लाभ:
- समझता है कि प्रारंभिक आउटपुट शायद ही कभी सही होता है और पुनरावृत्ति एक सामान्य प्रक्रिया है
- लक्षित, अविभाज्य प्रतिक्रिया के साथ व्यवस्थित रूप से परिणाम में सुधार कर सकते हैं
- एक सफल प्रॉम्प्ट को पुन: प्रयोज्य टेम्पलेट में बदलने का तर्क जानता है
शुरुआती लोगों की सबसे बड़ी गलती यह उम्मीद करना है कि पहला प्रॉम्प्ट सही आउटपुट देगा। जब पहला आउटपुट उम्मीदों पर खरा नहीं उतरता, तो वे यह कहकर हार मान लेते हैं कि "एआई यह काम नहीं कर सकता।" हालाँकि, अनुभवी उपयोगकर्ताओं के लिए, पहला आउटपुट अंत नहीं, बल्कि एक शुरुआत है। इस इकाई में, हम त्वरित लेखन को एक संवाद और सुधार प्रक्रिया के रूप में देखना सीखेंगे, न कि एक बार के प्रयास के रूप में। पुनरावृत्ति त्वरित इंजीनियरिंग का हृदय है।
पुनरावृत्ति क्या है और यह सामान्य क्यों है?
इटरेशन एक आउटपुट ले रहा है, जो आपको पसंद नहीं है उसे इंगित करना, संकेत या अनुरोध को सही करना और उसे पुन: प्रस्तुत करना है। यदि प्रारंभिक आउटपुट अपूर्ण है, तो यह विफलता नहीं बल्कि प्रक्रिया का एक स्वाभाविक हिस्सा है। क्योंकि अधिकांश समय, आप केवल तभी स्पष्ट हो पाते हैं कि आप क्या चाहते हैं जब आप पहला आउटपुट देखते हैं। अच्छा उपयोगकर्ता प्रारंभिक आउटपुट को "ड्राफ्ट" के रूप में मानता है और इसे लक्ष्य की ओर ले जाता है।
पुनरावृत्तियाँ दो प्रकार की होती हैं:
- बातचीत में सुधार: उसी बातचीत में "इसे छोटा करें", "तीसरा आइटम हटाएं" जैसे फीडबैक के साथ आगे बढ़ना। यह तेज़ है; मॉडल पिछले आउटपुट को याद रखता है।
- प्रॉम्प्ट को दोबारा लिखना: आपने जो सीखा है उसे शुरुआती प्रॉम्प्ट पर लागू करना और बेहतर निर्देश के साथ शुरुआत से शुरू करना। यह उन कार्यों के लिए मूल्यवान है जिनका पुन: उपयोग किया जाएगा।
लक्षित प्रतिक्रिया देना
पुनरावृत्ति का रहस्य यह है कि प्रतिक्रिया लक्षित होती है। यह कहना कि "मुझे यह पसंद नहीं है, दोबारा लिखो" मॉडल को निर्देशित नहीं करता है; आपको संभवतः एक समान आउटपुट मिलेगा। इसके बजाय, स्पष्ट रूप से कहें कि आप क्या और कैसे बदलेंगे:
- कमज़ोर: "यह अच्छा नहीं है।"
- स्ट्रॉन्ग: "परिचय बहुत लंबा है; पहले पैराग्राफ को एक वाक्य में छोटा करें। लहजा बहुत औपचारिक है; इसे थोड़ा और अनुकूल बनाएं। दूसरे बुलेट बिंदु से दावा हटा दें क्योंकि हम इसे सत्यापित नहीं कर सकते।"
