प्रॉम्प्ट-आधारित शिक्षण एक ऐसी रणनीति है जिसका उपयोग मशीन लर्निंग इंजीनियर बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) को प्रशिक्षित करने के लिए कर सकते हैं ताकि एक ही मॉडल का उपयोग पुन: प्रशिक्षण के बिना विभिन्न कार्यों के लिए किया जा सके।
GPT-3 और BERT जैसे बड़े भाषा मॉडल के प्रशिक्षण के लिए पारंपरिक रणनीतियों के लिए मॉडल को बिना लेबल वाले डेटा के साथ पूर्व-प्रशिक्षित करने और फिर लेबल किए गए डेटा के साथ विशिष्ट कार्यों के लिए ठीक करने की आवश्यकता होती है। इसके विपरीत, प्रॉम्प्ट-आधारित शिक्षण मॉडल प्रॉम्प्ट के माध्यम से पेश किए गए डोमेन ज्ञान को स्थानांतरित करके विभिन्न कार्यों के लिए स्वायत्त रूप से खुद को ट्यून कर सकते हैं।
प्रॉम्प्ट-आधारित मॉडल द्वारा उत्पन्न आउटपुट की गुणवत्ता प्रॉम्प्ट की गुणवत्ता पर अत्यधिक निर्भर होती है। एक अच्छी तरह से तैयार किया गया प्रॉम्प्ट मॉडल को अधिक सटीक और प्रासंगिक आउटपुट उत्पन्न करने में मदद कर सकता है, जबकि एक खराब ढंग से तैयार किया गया प्रॉम्प्ट असंगत या अप्रासंगिक आउटपुट का कारण बन सकता है। उपयोगी संकेत लिखने की कला को प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग कहा जाता है।
प्रॉम्प्ट-आधारित शिक्षा कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) इंजीनियरों के लिए विभिन्न प्रकार के डाउनस्ट्रीम उपयोगों के लिए फाउंडेशन मॉडल का उपयोग करना अधिक सुविधाजनक बनाती है।
बड़े भाषा मॉडल अनुकूलन के इस दृष्टिकोण ने अन्य प्रकार के शून्य-शॉट सीखने में रुचि बढ़ा दी है। जीरो-शॉट लर्निंग एल्गोरिदम अतिरिक्त लेबल वाले प्रशिक्षण उदाहरणों के बिना ज्ञान को एक कार्य से दूसरे कार्य में स्थानांतरित कर सकता है।
फायदे और चुनौतियाँ
प्रॉम्प्ट-आधारित प्रशिक्षण विधियों से उन व्यवसायों को लाभ होने की उम्मीद है जिनके पास बड़ी मात्रा में लेबल किए गए डेटा तक पहुंच नहीं है और ऐसे मामलों का उपयोग करते हैं जहां शुरू करने के लिए बहुत अधिक डेटा नहीं है। शीघ्र-आधारित शिक्षा का उपयोग करने की चुनौती उपयोगी संकेत बनाना है जो यह सुनिश्चित करती है कि एक ही मॉडल का एक से अधिक कार्यों के लिए सफलतापूर्वक उपयोग किया जा सके।
इंटरनेट के शुरुआती दिनों में प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग की तुलना अक्सर सर्च इंजन से पूछताछ करने की कला से की जाती है। इसके लिए संरचना और वाक्य-विन्यास की बुनियादी समझ की आवश्यकता होती है - साथ ही बहुत सारे परीक्षण-और-त्रुटि की भी।
चैटजीपीटी और प्रॉम्प्ट-आधारित शिक्षा
चैटजीपीटी इनपुट की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए अधिक सटीक और प्रासंगिक प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने के लिए संकेतों का उपयोग करता है और इसे लगातार उपयोगकर्ता संकेतों के साथ ठीक किया जा रहा है जो किसी विशिष्ट कार्य के लिए प्रासंगिक हैं।
इस प्रक्रिया में मॉडल को एक संकेत देना और फिर उसे प्रतिक्रिया उत्पन्न करने की अनुमति देना शामिल है। फिर उत्पन्न आउटपुट का मूल्यांकन एक मानव मूल्यांकनकर्ता द्वारा किया जाता है, और फीडबैक के आधार पर मॉडल को समायोजित किया जाता है। फाइन-ट्यूनिंग प्रक्रिया तब तक दोहराई जाती है जब तक कि मॉडल का आउटपुट स्वीकार्य न हो जाए।
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