एआई प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग

त्वरित इंजीनियरिंग के साथ एआई की पूरी क्षमता को अनलॉक करना सीखें। इस पोस्ट में किसी भी मॉडल को कमांड करने और काम पूरा करने के लिए सटीक और कुशल निर्देश तैयार करने की कला की खोज करें।

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग, जिसे इन-कन्टेक्स्ट लर्निंग के रूप में भी जाना जाता है, बड़े एआई मॉडल के लिए भेजे गए संदेशों में निर्देशों को एम्बेड करने की कला और विज्ञान है।

आप मॉडल से अच्छे परिणाम प्राप्त करने या इसकी कार्यक्षमता को और अधिक प्रशिक्षित करने के लिए एआई प्रॉम्प्टिंग का उपयोग कर सकते हैं। कौशल सेट कंप्यूटिंग, संचार, डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग की अच्छी समझ को जोड़ता है।

यह ब्लॉग पोस्ट एआई प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग की विभिन्न विशेषताओं और लाभों पर प्रकाश डालता है। साथ ही, इसमें आपको विषय पर बेहतर समझ पाने में मदद करने के लिए उपयोगी उदाहरण और संसाधन भी शामिल हैं।

अच्छे AI संकेतों की आवश्यकता

बड़े भाषा मॉडल की तरह एआई सिस्टम भाषा को संसाधित करने और उत्पन्न करने में मदद करने के लिए शब्दों को टोकन में बदल देते हैं। इस प्रक्रिया को टोकनाइजेशन कहा जाता है और इसमें पाठ के बड़े हिस्से को छोटी इकाइयों, जैसे अक्षर, शब्द और उप-शब्द में तोड़ना शामिल है। फिर इन टोकन को संख्यात्मक मान निर्दिष्ट किया जाता है और आउटपुट उत्पन्न करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क में फीड किया जाता है।

यहां परिणाम यह है कि इनपुट शब्दों या उनके अनुक्रम में परिवर्तन समान रूप से तंत्रिका नेटवर्क के आउटपुट में बदलाव का कारण बनेगा। एआई दुनिया में शब्द अर्थ का प्रतिनिधित्व करते हैं, इसलिए यदि आप सिस्टम से सर्वश्रेष्ठ प्राप्त करना चाहते हैं तो प्रत्येक शब्द मायने रखता है। अच्छे एआई प्रॉम्प्ट लिखने के कई लाभों में से कुछ यहां दिए गए हैं।

  • बेहतर आउटपुट: ट्रांसफार्मर मॉडल अपनी वजह से बहुत प्रभावशाली प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न कर सकते हैं ध्यान तंत्र, जो उन्हें किसी भी ऑपरेशन में संदर्भ बनाए रखने की सुविधा देता है। दूसरी ओर, उपयोगकर्ता या प्रॉम्प्ट इंजीनियर, एआई मॉडल का ध्यान केंद्रित करने के लिए सर्वोत्तम शब्दों को दर्ज करके मॉडल को बेहतर आउटपुट के लिए निर्देशित करता है और इस तरह सबसे अधिक प्रासंगिक और आकर्षक सामग्री तैयार करता है।
  • उच्च दक्षता: सही संकेतों को देखते हुए, एक एआई मॉडल न केवल सर्वोत्तम सामग्री प्रदान करेगा बल्कि इसे जल्दी और कुशलता से करेगा। इससे उपयोगकर्ता का समय बचता है और परिणामी आउटपुट को अक्सर कम संपादन या प्रसंस्करण की आवश्यकता होगी। एआई मॉडल समय-समय पर शीघ्र लेखक की अपेक्षाओं को भी पार कर सकता है।
  • बेहतर सटीकता: गणना-संबंधी कार्यों के लिए, एक अच्छा संकेत अधिक सटीक परिणाम भी उत्पन्न करता है। अन्य स्थितियों में, यह मतिभ्रम की संभावना को कम कर देता है - जो तब होता है जब कोई एआई स्वयं विवरण बनाने और इसे एक तथ्य के रूप में पेश करने का प्रयास करता है।

