प्रॉम्प्टिंग के पाँच सिद्धांत
Prompt Engineering कोर्स का हिस्सा
प्रॉम्प्ट क्या है, मॉडल का उत्तर (completion) क्या है, और मॉडल हर बार कहीं देखकर सुनाने के बजाय नया जवाब लिखता है, यह आप जानते हैं। इससे सीधा सवाल उठता है: अगर मॉडल अनुमान लगाते-लगाते ही सुनने में सही लगने वाले जवाब तक पहुँचता है, तो उसका अनुमान उस ओर कैसे मोड़ें जो आपको दरअसल चाहिए?
शब्दावली अब आपके पास है: प्रॉम्प्ट अंदर जाता है, उत्तर बाहर आता है, और मॉडल वहाँ तक एक बार में एक टोकन का अनुमान लगाकर पहुँचता है। जो अभी नहीं है, वह तरीक़ा है। आप सौ चतुर वाक्य-रचनाएँ जमा कर सकते हैं, लेकिन वाक्य-रचनाएँ पुरानी पड़ जाती हैं और हर काम कुछ अलग होता है। जो पुरानी नहीं पड़ती, वह उन चालों की सूची है जो चलने वाले प्रॉम्प्ट को अंदाज़ा लगाने वाले प्रॉम्प्ट से अलग करती हैं। वही सूची ये पाँच सिद्धांत हैं। ...
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यह पाठ शुरू करेंप्रॉम्प्टिंग के पाँच सिद्धांतआप क्या सीखेंगे
- Giving direction
- Specifying format
- Providing examples
- Evaluating quality
- Dividing labor
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इस कोर्स के सभी पाठ
11 पाठ- 1Prompt क्या है20 मिनट
- 2Large Language Models टेक्स्ट कैसे बनाते हैं30 मिनट
- 3प्रॉम्प्टिंग के पाँच सिद्धांत30 मिनट
- 4टेक्स्ट जनरेशन के लिए मानक तरीके35 मिनट
- 5Prompt Templates और Function Calling35 मिनट
- 6Vector Databases और Retrieval-Augmented Generation40 मिनट
- 7Autonomous Agents: Memory और Tools40 मिनट
- 8Diffusion Models तस्वीरें कैसे बनाते हैं30 मिनट
- 9इमेज जनरेशन के लिए मानक प्रथाएं35 मिनट
- 10उन्नत Image तकनीकें: Inpainting, Outpainting, और ControlNet35 मिनट
- 11AI-संचालित एप्लिकेशन बनाना40 मिनट
