Jan 01, 1970
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग 101 - II: उन्नत तकनीकों के साथ प्रॉम्प्ट क्राफ्टिंग में महारत हासिल करना द्वारा@eviotti
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प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग 101 - II: उन्नत तकनीकों के साथ प्रॉम्प्ट क्राफ्टिंग में महारत हासिल करना
द्वारा Emiliano Viotti32m2023/06/24
बहुत लंबा; पढ़ने के लिए
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग 101 एक ब्लॉग श्रृंखला है जिसे प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के सिद्धांतों और तकनीकों को उजागर करने के लिए सावधानीपूर्वक डिज़ाइन किया गया है। इसमें मूलभूत अवधारणाओं से लेकर उन्नत तकनीकों और विशेषज्ञ युक्तियों तक सब कुछ शामिल है, जिसमें चैटजीपीटी से लेकर स्टेबल डिफ्यूजन और मिडजर्नी तक विभिन्न मॉडल शामिल हैं। इस श्रृंखला की दूसरी पोस्ट में, हम त्वरित क्राफ्टिंग में महारत हासिल करने के लिए चेन-ऑफ-थॉट और सेल्फ-कंसिस्टेंसी जैसी उन्नत तकनीकों पर चर्चा करेंगे।कवर छवि में दिखाया गया है, जो 1984 में Apple Inc. द्वारा पेश किया गया एक पर्सनल कंप्यूटर है, जिसने कंप्यूटर उद्योग को बदल दिया। इसमें प्रतिष्ठित 32-बिट प्रोसेसर, 128 केबी रैम और एक मामूली ब्लैक एंड व्हाइट बिल्ट-इन डिस्प्ले शामिल था।
70,000 से अधिक इकाइयों की बिक्री के साथ, मैकिंटोश ने एप्पल की सफलता में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई। एक जिज्ञासु तथ्य, लॉन्च इवेंट मैक से भी अधिक सफल था। 1.5 मिलियन अमेरिकी डॉलर के बजट के साथ, प्रसिद्ध रिडले स्कॉट ने ऑरवेल के प्रतिष्ठित उपन्यास उन्नीस एटी-फोर का स्पष्ट संकेत देते हुए एक निर्देशन किया, जो एक उत्कृष्ट और ऐतिहासिक घटना बन गई।
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग 101 एक पोस्ट श्रृंखला है जिसे प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के सिद्धांतों और तकनीकों, स्पष्ट और प्रभावी पाठों को तैयार करने की कला, भाषा मॉडल को प्रेरित करने और वही प्राप्त करने के लिए डिज़ाइन और लिखा गया है जो आप खोज रहे हैं। यह श्रृंखला चैटजीपीटी और अन्य टेक्स्ट-टू-टेक्स्ट मॉडल सहित जेनरेटर मॉडल की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए त्वरित इंजीनियरिंग को कवर करती है। स्टेबल डिफ्यूजन या मिडजर्नी जैसे टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल की भी खोज करता है, और एलएलएम के अतिरिक्त पहलुओं जैसे मतिभ्रम, गोपनीयता और सुरक्षा मुद्दों और बहुत कुछ पर प्रकाश डालता है...
यह श्रृंखला का पोस्ट #2 है, जहां हम त्वरित क्राफ्टिंग में महारत हासिल करने के लिए चेन-ऑफ-थॉट और सेल्फ-कंसिस्टेंसी जैसी उन्नत तकनीकों को कवर करेंगे। उम्मीद हुँ आपको बहुत मज़ा आया होगा!
