प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) के क्षेत्र में, प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग भाषा मॉडल के प्रदर्शन और अनुकूलनशीलता को बढ़ाने के लिए एक शक्तिशाली तकनीक के रूप में उभरी है। संकेतों को सावधानीपूर्वक डिज़ाइन करके, हम विशिष्ट कार्यों को प्राप्त करने या लक्षित प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने के लिए इन मॉडलों के व्यवहार और आउटपुट को आकार दे सकते हैं। इस व्यापक गाइड में, हम प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग की अवधारणा, इसके महत्व का पता लगाएंगे और विभिन्न तकनीकों और उपयोग के मामलों पर गौर करेंगे। बुनियादी प्रॉम्प्ट फ़ॉर्मेटिंग से लेकर एन-शॉट प्रॉम्प्टिंग और सेल्फ-कंसिस्टेंसी जैसी उन्नत रणनीतियों तक, हम आपको प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग की वास्तविक क्षमता का दोहन करने में मदद करने के लिए अंतर्दृष्टि और उदाहरण प्रदान करेंगे।
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग क्या है – What is prompt engineering in Hindi
व्हाट इस प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग – प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग में भाषा मॉडल से वांछित प्रतिक्रिया प्राप्त करने के लिए सटीक और संदर्भ-विशिष्ट निर्देश या प्रश्न तैयार करना शामिल है, जिन्हें संकेत के रूप में जाना जाता है। ये संकेत मॉडल को मार्गदर्शन प्रदान करते हैं और उसके व्यवहार और आउटपुट को आकार देने में मदद करते हैं। शीघ्र इंजीनियरिंग तकनीकों का लाभ उठाकर, हम मॉडल के प्रदर्शन को बढ़ा सकते हैं, उत्पन्न आउटपुट पर बेहतर नियंत्रण प्राप्त कर सकते हैं, और ओपन-एंडेड भाषा पीढ़ी से जुड़ी सीमाओं को संबोधित कर सकते हैं।
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग क्यों – why prompt engineering in Hindi
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग विशिष्ट अनुप्रयोगों के लिए भाषा मॉडल को ठीक करने, उनकी सटीकता में सुधार करने और अधिक विश्वसनीय परिणाम सुनिश्चित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। GPT-3 जैसे भाषा मॉडल ने मानव-जैसा पाठ उत्पन्न करने में प्रभावशाली क्षमताएँ दिखाई हैं। हालाँकि, उचित मार्गदर्शन के बिना, ये मॉडल ऐसी प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न कर सकते हैं जो या तो अप्रासंगिक, पक्षपाती, या सुसंगतता की कमी हैं। प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग हमें इन मॉडलों को वांछित व्यवहार की ओर ले जाने और हमारे इरादों के अनुरूप आउटपुट उत्पन्न करने की अनुमति देती है।
कुछ मानक परिभाषाएँ:
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग में गहराई से उतरने से पहले, आइए कुछ मानक परिभाषाएँ स्थापित करें:
- लेबल: वह विशिष्ट श्रेणी या कार्य जिस पर हम भाषा मॉडल पर ध्यान केंद्रित करना चाहते हैं, जैसे भावना विश्लेषण, संक्षेपण, या प्रश्न-उत्तर।
- तर्क: अंतर्निहित नियम, बाधाएं, या निर्देश जो दिए गए संकेत के भीतर भाषा मॉडल के व्यवहार को निर्देशित करते हैं।
- मॉडल पैरामीटर्स (एलएलएम पैरामीटर्स): तापमान, टॉप-के और टॉप-पी सैंपलिंग सहित भाषा मॉडल की विशिष्ट सेटिंग्स या कॉन्फ़िगरेशन को संदर्भित करता है, जो पीढ़ी प्रक्रिया को प्रभावित करता है।