शीघ्र इंजीनियरिंग के लिए उपयोग

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग उपयोगकर्ता को रोजमर्रा की भाषा का उपयोग करके एक स्मार्ट मशीन को नियंत्रित करने की क्षमता प्रदान करती है। यह इसे एक बहुत ही बहुमुखी कौशल बनाता है जिसका अधिक उपयोग होता रहेगा। निम्नलिखित कुछ प्रमुख उपयोग हैं जिनके लिए वर्तमान में प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग का उपयोग किया जा रहा है।

  1. समस्या को सुलझाने: बहुत बह बड़े भाषा एआई मॉडल इसका उपयोग बड़ी और जटिल समस्याओं से निपटने में किया जा सकता है, बस समस्या को सरल रूप में बताकर और फिर समाधान की मांग करके। उदाहरण के लिए, ChatGPT इस मामले में बहुत अच्छा है। शेड्यूल बनाने से लेकर कठिन सवालों के जवाब देने, कानूनी मामलों और यहां तक ​​कि चिकित्सा निदान तक।
  2. सामग्री निर्माण: बड़े भाषा मॉडल सही संकेत के साथ सभी प्रकार की सामग्री तैयार करने में बहुत अच्छे होते हैं। आप सही संकेतों का उपयोग करके ब्लॉग पोस्ट, कविताएं, कहानी, कंप्यूटर कोड, खाद्य व्यंजन, संगीत, चित्र, वीडियो और ईमेल पत्र उत्पन्न करने के लिए आसानी से एक मॉडल का मार्गदर्शन कर सकते हैं।
  3. अनुसंधान एवं सूचना पुनर्प्राप्ति: अधिकांश एआई मॉडल अत्यधिक मात्रा में डेटा पर प्रशिक्षित होते हैं और इससे विशिष्ट जानकारी के लिए उनसे पूछताछ करना आसान हो जाता है। प्रासंगिक संकेत जारी करने से किसी भी उपयोगकर्ता को कोई भी जानकारी आसानी से प्राप्त करने में सहायता मिल सकती है। अच्छी तरह से प्रशिक्षित मॉडल के साथ, यह प्रक्रिया मानक खोज इंजनों से बेहतर हो गई है, जिससे एआई-संचालित खोज अनुप्रयोगों की एक नई पीढ़ी सामने आई है जैसे आप आयें और Perplexity.ai.
  4. लेखन सहायता: सही संकेतों के साथ, जेनरेटिव एआई वर्तमान में मनुष्य को ज्ञात सबसे रचनात्मक तकनीक है। सभी प्रकार के अंश लिखने के रचनात्मक विचारों से लेकर व्याकरण सुधार और लेख सारांश तक, सही संकेत जारी करने की क्षमता लेखकों और कार्यालय कर्मचारियों के जीवन में बहुत बड़ा अंतर ला सकती है।
  5. प्रोग्रामिंग सहायता: हालाँकि अत्यधिक अनुकूलित AI प्रोग्रामिंग सहायक जैसे हैं गिटहब कोपिलॉट और अमेज़न कोडव्हिस्परर, सामान्य एआई मॉडल के लिए सही संकेत जारी करने में सक्षम होने से कोडर की उत्पादकता समान रूप से बढ़ सकती है और कीमती विकास समय बच सकता है।
  6. अनुवाद करें : बड़े भाषा मॉडल भाषा अनुवाद में माहिर हैं और आप अधिकार संकेतों के साथ अपने लाभ के लिए इसका उपयोग कर सकते हैं। केवल एक भाषा से दूसरी भाषा में पाठ का अनुवाद करने के विपरीत, आप अपनी संकेत क्षमताओं के अनुसार आउटपुट को संशोधित करने के लिए स्वतंत्र हैं।
  7. चैटबॉट और व्यक्तिगत सहायता: प्रारंभ में, जैसे स्वचालन उपकरण थे Zapier और IFTTT इससे उपयोगकर्ताओं को विज़ुअल इंटरफ़ेस का उपयोग करके कार्यों को स्वचालित करने में मदद मिली। हालाँकि, ChatGPT प्लगइन्स और इसी तरह की पेशकशें उपयोगकर्ताओं को संकेतों का उपयोग करके इंटरनेट पर सामग्री को स्वचालित करने की सुविधा देकर उद्योग को बदल रही हैं।
  8. फ़ाइन-ट्यूनिंग और अनुकूलन: एआई मॉडल को बहुत सारे टेक्स्ट, छवि, ऑडियो या वीडियो डेटा के साथ पूर्व-प्रशिक्षित करने के बाद, अगला चरण आमतौर पर फाइन-ट्यूनिंग चरण होता है। यहां, सामान्य मॉडल को अधिक विशिष्ट कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए अनुकूलित किया गया है, जैसे सामग्री निर्माण या प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग का उपयोग करके चैटबॉट।

