प्रम्प्ट इंजीनियररिंग क्या है
प्रम्प्ट इंजीनियररिंग एक Artificial Intelligence, विशेषतः Natural Language Processing (NLP) की अवधारणा है। प्रम्प्ट इंजीनियररिंग में, AI को प्रदर्शित कार्य का विवरण प्रविष्टि में एम्बेड किया जाता है, उदाहरण के लिए एक प्रश्न के रूप में, जबकि यह स्पष्ट रूप से नहीं दिया जाता है। प्रम्प्ट इंजीनियररिंग आमतौर पर प्रम्प्ट-आधारित डेटासेट में एक या अधिक कार्यों को रूपांतरित करके काम करता है और जो की “प्रम्प्ट-आधारित लर्निंग” या “प्रम्प्ट लर्निंग” कहलाता है।
प्रम्प्ट इंजीनियररिंग से क्या होता है?
NLP और ML के माध्यम से स्वचालित तरीके से काम किए जाने वाले प्रश्नों और उत्तरों के लिए एक सक्रिय तथा प्रभावी तरीका प्रदान करना।
एक समस्या का सामान्य विवरण प्रविष्टि में होता है जो स्पष्ट रूप से नहीं बताया गया होता है।
प्रम्प्ट इंजीनियरिंग एक संवेदनशील तकनीक है जो अत्यंत उन्नत हो रही है प्रोटोटाइपिंग, डिजाइन और टेस्टिंग को आसान बनाने में।
प्रम्प्ट इंजीनियररिंग क्यों महत्वपूर्ण है?
सुविधाजनक: प्रम्प्ट आधारित लर्निंग अत्यंत सुविधाजनक है क्योंकि इसमें हमें मूल संदेशों के साथ संबंधित जानकारी दिया जाता है।
संवेदनशील: यह एक संवेदनशील तकनीक है जो एक प्रोटोटाइप को बड़े पैमाने पर चलाने की अनुमति देती है।
नवीनता: नवीनता को मंजूरी देना महत्वपूर्ण है अगर हमारे पास नए-नए समस्याओं का समाधान निकालना है।
श्रम सुरक्षा: दूरसंचार के माध्यम से संपर्क करने की आवश्यकता नहीं है।
प्रम्प्ट इंजीनियररिंग का इस्तेमाल किस तरह होता है?
प्रम्प्ट इंजीनियररिंग और उसके उपयोगों का एक उदाहरण समझौते हैं जो इलेक्ट्रॉनिक वितरण की विभिन्न महत्वपूर्ण समस्याओं का हल ढूंढेंगे।
जैसे कि, स्ट्रीमिंग वीडियो सेवा के समय अधिकारों किसी ने टूटने की जांच करनी होती है ।
डीप लर्निंग के नए प्रकारों के माध्यम से प्रम्प्ट लर्निंग तकनीकों का उपयोग किया जा रहा है।
प्रम्प्ट इंजीनियर कैसे बने
प्रस्तुतीकरण
प्रम्प्ट इंजीनियरिंग एक कॉन्सेप्ट है जो ऑर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, विशेष रूप से नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) में पाया जाता है। प्रम्प्ट इंजीनियरिंग में, एआई द्वारा किसी काम को पूरा करने के लिए जो विवरण होता है वह इनपुट में प्रवेशित होता है, उदा. एक प्रश्न के रूप में, इसे स्पष्ट रूप से दिया नहीं जाता है। प्रम्प्ट इंजीनियरिंग आम तौर पर एक या एक से अधिक कार्यों को प्रदान करने के लिए एक प्रॉम्प्ट आधारित डेटासेट में रूपांतरण करने और भाषा मॉडल को वह सीख कराने के लिए काम करता है जिसे “प्रॉम्प्ट जानने” या केवल “प्रम्प्ट लर्निंग” कहा जाता है।
प्रम्प्ट इंजीनियरिंग क्यों महत्वपूर्ण है
डेटा लेबलिंग की आवश्यकता कम होती है।
कंपनीयों को समय और खर्च की बचत होती है।
एक बहुत बड़ी संभावना है नीचे दिए गए कामों के लिए प्रम्प्ट इंजीनियरिंग का उपयोग करना:
टेक्स्ट स्पैम की विश्लेषण
ट्रांसलेशन टेक्स्ट में सुधार करने के लिए
सामान्य संवाद के लिए एक फ्रेमवर्क विकसित करने के लिए
कंप्यूटर को सामान्य ज्ञान के साथ संवाद करने के लिए
प्रम्प्ट इंजीनियर के लिए दुनिया में सर्वश्रेष्ठ टूल्स
Open AI GPT-3
Google Colab
Hugging Face Transformers
Kelp-ml
Allen NLP
एक कार्य को संचालित करने के लिए प्रम्प्ट इंजीनियरिंग का उदाहरण
यदि आपके पास एक प्रम्प्ट इंजीनियरिंग मॉडल हो तो आप एक और तस्वीर की प्रक्रिया करने के लिए इसका उपयोग कर सकते हैं। इस उदाहरण में हम टेक्स्ट स्पैम को कम करने के लिए एक सार्वजनिक API कोसन्ग्रेस के साथ काम करते हुए देखेंगे।
यह यहां दिया गया प्रश्न: क्या आप जानते हैं कि कोसन्ग्रेस के नेता कौन हैं?
इस प्रश्न को API से पास किया जाता है जो उपयोगकर्ताओं को सटीक जवाब देता है।
सटीक जवाब के साथ, एक विशेष ध्यान देने वाला नोट देखा जाता है जो बताता है कि फलाने नेता किस पार्टी से संबद्ध हैं।
आप प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग एपीआई के बदले कोड लिख सकते हैं जो ऐसे स्पष्ट वेब पेजों के बारे में जानकारी प्रबंधित करते हैं जहां आप एक डेटासेट में प्रश्नोत्तरी का उपयोग कर सकते हैं और सही जवाब पर आधारित एआई को ट्रेनिंग दे सकते हैं।
सारांश
प्रम्प्ट इंजीनियररिंग एक सुविधाजनक तकनीक है जो Artificial Intelligence के प्रदर्शन में सुधार करती है। इन प्रौद्योगिकियों के माध्यम से कंप्यूटर प्रोग्राम समस्याओं को हल करने का सही समय पर संकेत देते हुए भी देख सकते हैं। अब कंप्यूटर इस भाषा को समझने के माध्यम से वेब सामग्री को समझ सकते हैं और समस्याओं को हल करने के लिए कम से कम सक्रिय समझौते कर सकते हैं।
इस ब्लॉग के माध्यम से, हमने प्रम्प्ट इंजीनियरिंग के कॉन्सेप्ट को देखा है जो ऑर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में बहुत महत्वपूर्ण है। यह एक प्रॉम्प्ट मॉडल है जिसे प्रश्नोत्तरी के आंतरिक विवरणों में एक काम जो एआई को करना है ईम्बेड किया गया है। इसे एक प्रमुख टूल के रूप में एनएलपी में उपयोग किया जाता है। कंपनियों के लिए एक अत्यंत मौलिक टूल है चूंकि इससे उन्हें समय और खर्च की बचत होती है। सामान्य ज्ञान से एक बहुत अधिक विस्तृत जवाब दिया जाता है जो बहुत स्थायी होता है।