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बेसिक प्रॉम्प्ट और प्रॉम्प्ट फॉर्मेटिंग – Basic Prompts and Prompt Formatting in Hindi
प्रॉम्प्ट डिज़ाइन करते समय, बुनियादी संरचनाओं और फ़ॉर्मेटिंग तकनीकों को समझना आवश्यक है। संकेतों में अक्सर निर्देश और प्लेसहोल्डर शामिल होते हैं जो मॉडल की प्रतिक्रिया का मार्गदर्शन करते हैं। उदाहरण के लिए, भावना विश्लेषण में, एक संकेत में “निम्नलिखित पाठ की भावना का विश्लेषण करें:” जैसे निर्देशों के साथ विश्लेषण किए जाने वाले पाठ के लिए एक प्लेसहोल्डर शामिल हो सकता है। स्पष्ट और विशिष्ट निर्देश प्रदान करके, हम मॉडल के फोकस का मार्गदर्शन कर सकते हैं और अधिक सटीक परिणाम दे सकते हैं।
- संदर्भ: यह सुनिश्चित करने के लिए प्रासंगिक पृष्ठभूमि या संदर्भ प्रदान करना कि मॉडल कार्य या क्वेरी को समझता है।
- कार्य विशिष्टता: कार्य या उद्देश्य को स्पष्ट रूप से परिभाषित करना जिस पर मॉडल को ध्यान केंद्रित करना चाहिए, जैसे सारांश तैयार करना या किसी विशिष्ट प्रश्न का उत्तर देना।
- बाधाएँ: मॉडल के व्यवहार को निर्देशित करने के लिए कोई सीमाएँ या बाधाएँ शामिल करना, जैसे शब्द गणना प्रतिबंध या विशिष्ट सामग्री आवश्यकताएँ।
प्रॉम्प्ट डिज़ाइन करने के लिए सुझाव – Tips for Designing Prompts in Hindi
विशिष्ट बनें: वांछित आउटपुट को स्पष्ट रूप से परिभाषित करें और मॉडल की प्रतिक्रिया का मार्गदर्शन करने के लिए सटीक निर्देश प्रदान करें।
इसे संक्षिप्त रखें: अत्यधिक लंबे संकेतों से बचें जो मॉडल को भ्रमित कर सकते हैं। आवश्यक निर्देशों और सूचनाओं पर ध्यान दें।
प्रासंगिक रूप से जागरूक रहें: यह सुनिश्चित करने के लिए कि मॉडल वांछित कार्य या क्वेरी को समझता है, प्रासंगिक संदर्भ को प्रॉम्प्ट में शामिल करें।
परीक्षण और पुनरावृत्ति: विभिन्न प्रॉम्प्ट डिज़ाइनों के साथ प्रयोग करें और समय के साथ प्रॉम्प्ट को परिष्कृत और बेहतर बनाने के लिए मॉडल की प्रतिक्रियाओं का मूल्यांकन करें।
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के उपयोग – Uses of Prompt Engineering in Hindi
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग को विभिन्न एनएलपी कार्यों में लागू किया जा सकता है। आइए कुछ सामान्य उपयोग के मामलों का पता लगाएं:
सूचना निष्कर्षण – Information Extraction in Hindi
अच्छी तरह से तैयार किए गए संकेतों के साथ, भाषा मॉडल दिए गए पाठ से विशिष्ट जानकारी निकाल सकते हैं। उदाहरण के लिए, “पाठ में उल्लिखित सभी वर्णों के नाम निकालें” जैसे संकेत प्रदान करके, मॉडल कुशल जानकारी निष्कर्षण को सक्षम करते हुए, वर्ण नामों की एक सूची तैयार कर सकता है।
संकेत: “पाठ में उल्लिखित सभी पात्रों के नाम निकालें।”
उदाहरण पाठ: “उपन्यास ‘प्राइड एंड प्रेजुडिस’ में एलिजाबेथ बेनेट, मिस्टर डार्सी और जेन बेनेट प्रमुख पात्र हैं।”
आउटपुट: [“एलिज़ाबेथ बेनेट”, “मिस्टर डार्सी”, “जेन बेनेट”]
पाठ सारांशीकरण – Text Summarization in Hindi
संकेत लंबे पाठों के संक्षिप्त और सटीक सारांश उत्पन्न करने के लिए भाषा मॉडल का मार्गदर्शन कर सकते हैं। “निम्नलिखित अनुच्छेद को 3-4 वाक्यों में सारांशित करें” जैसे निर्देश प्रदान करके, हम संक्षिप्त सारांश प्राप्त कर सकते हैं जो आवश्यक जानकारी प्राप्त करते हैं।