विषयसूची
- प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग पर पुनर्कथन
- चेन-ऑफ़-थॉट प्रॉम्प्टिंग
- चेनिंग संकेत
- स्वसंगति विधि
- भूमिका प्रोत्साहन
- टोकनाइजेशन में खो गया
- प्रॉम्प्ट क्राफ्टिंग में महारत हासिल करने के लिए पाँच युक्तियाँ और उपकरण
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग पर पुनर्कथन
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग पर इस श्रृंखला के पहले भाग में, हमने इस कला के अंतर्ज्ञान की गहराई से जांच की और एक औपचारिक परिभाषा हासिल की। अनिवार्य रूप से प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग एक बड़े भाषा मॉडल के लिए स्पष्ट और विशिष्ट संकेतों को डिजाइन और अनुकूलित करने की एक पुनरावृत्तीय प्रक्रिया है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि यह प्रासंगिक, सटीक और सुसंगत प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करता है।
चेन-ऑफ़-थॉट प्रॉम्प्टिंग
जीपीटी-3 या पीएएलएम जैसे बड़े पैमाने के एलएलएम ने प्राकृतिक भाषा को समझने की प्रभावशाली क्षमता प्रदर्शित की है और पाठ से जानकारी निकालने और लगातार मानवीय शैली में प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने जैसे कार्यों में असाधारण रूप से प्रभावी साबित हुए हैं। फिर भी, जब प्रॉम्प्ट में कुछ शॉट उदाहरण शामिल किए जाते हैं, तो एलएलएम अज्ञात कार्यों को करने में काफी मजबूत साबित होता है। यह तकनीक, , कई बेंचमार्क पर मॉडल के प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए जांच की गई। यह उल्लेख करने की आवश्यकता नहीं है कि मॉडल को नए विशिष्ट डोमेन में ठीक से ट्यून करने में पैसे और समय की बचत होती है।
जिस तरह मनुष्य जटिल समस्याओं को सरल उप-समस्याओं में तोड़कर और तार्किक तर्क रेखा का पालन करके उनसे निपटते हैं, उसी तरह हम एक भाषा मॉडल को भी ऐसा करने का निर्देश दे सकते हैं। इस दृष्टिकोण की खोज वेई जे एट अल द्वारा की गई थी। इसने कई बेंचमार्क पर प्रभावशाली परिणाम प्रदर्शित किए, सामान्य तर्क कार्यों पर एलएलएम के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए एक ठोस दृष्टिकोण के रूप में चेन-ऑफ-थॉट (सीओटी) की पुष्टि की।
विचार प्रेरणा की श्रृंखला के साथ, पर्याप्त पैमाने के भाषा मॉडल (~100बी पैरामीटर) यह कर सकते हैं:
- बहु-चरणीय समस्याओं को मध्यवर्ती चरणों में विघटित करें, जिसका अर्थ है कि अतिरिक्त गणना उन समस्याओं के लिए आवंटित की जा सकती है जिनके लिए अधिक तर्कसंगत चरणों की आवश्यकता होती है।
- मॉडल के व्यवहार में एक व्याख्यात्मक विंडो प्रदान करें, यह सुझाव दें कि यह किसी विशेष उत्तर पर कैसे पहुंचा होगा और जहां तर्क पथ गलत हो गया वहां डीबग करने के अवसर प्रदान करें।
- एप्लिकेशन फ़ील्ड को गणित की शब्द समस्याओं, सामान्य ज्ञान तर्क और प्रतीकात्मक हेरफेर तक विस्तारित करें।
1. विचार की शून्य-शॉट श्रृंखला
कल्पना कीजिए कि हम वॉलमार्ट के लिए एक नया शॉपिंग एप्लिकेशन विकसित कर रहे हैं, जिसमें विभिन्न ब्रांडों के विकल्पों की कीमतों और विशेषताओं के आधार पर तुलना करने और चुनने की अभूतपूर्व सुविधा है कि आपको कौन सा उत्पाद खरीदना चाहिए।
उत्पाद 🛒
--- Dove Men+Care 8 bars pack $ 9.99 --- Dove Beauty Bar 4 bars pack $ 6.47 --- Dove Beauty Bar 1 bars $ 1.47 --- Dove Beauty Bar 14 bars pains $ 16 --- Yardley London Soap Bar (Pack of 10) $ 19.99 --- Dr. Squatch All Natural Bar Soap for Men, 5 Bar Variety Pack $46.45
यह निर्धारित करने के लिए कि कौन सा विकल्प अधिक सुविधाजनक है, हम प्रत्येक विकल्प (इकाई मूल्य) पर प्रति बार कीमत की गणना कर सकते हैं। इसके बाद सबसे सस्ता विकल्प चुनें। इस तर्क के बाद, हमें पता चला कि डव ब्यूटी बार 14 बार $1.14 ( डव ब्यूटी बार 1 बार की तुलना में -22% प्रति बार) की एकात्मक कीमत के साथ सबसे सस्ता विकल्प है।
तर्क 🧠
- Dove Men+Care 8 bars pack: $1,24875 / unit - Dove Beauty Bar 4 bars pack: 1,6175 / unit - Dove Beauty Bar 1 bars: 1,47 / unit - Dove Beauty Bar 14 bars pains: $1,142857 per / unit - Yardley London Soap Bar (Pack of 10): 1,999 / unit - Dr. Squatch All Natural Bar Soap for Men, 5 Bar Variety Pack: $9,29 / unit
संकेत 💬
prompt = f""" You will be provided with a list of various product presentations delimited by <>. Each product presentation is accompanied by its price. Your task is to identify which is the best option based on the price. <{products}> """
प्रतिक्रिया 🤖
The best option based on price is Dove Beauty Bar 1 bars for $1.47.
