OpenAI अनुकूलन के लिए छह रणनीतियों के साथ प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग गाइड का अनावरण किया GPT-4 प्रदर्शन
संक्षेप में
OpenAI के लिए अपनी प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग गाइड जारी की GPT-4, एलएलएम की दक्षता बढ़ाने के तरीकों के बारे में विस्तृत जानकारी प्रदान करना।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान संगठन OpenAIके लिए अपनी प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग गाइड जारी की GPT-4. यह मार्गदर्शिका भाषा मॉडल (एलएलएम) की दक्षता को अनुकूलित करने के बारे में विस्तृत जानकारी प्रदान करती है।
गाइड उन रणनीतियों और युक्तियों की रूपरेखा तैयार करता है जिन्हें अधिक प्रभावशीलता के लिए जोड़ा जा सकता है और इसमें उदाहरण संकेत शामिल हैं, जो उपयोगकर्ताओं को मॉडल की दक्षता को अधिकतम करने में मदद करने के लिए छह प्रमुख रणनीतियों की पेशकश करते हैं।
स्पष्ट निर्देश
एलएलएम मॉडल में अंतर्ज्ञान की कमी है। यदि आउटपुट बहुत व्यापक या सरल हैं, तो उपयोगकर्ताओं को संक्षिप्त या विशेषज्ञ-स्तरीय प्रतिक्रियाओं का अनुरोध करना चाहिए। उपयोगकर्ता के निर्देश जितने अधिक स्पष्ट होंगे, वांछित परिणाम प्राप्त करने की संभावना उतनी ही अधिक होगी।
संदर्भ पाठ प्रदान करें
भाषा मॉडल गलत प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न कर सकते हैं, विशेष रूप से अस्पष्ट विषयों पर या जब उद्धरण और यूआरएल मांगे जाते हैं। जिस प्रकार नोट्स एक छात्र की सहायता करते हैं, उसी प्रकार संदर्भ पाठ प्रदान करने से मॉडल की सटीकता बढ़ सकती है। उपयोगकर्ता मॉडल को संदर्भ पाठ का उपयोग करके उत्तर देने या उसमें से उद्धरण प्रदान करने का निर्देश दे सकते हैं।
जटिल कार्य को सरल निर्देशों में तोड़ें
उपयोगकर्ताओं को बेहतर प्रदर्शन के लिए एक जटिल प्रणाली को मॉड्यूलर घटकों में तोड़ना चाहिए। जटिल कार्यों में अक्सर सरल कार्यों की तुलना में त्रुटि दर अधिक होती है। इसके अलावा, जटिल कार्य पुनः हो सकते हैंdefiसरल कार्यों के वर्कफ़्लो के रूप में उपयोग किया जाता है, जहां पहले के कार्यों के आउटपुट बाद के कार्यों के लिए इनपुट का निर्माण करते हैं।
मॉडल को विश्लेषण के लिए समय की आवश्यकता होती है
तत्काल प्रतिक्रियाएँ प्रदान करते समय एलएलएम मॉडल में तर्क संबंधी त्रुटियों की संभावना अधिक होती है। उत्तर प्राप्त करने से पहले "विचार श्रृंखला" का अनुरोध करने से मॉडल को अधिक विश्वसनीय और सटीक प्रतिक्रियाओं की ओर बढ़ने में मदद मिल सकती है।
उपयोगकर्ताओं को बाहरी उपकरणों का उपयोग करना चाहिए
अन्य उपकरणों से आउटपुट प्रदान करके मॉडल की सीमाओं को दूर करें। एक कोड निष्पादन इंजन, जैसे OpenAIका कोड दुभाषिया, गणितीय गणना और कोड निष्पादन में सहायता कर सकता है। यदि किसी उपकरण का उपयोग करके कोई कार्य अधिक विश्वसनीय या कुशलतापूर्वक किया जा सकता है, तो बेहतर परिणामों के लिए इसे ऑफ़लोड करने पर विचार करें।
व्यवस्थित रूप से परिवर्तन का परीक्षण करें
इसकी मात्रा निर्धारित करके प्रदर्शन को बढ़ाना संभव है। हालाँकि किसी प्रॉम्प्ट को बदलने से विशिष्ट मामलों में प्रदर्शन में सुधार हो सकता है, लेकिन इससे समग्र प्रदर्शन में कमी आ सकती है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि परिवर्तन प्रदर्शन में सकारात्मक योगदान देता है, एक व्यापक परीक्षण सूट स्थापित करना आवश्यक हो सकता है।
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग गाइड का लाभ उठाकर GPT-4, उपयोगकर्ता विभिन्न परिदृश्यों में इसके इष्टतम प्रदर्शन को सुनिश्चित करते हुए स्पष्ट तरीकों और रणनीति के माध्यम से एलएलएम की दक्षता बढ़ा सकते हैं।
Disclaimer
साथ लाइन में ट्रस्ट परियोजना दिशानिर्देश, कृपया ध्यान दें कि इस पृष्ठ पर दी गई जानकारी का कानूनी, कर, निवेश, वित्तीय या किसी अन्य प्रकार की सलाह के रूप में व्याख्या करने का इरादा नहीं है और न ही इसकी व्याख्या की जानी चाहिए। यह महत्वपूर्ण है कि केवल उतना ही निवेश करें जितना आप खो सकते हैं और यदि आपको कोई संदेह हो तो स्वतंत्र वित्तीय सलाह लें। अधिक जानकारी के लिए, हम नियम और शर्तों के साथ-साथ जारीकर्ता या विज्ञापनदाता द्वारा प्रदान किए गए सहायता और समर्थन पृष्ठों का संदर्भ लेने का सुझाव देते हैं। MetaversePost सटीक, निष्पक्ष रिपोर्टिंग के लिए प्रतिबद्ध है, लेकिन बाज़ार की स्थितियाँ बिना सूचना के परिवर्तन के अधीन हैं।
के बारे में लेखक
अलीसा, एक समर्पित पत्रकार हैं MPost, क्रिप्टोकरेंसी, शून्य-ज्ञान प्रमाण, निवेश और के विस्तृत दायरे में माहिर है Web3. उभरते रुझानों और प्रौद्योगिकियों पर गहरी नजर रखने के साथ, वह डिजिटल वित्त के लगातार विकसित हो रहे परिदृश्य में पाठकों को सूचित करने और संलग्न करने के लिए व्यापक कवरेज प्रदान करती है।
और अधिक लेख
अलीसा, एक समर्पित पत्रकार हैं MPost, क्रिप्टोकरेंसी, शून्य-ज्ञान प्रमाण, निवेश और के विस्तृत दायरे में माहिर है Web3. उभरते रुझानों और प्रौद्योगिकियों पर गहरी नजर रखने के साथ, वह डिजिटल वित्त के लगातार विकसित हो रहे परिदृश्य में पाठकों को सूचित करने और संलग्न करने के लिए व्यापक कवरेज प्रदान करती है।