संकेत: “निम्नलिखित अनुच्छेद को 3-4 वाक्यों में सारांशित करें।”
उदाहरण पाठ: “वैज्ञानिकों ने दक्षिण अमेरिका के वर्षावनों में आर्किड की एक नई प्रजाति की खोज की है। ऑर्किडेसी नोवस नामक इस आर्किड में जीवंत बैंगनी पंखुड़ियाँ और एक अनोखी खुशबू है। इसकी खोज क्षेत्र की समृद्ध जैव विविधता में नई अंतर्दृष्टि लाती है।”
आउटपुट: “ऑर्किड की एक नई प्रजाति, ऑर्किडेसी नोवस, दक्षिण अमेरिकी वर्षावनों में पाई गई है। एक अनोखी खुशबू वाला यह जीवंत बैंगनी ऑर्किड क्षेत्र की जैव विविधता को बढ़ाता है।”
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प्रश्न उत्तर – Question Answering in Hindi
सावधानीपूर्वक निर्मित संकेतों के माध्यम से, भाषा मॉडल प्रश्न-उत्तर कार्यों में उत्कृष्टता प्राप्त कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, “निम्नलिखित प्रश्न का उत्तर दें: [प्रश्न]” जैसा संकेत तैयार करके, मॉडल प्रासंगिक और सटीक प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न कर सकता है।
संकेत: “निम्नलिखित प्रश्न का उत्तर दें: भौतिकी में 2020 का नोबेल पुरस्कार किसने जीता?”
उदाहरण प्रश्न: “भौतिकी में 2020 का नोबेल पुरस्कार किसने जीता?”
आउटपुट: “भौतिकी में 2020 का नोबेल पुरस्कार ब्लैक होल पर उनकी अभूतपूर्व खोजों के लिए रोजर पेनरोज़, रेनहार्ड जेनज़ेल और एंड्रिया घेज़ को प्रदान किया गया।”
कोड जनरेशन – Code Generation in Hindi
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग कोड स्निपेट या प्रोग्रामिंग समाधान तैयार करने में सहायता कर सकती है। स्पष्ट कार्य विनिर्देश और प्रासंगिक संदर्भ प्रदान करके, भाषा मॉडल वांछित कार्यक्षमता के साथ संरेखित कोड उत्पन्न कर सकते हैं।
संकेत: “किसी दिए गए नंबर के फैक्टोरियल की गणना करने के लिए एक पायथन कोड स्निपेट जेनरेट करें।”
उदाहरण आउटपुट:
डीईएफ़ फैक्टोरियल (एन):
यदि एन == 0 या एन == 1:
रिटर्न 1
अन्य:
रिटर्न एन * फैक्टोरियल (एन-1)
नंबर = इंट (इनपुट (“एक नंबर दर्ज करें:”))
परिणाम = फैक्टोरियल (संख्या)
प्रिंट करें (“का भाज्य”, संख्या, “है”, परिणाम)
पाठ वर्गीकरण – Text Classification in Hindi
संकेत पाठ वर्गीकरण कार्यों, जैसे भावना विश्लेषण या विषय वर्गीकरण को करने के लिए भाषा मॉडल का मार्गदर्शन कर सकते हैं। विशिष्ट निर्देश और संदर्भ प्रदान करके, मॉडल पाठों को पूर्वनिर्धारित श्रेणियों में सटीक रूप से वर्गीकृत कर सकते हैं।
संकेत: “निम्नलिखित समीक्षा को सकारात्मक या नकारात्मक के रूप में वर्गीकृत करें।”
उदाहरण पाठ: “फिल्म में अविश्वसनीय अभिनय, लुभावनी छायांकन और एक मनोरम कहानी थी जिसने मुझे अपनी सीट से चिपकाए रखा।”
आउटपुट: सकारात्मक
शीघ्र इंजीनियरिंग तकनीकें – Prompt Engineering Techniques in Hindi
त्वरित इंजीनियरिंग की क्षमताओं को और बढ़ाने के लिए, कई उन्नत तकनीकों को नियोजित किया जा सकता है:
एन-शॉट संकेत – N-Shot Prompts in Hindi
एन-शॉट प्रॉम्प्टिंग में किसी विशिष्ट कार्य के लिए सीमित या बिना लेबल वाले डेटा वाले मॉडल को फाइन-ट्यूनिंग करना शामिल है। लेबल किए गए उदाहरणों की एक छोटी संख्या प्रदान करके, भाषा मॉडल सामान्यीकरण करना और कार्य को सटीक रूप से निष्पादित करना सीख सकते हैं। एन-शॉट प्रॉम्प्टिंग में शून्य-शॉट और कुछ-शॉट प्रॉम्प्टिंग दृष्टिकोण शामिल हैं।