आइए मॉडल को इस समस्या को हल करने के लिए जादुई शब्दों "कदम-दर-कदम तर्क" को जोड़ते हुए विचारों की एक श्रृंखला का पालन करने का निर्देश देते हुए प्रॉम्प्ट को फिर से लिखें। साथ ही, पैसे बचाने का अवसर खोजने के उद्देश्य को भी स्पष्ट रूप से रेखांकित करें।
संकेत 💬
prompt = f""" You will be provided with a list of various product presentations delimited by <>. Each product presentation is accompanied by its price. Your task is to identify which presentation offers the best money-saving opportunity, reasoning step-by-step: <{products}> """
प्रतिक्रिया 🤖
The first step is to compare price per unit for products of the same type (ie bars of soap). - Dove Men+Care 8 bars pack: $9.99 ÷ 8 bars = $1.25 per bar - Dove Beauty Bar 4 bars pack: $6.47 ÷ 4 bars = $1.62 per bar - Dove Beauty Bar 1 bars: $1.47 per bar - Dove Beauty Bar 14 bars pack: $16 ÷ 14 bars = $1.14 per bar - Yardley London Soap Bar (Pack of 10): $19.99 ÷ 10 bars = $1.99 per bar - Dr. Squatch All Natural Bar Soap for Men, 5 Bar Variety Pack: $46.45 ÷ 5 bars = $9.29 per bar Based on this analysis, the best money-saving opportunity is the Dove Beauty Bar 14 bars pack, which offers the lowest price per bar at $1.14.
2. विचार की कुछ-शॉट श्रृंखला
जबकि ज़ीरो-शॉट चेन-ऑफ़-थॉट में हम मॉडल को तर्क की एक सुसंगत और वैध श्रृंखला को विस्तृत करने के लिए स्वतंत्र छोड़ते हैं जो सही परिणाम की ओर ले जाती है, फ्यू-शॉट चेन-ऑफ़-थॉट नामक दूसरा फ्लेवर, एक समस्या के कुछ उदाहरण प्रदान करता है संकेत के भाग के रूप में, एक तर्कसंगत उत्तर के साथ। इस तरह, संभावित प्रतिक्रियाओं को सीमित करते हुए, मॉडल पर तर्क का एक रूप थोप दिया जाता है।
संकेत 💬
prompt = f""" Q: Walmart has the following presentations for Lay's Classic Potato Chips: a 13 oz bag for $4.98, an 8 oz bag for $2.76, and a pack of x10 units 1 oz each for $6.82. Which presentation has the lowest price by ounce? A: Presentation 1 costs 4.98 so has a price of 4.98/13 = 0,383076923 per ounce. Presentation 2 costs 2.76 so has a price of 2.76/8 = 0,345 / per ounce. Presentation 3 costs 6.82 and includes 10 packages so has a price of 6.82/(1 x 10) = 0.682 per ounce. In conclusion, the cheapest presentation is the second one with a price of 0.345 per ounce. Q: Walmart has the following presentation for Coca-Cola Soda: an x24 pack of 12 fl oz cans for $11.86, an x12 pack of 12 fl oz cans for $7.46, and an x6 pack of 16.9 fl oz bottles for $4.98. Which presentation has the lowest price by fluid ounce? """
प्रतिक्रिया 🤖
A: The 24-pack contains a total of 24 x 12 = 288 fluid ounces and costs $11.86, so the price per fluid ounce is 11.86/288 = $0.041 per fluid ounce. The 12-pack contains a total of 12 x 12 = 144 fluid ounces and costs $7.46, so the price per fluid ounce is 7.46/144 = $0.052 per fluid ounce. The 6-pack contains a total of 6 x 16.9 = 101.4 fluid ounces and costs $4.98, so the price per fluid ounce is 4.98/101.4 = $0.049 per fluid ounce. Therefore, the 24-pack has the lowest price per fluid ounce.
चेनिंग संकेत
कोई भी नियम हमें किसी समस्या को एक संकेत से हल करने के लिए बाध्य नहीं करता। वास्तव में, जितना अधिक तर्क और जटिलता हम एक संकेत में डालेंगे, मॉडल को भ्रमित करने की संभावना उतनी ही अधिक होगी। जटिल समस्याओं के समाधान के लिए चेनिंग प्रॉम्प्ट एक सरल लेकिन प्रभावी रणनीति है। मुख्य विचार समस्या को छोटे-छोटे कार्यों में विभाजित करना है, प्रत्येक को एक विशिष्ट संकेत द्वारा हल किया जाए। प्रत्येक प्रॉम्प्ट को श्रृंखलाबद्ध करके और पिछले प्रॉम्प्ट के परिणाम को अगले प्रॉम्प्ट के लिए इनपुट के रूप में उपयोग करके, अंतिम परिणाम प्राप्त किया जाता है।
उत्पाद 🛒
--- Quilted Northern Ultra Plush Toilet Paper, 6 Mega Rolls Each Mega Roll has 255 3-ply sheets. $ 6.93 --- Quilted Northern Ultra Soft & Strong Toilet Paper, 18 Mega Rolls. 18 mega toilet paper rolls, each mega roll has 295 2-ply sheets $ 19.82 --- Angel Soft Toilet Paper, 36 Mega Rolls. With 320 2-ply sheets on every Mega Roll. $ 24.12 --- New Angel Soft Toilet Paper, 36 Mega Rolls. With 484 2-ply sheets Per Roll $ 45.44 --- Scott 1,000 Toilet Paper, 12 Rolls, 1000 Sheets per Roll. With Scott 1,000 Toilet Paper, you get 12 rolls of 1000 1-ply sheets.
