𝗣𝗿𝗼𝗺𝗽𝘁𝗶𝗻𝗴 𝗜𝘀 𝗔 𝗦𝗸𝗶𝗹𝗹
लोग कहते हैं कि प्रॉम्प्टिंग सिर्फ अंग्रेजी में टाइप करना है। वे कहते हैं कि यह एक ऐसी ट्रिक है जिसे कोई भी एक दोपहर में सीख सकता है। उनका दावा है कि जल्द ही यह पूरी तरह से ऑटोमेट हो जाएगा।
मैंने छह महीने AI प्रोडक्ट्स बनाने में बिताए हैं। मैं इससे असहमत हूँ।
प्रॉम्प्टिंग सिर्फ शब्द नहीं हैं। यह सर्च (खोज) की तरह है। 2002 में, लोगों ने कहा था कि गूगल सर्च आसान है। अब हम जानते हैं कि कैसे सर्च करना है, यह बात विशेषज्ञों को शुरुआती लोगों से अलग करती है।
प्रॉम्प्टिंग लिंक्स के बजाय इंटेलिजेंस के लिए की जाने वाली खोज है।
यह क्यों मायने रखता है, यहाँ बताया गया है:
- खराब कोड आपको एरर देता है।
- खराब प्रॉम्प्ट आपको आत्मविश्वास से भरा, लेकिन गलत उत्तर देते हैं।
- यदि आप सावधान नहीं हैं, तो आप उस गलत उत्तर को शिप (ship) कर सकते हैं।
ऐसी प्रॉम्प्ट लिखना सीखना जो धारणाओं (assumptions) को उजागर करें, एक कौशल है। इसे सही करने के लिए अभ्यास की आवश्यकता होती है।
मैं पहले सोचता था कि लंबे प्रॉम्प्ट बेहतर होते हैं। मैं गलत था। लंबाई से ज्यादा स्ट्रक्चर मायने रखता है। आपको रोल, टास्क और कंस्ट्रेंट्स को अलग करना चाहिए। एक 3-लाइन वाला स्ट्रक्चर्ड प्रॉम्प्ट अक्सर 15-लाइन वाले भटके हुए प्रॉम्प्ट से बेहतर काम करता है।
विशेषज्ञता भी मायने रखती है। एक डेवलपर जिसे API डिज़ाइन का ज्ञान है, वह उस व्यक्ति की तुलना में बेहतर प्रॉम्प्ट लिखता है जिसे इसका ज्ञान नहीं है। आपका ज्ञान यह तय करता है कि आप समस्याओं को कैसे फ्रेम करते हैं और किन एज केसेस (edge cases) का उल्लेख करते हैं।
प्रॉम्प्टिंग आपकी विशेषज्ञता को प्रतिस्थापित नहीं करती है। यह उसे कई गुना बढ़ा देती है।
सबसे अच्छे उपयोगकर्ता वे नहीं हैं जो पहली बार में ही सही परिणाम प्राप्त कर लेते हैं। वे वे लोग हैं जो तेज़ी से सुधार (iterate) करते हैं। वे जानते हैं कि आउटपुट को कब खारिज करना है। वे जानते हैं कि प्रश्न को कैसे फिर से फ्रेम करना है।
जो लोग अच्छी तरह से प्रॉम्प्ट करते हैं और जो नहीं करते हैं, उनके बीच का अंतर बहुत बड़ा है। यह कोड की गति और प्रोटोटाइप की गुणवत्ता को प्रभावित करता है। इस कौशल को इसलिए नज़रअंदाज़ करना कि यह पांच साल में बदल सकता है, एक गलती है।
अभ्यास कैसे करें:
• AI को एक स्मार्ट इंटर्न की तरह समझें। इसे कॉन्टेक्स्ट, एक लक्ष्य और कंस्ट्रेंट्स दें। • नेगेटिव इंस्ट्रक्शंस का उपयोग करें। इसे बताएं कि क्या नहीं करना है। • मॉडल को तर्क करने के लिए कहें। "think step by step" जैसे संकेतों का उपयोग करें। • अपने विशिष्ट कार्य के लिए पैटर्न की एक लाइब्रेरी बनाएं। • अपनी विफलताओं का अध्ययन करें। पता लगाएं कि एक प्रॉम्प्ट क्यों विफल रहा।
प्रॉम्प्टिंग एक शिल्प (craft) है। यह आपके इंजीनियरिंग कौशल के साथ चलता है। यह आपके मौजूदा ज्ञान को बढ़ाता है। यदि आप इसे नज़रअंदाज़ करते हैं, तो आप बाकी सभी से धीमे चलेंगे।