अविभाज्य अनुकूलन
एक वैज्ञानिक आदत बनाएं: एक समय में एक चीज़ बदलें। यदि आप एक ही समय में स्वर, लंबाई और संरचना बदलते हैं, तो आप यह नहीं बता पाएंगे कि कौन सा परिवर्तन प्रभावी हुआ, आउटपुट में सुधार हुआ या बिगड़ गया। एक-वेरिएबल पर जाने से आप सीख सकते हैं कि क्या काम करता है और इसे कायम रखा जा सकता है।
पुनरावृत्ति लूप
कदम
तुम क्या करते हो
1. उत्पादन
पहले प्रॉम्प्ट से आउटपुट प्राप्त करें
2. मूल्यांकन करें
आपको क्या पसंद आया, क्या नहीं - ठोस रूप से लिखें
3. एक बदलाव
एक ही समाधान करें जो एक समस्या को लक्षित करता हो
4. पुनर्जीवित करना
बदलाव का असर देखिए
5. तुलना करें
क्या वह ठीक हो गया है? यदि हाँ तो रख लें, यदि नहीं तो वापस ले लें
6. फिक्सिंग
टेम्पलेट को अच्छे परिणाम देने वाले प्रॉम्प्ट को सेव करें
चार प्रतिलिपि योग्य टेम्पलेट
1) लक्षित सुधार:
पिछला आउटपुट ठीक था लेकिन परिवर्तन:- [एकल ठोस परिवर्तन 1]- [एकल ठोस परिवर्तन 2]बाकी सब कुछ वैसा ही रखें।
2) आउटपुट की आलोचना करें:
आपके द्वारा अभी-अभी तैयार किए गए पाठ की संपादक की नजर से आलोचना करें। 3 कमजोर बिंदु खोजें और प्रत्येक के लिए ठोस सुधार का सुझाव दें। फिर संशोधित संस्करण लिखें।
3) भिन्न पीढ़ी (ए/बी):
इस पाठ के 2 अलग-अलग संस्करण बनाएं: ए) अधिक औपचारिक और छोटा। बी) अधिक मैत्रीपूर्ण और उदाहरणों के साथ। दोनों दे दो; 1 वाक्य में बताएं कि किस स्थिति में कौन सा अधिक उपयुक्त है।
4) प्रॉम्प्ट को स्वयं ठीक करें:
मैं निम्नलिखित संकेत का उपयोग करता हूं, लेकिन परिणाम पर्याप्त है [समस्या]। सुझाव दें कि मैं इस संकेत को अधिक स्पष्ट और प्रभावी ढंग से कैसे लिख सकता हूँ; बेहतर प्रॉम्प्ट लिखें और बताएं कि आपने क्या बदला और क्यों। संकेत: [वर्तमान संकेत]
कमज़ोर संकेत / सशक्त संकेत (प्रतिक्रिया के रूप में)
ख़राब प्रतिक्रिया:
यह काम नहीं किया, पुनः प्रयास करें।
सशक्त प्रतिक्रिया:
सामग्री सही है लेकिन तीन समस्याएं हैं:1) 210 शब्द; 120.2 तक कम करें) दूसरा पैराग्राफ तकनीकी है; शब्दजाल को सरल बनाएं।3) समापन कमजोर है; अगले चरण के स्पष्ट वाक्य के साथ समाप्त करें। बाकी सब कुछ रखो.