शून्य-शॉट संकेत – Zero-Shot Prompts in Hindi
शून्य-शॉट प्रॉम्प्टिंग में, मॉडलों को ऐसे कार्य करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है जिन पर उन्हें स्पष्ट रूप से प्रशिक्षित नहीं किया गया है। इसके बजाय, प्रॉम्प्ट बिना किसी लेबल वाले उदाहरण के स्पष्ट कार्य विनिर्देश प्रदान करता है। उदाहरण के लिए:
संकेत: “निम्नलिखित अंग्रेजी वाक्य का फ़्रेंच में अनुवाद करें।” अंग्रेजी वाक्य: “मुझे यात्रा करना और नई संस्कृतियों का पता लगाना पसंद है।” आउटपुट: “जैमे वोयाजर एट डेकोविर डे नोवेल्स कल्चर्स।” कुछ-शॉट संकेत: कुछ-शॉट प्रॉम्प्टिंग में, मॉडलों को एक विशिष्ट कार्य करने के लिए कम संख्या में लेबल किए गए उदाहरणों के साथ प्रशिक्षित किया जाता है। यह दृष्टिकोण मॉडलों को सीखने और सामान्यीकरण के लिए सीमित मात्रा में लेबल किए गए डेटा का लाभ उठाने की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए: संकेत: “निम्नलिखित ग्राहक समीक्षाओं की भावनाओं को सकारात्मक या नकारात्मक के रूप में वर्गीकृत करें।” उदाहरण समीक्षाएँ: “उत्पाद मेरी अपेक्षाओं से बढ़कर है। मैं इसकी अत्यधिक अनुशंसा करता हूँ!” “मैं गुणवत्ता से बेहद निराश था। इस उत्पाद से बचें।”
आउटपुट: सकारात्मक नकारात्मक
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चेन-ऑफ़-थॉट (सीओटी) संकेत – Chain-of-Thought (COT) Prompts in Hindi
सीओटी प्रॉम्प्टिंग में जटिल कार्यों को सरल प्रश्नों या चरणों के अनुक्रम में विभाजित करना शामिल है। संकेतों की सुसंगत श्रृंखला के माध्यम से मॉडल का मार्गदर्शन करके, हम संदर्भ-जागरूक प्रतिक्रियाएं सुनिश्चित कर सकते हैं और उत्पन्न पाठ की समग्र गुणवत्ता में सुधार कर सकते हैं।
तत्पर: “दिए गए पाठ के मुख्य विषय को पहचानें।” “इस विषय पर प्रकाश डालने वाले तीन सहायक तर्क प्रदान करें।” “पाठ को एक वाक्य में सारांशित करें।” उदाहरण पाठ: “प्रौद्योगिकी की प्रगति ने विभिन्न उद्योगों में क्रांति ला दी है, जिससे दक्षता और उत्पादकता में वृद्धि हुई है। इसने हमारे संचार, काम करने और जानकारी तक पहुंचने के तरीके को बदल दिया है।”
आउटपुट: मुख्य विषय: “प्रौद्योगिकी की उन्नति और उद्योगों पर इसका प्रभाव।” सहायक तर्क: दक्षता और उत्पादकता में वृद्धि संचार, कार्य और सूचना पहुंच का परिवर्तन विभिन्न उद्योगों में क्रांति लाना सारांश: “प्रौद्योगिकी की प्रगति ने उद्योगों में क्रांति ला दी है, दक्षता बढ़ाई है और संचार, कार्य और सूचना पहुंच में बदलाव किया है।”
उत्पन्न ज्ञान प्रोत्साहन – Generating Knowledge Prompts in HIndi
उत्पन्न ज्ञान प्रोत्साहन में मॉडल की प्रतिक्रियाओं को बढ़ाने के लिए बाहरी ज्ञान आधारों या उत्पन्न सामग्री का लाभ उठाना शामिल है। प्रासंगिक जानकारी को संकेतों में शामिल करके, मॉडल विस्तृत और सटीक उत्तर प्रदान कर सकते हैं या अर्जित ज्ञान के आधार पर सामग्री तैयार कर सकते हैं।
संकेत: “ऐतिहासिक घटनाओं की अपनी समझ के आधार पर, द्वितीय विश्व युद्ध के कारणों का संक्षिप्त विवरण प्रदान करें।” उत्पन्न ज्ञान: “द्वितीय विश्व युद्ध के मुख्य कारणों में क्षेत्रीय विवाद, आर्थिक अस्थिरता, अधिनायकवादी शासन का उदय और अंतर्राष्ट्रीय कूटनीति की विफलता शामिल हैं।” आउटपुट: “द्वितीय विश्व युद्ध के कारण क्षेत्रीय विवाद, आर्थिक अस्थिरता, अधिनायकवादी शासन का उदय और अंतर्राष्ट्रीय कूटनीति की विफलता से प्रभावित थे।”
