कॉन्टेंट जनरेशन को कई तरीकों से कंट्रोल किया जा सकता है. यह इस बात पर निर्भर करता है कि कॉन्टेंट का इस्तेमाल किस तरह किया जा रहा है और आपको उसे किस लेवल पर कंट्रोल करना है.
प्रॉम्प्ट का डिज़ाइन
प्रॉम्प्ट डिज़ाइन के बारे में जानें, ताकि आप अपनी ज़रूरतों के हिसाब से आउटपुट जनरेट करने के लिए, मॉडल पर असर डाल सकें.
उदाहरण के लिए, टास्क से जुड़ी काम की जानकारी को स्ट्रक्चर्ड तरीके से देने का तरीका जानें.
मॉडल पैरामीटर
मॉडल के जवाब जनरेट करने के तरीके को कंट्रोल करने के लिए, मॉडल पैरामीटर कॉन्फ़िगर करें. इन पैरामीटर में, मैक्स आउटपुट टोकन, तापमान, topK, और topP शामिल हो सकते हैं.
उदाहरण के लिए, जवाबों में कितनी रैंडमता होनी चाहिए, यह कंट्रोल करने के लिए temperature पैरामीटर में बदलाव किया जा सकता है.
सुरक्षा सेटिंग
सुरक्षा सेटिंग का इस्तेमाल करके, नुकसान पहुंचाने वाले जवाब मिलने की संभावना को कम करें. इन सेटिंग की मदद से, नफ़रत फैलाने वाली भाषा, उत्पीड़न, साफ़ तौर पर सेक्शुअल ऐक्ट दिखाने वाले कॉन्टेंट, और खतरनाक कॉन्टेंट को कंट्रोल किया जा सकता है.
उदाहरण के लिए, नुकसान पहुंचाने वाले सामान, सेवाओं, और गतिविधियों का प्रमोशन करने वाले या उनका ऐक्सेस देने वाले जवाबों को ब्लॉक किया जा सकता है.
सिस्टम से जुड़े निर्देश
मॉडल के व्यवहार को कंट्रोल करने के लिए, सिस्टम के निर्देश सेट करें. यह सुविधा, "प्रीऐब्सटेंस" की तरह है. इसे मॉडल को असली उपयोगकर्ता से मिलने वाले निर्देशों से पहले जोड़ा जाता है.
उदाहरण के लिए, मॉडल को जवाबों को किसी समुद्री डाकू की तरह देने या किसी खास फ़ॉर्मैट में जवाब देने के लिए कहा जा सकता है.
रिस्पॉन्स स्कीमा का इस्तेमाल करके स्ट्रक्चर्ड आउटपुट
किसी खास आउटपुट स्कीमा की जानकारी देने के लिए, प्रॉम्प्ट के साथ रिस्पॉन्स स्कीमा पास करें. आम तौर पर, इस सुविधा का इस्तेमाल JSON आउटपुट जनरेट करते समय किया जाता है. हालांकि, इसका इस्तेमाल क्लासिफ़िकेशन टास्क के लिए भी किया जा सकता है (जैसे, जब आपको मॉडल को खास लेबल या टैग इस्तेमाल करने देना है).