क्या आप Reasoning Models का सही ढंग से उपयोग कर रहे हैं?

OpenAI ने Reasoning Best Practices नामक नया दस्तावेज़ जारी किया है, जो Reasoning Models को प्रभावी ढंग से उपयोग करने के बारे में मार्गदर्शन प्रदान करता है, न केवल OpenAI के, बल्कि Gemini और DeepSeek जैसे अन्य के भी। दस्तावेज़ मानक AI मॉडल और Reasoning Models के बीच महत्वपूर्ण अंतरों को रेखांकित करता है और सर्वोत्तम परिणामों के लिए उन्हें प्रभावी ढंग से प्रेरित करने के बारे में जानकारी प्रदान करता है।

Reasoning Models का परिचय

वीडियो में बताए गए Reasoning Models के सही उपयोग का परिचय OpenAI की पहली टिप यह है कि प्रॉम्प्ट को सरल और सीधे रखें। कोई अतिरिक्त दिखावा नहीं, कोई अनावश्यक शब्द नहीं, बस स्पष्ट, सीधे निर्देश। यह स्पष्ट लग सकता है, लेकिन बहुत से लोग अभी भी चीजों को जटिल बनाते हैं।

Reasoning Models के लिए Prompts को सरल बनाना

Reasoning Models से बेहतर परिणाम के लिए Prompts को सरल बनाने का महत्व अगला, OpenAI इन Reasoning Models का उपयोग करते समय "Chain of Thought" प्रॉम्प्ट जोड़ने के खिलाफ सलाह देता है। यह मॉडल को कदम दर कदम सोचने या उनके Reasoning की व्याख्या करने के लिए कहने को संदर्भित करता है, क्योंकि वे पहले से ही Reasoning Models हैं, ऐसा करने की कोई आवश्यकता नहीं है।

"Chain of Thought" Prompts से बचना

![Avoiding Chain of Thought Prompts](https://vidcap.xyz/uploads/w42_sbxa08w_screenshot_58.png ""Chain of Thought" Prompts से बचना") Reasoning Models के लिए "Chain of Thought" प्रॉम्प्ट क्यों अनावश्यक हैं इन Reasoning Models के लिए एक और महत्वपूर्ण टिप Delimiters का उपयोग करना है, जो अनिवार्य रूप से आपके टेक्स्ट के लिए सेपरेटर हैं। इनमें Markdown, XML टैग, या यहां तक कि अनुभाग शीर्षक भी शामिल हो सकते हैं। इसका एक उदाहरण दिखाया गया है, जहां आप अपना संदर्भ शीर्ष पर दे सकते हैं, उसके बाद कोई भी उदाहरण और फिर आपके निर्देश दे सकते हैं।

बेहतर परिणाम के लिए Delimiters का उपयोग करना

Delimiters का उपयोग Reasoning Models को जानकारी को अधिक प्रभावी ढंग से संसाधित करने में कैसे मदद कर सकता है इसके बाद, हमारे पास एक दिलचस्प टिप है: पहले ज़ीरो-शॉट आज़माएं, फिर जरूरत पड़ने पर कुछ-शॉट। इसका मतलब है कि इन Reasoning Models के साथ, आपको पहले एक उदाहरण दिए बिना प्रयास करना चाहिए, उनकी क्षमताओं को देखते हुए, वे आम तौर पर यह अनुमान लगाने में अच्छे होते हैं कि आपको किस प्रकार के टेक्स्ट की आवश्यकता है।

ज़ीरो-शॉट बनाम कुछ-शॉट प्रॉम्प्टिंग

Reasoning Models के साथ ज़ीरो-शॉट और कुछ-शॉट प्रॉम्प्टिंग का उपयोग कब करना है, यह समझना निम्नलिखित दो बिंदु विशिष्ट होने पर जोर देते हैं, खासकर जब शर्तें लगाते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आप $500 जैसा बजट निर्धारित कर रहे हैं, तो ऐसी शर्तों के तहत समाधान मांगते समय शर्तों के बारे में स्पष्ट रहें। अपने प्रॉम्प्ट के लक्ष्य को निर्दिष्ट करना भी महत्वपूर्ण है।

शर्तों और लक्ष्यों के साथ विशिष्ट होना

Reasoning Models को प्रेरित करते समय शर्तों और लक्ष्यों के साथ विशिष्ट होने का महत्व अंतिम बिंदु पर आगे बढ़ने से पहले, आइए पहले बिंदु पर दोबारा गौर करें, जिसमें उल्लेख किया गया था कि डेवलपर संदेश सिस्टम संदेशों की जगह ले रहे हैं। ये संदेश मॉडल का मार्गदर्शन करने का एक सरल तरीका हैं। सिस्टम प्रॉम्प्ट हैं जिन्हें एपीआई अनुरोधों के साथ बदल दिया गया है।

