LLMs और प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग का परिचय

• यह लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) और प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग पर एक वार्ता का सारांश है।
• LLMs शक्तिशाली उपकरण हैं, लेकिन वांछित परिणाम प्राप्त करने के लिए सावधानीपूर्वक प्रॉम्प्टिंग की आवश्यकता होती है।

LLMs का परिचय

• LLMs को भारी मात्रा में टेक्स्ट डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है।
• वे इस डेटा का उपयोग अनुक्रम में अगले शब्द की भविष्यवाणी करने के लिए करते हैं।
• LLMs विभिन्न कार्यों को कर सकते हैं, जिसमें अनुवाद और सारांश शामिल हैं।
• प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग इनपुट (प्रॉम्प्ट) तैयार कर रहा है जो LLM को विशिष्ट आउटपुट उत्पन्न करने के लिए मार्गदर्शन करते हैं।

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग तकनीकें

• स्पष्ट और विशिष्ट निर्देशों का प्रयोग करें।
• संदर्भ प्रदान करने से LLM को यह समझने में मदद मिलती है कि क्या पूछा जा रहा है।
• प्रॉम्प्ट के भागों को अलग करने के लिए सीमांककों का उपयोग करें (उदाहरण के लिए, इनपुट टेक्स्ट से निर्देश)।
• वांछित आउटपुट प्रारूप निर्दिष्ट करें, जैसे JSON या XML।
• LLM को एक विशिष्ट व्यक्तित्व अपनाने के लिए कहें (उदाहरण के लिए, "एक इतिहासकार के रूप में कार्य करें")।

फ्यू-शॉट लर्निंग

• प्रॉम्प्ट में इनपुट-आउटपुट जोड़े के कुछ उदाहरण प्रदान करें।
• यह LLM को वांछित पैटर्न या शैली को समझने में मदद करता है।
• फ्यू-शॉट लर्निंग जीरो-शॉट लर्निंग (कोई उदाहरण नहीं) से अधिक प्रभावी हो सकता है।

चेन-ऑफ-थॉट प्रॉम्प्टिंग

• LLM को समस्या के माध्यम से कदम-दर-कदम सोचने के लिए प्रोत्साहित करें।
• प्रॉम्प्ट में "चलो कदम-दर-कदम सोचते हैं" जोड़ें।
• यह जटिल तर्क कार्यों की सटीकता में सुधार कर सकता है।
• LLMs जटिल समस्याओं को छोटे भागों में तोड़ते हैं।

पुनरावृत्त प्रॉम्प्ट परिशोधन

• एक बुनियादी प्रॉम्प्ट से शुरू करें और LLM के आउटपुट के आधार पर इसे परिष्कृत करें।
• त्रुटियों का विश्लेषण करें और प्रॉम्प्ट को तदनुसार समायोजित करें।
• इस प्रक्रिया में कई पुनरावृत्तियाँ लग सकती हैं।

सामान्य प्रॉम्प्टिंग गलतियाँ

• अस्पष्ट या संदिग्ध प्रॉम्प्ट अप्रत्याशित परिणाम की ओर ले जाते हैं।
• अत्यधिक जटिल प्रॉम्प्ट LLM को भ्रमित करते हैं।
• पर्याप्त संदर्भ प्रदान नहीं करने से आउटपुट को नुकसान हो सकता है।
• प्रॉम्प्ट क्रम के प्रभाव को अनदेखा करने से परिणाम खराब हो सकते हैं।

उन्नत प्रॉम्प्टिंग

• LLM की प्रतिक्रियाओं को बेहतर बनाने के लिए बाहरी ज्ञान स्रोतों का उपयोग करें।
• प्रॉम्प्टिंग प्रक्रिया में टूल और API को एकीकृत करें।
• त्रुटि का पता लगाने और सुधार के लिए तंत्र लागू करें।

LLM आउटपुट का मूल्यांकन

• स्पष्ट मूल्यांकन मेट्रिक्स को परिभाषित करें (जैसे, सटीकता, प्रासंगिकता, प्रवाह)।
• आउटपुट की गुणवत्ता का आकलन करने के लिए स्वचालित टूल और मानव मूल्यांकन का उपयोग करें।
• समय के साथ LLM के प्रदर्शन की लगातार निगरानी और सुधार करें।

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के लिए उपकरण

• प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग उपकरण प्रॉम्प्ट निर्माण, परीक्षण और अनुकूलन जैसे कार्यों में मदद कर सकते हैं।
• ये उपकरण अक्सर संस्करण नियंत्रण, सहयोग और A/B परीक्षण जैसी सुविधाएँ प्रदान करते हैं।
• स्वचालित उपकरणों का उपयोग प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग का एक हिस्सा है।