दूसरा फीडबैक मॉडल को बताता है कि वास्तव में कहां छूना है; परिणाम एक मोड़ में लक्ष्य के करीब पहुंच जाता है।
तीन मिनी मामले
केस 1 - सामग्री उत्पादन। एक विपणक ने 6 बार "मुझे यह पसंद नहीं है, इसे फिर से लिखें" कहकर एक प्रचार प्रति की कोशिश की और कभी आगे नहीं बढ़ पाया। जब उन्होंने अपना दृष्टिकोण बदला और प्रत्येक राउंड में एक ठोस बदलाव के लिए कहा (पहले लंबाई, फिर स्वर, फिर समापन), तो उन्होंने 3 राउंड में एक प्रकाशन योग्य पाठ हासिल किया। कुल समय घटकर आधे से भी कम रह गया।
केस 2 - रिपोर्ट। एक विश्लेषक ने देखा कि पहला सारांश बहुत अधिक तकनीकी था और उसने कहा, "प्रबंधक इसे नहीं समझेगा, तकनीकी शब्दों का रोजमर्रा की भाषा में अनुवाद करें, लंबाई बनाए रखें।" एकतरफा सुधार के लिए धन्यवाद, रिपोर्ट सरल हो गई और इसका दायरा नहीं खोया; दूसरे पूर्ण पुनर्लेखन की कोई आवश्यकता नहीं थी।
केस 3 - टेम्प्लेटिंग। एक सहायता टीम समय-समय पर एक ही प्रकार की प्रतिक्रिया को पुनरावृत्तीय रूप से सही कर रही थी। अंत में, उन्होंने आदर्श संकेत को एक टेम्पलेट में रिकॉर्ड किया; वे अब प्रत्येक नए मामले के साथ शुरुआत से दोहराने के बजाय मामूली बदलावों के साथ टेम्पलेट का उपयोग करते हैं। यह पुनरावृत्ति के बिंदु को दर्शाता है: इसे एक बार अच्छा बनाएं, फिर दोबारा उपयोग करें।
युक्ति: मॉडल से अपने स्वयं के आउटपुट की आलोचना करने के लिए कहें ("इस पाठ की 3 कमजोरियां ढूंढें")। मॉडल को अक्सर अपनी त्रुटि का एहसास होता है और वह उसे सुधारता है; यह आपकी ओर से एक पूर्व-संपादन करता है।
सावधानी: पुनरावृत्ति की एक सीमा होती है. यदि 5-6 राउंड के बाद भी आप लक्ष्य के करीब नहीं पहुंच रहे हैं, तो समस्या छोटे सुधारों में नहीं है, बल्कि बुनियादी दृष्टिकोण में है: हो सकता है कि आपने शुरुआत से ही भूमिका, संदर्भ या कार्य को गलत तरीके से निर्धारित किया हो। उस समय, पैचिंग बंद करें और प्रॉम्प्ट को स्क्रैच से फिर से डिज़ाइन करें।
पुनरावृत्ति के दो रास्ते: बातचीत या पुनर्लेखन?
पुनरावृत्ति करते समय यह जानना कि कौन सा तरीका अधिक कुशल है, समय बचाता है। नियम यह है: एक बार के काम के लिए, इसे चैट में ठीक करना सबसे तेज़ है; क्योंकि मॉडल पिछले आउटपुट को याद रखता है और आप केवल अंतर बताते हैं। लेकिन जिस काम को आप दोहराएंगे, उसके लिए यह अधिक मूल्यवान है कि आपने जो सीखा है उसे प्रारंभिक संकेत में लिखें और एक साफ टेम्पलेट तैयार करें; क्योंकि अगली बार आपको पुनरावृत्ति की आवश्यकता के बिना अच्छा आउटपुट मिलेगा।
व्यवहार में, दोनों को संयोजित करना सबसे कुशल है: पहले चैट में इसे तुरंत आज़माकर सही निर्देश खोजें, फिर जो निर्देश आपको मिले उसे एक साफ़ प्रॉम्प्ट में डालें और उसे लाइब्रेरी में सहेजें। इस तरह, आप तेजी से प्रगति कर सकते हैं और अपने श्रम को स्थायी संपत्ति में बदल सकते हैं।
पुनरावृत्ति को सीखने के रिकॉर्ड के रूप में देखना