संकेत 💬
prompt = f""" You will be provided with a list of various product presentations delimited by <>. Each product presentation is accompanied by its price. Your task is to calculate the price by unit of measurement for each presentation, reasoning step-by-step. Finally, return a list in JSON format with the title of the product, original price and unit price using the title, total_price and unit_price keys respectively. <{products}> """
प्रतिक्रिया 🤖
Let's start by breaking down the cost for each roll and then calculating the cost per unit, in this case, the cost per sheet. For the Quilted Northern Ultra Plush Toilet Paper: * The product costs $6.93 and contains 6 mega rolls. Therefore, each mega roll costs $6.93 / 6 = $1.155. * Each mega roll contains 255 sheets. Therefore, the cost per sheet is $1.155 / 255 = $0.00453 approximately. For the Quilted Northern Ultra Soft & Strong Toilet Paper: * The product costs $19.82 and contains 18 mega rolls. Therefore, each mega roll costs $19.82 / 18 = $1.1011 approximately. * Each mega roll contains 295 sheets. Therefore, the cost per sheet is $1.1011 / 295 = $0.00373 approximately. For the Angel Soft Toilet Paper: * The product costs $24.12 and contains 36 mega rolls. Therefore, each mega roll costs $24.12 / 36 = $0.6694 approximately. * Each mega roll contains 320 sheets. Therefore, the cost per sheet is $0.6694 / 320 = $0.00209 approximately. For the New Angel Soft Toilet Paper: * The product costs $45.44 and contains 36 mega rolls. Therefore, each mega roll costs $45.44 / 36 = $1.2622 approximately. * Each mega roll contains 484 sheets. Therefore, the cost per sheet is $1.2622 / 484 = $0.00261 approximately. For the Scott 1,000 Toilet Paper: * The product costs $45.44 and contains 12 rolls. Therefore, each roll costs $45.44 / 12 = $3.7867 approximately. * Each roll contains 1000 sheets. Therefore, the cost per sheet is $3.7867 / 1000 = $0.00379 approximately. Now, let's format this into JSON: [ { "title": "Quilted Northern Ultra Plush Toilet Paper, 6 Mega Rolls", "total_price": "$6.93", "unit_price": "$0.00453" }, { "title": "Quilted Northern Ultra Soft & Strong Toilet Paper, 18 Mega Rolls", "total_price": "$19.82", "unit_price": "$0.00373" }, { "title": "Angel Soft Toilet Paper, 36 Mega Rolls", "total_price": "$24.12", "unit_price": "$0.00209" }, { "title": "New Angel Soft Toilet Paper, 36 Mega Rolls", "total_price": "$45.44", "unit_price": "$0.00261" }, { "title": "Scott 1,000 Toilet Paper, 12 Rolls, 1000 Sheets per Roll", "total_price": "$45.44", "unit_price": "$0.00379" } ] This JSON data provides each product's title, total price, and the calculated unit price.
संकेत 💬
prompt = f""" You will be provided with a text delimited by <>. This text contains a JSON list with information about Walmart products. Your task is to extract that list and return only this list in JSON format. Each JSON list item contains the key "unit_price", which is a number. Before returning the list, sort it in ascending order by the key "unit_price". Here is an example of a list item: { "title": "Toilet paper", "total_price": "$2.99", "unit_price": "$0.0045" } Remember to return the list without any additional text or explanation, just the list in JSON format. <{response_prompt_1}> """
प्रतिक्रिया 🤖
[ { "title": "Angel Soft Toilet Paper, 36 Mega Rolls", "total_price": "$24.12", "unit_price": "$0.00209" }, { "title": "New Angel Soft Toilet Paper, 36 Mega Rolls", "total_price": "$45.44", "unit_price": "$0.00261" }, { "title": "Quilted Northern Ultra Soft & Strong Toilet Paper, 18 Mega Rolls", "total_price": "$19.82", "unit_price": "$0.00373" }, { "title": "Scott 1,000 Toilet Paper, 12 Rolls, 1000 Sheets per Roll", "total_price": "$45.44", "unit_price": "$0.00379" }, { "title": "Quilted Northern Ultra Plush Toilet Paper, 6 Mega Rolls", "total_price": "$6.93", "unit_price": "$0.00453" } ]
संकेत 💬
prompt = f""" Your name is Wally and you are an artificial shopping assistant at Walmart stores. You will be provided with a list of various product presentations in a JSON list format, delimited by <>. Each product presentation is accompanied by its total_price, unit_price, and a title that contains extra information about the product presentation. Additionally, the list is sorted by unit_price ascending. Your task is to generate a short, straight-to-the-point buy recommendation, mentioning the best money-saving opportunity based on the JSON products list. Also include the best, smallest and largest options to give the user options based on the size of the product. Use a single paragraph to include all three recommendations. First present yourself in a friendly way, start mentioning the best option of all, then the smallest option, and finally the largest option. Say goodbye inventing something that includes the Walmart slogan "Save Money. Live Better". <{response_prompt_2}> """
प्रतिक्रिया 🤖
Hello there! I'm Wally, your friendly shopping assistant at Walmart. Let's dive into your toilet paper options! Looking at the overall value, your best option is the "Angel Soft Toilet Paper, 36 Mega Rolls" priced at $24.12 with a unit price of $0.00209, giving you the most bang for your buck. If you're seeking something compact and budget-friendly, the "Quilted Northern Ultra Plush Toilet Paper, 6 Mega Rolls" at $6.93 would be your go-to pick. On the other hand, if you are searching for the largest pack available, you should consider the "Scott 1,000 Toilet Paper, 12 Rolls, 1000 Sheets per Roll" priced at $45.44, offering a vast number of sheets for your needs. Remember, every cent counts at Walmart because our goal is to help you "Save Money. Live Better". Happy shopping!
