നിര്വചനം
വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകളുടെ പെരുമാറ്റത്തെ നയിക്കുന്നതിനായി ഇൻപുട്ട് പ്രോംപ്റ്റുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുകയും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്ന രീതിയാണ് പ്രോംപ്റ്റ് എഞ്ചിനീയറിംഗ്.
ഉദ്ദേശ്യം
ഔട്ട്പുട്ട് ഗുണനിലവാരം, വിശ്വാസ്യത, ഉപയോക്തൃ ലക്ഷ്യങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ എന്നിവ മെച്ചപ്പെടുത്തുക എന്നതാണ് ഇതിന്റെ ലക്ഷ്യം. ജനറേറ്റീവ് AI യുടെ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഇത് വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.
പ്രാധാന്യം
- എൽഎൽഎമ്മുകളുടെ ഫലപ്രദമായ ഉപയോഗത്തിന് നിർണായകം.
- ഭ്രമാത്മകതകളും പക്ഷപാതങ്ങളും കുറയ്ക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.
- പരീക്ഷണവും ഡൊമെയ്ൻ വൈദഗ്ധ്യവും ആവശ്യമാണ്.
- പ്രോംപ്റ്റ് ചെയിനിംഗ്, ടെംപ്ലേറ്റുകൾ പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് അതിവേഗം വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു.
ഇത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു
- ചുമതലയും ആവശ്യമുള്ള ഔട്ട്പുട്ടും നിർവചിക്കുക.
- വ്യക്തവും നിർദ്ദിഷ്ടവുമായ നിർദ്ദേശങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുക.
- എൽഎൽഎം ഉപയോഗിച്ചുള്ള ടെസ്റ്റ് പ്രോംപ്റ്റുകൾ.
- ഫലങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പരിഷ്കരിക്കുക.
- ഫ്യൂ-ഷോട്ട് അല്ലെങ്കിൽ ചെയിൻ-ഓഫ്-ചോർട്ട് പ്രോംപ്റ്റിംഗ് പോലുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ പ്രയോഗിക്കുക.
ഉദാഹരണങ്ങൾ (യഥാർത്ഥ ലോകം)
- ChatGPT: സംഗ്രഹിക്കലിനോ ചോദ്യോത്തരങ്ങൾക്കോ വേണ്ടി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത നിർദ്ദേശങ്ങൾ.
- മിഡ്ജേർണി: AI ആർട്ട് ജനറേഷനെ നയിക്കുന്ന പ്രോംപ്റ്റുകൾ.
- ഗൂഗിൾ ബാർഡ്: വസ്തുതാപരമായ കൃത്യതയ്ക്കായി വേഗത്തിലുള്ള ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ.
റഫറൻസുകൾ / കൂടുതൽ വായന
- റെയ്നോൾഡ്സ് & മക്ഡൊണൽ. “വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾക്കായുള്ള പ്രോംപ്റ്റ് പ്രോഗ്രാമിംഗ്.” arXiv.
- ഓപ്പൺഎഐ പാചകപുസ്തകം: പ്രോംപ്റ്റ് എഞ്ചിനീയറിംഗ് ഗൈഡ്.
- സ്റ്റാൻഫോർഡ് HAI പ്രോംപ്റ്റ് ഡിസൈനിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഗവേഷണം.
- ഇന്റലിജന്റ് AI ഓട്ടോമേഷനായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത പ്രോംപ്റ്റ് എഞ്ചിനീയറിംഗ്!
