फ्यू शॉट प्रॉम्प्टिंग
फ्यू शॉट प्रॉम्प्टिंग (Few Shot Prompting) आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) में एक महत्वपूर्ण तकनीक है, जिसमें मॉडल को केवल कुछ उदाहरण देकर उसे किसी विशिष्ट कार्य के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। यह तकनीक तब उपयोगी होती है जब आपके पास बड़ा डेटा सेट नहीं होता, या आप मॉडल को बिना पुनः प्रशिक्षण के त्वरित और प्रभावी परिणाम देना चाहते हैं। फ्यू शॉट प्रॉम्प्टिंग के द्वारा, मॉडल को कुछ नमूने दिखाए जाते हैं, जिससे वह उस पैटर्न या कार्य को समझ कर नए इनपुट पर सही प्रतिक्रिया दे सके।
इस तकनीक का उपयोग तब किया जाता है जब आप चाहते हैं कि मॉडल सीमित जानकारी से सही निर्णय ले या जटिल प्रश्नों का जवाब दे। इस ट्यूटोरियल में आप सीखेंगे कि कैसे प्रभावी फ्यू शॉट प्रॉम्प्ट बनाए जाते हैं, किस प्रकार के उदाहरण शामिल किए जाते हैं, और इनका व्यावहारिक उपयोग कैसे किया जा सकता है। साथ ही, आप प्रॉम्प्टिंग की बारीकियों को समझेंगे जो आपके AI मॉडल की प्रदर्शन क्षमता को बेहतर बनाएंगी।
यह तकनीक ग्राहक सेवा, भाषा अनुवाद, टेक्स्ट वर्गीकरण, और कई अन्य क्षेत्रों में व्यापक रूप से प्रयोग की जाती है, जहां तेजी से और सटीक परिणाम आवश्यक होते हैं।
मूल उदाहरण
promptYou are a helpful assistant. Here are some examples of converting temperatures from Celsius to Fahrenheit:
Example 1:
Input: 0°C
Output: 32°F
Example 2:
Input: 100°C
Output: 212°F
Convert the following temperature:
Input: 25°C
Output:यह मूल उदाहरण फ्यू शॉट प्रॉम्प्टिंग की सरल संरचना को दर्शाता है। शुरुआत में मॉडल को “helpful assistant” के रूप में निर्देशित किया गया है, जिससे उसकी भूमिका स्पष्ट होती है। इसके बाद दो उदाहरण दिए गए हैं जो बतातें हैं कि सेल्सियस से फ़ारेनहाइट में तापमान कैसे बदला जाता है। ये उदाहरण मॉडल को यह समझने में मदद करते हैं कि उसे क्या आउटपुट देना है।
अंत में एक नया इनपुट दिया गया है (25°C) और मॉडल को इसका आउटपुट प्रदान करना है। इस तरह के प्रॉम्प्ट को आप तब उपयोग कर सकते हैं जब आपको किसी गणितीय रूपांतरण या पैटर्न को समझाना हो। इसे आप अन्य क्षेत्रों जैसे टेक्स्ट वर्गीकरण या साधारण प्रश्नोत्तर में भी आसानी से अनुकूलित कर सकते हैं।
इस प्रॉम्प्ट को सुधारने के लिए आप उदाहरणों की संख्या बढ़ा सकते हैं या उदाहरणों को जटिल बना सकते हैं ताकि मॉडल की समझ और बेहतर हो।
व्यावहारिक उदाहरण
promptYou are an expert customer support chatbot. Here are some examples of polite and helpful responses:
Example 1:
Customer: I forgot my password. How can I reset it?
Response: No worries! You can reset your password by clicking the "Forgot Password" link on the login page. Let me know if you need further assistance.
Example 2:
Customer: Can I change my order after placing it?
Response: Yes, you can change your order within 2 hours of placing it. Please provide your order number and the changes you'd like to make.
Example 3:
Customer: Do you offer international shipping?
Response: Yes, we ship internationally. Shipping fees and times vary depending on the destination.
