स्वचालित प्रॉम्प्ट इंजीनियर (APE): प्रॉम्प्ट ऑप्टिमाइज़ेशन
APE (ऑटोमैटिक प्रॉम्प्ट इंजीनियर) एक ऐसी तकनीक है जो प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग को स्वचालित करता है, जिससे भाषा मॉडल के लिए कमांड बनाना और उनका चयन पूरी तरह से अपने आप हो जाता है, और इस प्रक्रिया को प्राकृतिक भाषा संश्लेषण और अनुकूलन की समस्या के रूप में संबोधित किया जाता है। यह तरीका योंगचाओ झोउ की टीम द्वारा 2022 में प्रकाशित शोध <बड़े भाषा मॉडल मानव-स्तर के प्रॉम्प्ट इंजीनियर हैं> में प्रस्तावित किया गया था।
LARGE LANGUAGE MODELS ARE HUMAN-LEVEL PROMPT ENGINEERS.pdf3.90MB
APE निम्नलिखित प्रक्रियाओं से गुजरता है।
1.
कमांड उम्मीदवार निर्माण: भाषा मॉडल दी गई टास्क के लिए कई कमांड उम्मीदवार तैयार करता है।
2.
कार्यान्वयन और मूल्यांकन: बनाए गए कमांड को मॉडल में चलाया जाता है और उसके प्रभाव का मूल्यांकन स्कोर फंक्शन के आधार पर किया जाता है।
3.
अनुकूलन: सबसे असरदार कमांड को चुनकर और उसे सुधारकर, भाषा मॉडल की क्षमताओं को जीरो-शॉट तरीके से बेहतर बनाते हैं।
APE न केवल हाथ से बनाए गए प्रॉम्प्ट की तुलना में बेहतरीन प्रदर्शन दिखाता है, बल्कि 'चरण दर चरण' प्रॉम्प्ट से भी आगे है और यह भाषा मॉडल को तरह-तरह के कामों में अधिक प्रभावी चेन रीज़निंग करने में सहायता करता है। यह CoT (चेन ऑफ थॉट) जैसी पुरानी विधियों से भी ज्यादा उन्नत अभिगम प्रस्तुत करता है।
उदाहरण के लिए, जब गणितीय समस्या समाधान के लिए निर्देश बनाने में APE का इस्तेमाल किया जाता है, तो मॉडल इन प्रक्रियाओं से गुजरता है:
•
समस्या: "ऐसी दो संख्याएँ कौन सी हैं जिनका योग 15 और अंतर 3 है?"
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कमांड उम्मीदवार निर्माण: "सबसे पहले एक आसान समीकरण सेट करते हैं।" / "दो संख्याओं को x और y मान लेते हैं।"
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कार्यान्वयन और मूल्यांकन: "x + y = 15" और "x - y = 3" समीकरण को सेट करें और उसे हल करें।
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अनुकूलन: जो तरीका सबसे सटीक उत्तर देता है, उसे चुनें और अन्य समान तरह की समस्याओं में प्रयोग करें।
APE की ये प्रक्रिया भाषा मॉडल के ज़रिए ज्यादा सटीक और कुशल जवाब डिलीवर कराती है और यूज़र को बेहतर अनुभव देती है। APE कमांड उम्मीदवार बनाने, उनका मूल्यांकन करने और सबसे अच्छे कमांड का चुनाव ऑटोमेट करके, मानव इंजीनियर की मेहनत कम करता है और भाषा मॉडल की परफ़ॉर्मेंस बढ़ाने में अहम भूमिका निभाता है।
हाल ही में, ऐसे उदाहरण और बढ़ गए हैं जहाँ LLM से खुद प्रॉम्प्ट लिखवाने को कहा जाता है... लेकिन उपयोगिता के लिहाज से देखें तो, जब तक बहुत अधिक रीजनिंग की ज़रूरत न हो, तब तक इसका असर खास महसूस नहीं होता।
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