नई GPT-3 सुविधाओं का परिचयः संपादन और सम्मिलन

यदि आप OpenAI के GPT-3 या कोडेक्स मॉडल के साथ काम कर रहे हैं, तो आप एक सार्थक उन्नयन के बारे में जानना चाहेंगे: दोनों मॉडल अब नए संस्करणों में आते हैं जो मौजूदा पाठ में सामग्री को संपादित या सम्मिलित कर सकते हैं, न कि केवल जहां से कोई मार्ग समाप्त होता है। यह लेख इस बदलाव का अर्थ क्या है, क्यों महत्वपूर्ण है और यह इन मॉडलों के साथ आपके निर्माण के तरीके को कैसे प्रभावित कर सकता है।

नए संस्करणों के साथ क्या बदला

अब तक, जीपीटी-3 और कोडेक्स मुख्य रूप से पाठ पूर्णता इंजन के रूप में काम करते थे। आपने मॉडल को एक प्रारंभिक बिंदु दिया एक वाक्य, एक पैराग्राफ, कोड का एक टुकड़ा और यह उत्पन्न किया कि आगे क्या हो सकता है। इसने कई कार्यों के लिए अच्छी तरह से काम किया, लेकिन इसमें एक अंतर्निहित सीमा थी: मॉडल केवल आगे बढ़ सकता था। यदि आप किसी दस्तावेज़ के बीच में कुछ संशोधित करना चाहते हैं या टेक्स्ट में पहले कोई लापता टुकड़ा जोड़ना चाहते हैं, तो आपको अजीब वर्कअराउंड इंजीनियर करने होंगे, जैसे पूरे मार्ग को फिर से भेजना और उम्मीद करें कि मॉडल इसे आपके इच्छित परिवर्तन के साथ पुनः पेश करेगा।

जीपीटी-3 और कोडेक्स के हाल ही में जारी किए गए संस्करणों ने उस बाधा को हटा दिया है। वे मौजूदा पाठ ले सकते हैं और इसे संपादित कर सकते हैं पहले से मौजूद की जगह या फिर से लिखना या एक विशिष्ट बिंदु पर इसमें नई सामग्री सम्मिलित करना। इससे पहले जो टेक्स्ट आया था उसे अब अछूत इनपुट के रूप में नहीं माना जाना चाहिए; यह आउटपुट का हिस्सा हो सकता है जिसे मॉडल सक्रिय रूप से आकार देता है।

क्यों सम्मिलन डेवलपर्स के लिए एक बड़ा सौदा है

पूर्णता-शैली पीढ़ी हमेशा से थोड़ा एकतरफा अनुभव रही है. कोडेक्स, वह मॉडल जो कोड जनरेशन की शक्ति देता है, यह इस बात का अच्छा उदाहरण है कि पुराने दृष्टिकोण में कहां कमी आई। यदि आप कोई प्रोग्राम लिख रहे थे और चाहते थे कि मॉडल किसी फ़ाइल के बीच में फ़ंक्शन भरें अंत में नहीं पूरा करने वाला प्रतिमान स्वाभाविक रूप से इसका समर्थन नहीं करता था। आपको अपने प्रॉम्प्ट को पुनर्गठित करना होगा ताकि मॉडल को उस जगह पर डाल दिया जाए जहां आपको इसकी आवश्यकता थी।

सम्मिलित करने की क्षमता के साथ, मॉडल आपके द्वारा निर्दिष्ट बिंदु पर एक मौजूदा फ़ाइल में सीधे नए कोड को रख सकता है। यह वास्तविक प्रोग्रामिंग वास्तव में कैसे होता है से बहुत अधिक मेल खाता है. डेवलपर्स शायद ही कभी एक सीधी पास में कोड लिखते हैं; वे चारों ओर कूदते हैं, अंतराल भरते हैं और अनुभागों को संशोधित करते हैं। अद्यतन कोडेक्स उस कार्यप्रवाह के साथ बेहतर रूप से संरेखित किया गया है, जो इस पर बनाए गए टूल को एक सच्चे सहयोगी की तरह महसूस करना चाहिए और कम ऑटो-पूर्ण जैसा कि केवल एक पंक्ति के अंत में काम करता है।