आवश्यक कौशल

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग एक कला और विज्ञान है जिसे अत्यधिक कुशल होने के लिए तकनीकी और गैर-तकनीकी दोनों कौशल के मिश्रण की आवश्यकता होती है। हालाँकि कुछ परियोजनाओं या त्वरित इंजीनियरिंग पदों के लिए विशिष्ट विशेषज्ञ कौशल की आवश्यकता हो सकती है, अधिक सामान्य कौशल नीचे हैं:

  • समस्या विश्लेषण एवं समाधान क्षमताएँ: समस्याओं को रचनात्मक रूप से पहचानने, विश्लेषण करने और चित्रित करने की क्षमता संभवतः कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रभुत्व वाले भविष्य में सबसे अधिक फायदेमंद मानव कौशल बन जाएगी। एआई मॉडल का सर्वोत्तम उपयोग करने के लिए, आपको किसी भी स्थिति में समस्याओं को तुरंत पहचानने, संभावित समाधानों के लिए स्थिति का विश्लेषण करने और समस्या को हल करने के लिए एक रचनात्मक रोडमैप या प्रक्रिया को सटीक रूप से रेखांकित करने की क्षमता की आवश्यकता होती है।
  • मौखिक और लिखित संचार कौशल: एआई मॉडल के साथ अपनी बातचीत से सर्वश्रेष्ठ प्राप्त करने में मदद के लिए आपको अच्छे संचार कौशल की भी आवश्यकता है। वर्तमान में अधिकांश मॉडल लिखित संचार के साथ काम करते हैं, लेकिन अंततः मौखिक और अन्य कौशलों को शामिल करने के लिए इंटरफेस का विस्तार होना चाहिए। हालाँकि, संचार की अच्छी समझ बहुत जरूरी है।
  • एआई, एमएल और एनएलपी का ज्ञान: यह यह समझने में भी मदद करता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मॉडल कैसे काम करते हैं, मशीन लर्निंग (एमएल) कैसे काम करती है, और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) का क्षेत्र कैसे काम करता है।
  • कंप्यूटर प्रोग्रामिंग ज्ञान: हालांकि एआई प्रॉम्प्टिंग के लिए कोई आवश्यकता नहीं है, प्रोग्रामिंग भाषाओं की ठोस समझ और विचारों को मशीनों तक कैसे पहुंचाया जाए और उन विचारों के साथ समस्याओं को कैसे हल किया जाए, प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग में अमूल्य हो सकता है।
  • डेटा विश्लेषण: डेटा विश्लेषण और एआई प्रॉम्प्टिंग में बहुत समानता है। डेटा विश्लेषण कौशल आपको त्वरित-प्रतिक्रिया डेटा से मूल्यवान अंतर्दृष्टि और पैटर्न को पहचानने और निकालने में सक्षम बनाता है। इससे यह जानने में भी मदद मिलती है कि अपने डेटा को दर्शकों, टीम या ग्राहकों के सामने कैसे प्रदर्शित किया जाए।

प्रभावी संकेत कैसे लिखें

एआई मॉडल के लिए प्रभावी संकेत लिखने के लिए आपको केवल कुछ सुझावों को ध्यान में रखना होगा और वे इस प्रकार हैं।