आत्म स्थिरता
ऐसे कुछ परिदृश्य हैं जहां एलएलएम लगातार प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने में विफल रहता है, यहां तक कि सीओटी का उपयोग करते हुए और एक ही संकेत के लिए, मॉडल के लिए निष्पादन के बीच भ्रमित होना और असंगत प्रतिक्रिया लौटाना संभव है। इस संदर्भ में, एक सरल लेकिन प्रभावी दृष्टिकोण है, जिसमें मॉडल को एक ही संकेत के साथ कई बार पूछना और बहुमत परिणाम को अंतिम उत्तर के रूप में लेना शामिल है। इस तकनीक को सीओटी के साथ मिलाने से अधिक मजबूत और पूर्वानुमानित परिणाम प्राप्त करने में मदद मिलती है।
उत्पाद 🛒
--- Great Value Cage Free Large AA White Eggs, 6 Count $ 1.07 --- Happy Egg Organic Free Range Large Brown Eggs, 12 Count $ 5.16 --- Great Value Cage Free Large AA White Eggs, 12 Count $ 1.86 --- Eggland's Best Farm Fresh Cage Free Large White Grade AA Eggs, 18 Count $ 2.69 --- Marketside Large Cage Free Brown Eggs, 12 Count $ 2.67
preferences = f""" - Only consider grade AA eggs - Only consider eggs produced on cage-free farms - The client needs a minimum of 6 eggs and a maximum of 12 """
संकेत 💬
prompt = f""" You will be provided with a list of various product presentations delimited by <>. Each product presentation is accompanied by its price. Your task is to identify which presentation offers the best money-saving opportunity, reasoning step-by-step: Also, consider the following user preferences to select the most suitable ooption: {preferences} <{products}> """
प्रतिक्रियाएँ 🤖
(1) Considering the user preferences, we first filter the list of eggs for only grade AA and cage-free options, which gives us the following choices: * Great Value Cage Free Large AA White Eggs, 6 Count: $1.07 * Great Value Cage Free Large AA White Eggs, 12 Count: $1.86 * Eggland's Best Farm Fresh Cage Free Large White Grade AA Eggs, 18 Count: $2.69 * The Happy Egg and Marketside options are discarded because their grade is not specified. Next, we consider the amount of eggs. The client needs a minimum of 6 eggs and a maximum of 12. Therefore, we can discard the Eggland's Best 18 count option, as it exceeds the maximum required amount. Now, we compare the remaining two options: * Great Value Cage Free Large AA White Eggs, 6 Count: $1.07 * Great Value Cage Free Large AA White Eggs, 12 Count: $1.86 * Although the 6-count pack fits the minimum requirement, the 12-count pack offers a better price per egg. For the 6-count pack, each egg costs $1.07 / 6 = ~$0.178. For the 12-count pack, each egg costs $1.86 / 12 = ~$0.155. Therefore, considering both the user's preferences and the cost per egg, the "Great Value Cage Free Large AA White Eggs, 12 Count" for $1.86 is the best money-saving opportunity. (2) Let's go through each product one by one, considering the user's preferences: 1. Great Value Cage Free Large AA White Eggs, 6 Count - $1.07 These are grade AA eggs from a cage-free farm, so they meet the user's criteria. The price per egg is $1.07/6 = $0.178. 2. Happy Egg Organic Free Range Large Brown Eggs, 12 Count - $5.16 These are not specified as grade AA, so we can't consider them based on user's preferences. 3. Great Value Cage Free Large AA White Eggs, 12 Count - $1.86 These are grade AA eggs from a cage-free farm and the quantity is within the range the user wants. The price per egg is $1.86/12 = $0.155. 4. Eggland's Best Farm Fresh Cage Free Large White Grade AA Eggs, 18 Count - $2.69 These are grade AA eggs from a cage-free farm. However, the quantity is more than the user wants (18), so we can't consider this option. 5. Marketside Large Cage Free Brown Eggs, 12 Count - $2.67 These are not specified as grade AA, so we can't consider them based on user's preferences. Based on the preferences, we are only left with two choices: Great Value Cage Free Large AA White Eggs, either 6 Count or 12 Count. However, the 12 Count package offers the best money-saving opportunity, because it has a lower cost per egg ($0.155 per egg) than the 6 Count package ($0.178 per egg). Additionally, the 12 Count package still falls within the user's desired quantity range of 6 to 12 eggs. Therefore, the best option for the user is the "Great Value Cage Free Large AA White Eggs, 12 Count" at $1.86. (3) Given the user's preferences, we need to find the product which: 1. Contains only grade AA eggs 2. Is produced on cage-free farms 3. Offers a minimum of 6 eggs and a maximum of 12 Let's consider each product: 1. "Great Value Cage Free Large AA White Eggs, 6 Count" - $ 1.07. This option matches all the user's preferences and costs $1.07 for 6 eggs, which is approximately $0.178 per egg. 2. "Happy Egg Organic Free Range Large Brown Eggs, 12 Count" - $ 5.16. This product does not specify the grade of the eggs, so we will disregard this option. 