OpenAI ਦੀ ਨਵੀਂ ਪ੍ਰੌਮਪਟਿੰਗ ਗਾਈਡ: ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ, ਨਾ ਕਿ ਸਟੈਪ-ਬਾਈ-ਸਟੈਪ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ 'ਤੇ

OpenAI ਨੇ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਪ੍ਰੌਮਪਟਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜੋ ਰਵਾਇਤੀ "chain-of-thought" ਦੇ ਰੁਝਾਨ ਨੂੰ ਚੁਣੌਤੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਖ਼ਤ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲ ਦੇਣ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਵਧੇਰੇ ਅੰਤਸਪ੍ਰੇਰਿਤ (intuitive) ਅਤੇ ਤਰਕ-ਅਧਾਰਤ (reasoning-heavy) ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨਾਂ ਵੱਲ ਇੱਕ ਕਦਮ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਖ਼ਤ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੀ ਬਜਾਏ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੌਮਪਟਿੰਗ ਦੇ ਚਾਰ ਮੁੱਖ ਤੱਤ

API ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮੈਨੂਅਲ ਜਾਂ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸਕੀਮਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, OpenAI ਪ੍ਰੌਮਪਟਿੰਗ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਚਾਰ ਵਿਕਲਪਿਕ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਰਲ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ: Goal (ਟੀਚਾ), Context (ਸੰਦਰਭ), Output Format (ਆਊਟਪੁੱਟ ਫਾਰਮੈਟ), ਅਤੇ Boundaries (ਸੀਮਾਵਾਂ)। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਲਾਜ਼ਮੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸਾਧਾਰਨ ਸਵਾਲਾਂ ਲਈ, ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਪ੍ਰੌਮਪਟ ਅਕਸਰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਨਤੀਜੇ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਗਾਈਡ ਦਾ ਮੁੱਖ ਫਲਸਫਾ "ਛੋਟੇ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ" ਹੈ। OpenAI ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਬਜਾਏ ਲੋੜੀਂਦੇ ਨਤੀਜੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਬਜਾਏ ਅੰਤਿਮ ਟੀਚੇ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ GPT-4o ਵਰਗੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲੱਭਣ, ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਆਪਣੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਐਡਜਸਟ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹੋ। ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦਾ ਵਰਤੋਂ ਉਦੋਂ ਹੀ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਖਾਸ ਵਿਧੀ (methodology) ਅੰਤਿਮ ਆਊਟਪੁੱਟ ਵਾਂਗ ਹੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋਵੇ।

ਸਕ੍ਰਿਪਟਿੰਗ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸੀਮਾਵਾਂ (Constraints)

ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਅਤੇ ਪਾਵਰ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸਟੈਪ-ਬਾਈ-ਸਟੈਪ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨਾਲੋਂ ਸੀਮਾਵਾਂ (constraints) ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। AI ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਹਰ ਕਦਮ ਨੂੰ ਮਾਈਕਰੋ-ਮੈਨੇਜ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, OpenAI ਅਣਚਾਹੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਇੱਕ ਜਾਂ ਦੋ "ਸਖ਼ਤ ਨਿਯਮ" (hard rules) ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਵਿੱਚ "ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਬਜਟ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਬਦਲੇ ਬਿਨਾਂ ਰੱਖੋ" ਜਾਂ "ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਵਜੋਂ ਤਿਆਰ ਕਰੋ; ਇਸਨੂੰ ਭੇਜੋ ਨਾ" ਵਰਗੇ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।

ਇਹ "ਘੱਟ ਹੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ" (less-is-more) ਵਾਲਾ ਪਹੁੰਚ ਸੰਦਰਭ ਪ੍ਰਬੰਧਨ (context management) ਤੱਕ ਵੀ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਗਾਈਡ ਸਿਰਫ ਉਹਨਾਂ ਫਾਈਲਾਂ—ਜਿਵੇਂ ਕਿ PDFs, ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟਾਂ, ਜਾਂ ਤਸਵੀਰਾਂ—ਨੂੰ ਅਟੈਚ ਕਰਨ ਦੀ ਸਲਾਹ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਜਵਾਬ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨਗੀਆਂ। ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਕੰਮਾਂ ਲਈ, OpenAI ਇੱਕ "ਸਵੈ-ਪਰੀਖਿਆ" (self-verification) ਲੂਪ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਖਾਸ ਗਲਤੀਆਂ ਲਈ ਆਪਣੇ ਆਊਟਪੁੱਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਹਿੰਦੇ ਹੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿ ਹਰ ਕਾਰਜ (action item) ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਰਧਾਰਤ ਮਾਲਕ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਸੀਮਾ ਹੋਵੇ।

"Chat" ਅਤੇ "Work" ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਅਤੇ Codex ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ

OpenAI "Chat" ਅਤੇ "Work" ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਵੀ ਰਸਮੀ ਰੂਪ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ Chat ਛੋਟੇ ਸਵਾਲਾਂ ਅਤੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਹੈ, "Work" ਉਹ ਭਾਰੀ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵੱਡੇ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਸਰੋਤਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ Gmail, Slack, ਜਾਂ GitHub) ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਲੈਂਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ Work ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਖਰਚ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਆਟੋਮੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

Codex ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ, ਗਾਈਡ ਉੱਨਤ ਸਟੀਅਰਿੰਗ (steering) ਅਤੇ ਸੈਂਡਬਾਕਸਿੰਗ (sandboxing) ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਹੁਣ ਮੌਜੂਦਾ ਰਨ ਨੂੰ ਮੁੜ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ "Steer" ਕਮਾਂਡ ਜਾਂ ਅਗਲੇ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਲਗਾਉਣ ਲਈ "Queue" ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੋਡਿੰਗ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਲਈ, OpenAI ਨੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਲੈਸ਼ (slash) ਕਮਾਂਡਾਂ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਹਨ:

• /plan: ਕੋਡ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਚਲਾਉਣ (execution) ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• /goal: ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਉਦੇਸ਼ ਸੈੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਕਈ ਕਦਮਾਂ ਦੌਰਾਨ ਟਰੈਕ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• /review: ਸਥਾਨਕ ਜਾਂ GitHub-ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਟਡ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਲੌਜਿਕ ਆਡਿਟ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਮੁੱਖ ਗੱਲਾਂ

• ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲ ਦਿਓ: ਲੋੜੀਂਦੇ ਨਤੀਜੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ; ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਉਦੋਂ ਹੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ਜੇਕਰ ਖਾਸ ਕਦਮ ਕੰਮ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ।
• ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ: ਮਾਡਲ ਦੀ ਹਰ ਇੱਕ ਹਰਕਤ ਨੂੰ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਸਖ਼ਤ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
• ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਮਾਂਡਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ: ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਬਹੁ-ਪੜਾਵੀ ਤਕਨੀਕੀ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਲਈ Codex ਸਲੈਸ਼ ਕਮਾਂਡਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ /plan ਅਤੇ /goal ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।