किसी भी जेनरेटिव एआई टूल के साथ काम करने वाली उपयोग में आसान प्रॉम्प्टिंग तकनीकों से एआई मतिभ्रम को कम करना सीखें।
चाबी छीनना
- एआई मतिभ्रम को कम करने के लिए स्पष्ट और विशिष्ट संकेत महत्वपूर्ण हैं। अप्रत्याशित परिणामों को रोकने के लिए अस्पष्ट निर्देशों से बचें और स्पष्ट विवरण प्रदान करें।
- किसी विशिष्ट स्रोत या परिप्रेक्ष्य में आउटपुट का श्रेय देने के लिए ग्राउंडिंग या "के अनुसार..." तकनीक का उपयोग करें। इससे एआई-जनित सामग्री में तथ्यात्मक त्रुटियों और पूर्वाग्रह से बचने में मदद मिलती है।
- वांछित परिणामों के अनुसार एआई आउटपुट को आकार देने के लिए बाधाओं और नियमों का उपयोग करें। अनुचित या अतार्किक आउटपुट को रोकने के लिए संदर्भ या कार्य के माध्यम से बाधाओं को स्पष्ट रूप से बताएं या उनका संकेत दें।
क्या आपको जेनेरिक एआई मॉडल से वह प्रतिक्रिया नहीं मिल रही है जो आप चाहते हैं? हो सकता है कि आप एआई मतिभ्रम से जूझ रहे हों, एक समस्या जो तब होती है जब मॉडल गलत या अप्रासंगिक आउटपुट उत्पन्न करता है।
यह विभिन्न कारकों के कारण होता है, जैसे मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा की गुणवत्ता, संदर्भ की कमी, या संकेत की अस्पष्टता। सौभाग्य से, ऐसी तकनीकें हैं जिनका उपयोग आप एआई मॉडल से अधिक विश्वसनीय आउटपुट प्राप्त करने के लिए कर सकते हैं।
1. स्पष्ट और विशिष्ट संकेत प्रदान करें
में पहला कदम एआई मतिभ्रम को कम करना स्पष्ट और अत्यधिक विशिष्ट संकेत बनाना है। अस्पष्ट या अस्पष्ट संकेत अप्रत्याशित परिणाम दे सकते हैं, क्योंकि एआई मॉडल संकेत के पीछे के इरादे की व्याख्या करने का प्रयास कर सकते हैं। इसके बजाय, अपने निर्देशों में स्पष्टता रखें।
पूछने के बजाय, "मुझे कुत्तों के बारे में बताओ," आप संकेत दे सकते हैं, "मुझे शारीरिक का विस्तृत विवरण दें गोल्डन रिट्रीवर्स की विशेषताएं और स्वभाव।" स्पष्ट होने तक अपने संकेत को परिष्कृत करना एआई को रोकने का एक आसान तरीका है मतिभ्रम.
2. ग्राउंडिंग या "के अनुसार..." तकनीक का उपयोग करें
एआई सिस्टम का उपयोग करने की चुनौतियों में से एक यह है कि वे ऐसे आउटपुट उत्पन्न कर सकते हैं जो तथ्यात्मक रूप से गलत, पक्षपाती या आपके विचारों या मूल्यों से असंगत हों। ऐसा इसलिए हो सकता है क्योंकि एआई सिस्टम को बड़े और विविध डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है जिसमें त्रुटियां, राय या विरोधाभास हो सकते हैं।
इससे बचने के लिए, आप ग्राउंडिंग या "के अनुसार..." तकनीक का उपयोग कर सकते हैं, जिसमें आउटपुट को किसी विशिष्ट स्रोत या परिप्रेक्ष्य से जोड़ना शामिल है। उदाहरण के लिए, आप एआई सिस्टम को विकिपीडिया, गूगल स्कॉलर या किसी विशिष्ट सार्वजनिक रूप से सुलभ स्रोत के अनुसार किसी विषय के बारे में तथ्य लिखने के लिए कह सकते हैं।
3. बाधाओं और नियमों का प्रयोग करें
बाधाएं और नियम एआई प्रणाली को अनुचित, असंगत, विरोधाभासी या अतार्किक आउटपुट उत्पन्न करने से रोकने में मदद कर सकते हैं। वे वांछित परिणाम और उद्देश्य के अनुसार आउटपुट को आकार देने और परिष्कृत करने में भी मदद कर सकते हैं। बाधाओं और नियमों को संकेत में स्पष्ट रूप से बताया जा सकता है या संदर्भ या कार्य द्वारा अंतर्निहित रूप से दर्शाया जा सकता है।
मान लीजिए आप प्यार के बारे में एक कविता लिखने के लिए एआई टूल का उपयोग करना चाहते हैं। इसे "प्यार के बारे में एक कविता लिखें" जैसा सामान्य संकेत देने के बजाय, आप इसे अधिक संयमित और नियम-आधारित संकेत दे सकते हैं जैसे "प्रति पंक्ति 14 पंक्तियों और 10 अक्षरों के साथ प्यार के बारे में एक सॉनेट लिखें।"
4. मल्टी-स्टेप प्रॉम्प्टिंग का उपयोग करें
कभी-कभी, जटिल प्रश्न एआई मतिभ्रम का कारण बन सकते हैं क्योंकि मॉडल एक ही चरण में उनका उत्तर देने का प्रयास करता है। इसे दूर करने के लिए, अपने प्रश्नों को कई चरणों में विभाजित करें।
उदाहरण के लिए, यह पूछने के बजाय, "मधुमेह का सबसे प्रभावी इलाज क्या है?" आप पूछ सकते हैं, "सामान्य उपचार क्या हैं मधुमेह के लिए?" फिर आप यह पूछ सकते हैं, "चिकित्सा के अनुसार इनमें से कौन सा उपचार सबसे प्रभावी माना जाता है अध्ययन करते हैं?"