Now, respond to this customer inquiry:
Customer: How do I track my order?यह व्यावहारिक उदाहरण एक ग्राहक सेवा चैटबॉट के लिए फ्यू शॉट प्रॉम्प्टिंग को दर्शाता है। इसमें मॉडल को यह समझाया गया है कि उसे एक “expert customer support chatbot” की तरह व्यवहार करना है। इसके बाद तीन उदाहरण प्रस्तुत किए गए हैं जिनमें ग्राहक की सामान्य पूछताछ और उनके विनम्र व सहायक जवाब शामिल हैं।
यह उदाहरण मॉडल को सही टोन, शैली और उत्तर की स्पष्टता सिखाते हैं। अंत में एक नया ग्राहक प्रश्न दिया गया है, जिसके आधार पर मॉडल को उचित जवाब देना है। इस प्रकार के प्रॉम्प्ट का उपयोग वाणिज्यिक या ग्राहक सेवा में व्यापक रूप से किया जा सकता है जहाँ स्वचालित, परंतु संवेदनशील प्रतिक्रियाओं की आवश्यकता होती है।
इसे बेहतर बनाने के लिए, आप जवाबों में और अधिक जानकारी या विशिष्ट उत्पाद विवरण जोड़ सकते हैं, या फिर भाषा को औपचारिक या अनौपचारिक बना सकते हैं।
सर्वोत्तम अभ्यास और सामान्य गलतियां
सर्वोत्तम अभ्यास:
- स्पष्ट और प्रतिनिधि उदाहरण चुनें जो कार्य की विविधताओं को कवर करें।
- सभी उदाहरणों का फॉर्मेट समान रखें ताकि मॉडल पैटर्न को आसानी से समझ सके।
- 2 से 5 उदाहरणों के बीच रखें, जिससे प्रॉम्प्ट बहुत बड़ा न हो और मॉडल की सीमा का उल्लंघन न हो।
-
मॉडल की भूमिका और कार्य स्पष्ट रूप से बताएं।
सामान्य गलतियां: -
अस्पष्ट या गलत फॉर्मेट वाले उदाहरण देना।
- विभिन्न शैलियों या फॉर्मेट का मिश्रण।
- बहुत अधिक उदाहरण शामिल करना जिससे प्रॉम्प्ट भारी हो जाता है।
- मॉडल की भूमिका या कार्य न बताना, जिससे आउटपुट अस्पष्ट हो सकता है।
ट्रबलशूटिंग टिप्स:
- अगर आउटपुट गलत आए तो उदाहरणों को सरल और स्पष्ट करें।
- उदाहरणों की संख्या और विविधता के साथ प्रयोग करें।
- स्पष्ट विभाजन चिन्हों का उपयोग करें।
- प्रतिक्रिया के आधार पर प्रॉम्प्ट को नियमित रूप से संशोधित करें।
इसे लगातार बेहतर बनाना बेहतर परिणामों के लिए जरूरी है।
📊 त्वरित संदर्भ
| Technique | Description | Example Use Case |
|---|---|---|
| स्पष्ट उदाहरण | परिभाषित और सरल उदाहरण देना | टेक्स्ट वर्गीकरण, गणना |
| सुसंगत फॉर्मेट | सभी उदाहरणों में समान फॉर्मेट रखना | चैटबॉट प्रतिक्रिया, डेटा एनोटेशन |
| भूमिका निर्धारण | मॉडल की भूमिका स्पष्ट करना | ग्राहक सेवा, वर्चुअल असिस्टेंट |
| विविध उदाहरण | विभिन्न मामलों के उदाहरण देना | भाव विश्लेषण, बहुविषयक प्रश्नोत्तर |
| उदाहरण संख्या नियंत्रण | 2-5 उदाहरणों तक सीमित रखना | अधिकांश फ्यू शॉट कार्य |
उन्नत तकनीकें और आगे का रास्ता
फ्यू शॉट प्रॉम्प्टिंग को उन्नत तकनीकों जैसे Chain-of-Thought prompting के साथ जोड़ा जा सकता है, जिसमें मॉडल को चरण-दर-चरण सोचने के लिए कहा जाता है, जिससे जटिल समस्याओं का समाधान बेहतर होता है। यह zero-shot prompting के साथ भी संयुक्त हो सकता है, जहाँ बिना उदाहरण के कार्य किए जाते हैं, तथा fine-tuning के साथ मिलकर और अधिक कस्टम समाधान प्रदान करता है।
मल्टीमॉडल प्रॉम्प्टिंग जैसे टेक्स्ट और इमेज के संयोजन वाले कार्य भी इस क्षेत्र में तेजी से बढ़ रहे हैं। अगले कदम के रूप में, आप प्रॉम्प्ट ऑप्टिमाइजेशन, इंटरैक्टिव प्रॉम्प्टिंग और मानव प्रतिक्रिया के साथ सशक्तीकरण (RLHF) की तकनीकों का अध्ययन कर सकते हैं।
नियमित अभ्यास और प्रयोग से आप फ्यू शॉट प्रॉम्प्टिंग में दक्षता हासिल कर सकते हैं और इसे विभिन्न वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में प्रभावी ढंग से लागू कर सकते हैं।
🧠 अपने ज्ञान की परीक्षा करें
अपना ज्ञान परखें
व्यावहारिक प्रश्नों के साथ इस विषय की अपनी समझ का परीक्षण करें।
📝 निर्देश
- हर प्रश्न को ध्यान से पढ़ें
- हर प्रश्न के लिए सबसे अच्छा उत्तर चुनें
- आप जितनी बार चाहें क्विज़ दोबारा दे सकते हैं
- आपकी प्रगति शीर्ष पर दिखाई जाएगी