आत्म स्थिरता – Self Sustainability in Hindi
स्व-स्थिरता तकनीक भाषा मॉडल प्रतिक्रियाओं में स्थिरता और सुसंगतता बनाए रखने पर ध्यान केंद्रित करती है। जेनरेट किए गए आउटपुट की तुलना करके और यह सुनिश्चित करके कि वे पहले से जेनरेट की गई सामग्री या निर्देशों के साथ संरेखित हों, हम मॉडल प्रतिक्रियाओं की समग्र गुणवत्ता और सुसंगतता में सुधार कर सकते हैं।
तत्पर: “निम्नलिखित वाक्य से शुरू होने वाली एक कहानी बनाएं:” “स्थिरता और सुसंगति सुनिश्चित करते हुए कहानी को पिछले संकेत से जारी रखें।” “कहानी को सार्थक और संतोषजनक तरीके से समाप्त करें।” उदाहरण: संकेत: “निम्नलिखित वाक्य से शुरू होने वाली एक कहानी बनाएं: ‘एक बार एक छोटे से गांव में…'”
आउटपुट: “एक समय की बात है, एक छोटे से गाँव में एम्मा नाम की एक युवा लड़की रहती थी जिसके पास जादुई शक्ति थी।” संकेत: “स्थिरता और सुसंगति सुनिश्चित करते हुए कहानी को पिछले संकेत से जारी रखें।” आउटपुट: “एम्मा की जादुई शक्ति ने उसे जानवरों के साथ संवाद करने की अनुमति दी, और उसने इस उपहार का उपयोग अपने समुदाय की मदद करने और गांव को नुकसान से बचाने के लिए किया।” संकेत: “कहानी को सार्थक और संतोषजनक तरीके से समाप्त करें।” आउटपुट: “जैसे-जैसे साल बीतते गए, गाँव के संरक्षक के रूप में एम्मा की प्रतिष्ठा बढ़ती गई, और उसकी निस्वार्थता और बहादुरी प्रसिद्ध हो गई।”
ये उदाहरण दर्शाते हैं कि एन-शॉट प्रॉम्प्टिंग, सीओटी प्रॉम्प्टिंग, जेनरेटेड नॉलेज प्रॉम्प्टिंग और सेल्फ-कंसिस्टेंसी जैसी त्वरित इंजीनियरिंग तकनीकों को भाषा मॉडल का मार्गदर्शन करने और अधिक सटीक, प्रासंगिक रूप से उपयुक्त और सुसंगत प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने के लिए कैसे लागू किया जा सकता है। इन तकनीकों का लाभ उठाकर, हम विभिन्न एनएलपी कार्यों में भाषा मॉडल के प्रदर्शन और नियंत्रण को बढ़ा सकते हैं।
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प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग कोर्स – Prompt Engineering Course in Hindi
आज के डेटा-संचालित युग में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) तेजी से महत्वपूर्ण होती जा रही है। AI अनुप्रयोगों का उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में किया जा रहा है, जैसे कि स्वास्थ्य सेवा, वित्त, और विनिर्माण। इन अनुप्रयोगों को प्रभावी ढंग से काम करने के लिए, उन्हें निर्देशों के एक स्पष्ट और संक्षिप्त सेट की आवश्यकता होती है, जिन्हें “प्रॉम्प्ट” कहा जाता है।
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग वह प्रक्रिया है जिसके द्वारा प्रभावी प्रॉम्प्ट बनाए जाते हैं। यह एक महत्वपूर्ण कौशल है जो AI मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने में मदद कर सकता है।
यदि आप AI में रुचि रखते हैं और इस रोमांचक क्षेत्र में अपना करियर बनाना चाहते हैं, तो प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग कोर्स आपके लिए एक उत्कृष्ट विकल्प हो सकता है। ये पाठ्यक्रम आपको प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के मूल सिद्धांतों को सिखाएंगे, जिसमें प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP), मशीन लर्निंग (ML), और AI नैतिकता शामिल हैं।