मल्टी-स्टेप प्रॉम्प्टिंग एआई मॉडल को अंतिम उत्तर पर पहुंचने से पहले मध्यवर्ती जानकारी प्रदान करने के लिए मजबूर करता है, जिससे अधिक सटीक और अच्छी तरह से सूचित प्रतिक्रियाएं मिल सकती हैं।
5. एआई को भूमिका सौंपें
जब आप अपने प्रॉम्प्ट में एआई मॉडल को एक विशिष्ट भूमिका सौंपते हैं, तो आप इसका उद्देश्य स्पष्ट करते हैं और मतिभ्रम की संभावना को कम करते हैं। उदाहरण के लिए, यह कहने के बजाय, "मुझे क्वांटम यांत्रिकी के इतिहास के बारे में बताएं," आप एआई को संकेत दे सकते हैं, "एक मेहनती शोधकर्ता की भूमिका निभाएं और क्वांटम के इतिहास में प्रमुख मील के पत्थर का सारांश प्रदान करें यांत्रिकी।"
यह फ़्रेमिंग एआई को एक काल्पनिक कहानीकार के बजाय एक मेहनती शोधकर्ता के रूप में कार्य करने के लिए प्रोत्साहित करती है।
6. प्रासंगिक जानकारी जोड़ें
आवश्यक होने पर प्रासंगिक जानकारी प्रदान न करना एक है ChatGPT का उपयोग करते समय तुरंत होने वाली गलती से बचें या अन्य AI मॉडल। प्रासंगिक जानकारी मॉडल को कार्य की पृष्ठभूमि, डोमेन या उद्देश्य को समझने और अधिक प्रासंगिक और सुसंगत आउटपुट उत्पन्न करने में मदद करती है। प्रासंगिक जानकारी में कीवर्ड, टैग, श्रेणियां, उदाहरण, संदर्भ और स्रोत शामिल हैं।
उदाहरण के लिए, यदि आप हेडफ़ोन की एक जोड़ी के लिए उत्पाद समीक्षा तैयार करना चाहते हैं, तो आप उत्पाद का नाम, ब्रांड, सुविधाएँ, मूल्य, रेटिंग या ग्राहक प्रतिक्रिया जैसी प्रासंगिक जानकारी प्रदान कर सकते हैं। इस कार्य के लिए एक अच्छा संकेत कुछ इस तरह दिख सकता है:
बेहतर AI प्रतिक्रियाएँ प्राप्त करना
यह निराशाजनक हो सकता है जब आपको एआई मॉडल से अपेक्षित फीडबैक नहीं मिलता है। हालाँकि, इन AI संकेत तकनीकों का उपयोग करके, आप AI मतिभ्रम की संभावना को कम कर सकते हैं और अपने AI सिस्टम से बेहतर और अधिक विश्वसनीय प्रतिक्रियाएँ प्राप्त कर सकते हैं।
ध्यान रखें कि ये तकनीकें अचूक नहीं हैं और हर कार्य या विषय के लिए काम नहीं कर सकती हैं। किसी भी गंभीर उद्देश्य के लिए एआई आउटपुट का उपयोग करने से पहले आपको हमेशा उनकी जांच और सत्यापन करना चाहिए।