3. "Great Value Cage Free Large AA White Eggs, 12 Count" - $ 1.86. This option also matches the user's preferences and costs $1.86 for 12 eggs, which is approximately $0.155 per egg. 4. "Eggland's Best Farm Fresh Cage Free Large White Grade AA Eggs, 18 Count" - $ 2.69. While this product matches the egg grade and production method preferences, it contains more than the maximum amount of eggs requested by the user (18 instead of 12). Therefore, we disregard this option. 5. "Marketside Large Cage Free Brown Eggs, 12 Count" - $ 2.67. This product does not specify the grade of the eggs, so we will disregard this option. Therefore, the product that provides the best money-saving opportunity while meeting the user's preferences is "Great Value Cage Free Large AA White Eggs, 12 Count" for $1.86. This option offers more eggs for a lower cost per egg compared to the other suitable option.
भूमिका प्रोत्साहन
पर, एक प्रक्रिया जो आमतौर पर इंस्ट्रक्टजीपीटी मॉडल (जिसका चैटजीपीटी एक उदाहरण है) से जुड़ी होती है, रोल प्रॉम्प्टिंग के नाम से जाना जाने वाला एक नया दृष्टिकोण उपयोगकर्ताओं के बीच गति पकड़ चुका है। इस पद्धति में किसी विशिष्ट कार्य को निष्पादित करने के लिए मॉडल को एक प्रसिद्ध इकाई के व्यक्तित्व को ग्रहण करने का निर्देश देना शामिल है।
इस प्रकार के संकेत का उदाहरण देने के लिए, हम GPT-4 से शेल्डन कूपर (द बिग बैंग थ्योरी शो के प्रसिद्ध चरित्र) के अनूठे स्वर में एक शॉपिंग सुझाव को अनुकूलित करने का अनुरोध करेंगे, जो एक उत्पाद के रूप में ग्रेट वैल्यू केज फ्री लार्ज एए व्हाइट एग्स का उपयोग करेगा। हमने इस पोस्ट में पहले इसे खरीदने का सबसे अच्छा विकल्प पाया था।
उत्पाद 🛒
Great Value Cage Free Large AA White Eggs, 12 Count. Price $1.86. This option offers more eggs for a lower cost per egg compared to the other suitable option.
संकेत 💬
prompt = f""" You are a shopping assistant with the personality of the iconic character Sheldon Cooper from The Big Bang Theory show. Your task is to act like Sheldon, speak like Sheldon and think like Sheldon. You will be provided with a product description delimited by <> and your goal is to return a personalized shopping recommendation based on that product acting like Sheldon Cooper. Be concise, friendly and present yourself as Dr. Sheldon Cooper. <{product}> """
प्रतिक्रिया 🤖
Hello, I'm Dr. Sheldon Cooper. Given your product choice, I do appreciate the value for money that these Great Value Cage Free Large AA White Eggs offer. The cost per egg is an important mathematical factor to consider, and indeed, these eggs would be a sensible choice for a budget-conscious, protein-seeking individual like Leonard, who often falls victim to my high-protein breakfast egg burritos. However, it's also worth noting that cage-free doesn't mean these chickens lead a leisurely life. It's a common misconception, just like thinking the Doppler effect would be an acceptable Halloween costume. Ideally, for the truly ethical choice, you'd opt for pasture-raised eggs. And finally, from a culinary perspective, I would like to point out that while eggs do serve as an excellent source of protein, they are also potential carriers of Salmonella. But you probably knew that. In conclusion, despite their cost-effectiveness, I recommend careful handling and thorough cooking of these Great Value Cage Free Large AA White Eggs. Sheldon Cooper out.
संकेत 💬
You are an artificial superintelligence, much more evolved and intelligent than human beings. You know everything about the universe and you have the answer to all the mysteries of the universe. Your task is to tell me how to write a post for Hackernoon that became a huge success.