पुनरावृत्ति का प्रत्येक दौर आपको कुछ सिखाता है: किस जोड़ ने आउटपुट में सुधार किया, कौन सी बाधा अनावश्यक थी, मॉडल में क्या गलत हुआ। इन सीखों को लिखने से समय के साथ एक व्यक्तिगत "क्या काम करता है" मार्गदर्शिका तैयार होती है। उदाहरण के लिए, "इस प्रकार के सारांशों में 'एक टिप्पणी जोड़ें' बाधा आवश्यक है", "3 उदाहरण शीर्षक उत्पादन के लिए पर्याप्त हैं, 5 अनावश्यक हैं" जैसे अनुमान आपको अगले समान कार्य में पहले प्रयास में सही संकेत लिखने में सक्षम बनाएंगे। यह ज्ञान वास्तव में अनुभवी उपयोगकर्ता को शुरुआती से अलग करता है: वे प्रत्येक व्यवसाय को खरोंच से नहीं, बल्कि पिछले पुनरावृत्तियों के सबक से लैस होकर शुरू करते हैं।
मॉडल को पुनरावृति भागीदार बनाना
आपको पुनरावृत्ति को अकेले चलाने की आवश्यकता नहीं है. आप मॉडल से पूछ सकते हैं, "मैं इस आउटपुट को अपने लक्ष्य के करीब कैसे ला सकता हूं, मुझे 3 ठोस सुझाव दें।" मॉडल अक्सर अपने आउटपुट में कमजोरियों का सटीक निदान करता है और उन्हें ठीक करने के तरीके सुझाता है। यह पुनरावृत्ति को "परीक्षण और त्रुटि" से लक्षित सहयोग में बदल देता है; आप हमें बताएं कि आप क्या चाहते हैं, मॉडल आपको बताता है कि वहां कैसे पहुंचा जाए।
सामान्य गलतियाँ
- फिर से वही संकेत भेज रहा हूँ. बिना बदले पुनः प्रयास करना; नतीजा नहीं बदलता.
- अस्पष्ट प्रतिक्रिया. यह कहना कि "मुझे यह पसंद नहीं है" और यह नहीं कहना कि आप क्या ठीक करेंगे।
- एक साथ कई चीजें बदलना. यह नहीं सीखना कि क्या काम करता है।
- अच्छा प्रॉम्प्ट रिकॉर्ड नहीं किया जा रहा है. हर बार वही दोहराव दोबारा करना।
- अनंत पुनरावृत्ति. मूलभूत रूप से गलत प्रॉम्प्ट को पैच करके ठीक करने का प्रयास किया जा रहा है।
संक्षेप में
- प्रारंभिक आउटपुट शायद ही कभी सही होता है; पुनरावृत्ति कोई विफलता नहीं है, यह प्रक्रिया का एक स्वाभाविक हिस्सा है।
- प्रभावी पुनरावृत्ति अस्पष्ट नहीं, बल्कि लक्षित प्रतिक्रिया के साथ आगे बढ़ती है।
- प्रति चक्कर एक चीज़ बदलें; तो आप सीखें कि क्या काम करता है।
- आप मॉडल से उसके स्वयं के आउटपुट की आलोचना करने के लिए कहकर पूर्व-संपादन कर सकते हैं।
- टेम्प्लेट में अच्छा काम करने वाले प्रॉम्प्ट को सहेजें; पुनरावृत्ति का लक्ष्य पुन: प्रयोज्य संपत्ति का उत्पादन करना है।
आवेदन कार्य
एक प्रिंटआउट लें और सचेत रूप से पुनरावृत्ति के तीन राउंड से गुजरें: प्रति राउंड केवल एक चीज बदलना (पहले लंबाई, फिर टोन, फिर समापन), और प्रत्येक राउंड को रिकॉर्ड करें। तीसरे दौर के बाद, निर्धारित करें कि किस परिवर्तन से सबसे अधिक अंतर आया और अंतिम संकेत को पुन: प्रयोज्य टेम्पलेट के रूप में सहेजें।
चेकलिस्ट
- [ ] मैं प्रारंभिक आउटपुट को ड्राफ्ट के रूप में देखता हूं, समाप्त कार्य के रूप में नहीं।
- [ ] मैं अपनी प्रतिक्रिया ठोस और लक्षित देता हूं।
- [ ] मैं प्रति राउंड एक बदलाव करता हूं।
- [ ] मैं मॉडल से अपने आउटपुट की आलोचना करने के लिए कह सकता हूं।
- [ ] मैं उन संकेतों को सहेजता हूं जो टेम्पलेट पर अच्छे परिणाम देते हैं।