  1. उद्देश्य को पहचानें: आपको पहले यह स्पष्ट करना होगा कि आप क्या बनाने वाले हैं और ऐसा क्यों कर रहे हैं। अपने आप से ऑपरेशन का लक्ष्य पूछें और अपेक्षित आउटपुट के बारे में स्पष्ट रहें।
  2. स्पष्ट और विशिष्ट निर्देश दें: अपने संकेतों को सरल और समझने में आसान बनाने का प्रयास करें। इसमें आपको क्या चाहिए इसके बारे में विशिष्ट जानकारी और स्पष्ट निर्देश शामिल होने चाहिए।
  3. ओपन-एंडेड प्रश्न शामिल करें: जेनरेटिव एआई मॉडल ओपन-एंडेड प्रश्नों के साथ अच्छा प्रदर्शन करते हैं, जो हां या ना में सीधे प्रतिक्रिया की मांग नहीं करते हैं, बल्कि स्वतंत्र सोच, रचनात्मक स्वतंत्रता और कई रूपों में उत्तर देने की क्षमता को प्रोत्साहित करते हैं।
  4. प्रासंगिक जानकारी शामिल करें: आप मुद्दे के बारे में पृष्ठभूमि की जानकारी शामिल करके, अपने लक्षित दर्शकों को समझाकर, समय या स्थान का उल्लेख करके, विशिष्ट प्रारूप निर्दिष्ट करके, उदाहरण प्रदान करके, किसी भी अस्पष्ट शर्तों को स्पष्ट करके और पिछले बयानों को संदर्भित करके अपने संकेत परिणामों को और बेहतर बना सकते हैं।
  5. दोहराएं: अधिकांश एलएलएम में एक ध्यान देने की सुविधा होती है जो उन्हें संदर्भ-जागरूक बनाती है। आप इस सुविधा का उपयोग मॉडल द्वारा दिए गए पिछले बयानों को संदर्भित करके, प्रतिक्रिया में प्रस्तुत मॉडल के विकल्पों को बदलकर और विभिन्न विकल्पों के साथ पिछले कार्य को फिर से करने के लिए कहकर कर सकते हैं। पुनरावृत्ति शक्तिशाली परिणाम उत्पन्न कर सकती है, क्योंकि यह आपको प्रारंभिक आउटपुट को संशोधित और बेहतर बनाने में मदद करती है।

कुछ उदाहरण संकेत

आप उतने ही संकेत गढ़ सकते हैं जितने आकाश में तारे हैं। निम्नलिखित सूची केवल आपकी रचनात्मकता को निर्देशित करने में सहायता के लिए उदाहरण प्रदान करती है।

शीघ्रटिप्पणियों
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2.मैं एक सुपरहीरो के बारे में एक फिल्म लिख रहा हूं और मैं चाहता हूं कि आप कहानी बनाएं और मेरे लिए 5 किरदार बनाएं।रचनात्मक सहायता
3.मैं चाहता हूं कि आप एक डेटा वैज्ञानिक के रूप में कार्य करें और मेरे लिए कोड लिखें। मेरे पास (*वर्णन*) के बारे में एक डेटासेट है। क्या आप भविष्यवाणी करने के लिए एक मशीन-लर्निंग मॉडल बना सकते हैं (*लक्ष्य चर*)?डेटा विज्ञान सहायक के रूप में चैटजीपीटी
4.मैं चाहता हूं कि आप एक डेटा वैज्ञानिक के रूप में कार्य करें और मेरे लिए कोड लिखें। मेरे पास (*वर्णन*) के बारे में यह डेटासेट है। क्या आप डेटा को विज़ुअलाइज़ करने के लिए पायथन कोड लिख सकते हैं?डेटा विज्ञान सहायक के रूप में चैटजीपीटी
5.(*आपके उत्पाद*) के लिए 15 प्रचार विचारों की एक सूची लिखें। लक्षित दर्शक (*लक्ष्य*) है और उत्पाद (*सुविधाओं*) के लिए उल्लेखनीय है।
6.(*उत्पाद या सेवा दर्ज करें*) की विस्तृत समीक्षा प्रस्तुत करें
7.क्या आप मेरे लिए 15 कॉलम और 100 पंक्तियों वाली यादृच्छिक संख्याएँ उत्पन्न करने के लिए एक जावास्क्रिप्ट कोड लिख सकते हैं?कोडिंग सहायक के रूप में चैटजीपीटी
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17. मैं चाहता हूं कि आप एक साक्षात्कारकर्ता के रूप में कार्य करें। मैं उम्मीदवार बनूंगा और आप मुझसे किसी कंपनी में (*पद*) पद के लिए अभ्यास करने के लिए साक्षात्कार प्रश्न पूछेंगे। सभी प्रश्न एक साथ न पूछें. बस मुझसे एक प्रश्न पूछें, और फिर मेरे उत्तर की प्रतीक्षा करें। कुछ भी स्पष्ट मत करो. एक साक्षात्कारकर्ता की तरह मुझसे एक-एक करके प्रश्न पूछें और मेरे उत्तरों की प्रतीक्षा करें। मेरा पहला वाक्य है "हाय"चैटजीपीटी इसमें अच्छा है
18. मैं चाहता हूं कि आप मेरे आभासी डॉक्टर के रूप में कार्य करें। मैं अपने शारीरिक लक्षणों का वर्णन करूंगा और आप लक्षणों के लिए निदान और उपचार योजना प्रदान करेंगे। कृपया, केवल अपने निदान और उपचार योजना के साथ उत्तर दें, और केवल जहां आवश्यक हो वहां स्पष्टीकरण प्रदान करें। मेरा पहला अनुरोध है "पिछले कुछ दिनों से मुझे पैरों में झुनझुनी महसूस हो रही है।"
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आम सवाल-जवाब