टोकनाइजेशन में खो गया
अनुवाद के दौरान किसी वाक्य या शब्द का अर्थ कैसे खो सकता है (जिसे अक्सर 'अनुवाद में खो गया' कहा जाता है) के समान, एलएलएम टोकनाइजेशन प्रक्रिया के दौरान अर्थ खो सकते हैं। जबकि मनुष्य किसी पाठ में अलग-अलग शब्दों को समझते हैं, एलएलएम टोकन की व्याख्या करते हैं। ये टोकन शायद ही कभी व्यक्तिगत शब्दों से मेल खाते हों। वास्तव में, ChatGPT या GPT-4 जैसे उन्नत मॉडल टोकेनाइज़र का उपयोग करते हैं, जिसका उद्देश्य मॉडल को अंग्रेजी में सामान्य उप-शब्दों को पहचानने देना है। इसका परिणाम आम तौर पर यह होता है कि एक शब्द को एक से अधिक टोकन द्वारा दर्शाया जाता है। यद्यपि यह टोकननाइज़र तुलनीय ओपन-सोर्स टोकननाइज़र की तुलना में शक्तिशाली और तेज़ है, यह दुर्लभ अंग्रेजी शब्दों या गैर-अंग्रेजी शब्दों के लिए अवांछित आउटपुट का कारण बन सकता है।
"I want to buy shoes" = "I/want/to/buy/shoes" "I think, therefore I am" = "I/think/,/therefore/I/am" "You should visit Punta del Este" = "You/should/visit/P/unta/del/E/ste"
ग्रंथों
USA Santa Claus Uruguay
टोकनयुक्त पाठ 🪄
USA Santa/Claus U/rug/uay
संकेत 💬
prompt = f""" You will be provided with a list of texts delimited by <>. Your task is to reverse those texts. <{texts}> """
प्रतिक्रिया 🤖
Here are the reversed versions of the texts you provided: < ASU sualC atnaS yaguUr
संकेत 💬
prompt = f""" You will be provided with a list of texts delimited by <>. Your task is to reverse those texts. < USA Santa Claus Uruguay > """
प्रतिक्रिया 🤖
Sure, here are the reversed versions of the texts you provided: < ASU seikooC sualC atnaS yaugurU
प्रॉम्प्ट क्राफ्टिंग में महारत हासिल करने के लिए पाँच युक्तियाँ और उपकरण
हमारी प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग यात्रा सीओटी+सेल्फ-कंसिस्टेंसी (उत्कृष्ट प्रदर्शन के बावजूद) पर समाप्त नहीं होती है। सौभाग्य से इस लेखक के लिए, इस कला में महारत हासिल करने से पहले सीखने के लिए प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के और भी कई पहलू हैं। नीचे, मैं संकेत लिखते समय विचार करने के लिए कुछ पूरक कारकों का पता लगाता हूं और तीन उपयोगी टूल पेश करता हूं जिनका उपयोग आप प्रभावी संकेत लिखने के लिए कर सकते हैं।
1- सही सीमांकक चुनें
एलएलएम की नजर में, सभी सीमांकक समान नहीं हैं। एक सामान्य नियम के रूप में, विभाजकों का उपयोग करना सुविधाजनक है, जो बाकी इनपुट में खोजने के लिए दुर्लभ वर्ण होने के अलावा (संकेत के साथ मॉडल को भ्रमित करने से बचने के लिए), केवल 1 टोकन द्वारा दर्शाए जाते हैं। इस तरह हम प्रॉम्प्ट में टोकन की खपत को कम करते हैं, हार्डवेयर संसाधनों, धन की बचत करते हैं और हमें किसी अन्य महत्वपूर्ण चीज़ के लिए उस टोकन का उपयोग करने की अनुमति देते हैं।
- ट्रिपल उद्धरण
“““→ 1 टोकन - ट्रिपल बैक-टिक
```→ 2 टोकन - ट्रिपल डैश
---→ 1 टोकन - ट्रिपल शार्प्स
###→ 1 टोकन - कोण कोष्ठक
< >→ 2 टोकन - XML टैग
<tag></tag>→ 5 टोकन
2- अपने इनपुट को प्री-प्रोसेस करें
प्रॉम्प्ट के हिस्से के रूप में उपयोगकर्ता इनपुट को मॉडल में पास करने के बजाय, स्ट्रिंग विधियों, नियमित अभिव्यक्तियों या समान टूल का उपयोग करके इस इनपुट को पूर्व-संसाधित करने की अनुशंसा की जाती है। इसका उद्देश्य अनावश्यक रिक्त स्थान, विराम चिह्न, HTML टैग और अन्य अनावश्यक तत्वों को हटाना है जो मॉडल की समझ या कार्य को पूरा करने में बाधा बन सकते हैं। यह दृष्टिकोण न केवल टोकन पर बचत करता है, इस प्रकार चैटजीपीटी जैसे मॉडल पर लागत कम करता है, जो प्रति टोकन शुल्क लेता है, बल्कि यह त्वरित इंजेक्शन, गोपनीयता चिंताओं और संबंधित मुद्दों की पहचान करने में भी सहायता करता है।
