प्रॉम्प्ट के डिज़ाइन को समझना

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जनरेटिव मॉडल से कोई अनुरोध करते समय, आपको अपने अनुरोध के साथ एक प्रॉम्प्ट भेजना होता है. इन प्रॉम्प्ट को ध्यान से तैयार करके, मॉडल को अपनी ज़रूरतों के हिसाब से आउटपुट जनरेट करने के लिए कहा जा सकता है.

Gemini मॉडल के लिए प्रॉम्प्ट लिखना

Gemini मॉडल के लिए प्रॉम्प्ट में सवाल, निर्देश, कॉन्टेक्स्ट के हिसाब से जानकारी, फ़्यू-शॉट उदाहरण, और मॉडल के लिए अधूरा इनपुट शामिल हो सकता है, ताकि मॉडल उसे पूरा कर सके या जारी रख सके.

Gemini Developer API दस्तावेज़ में, प्रॉम्प्ट डिज़ाइन के बारे में जानें:

Imagen मॉडल के लिए प्रॉम्प्ट (अब सेवा में नहीं है)

Imagen के लिए, खास प्रॉम्प्टिंग की रणनीतियों और विकल्पों के बारे में जानें

कॉन्टेंट जनरेट करने की सुविधा को कंट्रोल करने के अन्य विकल्प

  • मॉडल पैरामीटर कॉन्फ़िगर करें, ताकि यह कंट्रोल किया जा सके कि मॉडल जवाब कैसे जनरेट करता है. Gemini मॉडल के लिए, इन पैरामीटर में ज़्यादा से ज़्यादा आउटपुट टोकन, तापमान, topK, और topP शामिल हैं. Imagen मॉडल के लिए, इनमें आसपेक्ट रेशियो, व्यक्ति जनरेशन, वॉटरमार्किंग वगैरह शामिल हैं.
  • सुरक्षा सेटिंग का इस्तेमाल करके, ऐसे जवाब मिलने की संभावना को कम या ज़्यादा करें जिन्हें नुकसान पहुंचाने वाला माना जा सकता है. जैसे, नफ़रत फैलाने वाली भाषा और साफ़ तौर पर सेक्शुअल ऐक्ट दिखाने वाला कॉन्टेंट.
  • मॉडल के व्यवहार को कंट्रोल करने के लिए, सिस्टम के निर्देश सेट करें. यह सुविधा, प्रस्तावना की तरह होती है. इसे मॉडल को असली उपयोगकर्ता से कोई और निर्देश मिलने से पहले जोड़ा जाता है.
  • किसी खास आउटपुट स्कीमा के बारे में बताने के लिए, प्रॉम्प्ट के साथ जवाब का स्कीमा पास करें. इस सुविधा का इस्तेमाल आम तौर पर, JSON आउटपुट जनरेट करने के लिए किया जाता है. हालांकि, इसका इस्तेमाल क्लासिफ़िकेशन टास्क के लिए भी किया जा सकता है. जैसे, जब आपको मॉडल से किसी खास लेबल या टैग का इस्तेमाल करवाना हो.