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग कोर्स पूरा करने के बाद, आप विभिन्न प्रकार के AI अनुप्रयोगों में काम करने के लिए तैयार होंगे, जैसे कि चैटबॉट, वर्चुअल असिस्टेंट, और मशीन ट्रांसलेशन सिस्टम। आप AI अनुसंधान और विकास में भी करियर बना सकते हैं।
यहां कुछ लोकप्रिय प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग कोर्स दिए गए हैं:
- Coursera पर Vanderbilt University द्वारा प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग for ChatGPT
- Udemy पर Prompt Engineering for ChatGPT Developers
- EdX पर IBM: Introduction to Prompt Engineering
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग मुफ़्त कोर्स – Prompt Engineering Free Course in Hindi
आज के डेटा-संचालित युग में, प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग एक महत्वपूर्ण कौशल बन गया है। यह आपको बड़े भाषा मॉडल (LLMs) से अधिकतम लाभ उठाने में मदद करता है, जैसे कि ChatGPT और Bard। प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के माध्यम से, आप इन मॉडलों को निर्देश दे सकते हैं कि वे विभिन्न प्रकार के कार्यों को कैसे करें, जैसे कि रचनात्मक पाठ प्रारूप बनाना, भाषाओं का अनुवाद करना, और आपके प्रश्नों का जानकारीपूर्ण तरीके से उत्तर देना।
यदि आप प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग सीखना चाहते हैं, तो कई मुफ्त ऑनलाइन संसाधन उपलब्ध हैं। इनमें से कुछ सर्वश्रेष्ठ विकल्पों में शामिल हैं:
- Coursera पर Vanderbilt University द्वारा प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग for ChatGPT: यह कोर्स आपको प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग की बुनियादी बातें सिखाएगा, जिसमें विभिन्न प्रकार के प्रॉम्प्ट, प्रभावी प्रॉम्प्ट लिखने की तकनीक और LLMs का मूल्यांकन कैसे करें, यह शामिल है। https://www.coursera.org/specializations/prompt-engineering
- DeepLearning.AI पर ChatGPT Prompt Engineering for Developers: यह कोर्स आपको ChatGPT जैसे LLMs का उपयोग करके एप्लिकेशन बनाने के लिए प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग का उपयोग करना सिखाएगा। https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/
- Simplilearn पर Free Prompt Engineering Course: यह कोर्स आपको LLMs के साथ प्रभावी ढंग से संवाद करने के लिए आवश्यक कौशल सिखाएगा, जिसमें स्पष्ट और संक्षिप्त निर्देश लिखना और मॉडल प्रतिक्रियाओं की व्याख्या करना शामिल है। https://www.simplilearn.com/prompt-engineering-free-course-skillup
इन मुफ्त कोर्सेस के साथ, आप प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग की मूल बातें सीख सकते हैं और LLMs के साथ अपनी उत्पादकता और रचनात्मकता को बढ़ाना शुरू कर सकते हैं।
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग सैलरी – Prompt Engineering Salary in Hindi
