात्मक बनें”
एक एलएलएम का सबसे अच्छा उपयोग आपको विचार स्थान का पता लगाने में मदद करना है। कभी-कभी, इसे सामान्य उत्तरों से दूर जाने के लिए प्रोत्साहन की आवश्यकता होती है।
यदि आपके पास कोई गो-टू है, तो उन्हें टिप्पणियों में जोड़ें!
यह भी मेरी अपेक्षा से अधिक धब्बेदार हो गया है, इसलिए यदि आपके पास डेटा विज्ञान, एआई, या साइकोमेट्रिक्स में कोई अनुबंध कार्य है, तो मुझसे संपर्क करें! ↩︎
स्वीकार्य रूप से, दुनिया में सभी 142-420 भाषा परिवारों को सूचीबद्ध करने का कोई तरीका नहीं है। चूंकि यह “असंभव” है (यानी, इसकी डिफ़ॉल्ट व्यवहार से बहुत दूर, कुछ कठिन टोकन सीमा से परे), “व्यापक” एक संक्षिप्त प्रतिक्रिया के गुरुत्वाकर्षण से लड़ने के लिए कार्य करता है, जिससे एलएलएम अधिक व्यापक हो जाता है। यह प्रॉम्प्टिंग की कमी है, जो कभी-कभी भीख मांगने, विनती करने, रिश्वत देने, और धमकी देने में बदल जाती है। ↩︎
इस तथ्य से कि आप उप-कार्य को तोड़ने में एक एलएलएम से मदद प्राप्त कर सकते हैं, यह संकेत मिलता है कि यह भी तेजी से स्वचालित होगा। कौन जानता है कि भविष्य की पीढ़ियाँ क्या करने में सक्षम होंगी। ↩︎