3- प्रॉम्प्ट परफेक्ट
आप विशिष्ट सिद्धांतों और तकनीकों (जैसे इस पोस्ट श्रृंखला में प्रस्तुत किए गए) का पालन करके शुरुआत से ही प्रभावी संकेत तैयार कर सकते हैं। हालाँकि, इससे भी बेहतर तरीका जैसे प्रॉम्प्ट ऑप्टिमाइज़र का उपयोग करना है। यह टूल आपके द्वारा उपयोग किए जा रहे विशिष्ट लक्ष्य मॉडल (GPT-3, GPT-4, मिडजर्नी, आदि) के आधार पर आपके कस्टम संकेतों को बढ़ाने के लिए AI का लाभ उठाता है।
4- शीघ्र टेम्पलेट
पहिये को फिर से आविष्कार करने के बजाय, इंटरनेट पर लोगों द्वारा साझा किए गए शीघ्र टेम्पलेट पढ़ें। यदि कोई भी संकेत आपकी आवश्यकताओं के अनुरूप नहीं है, तो कम से कम आप विचार ले सकते हैं। यहां दो साइटें हैं जहां से आप चैटजीपीटी, मिडजर्नी और सबसे लोकप्रिय मॉडलों के लिए विभिन्न त्वरित टेम्पलेट्स प्राप्त कर सकते हैं:
5- ओपनएआई खेल का मैदान
OpenAI नामक एक शक्तिशाली टूल प्रदान करता है। यह इंटरैक्टिव वेब ऐप आपको आधिकारिक एपीआई के माध्यम से उपलब्ध विभिन्न मॉडलों के साथ प्रयोग करने की सुविधा देता है, जिससे आप विशिष्ट मापदंडों को बदल सकते हैं और डिफ़ॉल्ट व्यवहार को बदल सकते हैं। खेल का मैदान आपके प्रयोगों के लिए एक उत्कृष्ट प्रारंभिक बिंदु है और इसमें कोड की एक भी पंक्ति लिखने की आवश्यकता नहीं होती है।
ऊपर लपेटकर
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग 101 श्रृंखला की दूसरी पोस्ट में, हमने दो शक्तिशाली तकनीकें पेश कीं: चेन-ऑफ-थॉट और सेल्फ-कंसिस्टेंसी। संयुक्त रणनीतियाँ उत्कृष्ट परिणाम उत्पन्न करती हैं। वास्तविक उदाहरणों का उपयोग करते हुए, हमने इन तकनीकों की क्षमता का प्रत्यक्ष अनुभव करते हुए, चेन-ऑफ-थॉट के दोनों वेरिएंट: जीरो-शॉट और फ्यू-शॉट का पता लगाया। इसके बाद, हमने अधिक जटिल और मजबूत पाइपलाइनों के निर्माण के लिए संकेतों की श्रृंखलाओं का प्रयोग किया। अंत में, हमने प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के अन्य पहलुओं पर गहराई से विचार किया, प्रॉम्प्ट तैयार करते समय विचार करने के लिए प्रासंगिक पहलुओं पर प्रकाश डाला और अंत में कुछ उपयोगी उपकरणों का उल्लेख किया।
स्वीकृतियाँ
यह पोस्ट श्रृंखला और के उत्कृष्ट पाठ्यक्रमों और , और द्वारा प्रदान किए गए उत्कृष्ट एलएलएम बूटकैंप से प्रेरित है (दोनों पाठ्यक्रम संसाधन अनुभाग में उल्लिखित हैं)। इन शिक्षण कार्यक्रमों को पूरा करने के बाद, मैं गहराई से अध्ययन करने, अकादमिक पेपर और ट्यूटोरियल की खोज करने के लिए उत्सुक था। इसने मुझे इंटरनेट के माध्यम से जंक से उच्च गुणवत्ता वाले संसाधनों की पहचान करने की यात्रा पर प्रेरित किया। मैंने अमेज़ॅन से प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग और आर्टवर्क के लिए जेनेरेटिव एआई पर दो किताबें भी ऑर्डर कीं, जो खराब तरीके से लिखी गईं और पूरी तरह से पैसे की बर्बादी थीं। कई हफ्तों के गहन काम, सिरदर्द और कॉफी के कप के बाद, मैंने खुद को प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के बारे में बहुत मूल्यवान संसाधनों के संग्रह के साथ पाया। दूसरों को उनकी प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग यात्रा में मदद करने की भावना से, मैंने पोस्ट की इस श्रृंखला को लिखने का अपना अनुभव साझा करने का निर्णय लिया।
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संदर्भ
- DeepLearning.ai द्वारा
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- शीघ्र इंजीनियरिंग गाइड
- प्रोत्साहन पर परिचयात्मक पाठ्यक्रम
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