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग एक उभरता हुआ क्षेत्र है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) मॉडल को निर्देश देने और उनसे बेहतर परिणाम प्राप्त करने की कला में महारत हासिल करता है। यह क्षेत्र अत्यधिक कुशल और मांग में है, जिसके परिणामस्वरूप आकर्षक वेतन पैकेज मिलते हैं।
भारत में वेतन:
- प्रारंभिक स्तर: ₹3 लाख – ₹6 लाख प्रति वर्ष
- मध्य स्तर: ₹6 लाख – ₹12 लाख प्रति वर्ष
- वरिष्ठ स्तर: ₹12 लाख – ₹2 करोड़ प्रति वर्ष
विदेश में वेतन:
- संयुक्त राज्य अमेरिका: $70,000 – $200,000 प्रति वर्ष
- यूरोप: €50,000 – €150,000 प्रति वर्ष
- चीन: ¥500,000 – ¥2,000,000 प्रति वर्ष
नौकरी के अवसर:
प्रॉम्प्ट इंजीनियरों की भारी मांग विभिन्न उद्योगों में है, जिनमें शामिल हैं:
- प्रौद्योगिकी: Google, Microsoft, Amazon, Facebook, आदि
- वित्तीय सेवाएं: Goldman Sachs, JPMorgan Chase, Citigroup, आदि
- हेल्थकेयर: IBM Watson Health, Johnson & Johnson, Pfizer, आदि
- ई-कॉमर्स: Amazon, Flipkart, Alibaba, आदि
| देश | भर्ती कंपनी का नाम | वेतन पैकेज | पद |
| भारत | ₹10 लाख – ₹15 लाख प्रति वर्ष | प्रॉम्प्ट इंजीनियर | |
| संयुक्त राज्य अमेरिका | OpenAI | $120,000 – $180,000 प्रति वर्ष | वरिष्ठ प्रॉम्प्ट इंजीनियर |
| यूरोप | DeepMind | €80,000 – €120,000 प्रति वर्ष | अनुसंधान प्रॉम्प्ट इंजीनियर |
| चीन | Baidu | ¥800,000 – ¥1,200,000 प्रति वर्ष | प्रॉम्प्ट इंजीनियर विशेषज्ञ |
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग जॉब्स – Prompt Engineering Jobs in Hindi
प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में लगातार हो रहे बदलावों के साथ, नए करियर विकल्प भी उभर कर सामने आ रहे हैं। इनमें से एक है “प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग”। यह एक ऐसा क्षेत्र है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और मशीन लर्निंग (ML) मॉडल को प्रभावी ढंग से संवाद करने और कार्य करने में मदद करता है।
प्रॉम्प्ट इंजीनियर क्या करते हैं?
अब आइए देखते हैं प्रॉम्प्ट इंजीनियर, AI मॉडल को निर्देश देने और उन्हें विशिष्ट कार्यों को पूरा करने के लिए प्रशिक्षित करने के लिए जिम्मेदार होते हैं। वे स्पष्ट और संक्षिप्त निर्देश लिखते हैं जिन्हें मॉडल समझ और क्रियान्वित कर सकते हैं।
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग की आवश्यकता क्यों है?
AI मॉडल जटिल होते हैं और उन्हें मानव भाषा और इरादे को समझने में कठिनाई होती है। प्रॉम्प्ट इंजीनियर इस अंतर को पाटने में मदद करते हैं, जिससे मॉडल अधिक उपयोगी और प्रभावी बन जाते हैं।
भारत में प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग जॉब्स
भारत में, प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के लिए बढ़ती मांग है। कई स्टार्टअप और बड़ी कंपनियां इस क्षेत्र में कुशल पेशेवरों की तलाश में हैं। भारत में एक प्रॉम्प्ट इंजीनियर का औसत वेतन ₹35.6 लाख प्रति वर्ष है।
विदेश में प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग जॉब्स
विदेशों में भी प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के लिए उच्च मांग है। अमेरिका, यूरोप और चीन जैसे देशों में इस क्षेत्र में कई अवसर उपलब्ध हैं। विदेश में एक प्रॉम्प्ट इंजीनियर का औसत वेतन $100,000 प्रति वर्ष है।
कैसे बनें प्रॉम्प्ट इंजीनियर?