विभिन्न कार्यों के लिए प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग

• सारांश: संक्षिप्तता, स्पष्टता और प्रासंगिकता पर ध्यान केंद्रित करें।
• अनुवाद: स्रोत और लक्ष्य भाषाओं, संदर्भ और वांछित स्वर को निर्दिष्ट करें।
• प्रश्न पूछना: प्रासंगिक संदर्भ प्रदान करें, स्पष्ट प्रश्न पूछें और वांछित प्रारूप निर्दिष्ट करें।

कोड जनरेशन के लिए प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग

• प्रोग्रामिंग भाषा, वांछित कार्यक्षमता और इनपुट/आउटपुट प्रारूप निर्दिष्ट करें।
• कोड स्निपेट्स के उदाहरण प्रदान करें जिनका उपयोग LLM संदर्भ के रूप में कर सकता है।
• उत्पन्न कोड की शुद्धता को सत्यापित करने के लिए यूनिट परीक्षणों का उपयोग करें।

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग का भविष्य

• प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग एक विकसित हो रहा क्षेत्र है।
• नई तकनीकें और उपकरण लगातार विकसित किए जा रहे हैं।
• जैसे-जैसे LLMs अधिक शक्तिशाली होते जाते हैं, प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग और भी महत्वपूर्ण होने की संभावना है।

नैतिक विचार

• LLMs पक्षपातपूर्ण या हानिकारक सामग्री उत्पन्न कर सकते हैं।
• प्रशिक्षण डेटा में पूर्वाग्रह को दूर करना महत्वपूर्ण है।
• LLMs को अनुचित सामग्री उत्पन्न करने से रोकने के लिए सुरक्षा तंत्र लागू करें।
• मानव मूल्यों के साथ संरेखण एक सतत चुनौती है।

मुख्य बातें

• LLMs के साथ काम करने के लिए प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग एक महत्वपूर्ण कौशल है।
• प्रभावी प्रॉम्प्टिंग तकनीकों का उपयोग करके, हम विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों के लिए LLMs की पूरी क्षमता को अनलॉक कर सकते हैं।
• निरंतर सीखना और प्रयोग करना आवश्यक है।

विभिन्न प्रॉम्प्ट प्रकार

• जीरो-शॉट प्रॉम्प्ट: ये कोई उदाहरण प्रदान नहीं करते हैं और मॉडल के पूर्व-मौजूदा ज्ञान पर निर्भर करते हैं।
• कुछ-शॉट प्रॉम्प्ट: इनमें मॉडल को निर्देशित करने के लिए सीमित संख्या में प्रशिक्षण उदाहरण शामिल होते हैं।
• चेन-ऑफ-थॉट प्रॉम्प्टिंग: यह दृष्टिकोण मॉडल को चरण-दर-चरण तरीके से अपनी तर्क प्रक्रिया को समझाने के लिए प्रोत्साहित करता है।

विशिष्टता और स्पष्टता

• अस्पष्ट प्रॉम्प्ट सामान्यीकृत और संभावित रूप से गलत प्रतिक्रियाओं की ओर ले जाते हैं।
• विशिष्ट निर्देश और संदर्भ प्रदान करना महत्वपूर्ण है।
• उन कीवर्ड और वाक्यांशों का उपयोग करें जो वांछित आउटपुट का सटीक वर्णन करते हैं।

संदर्भ मायने रखता है

• LLMs प्रासंगिक पृष्ठभूमि जानकारी दिए जाने पर बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
• आवश्यक संदर्भ प्रदान करने से मॉडल को क्वेरी को बेहतर ढंग से समझने की अनुमति मिलती है।
• इससे अधिक सटीक और सुसंगत प्रतिक्रियाएँ मिलती हैं।

सीमांकक

• सीमांककों का उपयोग करने से प्रॉम्प्ट के विभिन्न भाग स्पष्ट होते हैं।
• सामान्य सीमांककों में ट्रिपल उद्धरण, XML टैग या विशेष वर्ण शामिल हैं।
• सीमांकक मॉडल को निर्देशों, संदर्भ और इनपुट डेटा के बीच अंतर करने में मदद करते हैं।

वांछित प्रारूप

• वांछित आउटपुट प्रारूप निर्दिष्ट करने से स्थिरता और प्रयोज्यता सुनिश्चित होती है।
• सामान्य प्रारूपों में JSON, XML, HTML या मार्कडाउन शामिल हैं।
• स्वरूपण निर्देश स्पष्ट और असंदिग्ध होने चाहिए।

