Prompt API लागू करते समय, यह पक्का करना ज़रूरी है कि आपका प्रॉम्प्ट भरोसेमंद हो और उसकी क्वालिटी अच्छी हो.
अपने प्रॉम्प्ट की क्वालिटी का आकलन करने के लिए, आपको अपने इस्तेमाल के उदाहरण के लिए इनपुट और अनुमानित आउटपुट का एक पूरा सेट तैयार करना चाहिए.
यह आकलन करने के लिए कि आपका प्रॉम्प्ट, Gemini Nano के हर वर्शन के साथ क्वालिटी बार को पूरा करता है या नहीं, हमारा सुझाव है कि आप यह वर्कफ़्लो अपनाएं:
- अपने आकलन वाले डेटासेट को चलाएं और आउटपुट रिकॉर्ड करें.
- नतीजों का आकलन मैन्युअल तरीके से करें या LLM-as-a-judge का इस्तेमाल करें.
- अगर जवाब आपकी उम्मीद के मुताबिक नहीं है, तो प्रॉम्प्ट को बेहतर बनाएं. उदाहरण के लिए, Gemini Pro जैसे ज़्यादा बेहतर एलएलएम से प्रॉम्प्ट को बेहतर बनाने के लिए कहें. ऐसा, आपको मिले आउटपुट और आपके हिसाब से मिलने वाले आउटपुट के आधार पर करें.
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग से, टास्क की परफ़ॉर्मेंस बेहतर होती है. साथ ही, अपने प्रॉम्प्ट को बार-बार दोहराना ज़रूरी है. हमारा सुझाव है कि ऊपर दिए गए चरणों को कम से कम तीन से पांच बार दोहराएं. ध्यान दें कि इस तरीके की कुछ सीमाएं हैं, क्योंकि ऑप्टिमाइज़ेशन से आखिर में कम फ़ायदा मिलेगा.
इसके अलावा, बड़े पैमाने पर प्रॉम्प्ट को तेज़ी से बेहतर बनाने के लिए, डेटा पर आधारित ऑप्टिमाइज़र का इस्तेमाल किया जा सकता है. यह gemma-3n-e4b-it जैसे डिवाइस पर मौजूद मॉडल को टारगेट कर सकता है.
सुरक्षा
यह पक्का करने के लिए कि Gemini Nano, लोगों को सुरक्षित नतीजे दे, सुरक्षा की कई लेयर लागू की जाती हैं. इससे नुकसान पहुंचाने वाले या अनचाहे नतीजों को सीमित किया 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 सुरक्षा के बारे में पहले से जानते हों. इसका मतलब है कि सुरक्षा से जुड़ी बातों को मॉडल के मुख्य हिस्से में शामिल किया गया है. इन्हें बाद में नहीं जोड़ा गया है.
- इनपुट और आउटपुट पर सुरक्षा फ़िल्टर: Gemini Nano runtime 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 ऐप्लिकेशन में दिखने से रोका जा सकता है.
हालांकि, हर ऐप्लिकेशन के लिए यह तय करने के अलग-अलग तरीके होते हैं कि उपयोगकर्ताओं के लिए सुरक्षित कॉन्टेंट क्या है. इसलिए, आपको अपने ऐप्लिकेशन के इस्तेमाल के खास उदाहरण के लिए सुरक्षा से जुड़े जोखिमों का आकलन करना चाहिए और उसके मुताबिक जांच करनी चाहिए.
अन्य संसाधन
- आपका एआई कितना अच्छा है? हर चरण में जेन एआई का आकलन, इसके बारे में जानकारी - इस ब्लॉग पोस्ट में, जेन एआई के आकलन की सेवा इस्तेमाल करने का तरीका बताया गया है.
- जनरेटिव एआई के आकलन की सेवा के बारे में खास जानकारी - ऐसा दस्तावेज़ जिसमें यह बताया गया है कि जनरेटिव एआई मॉडल का आकलन कैसे किया जाता है. इससे मॉडल की तुलना करने, प्रॉम्प्ट को बेहतर बनाने, और फ़ाइन-ट्यूनिंग जैसे टास्क पूरे करने में मदद मिलती है.
- कैलकुलेशन पर आधारित आकलन पाइपलाइन चलाना - मॉडल की परफ़ॉर्मेंस का आकलन करने के तरीके के बारे में जानकारी देने वाला दस्तावेज़.