Prompt API का इस्तेमाल करते समय, आपके पास कुछ खास रणनीतियां होती हैं. इनकी मदद से, अपने प्रॉम्प्ट को ज़रूरत के मुताबिक बनाया जा सकता है और बेहतर नतीजे पाए जा सकते हैं. इस पेज पर, Gemini Nano के लिए प्रॉम्प्ट फ़ॉर्मैट करने के सबसे सही तरीके बताए गए हैं.
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग का श्वेत पत्र, जनरेटिव एआई के लिए प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग, और प्रॉम्प्ट डिज़ाइन करने की रणनीतियां देखें.
इसके अलावा, प्रॉम्प्ट को अपने-आप बेहतर बनाने के लिए, ज़ीरो-शॉट ऑप्टिमाइज़र का इस्तेमाल किया जा सकता है. यह डिवाइस पर मौजूद मॉडल, जैसे कि gemma-3n-e4b-it को टारगेट कर सकता है.
प्रॉम्प्ट डिज़ाइन करने के सबसे सही तरीके
Prompt API के लिए प्रॉम्प्ट डिज़ाइन करते समय, इन तकनीकों का इस्तेमाल करें:
कॉन्टेक्स्ट के हिसाब से सीखने के लिए उदाहरण दें. अपने प्रॉम्प्ट में अलग-अलग तरह के उदाहरण जोड़ें, ताकि Gemini Nano को पता चल सके कि आपको किस तरह के नतीजे चाहिए.
इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग का इस्तेमाल करते समय, प्रीफ़िक्स कैश मेमोरी सुविधा का इस्तेमाल करें. ऐसा इसलिए, क्योंकि उदाहरण देने से प्रॉम्प्ट लंबा हो जाता है और अनुमान लगाने में ज़्यादा समय लगता है.
कम से कम शब्दों में जानकारी दें. बार-बार दिए गए निर्देशों के साथ लंबे-चौड़े प्रीऐंबल से, सही नतीजे नहीं मिलते. अपने प्रॉम्प्ट को सटीक और कम शब्दों में लिखें.
ज़्यादा असरदार जवाब जनरेट करने के लिए, प्रॉम्प्ट को स्ट्रक्चर करें. जैसे, यह प्रॉम्प्ट टेंप्लेट का सैंपल, जिसमें निर्देशों, सीमाओं, और उदाहरणों के बारे में साफ़ तौर पर बताया गया है.
जवाब छोटा रखें. एलएलएम के अनुमान लगाने की स्पीड, आउटपुट की लंबाई पर काफ़ी हद तक निर्भर करती है. ध्यान से सोचें कि अपने इस्तेमाल के उदाहरण के लिए, कम से कम शब्दों में आउटपुट कैसे जनरेट किया जा सकता है. साथ ही, आउटपुट को अपने हिसाब से फ़ॉर्मैट करने के लिए, मैन्युअल तरीके से पोस्ट-प्रोसेसिंग करें.
डिलिमिटर जोड़ें. अपने प्रॉम्प्ट के अलग-अलग हिस्सों को अलग करने के लिए,
<background_information>,<instruction>, और##जैसे डेलिमिटर का इस्तेमाल करें. कॉम्पोनेंट के बीच##का इस्तेमाल करना, Gemini Nano के लिए खास तौर पर ज़रूरी है. इससे मॉडल के हर कॉम्पोनेंट को सही तरीके से समझने की संभावना काफ़ी कम हो जाती है.आसान लॉजिक और ज़्यादा फ़ोकस वाले टास्क को प्राथमिकता दें. अगर आपको कई चरणों में तर्क करने वाले प्रॉम्ट से अच्छे नतीजे पाने में मुश्किल हो रही है (उदाहरण के लिए, पहले X करो, अगर X का नतीजा A है, तो M करो; नहीं तो N करो; फिर Y करो...), तो टास्क को छोटे-छोटे हिस्सों में बांटें. साथ ही, हर Gemini Nano कॉल को ज़्यादा फ़ोकस वाले टास्क को हैंडल करने दें. इसके अलावा, कई कॉल को एक साथ जोड़ने के लिए कोड का इस्तेमाल करें.
डिटरमिनिस्टिक टास्क के लिए, तापमान की कम वैल्यू का इस्तेमाल करें. अगर आपको क्रिएटिविटी पर निर्भर न रहने वाले टास्क पूरे करने हैं, जैसे कि इकाई निकालना या अनुवाद करना, तो
temperatureकी वैल्यू0.2से शुरू करें. इसके बाद, टेस्टिंग के आधार पर इस वैल्यू को ट्यून करें.