व्यक्तित्व

• LLM को एक विशिष्ट व्यक्तित्व अपनाने के लिए निर्देशित करने से आउटपुट की गुणवत्ता में सुधार हो सकता है।
• व्यक्तित्व कार्य के अनुरूप होना चाहिए।
• उदाहरण के लिए, "एक विपणन विशेषज्ञ के रूप में कार्य करें" या "एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर के रूप में कार्य करें"।

उदाहरण

• एक खराब प्रॉम्प्ट का उदाहरण: "इस लेख का सारांश दें।"
• एक अच्छे प्रॉम्प्ट का उदाहरण: "इस लेख का तीन वाक्यों में सारांश दें, मुख्य तर्कों पर ध्यान केंद्रित करते हुए।"
• बेहतर परिणाम के लिए उदाहरणों को शामिल करना महत्वपूर्ण है।

तापमान

• तापमान आउटपुट की यादृच्छिकता को नियंत्रित करता है।
• कम तापमान (उदाहरण के लिए, 0.2) अधिक नियतात्मक और अनुमानित प्रतिक्रियाओं में परिणत होता है।
• उच्च तापमान (उदाहरण के लिए, 0.8) अधिक रचनात्मक और विविध प्रतिक्रियाओं में परिणत होता है।
• रचनात्मकता और सटीकता के वांछित स्तर के आधार पर तापमान को समायोजित करें।

अधिकतम टोकन

• टोकन की अधिकतम संख्या निर्धारित करके आउटपुट की लंबाई को सीमित करें।
• यह LLM को अत्यधिक लंबी प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने से रोकता है।
• संक्षिप्तता की आवश्यकता के साथ पूर्णता की आवश्यकता को संतुलित करें।

प्रॉम्प्ट क्रम

• प्रॉम्प्ट में निर्देशों और जानकारी का क्रम आउटपुट को प्रभावित कर सकता है।
• सबसे प्रभावी दृष्टिकोण खोजने के लिए विभिन्न क्रमों के साथ प्रयोग करें।
• सबसे महत्वपूर्ण जानकारी को पहले रखने से कभी-कभी परिणाम बेहतर हो सकते हैं।

नकारात्मक बाधाएँ

• निर्दिष्ट करें कि LLM को आउटपुट में क्या नहीं करना चाहिए या शामिल नहीं करना चाहिए।
• नकारात्मक बाधाएँ अवांछित व्यवहार या प्रतिक्रियाओं को रोकने में मदद कर सकती हैं।
• उदाहरण के लिए, "कोई व्यक्तिगत राय शामिल न करें" या "अपमानजनक भाषा का उपयोग न करें"।

प्रॉम्प्ट लाइब्रेरीज़

• विभिन्न कार्यों के लिए अच्छी तरह से डिज़ाइन किए गए प्रॉम्प्ट का एक संग्रह बनाएँ।
• प्रॉम्प्ट लाइब्रेरीज़ पुन: उपयोग और स्थिरता को सुगम बनाती हैं।
• प्रॉम्प्ट लाइब्रेरीज़ सहयोग में सुधार करती हैं।

प्रॉम्प्ट संस्करण

• समय के साथ प्रॉम्प्ट में परिवर्तनों को ट्रैक करें।
• प्रॉम्प्ट संस्करणों को प्रबंधित करने के लिए संस्करण नियंत्रण प्रणालियों का उपयोग किया जा सकता है।
• संस्करण की सहायता से यदि आवश्यक हो तो पिछले संस्करणों पर वापस लौट सकते हैं।

प्रॉम्प्ट परीक्षण

• विभिन्न इनपुट के साथ व्यवस्थित रूप से प्रॉम्प्ट का परीक्षण करें।
• प्रॉम्प्ट में मौजूद किसी भी कमजोरी या पूर्वाग्रह की पहचान करें और उन्हें दूर करें।
• परीक्षण यह सुनिश्चित करता है कि प्रॉम्प्ट लगातार और विश्वसनीय रूप से प्रदर्शन करता है।

सीमाओं को समझना

• LLMs कभी-कभी गलत जानकारी प्रदान कर सकते हैं।
• वे प्रशिक्षण डेटा में मौजूद पूर्वाग्रहों के प्रति संवेदनशील होते हैं।
• इसका उपयोग करने से पहले हमेशा LLM के आउटपुट को सत्यापित करें।