Gemini Nano के साथ डायरेक्ट मॉडल ऐक्सेस का इस्तेमाल करते समय, यह पक्का करना ज़रूरी है कि आपका प्रॉम्प्ट अच्छी क्वालिटी का और भरोसेमंद हो.
प्रॉम्प्ट की क्वालिटी का आकलन करने के लिए, आपको अपने इस्तेमाल के उदाहरण के लिए इनपुट और अनुमानित आउटपुट का एक सेट तैयार करना चाहिए.
यह आकलन करने के लिए कि आपका प्रॉम्प्ट, Gemini Nano मॉडल के हर वर्शन के लिए क्वालिटी के तय मानकों को पूरा करता है या नहीं, हमारा सुझाव है कि आप यह वर्कफ़्लो अपनाएं:
- आकलन के लिए इस्तेमाल होने वाले डेटासेट को चलाएं और आउटपुट रिकॉर्ड करें.
- नतीजों का आकलन मैन्युअल तरीके से करें या LLM-as-a-judge का इस्तेमाल करें.
- अगर आपको अपनी ज़रूरत के मुताबिक नतीजा नहीं मिलता है, तो अपने प्रॉम्प्ट में बदलाव करें. उदाहरण के लिए, Gemini Pro जैसे ज़्यादा बेहतर एलएलएम से प्रॉम्प्ट को बेहतर बनाने के लिए कहें. इसके लिए, उसे अपनी ज़रूरत के मुताबिक आउटपुट और असल आउटपुट के बीच का अंतर बताएं.
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग से टास्क की परफ़ॉर्मेंस बेहतर होती है. साथ ही, अपने प्रॉम्प्ट को बार-बार दोहराना ज़रूरी है. हमारा सुझाव है कि ऊपर बताए गए चरणों को कम से कम तीन से पांच बार दोहराएं. ध्यान दें कि इस तरीके की कुछ सीमाएं हैं, क्योंकि ऑप्टिमाइज़ेशन से मिलने वाला रिटर्न समय के साथ कम होता जाएगा.
इसके अलावा, प्रॉम्प्ट को बड़े पैमाने पर तेज़ी से बेहतर बनाने के लिए, डेटा-ड्रिवन ऑप्टिमाइज़र का इस्तेमाल किया जा सकता है. यह gemma-3n-e4b-it जैसे उपयोगकर्ता के डिवाइस पर चलने वाले मॉडल को टारगेट कर सकता है.
सुरक्षा
Gemini Nano, उपयोगकर्ताओं को सुरक्षित नतीजे दिखाए, इसके लिए सुरक्षा की कई लेयर लागू की गई हैं. इनसे, नुकसान पहुंचाने वाले या अनचाहे नतीजे दिखाने से बचा जा सकता है:
- नेटिव मॉडल की सुरक्षा: Gemini Nano के साथ-साथ Gemini के सभी मॉडल को इस तरह से ट्रेन किया जाता है कि वे पहले से ही सुरक्षा के बारे में जागरूक हों. इसका मतलब है कि सुरक्षा से जुड़ी बातों को मॉडल के मुख्य हिस्से में शामिल किया गया है, न कि बाद में जोड़ा गया है.
- इनपुट और आउटपुट पर सुरक्षा फ़िल्टर: Gemini Nano रनटाइम से जनरेट किए गए इनपुट प्रॉम्प्ट और नतीजों, दोनों का आकलन हमारे सुरक्षा फ़िल्टर के हिसाब से किया जाता है. इसके बाद ही, ऐप्लिकेशन को नतीजे दिए जाते हैं. इससे, क्वालिटी में कोई कमी किए बिना, असुरक्षित कॉन्टेंट को बाहर निकलने से रोकने में मदद मिलती है.
हालांकि, हर ऐप्लिकेशन के लिए सुरक्षित कॉन्टेंट की परिभाषा अलग-अलग होती है. इसलिए, आपको अपने ऐप्लिकेशन के इस्तेमाल के हिसाब से सुरक्षा से जुड़े जोखिमों का आकलन करना चाहिए और उसी हिसाब से जांच करनी चाहिए.
अन्य संसाधन
- आपका एआई कितना अच्छा है? जेन एआई की मदद से हर चरण पर आकलन करने की सुविधा के बारे में जानकारी - यह ब्लॉग पोस्ट बताती है कि जेन एआई की मदद से आकलन करने की सेवा का इस्तेमाल कैसे किया जाता है.
- जेन एआई की परफ़ॉर्मेंस का आकलन करने वाली सेवा के बारे में खास जानकारी - इस दस्तावेज़ में, जनरेटिव एआई मॉडल का आकलन करने का तरीका बताया गया है. इससे मॉडल की तुलना करने, प्रॉम्प्ट को बेहतर बनाने, और मॉडल को बेहतर बनाने जैसे कामों में मदद मिलती है.
- कंप्यूटेशन पर आधारित इवैलुएशन पाइपलाइन चलाना - मॉडल की परफ़ॉर्मेंस का आकलन करने के तरीके के बारे में दस्तावेज़.