सटीक और प्रासंगिक आउटपुट के लिए त्वरित लेखन के लिए कुछ सर्वोत्तम अभ्यास क्या हैं?

परिदृश्य स्पष्ट करें और यथासंभव उपयोगी जानकारी या उदाहरण शामिल करें।

क्या प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में कोई अंतर है?

हाँ। प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग प्राकृतिक मानव भाषा का उपयोग करती है, ज्यादातर अंग्रेजी। सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग में आमतौर पर विशिष्ट कंप्यूटर भाषाओं और विकास दृष्टिकोणों के अध्ययन की आवश्यकता होती है।

मैं अपना त्वरित इंजीनियरिंग कौशल कैसे विकसित कर सकता हूँ?

नीचे दिए गए संसाधन लिंक से अभ्यास करके और अधिक सीखकर।

सामान्य त्वरित इंजीनियरिंग चुनौतियाँ क्या हैं?

इनमें अस्पष्ट संकेतों के निर्माण से बचना, पक्षपाती मॉडल के साथ काम करना और मॉडल को निर्देशित करने के लिए आवश्यक डोमेन ज्ञान की कमी शामिल है।

एआई शीघ्र लेखन संसाधन

  1. https://openart.ai/promptbook
  2. https://towardsdatascience.com/
  3. https://docs.openai.com/
  4. https://www.coursera.org/
  5. https://www.udemy.com/
  6. https://www.chatgpttrainings.com/book
  7. https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide
  8. https://www.promptengineering.org/master-prompt-engineering-ai-prompt/

निष्कर्ष

हम एआई प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग पर इस पोस्ट के अंत तक पहुंच गए हैं और आपने शुरुआती और अनुभवी पेशेवरों के लिए उपहार देने वाले विभिन्न अवसरों को देखा है।

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग मनुष्य और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बीच का सेतु है। इसलिए, एआई सिस्टम से उच्च-गुणवत्ता और मूल्यवान परिणाम उत्पन्न करने की आपकी क्षमता आपकी संकेत देने की दक्षता पर निर्भर करती है।

Nnamdi Okeke

ननमदी ओकेके

ननमदी ओकेके एक कंप्यूटर उत्साही हैं जो पुस्तकों की एक विस्तृत श्रृंखला को पढ़ना पसंद करते हैं। उसे विंडोज़/मैक पर लिनक्स के लिए प्राथमिकता है और वह उपयोग कर रहा है
अपने शुरुआती दिनों से उबंटू। आप उसे ट्विटर पर पकड़ सकते हैं बोंगोट्रैक्स

लेख: 278

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