- GitLab के आधिकारिक तकनीकी दस्तावेज़ों का अंग्रेज़ी से हमारी भाषा में अनुवाद करने के लिए अनुवाद-उन्मुख GPT प्रॉम्प्ट लिखने की विधि।
- प्रभावी प्रॉम्प्ट लिखने की आवश्यकताएँ:
- प्रॉम्प्ट लिखने से पहले कई लेक्चर और मीडिया सामग्रियों से सीखी गई बातें।
- Examples:
- उपयोगकर्ता जिस परिणाम की अपेक्षा करता है, उसका उदाहरण लिखना।
- GPT केवल सरल उदाहरण देखकर भी जटिल काम को लगातार एकरूपता के साथ कर सकता है।
- Direction:
- काम के क्रम या नियमों को विस्तार से लिखना।
- यदि किसी प्रक्रिया वाले काम को ‘1’, ‘2’ जैसे क्रमांक देकर निर्देशित किया जाए, तो GPT उसे अच्छी तरह करता है।
- Parameters:
- generative AI में कई parameters सेट किए जा सकते हैं।
- parameters में ‘एक ही प्रश्न पर कितनी विविधता से उत्तर देना है (temperature)’ और ‘कितनी उच्च probability वाले उत्तर प्रस्तुत करने हैं (top-p)’ जैसी बातें शामिल हैं।
- Format:
- उत्तर का format निर्धारित करना।
- यदि Markdown, JSON, CSV format चाहिए, तो उसी तरह बनाने के लिए कहना चाहिए।
- Chaining:
- प्रॉम्प्ट या generative AI को जोड़कर उपयोग करना।
- उदाहरण के लिए, ChatGPT से image generation के लिए प्रॉम्प्ट माँगना और image को Midjourney से प्राप्त करना।
- अलग-अलग क्षेत्रों में विशेषज्ञ AI को जोड़कर उपयोग करना।
- ‘अनुवाद-उन्मुख GPT’ प्रॉम्प्ट लिखने का तरीका:
- ऊपर की आवश्यकताओं के अनुसार GPTs में ‘अनुवाद-उन्मुख GPT’ प्रॉम्प्ट लिखा गया।
- अपनी पसंद के अनुसार काम करने वाला अपना GPT बनाने के लिए प्रॉम्प्ट में Instructions, Responses, Examples शामिल करें।
- प्रॉम्प्ट में GPT की भूमिका, लक्ष्य, उत्तर की आवश्यकताएँ, उत्तर के उदाहरण आदि प्रस्तुत करें।
- Instructions:
- GPT की भूमिका और अंतिम लक्ष्य लिखें।
- कस्टम AI डिज़ाइन करते समय ‘AI को एक भूमिका देना (roleplay) महत्वपूर्ण है’ — इस पर कई शोध परिणाम हैं।
- अनुवादक, शिक्षक, डॉक्टर आदि जैसी इच्छित उत्तरदाता की पेशेवर पहचान AI को दें।
- अनुवाद-उन्मुख GPT में AI की भूमिका ‘English-Korean translator’ और अंतिम लक्ष्य ‘पाठ का Korean अनुवाद’ के रूप में सेट किया गया।
- Responses:
- उत्तर की आवश्यकताएँ लिखें।
- AI द्वारा अक्सर बोले जाने वाले “समझ गया” या “मैं ऐसा करूँगा” जैसे अनावश्यक वाक्य हटाने का प्रयास।
- अनुवाद-उन्मुख GPT में यह अनुरोध जोड़ा गया कि ‘बिना अतिरिक्त व्याख्या या संदर्भ के केवल संक्षिप्त उत्तर दें’।
- यह भी कहा गया कि ‘केवल अनुवाद कार्य पर ध्यान दें और हर interaction में accuracy और संक्षिप्तता बनाए रखें’।
- Examples:
- AI को समझाने के लिए छोटे उत्तरों के उदाहरण दिखाना।
- यहाँ यह स्पष्ट बताना चाहिए कि ‘प्रश्न और उत्तर को --- से अलग किया जाता है’।
- ऐसा न करने पर AI यह नहीं समझ पाएगा कि ‘उदाहरण प्रश्न कहाँ तक है और उदाहरण उत्तर कहाँ से शुरू होता है’, और गलत उत्तर दे सकता है।
- अनुवाद-उन्मुख GPT के Examples में ‘Q: apple A: सेब’, ‘Q: Hello, who are you? A: नमस्ते, तुम कौन हो?’ जैसे उदाहरण अलग-अलग लिखे गए।
- विशेष syntax को GPT पर लागू करने का तरीका:
- GitLab के आधिकारिक तकनीकी दस्तावेज़ों की विशेष Markdown syntax भी प्रॉम्प्ट में दी गई।
- इसके लिए डेवलपर को पहले यह समझना होगा कि ‘GitLab तकनीकी दस्तावेज़ों की विशेष Markdown syntax क्या है’।
- GitLab तकनीकी दस्तावेज़ों की project structure का विश्लेषण करके build method और विशेष Markdown syntax को खोजा गया।
- GitLab तकनीकी दस्तावेज़ साइट को सेवा देने के लिए Ruby-आधारित static site generator Nanoc का उपयोग करता है।
- इसका अर्थ है कि दस्तावेज़ Markdown syntax के अनुसार लिखे जाते हैं और HTML में render किए जाते हैं।
- यदि Markdown संरचना साधारण हो, तो ऊपर बताए गए प्रॉम्प्ट में थोड़ा बदलाव ही पर्याप्त है।
- GPT सामान्य Markdown syntax को पहले से जानता है और syntax तोड़े बिना अनुवाद कर सकता है।
- GitLab तकनीकी दस्तावेज़ों में ऐसे tabs या badges का उपयोग करता है जिन्हें सामान्य Markdown syntax से उपयोग नहीं किया जा सकता।
- GPT यह नहीं जानता कि ‘GitLab तकनीकी दस्तावेज़ों की विशेष Markdown syntax क्या है’।
- इसलिए अनुवाद-उन्मुख GPT डिज़ाइन करते समय इस सामग्री को प्रॉम्प्ट में विस्तार से लिखा गया।
- GitLab तकनीकी दस्तावेज़ों की विशेष Markdown syntax का अनुवाद करने के ठोस तरीके, उदाहरण और constraints प्रॉम्प्ट में लिखे गए।
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कमांड, प्रतिक्रिया, उदाहरण