प्राइम डे ने मुझे प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के बारे में क्या सिखाया
मैं प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग में महारत हासिल करना चाहता था।
मुझे कोई दिखावटी तरकीबें नहीं चाहिए थीं। मुझे उपयोगी कौशल चाहिए थे। मैं यह जानना चाहता था कि सवाल कैसे पूछे जाएं ताकि जवाब भरोसेमंद हों।
अधिकांश ट्यूटोरियल नकली उदाहरणों का उपयोग करते हैं। यदि आपको विषय में रुचि नहीं है, तो गलत जवाब को पहचानना कठिन होता है।
इसलिए मैंने अपने Amazon कार्ट पर अभ्यास किया। मैं यह जानना चाहता था कि मेरे डील्स असली थे या सिर्फ मार्केटिंग। इसमें दांव पर मेरा अपना पैसा था।
यहाँ वह है जो मैंने सीखा।
- एंकर (Anchor) पर प्रहार करें मार्केटिंग छूट को बड़ा दिखाने के लिए "लिस्ट प्राइस" (list prices) का उपयोग करती है। यदि आप पूछते हैं "क्या यह एक अच्छी डील है?", तो मॉडल अक्सर नकली लिस्ट प्राइस को ही मान लेता है।
समाधान: मॉडल को लिस्ट प्राइस को अनदेखा करने के लिए कहें। उससे पिछले 6-12 महीनों के वास्तविक बाजार मूल्य (street price) के साथ वर्तमान मूल्य की तुलना करने के लिए कहें।
- अपने मानदंड (criteria) निर्धारित करें "कौन सा बेहतर है?" जैसा प्रॉम्प्ट बेकार है। बिना संदर्भ के "बेहतर" का कोई अर्थ नहीं है।
समाधान: वेटेड क्राइटेरिया (weighted criteria) का उपयोग करें। मॉडल को स्पष्ट रूप से बताएं कि क्या महत्वपूर्ण है।
- 30% कीमत
- 25% सफाई की शक्ति
- 20% रनटाइम
- 15% HEPA फ़िल्टर
- 10% रखरखाव
साथ ही, "बेस्ट डील" और "बेस्ट प्रोडक्ट" को अलग रखें। एक प्रोडक्ट उच्च गुणवत्ता वाला हो सकता है लेकिन उसकी वैल्यू (value) खराब हो सकती है।
- गणित के लिए मजबूर करें मॉडल गणित के मामले में आत्मविश्वासी हो सकते हैं लेकिन गलत भी हो सकते हैं। वे अक्सर सारांश (summaries) में गलतियाँ करते हैं।
समाधान: मॉडल को "स्पष्ट रूप से गणित दिखाएं" (show the math explicitly) कहें। यदि मॉडल घटाव (subtraction) को चरण-दर-चरण लिखता है, तो उसके परिणाम में भ्रम (hallucinate) होने की संभावना कम होती है।
- फॉर्मेटिंग के बजाय सार (substance) को प्राथमिकता दें यदि आप कैरेक्टर लिमिट तक पहुँच जाते हैं, तो आप अपने प्रॉम्प्ट का अंत खो देते हैं।
समाधान: अपने सबसे महत्वपूर्ण निर्देशों को पहले रखें। लंबे हेडर या विनम्र शब्दों पर जगह बर्बाद न करें। "एंकर ब्रेक" और "वेटेड क्राइटेरिया" को सबसे ऊपर रखें।
उपयोग करने के लिए 5 मुख्य तकनीकें: • स्पष्टता के लिए भूमिकाओं (roles) का उपयोग करें। इसे एक प्राइसिंग एनालिस्ट (pricing analyst) के रूप में कार्य करने के लिए कहें। • एक विशिष्ट संरचना की मांग करें। टेबल या एक विशिष्ट निर्णय (verdict) मांगें। • फ्यू-शॉट (few-shot) उदाहरणों का उपयोग करें। इसे एक सटीक उत्तर का उदाहरण दिखाएं। • निर्णय से पहले तर्क (reasoning) मांगें। यह मॉडल को सोचने के लिए मजबूर करता है। • अनिश्चितता क्लॉज (uncertainty clause) जोड़ें। यदि इसे डेटा नहीं मिलता है, तो इसे "unverified" कहने के लिए कहें।
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग डीबगिंग (debugging) है। केवल पहले उत्तर को स्वीकार न करें। यह पता लगाएं कि मॉडल कहाँ विफल हो रहा है और उस विशिष्ट भाग को ठीक करें।
स्रोत: https://dev.to/cseeman/what-prime-day-taught-me-about-prompt-engineering-3gek
वैकल्पिक लर्निंग कम्युनिटी: https://t.me/GyaanSetuAi