प्रॉम्प्ट इंजीनियर बनने के लिए, आपको कंप्यूटर विज्ञान, इंजीनियरिंग या गणित में स्नातक की डिग्री की आवश्यकता होती है। इसके अतिरिक्त, आपको AI और ML में अनुभव होना चाहिए, साथ ही प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) और प्रोग्रामिंग भाषाओं का ज्ञान भी होना चाहिए।
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निष्कर्ष (Conclustion)
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग भाषा मॉडल के व्यवहार को आकार देने और अनुकूलित करने का एक शक्तिशाली दृष्टिकोण है। संकेतों को सावधानीपूर्वक डिज़ाइन करके, हम आउटपुट को प्रभावित कर सकते हैं और अधिक सटीक, विश्वसनीय और प्रासंगिक रूप से उपयुक्त परिणाम प्राप्त कर सकते हैं। एन-शॉट प्रॉम्प्टिंग, सीओटी प्रॉम्प्टिंग और सेल्फ-कंसिस्टेंसी जैसी तकनीकों के माध्यम से, हम मॉडल के प्रदर्शन और उत्पन्न आउटपुट पर नियंत्रण को और बढ़ा सकते हैं। त्वरित इंजीनियरिंग को अपनाकर, हम भाषा मॉडल की पूरी क्षमता का उपयोग कर सकते हैं और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में नई संभावनाओं को अनलॉक कर सकते हैं।
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)
Ans. प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग में एक प्रश्न को वाक्यांशबद्ध करना, एक शैली निर्दिष्ट करना, प्रासंगिक संदर्भ प्रदान करना या एआई को एक भूमिका निर्दिष्ट करना जैसे “मूल फ्रांसीसी वक्ता के रूप में कार्य करना” शामिल हो सकता है। एक प्रॉम्प्ट में मॉडल के सीखने के लिए कुछ उदाहरण शामिल हो सकते हैं, जैसे “मैसन -> घर, चैट -> बिल्ली, चिएन ->”, एक दृष्टिकोण जिसे फ्यू-शॉट लर्निंग कहा जाता है।
Ans. प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाती है, मानव और एआई इंटरैक्शन को बढ़ाती है, और बेहतर संवादी एआई सिस्टम बनाने में मदद करती है। आज, मानव और मशीन संपर्क को बढ़ाने वाली संवादात्मक एआई प्रणालियां बाजार पर हावी हो रही हैं।
Ans. शून्य-शॉट संकेत: ये संकेत सरल प्रश्न या अनुरोध हैं जो एआई को अतिरिक्त संदर्भ या मार्गदर्शन प्रदान नहीं करते हैं। …
एक-शॉट संकेत:…
भूमिका प्रोत्साहन के साथ चरित्र में आएं:…
आलोचक को सामने लाएँ: एक महत्वपूर्ण एजेंट का परिचय:…
विचार संकेतों की श्रृंखला के साथ बिंदुओं को जोड़ें:
Ans. उभरते करियर के रूप में प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग
जैसे-जैसे एआई तकनीक आगे बढ़ रही है और चैटबॉट विभिन्न उद्योगों में अधिक लोकप्रिय हो रहे हैं, त्वरित इंजीनियरों की मांग बढ़ रही है। ये पेशेवर एआई मॉडल और मशीनों के साथ प्रभावी ढंग से संचार करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।
Ans. चैटजीपीटी के साथ काम करते समय प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग एक महत्वपूर्ण कौशल है। इसके लिए मॉडल के व्यवहार को समझने और स्पष्ट, प्रासंगिक, सटीक और कभी-कभी भूमिका-आधारित संकेतों को तैयार करने की आवश्यकता होती है।
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