डेवलपर संदेशों पर दोबारा गौर करना

Reasoning Models का मार्गदर्शन करने में डेवलपर संदेशों की भूमिका को समझना अब, इससे पहले कि हम OpenAI द्वारा जारी किए गए दस्तावेज़ के बाकी हिस्सों पर आगे बढ़ें, मैं आपको एक उदाहरण प्रॉम्प्ट दिखाता हूँ जो Reasoning Model के साथ वास्तव में अच्छी तरह से काम करता है। श्रेय Alvaro Cintas को जाता है, जिन्हें मैंने x.com पर पाया था। यहां, आप देख सकते हैं कि हमने प्रॉम्प्ट को विभिन्न खंडों में संरचित किया है: संदर्भ, उदाहरण और निर्देश।

Reasoning Models के लिए उदाहरण प्रॉम्प्ट

Reasoning Models के लिए एक अच्छी तरह से संरचित प्रॉम्प्ट का एक उदाहरण OpenAI ने अपने Reasoning और गैर-Reasoning GPT Models के बीच अंतर को और स्पष्ट करने के लिए एक ग्राहक सेवा उदाहरण भी प्रदान किया है। Reasoning Models को "योजनाकार" करार दिया गया है, जबकि गैर-Reasoning Models को उनकी कम विलंबता और उच्च दक्षता के कारण "वर्कहॉर्स" कहा जाता है।

Reasoning बनाम गैर-Reasoning Models

Reasoning और गैर-Reasoning Models के बीच अंतर को समझना उन्होंने इस बात पर प्रकाश डाला है कि वास्तव में Reasoning Models का उपयोग कब करना है। सबसे पहले, वे अस्पष्ट कार्यों को नेविगेट करने के बारे में बात करते हैं। इसका मूल रूप से मतलब है कि जब भी आपके प्रॉम्प्ट का अर्थ अस्पष्ट होता है, तो धारणाएं बनाने के बजाय, ये Reasoning Models वास्तव में स्पष्टीकरण मांगते हैं, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि वे आगे बढ़ने से पहले आपके इरादे को समझ रहे हैं।

अस्पष्ट कार्यों को नेविगेट करना

Reasoning Models अस्पष्ट कार्यों को कैसे नेविगेट करते हैं इसके बाद, हमारे पास मल्टी-स्टेप एजेंटिक प्लानिंग है, जिसका मतलब है कि उनके स्टेप-बाय-स्टेप Reasoning के कारण, ये मॉडल शुरू से अंत तक एक पूरी योजना बना सकते हैं। इसलिए उन्हें "योजनाकार" कहा जाता है। जैसे ही एक एजेंट कार्य करता है, वह विभिन्न कार्यों को विभिन्न एलएलएम को सौंपने में सक्षम होता है, उन्हें आवश्यक कम्प्यूटेशनल शक्ति के स्तर के आधार पर असाइन करता है।

मल्टी-स्टेप एजेंटिक प्लानिंग

Reasoning Models के साथ मल्टी-स्टेप एजेंटिक प्लानिंग को समझना इन मॉडलों के सबसे आकर्षक उपयोग मामलों में से एक विजुअल रीजनिंग है। चूंकि 01 विजन और रीजनिंग क्षमताओं दोनों को जोड़ती है, इसलिए यह अत्यधिक विस्तृत वास्तुशिल्प चित्र को समझने में सक्षम है। OpenAI ने यहां तक ​​उल्लेख किया कि यह एक जटिल वास्तुशिल्प योजना का विश्लेषण करके सामग्री का एक व्यापक बिल उत्पन्न करने में सक्षम था।

विजुअल रीजनिंग क्षमताएं

Reasoning Models की विजुअल रीजनिंग क्षमताएं जब कोड की बात आती है, तो आप सोच सकते हैं कि ये Reasoning Models धीमे या कम कुशल हैं। हालांकि, गैर-Reasoning Models, विशेष रूप से जीपीटी Models को कोडिंग के साथ संघर्ष करना पड़ सकता है, क्लाउड इसमें बहुत बेहतर है। लेकिन Reasoning Models के साथ, मुख्य लाभ यह है कि वे बहुत कम गलतियाँ करते हैं। इसका मतलब है कि आपको गैर-Reasoning Models की तरह छोटी-छोटी त्रुटियों को लगातार ठीक करने में समय बर्बाद नहीं करना पड़ता है।

Reasoning Models के साथ कोडिंग

कोडिंग के लिए Reasoning Models का उपयोग करने के फायदे

निष्कर्ष

निष्कर्ष में, OpenAI का Reasoning Best Practices Guide Reasoning Models को इष्टतम परिणामों के लिए प्रभावी ढंग से उपयोग करने के बारे में बहुमूल्य जानकारी प्रदान करता है। इन प्रॉम्प्टिंग तकनीकों का पालन करके, आप Reasoning Models से बेहतर परिणाम प्राप्त कर सकते हैं। अपने Prompts को सरल बनाना याद रखें, "Chain