कैसे संपादन रोजमर्रा के उपयोग मामलों को बदलता है

संपादन क्षमता संभावनाओं का एक अलग सेट खोलती है, विशेष रूप से उन लोगों के लिए जो कोड के बजाय पाठ के साथ काम करते हैं। कुछ उदाहरणों पर विचार करने योग्य हैंः

• पुनर्लेखन और पॉलिशिंग। एक असुविधाजनक वाक्य को ठीक करने के लिए पूरे पैराग्राफ का पुनर्निर्माण करने के बजाय, आप मॉडल से पूछ सकते हैं कि वह केवल उस हिस्से को संपादित करे जिस पर काम की आवश्यकता है, बाकी सब कुछ बरकरार रखते हुए।
• लगातार स्वर समायोजन। संपादन आपको मॉडल के विषय से हटने या नई सामग्री का आविष्कार किए बिना मौजूदा सामग्री में शैली परिवर्तन लागू करने देता है।
• अनुवाद और अनुकूलन कार्यप्रवाह। अपनी संरचना को बनाए रखते हुए मौजूदा पाठ का रूपांतरण किया जा सकता है, जो स्थानीयकरण या विभिन्न दर्शकों के लिए सामग्री अनुकूलित करने के लिए उपयोगी है।

विशेष रूप से कोडेक्स के लिए, संपादन रीफैक्टरिंग जैसे कार्यों के लिए सुचारू अनुभवों का सुझाव देता है बदलते हुए कि यह क्या करता है बिना कोड कैसे लिखा जाता है या नए सम्मेलनों का पालन करने के लिए पुराने कोड को अपडेट करना। ये ठीक उसी तरह की नौकरियां हैं जिनके साथ शुद्ध पूर्णता मॉडल संघर्ष करते थे।

बिल्डरों और प्रयोगकर्ताओं के लिए इसका क्या अर्थ है

यदि आप OpenAI के मॉडलों के ऊपर अनुप्रयोगों का निर्माण करते हैं, तो व्यावहारिक सीख यह है कि इंटरैक्शन मॉडल पहले की तुलना में अधिक समृद्ध है। अब आप इस धारणा के आसपास प्रॉम्प्ट डिजाइन नहीं कर रहे हैं कि मॉडल केवल पाठ जोड़ता है. उत्पाद जो दस्तावेज़ संपादन, कोड सहायकों या किसी भी उपकरण को शामिल करता है जहां उपयोगकर्ता सिर्फ उत्पन्न करने के बजाय संशोधित करना चाहते हैं अब एक और प्राकृतिक अनुभव प्रदान कर सकते हैं।

यह ध्यान देने योग्य है कि ओपनएआई ने इस घोषणा में विशिष्ट बेंचमार्क आंकड़े या मूल्य निर्धारण विवरण प्रकाशित नहीं किए हैं, इसलिए यदि वे संख्याएं आपकी परियोजना के लिए महत्वपूर्ण हैं, तो चीजों की वर्तमान स्थिति के लिए आधिकारिक प्रलेखन देखें। हमेशा मॉडल रिलीज़ के साथ, आपके विशेष उपयोग मामले पर वास्तविक दुनिया का प्रदर्शन सबसे अच्छा मार्गदर्शक है सही कदम अपने मौजूदा संकेतों के खिलाफ नए संस्करणों को आज़माना और परिणामों की सीधे तुलना करना है।

शोधकर्ताओं और शौकीनों के लिए, परिवर्तन एक दिशा का भी संकेत देता है: भाषा मॉडल "अगले शब्द की भविष्यवाणी" से पाठ के अधिक लचीले हेरफेर की ओर बढ़ रहे हैं। संपादित करें और डालें उस बदलाव में शुरुआती कदम हैं, और वे भविष्य की क्षमताओं पर इशारा करते हैं जहां मॉडल दस्तावेजों को मूर्तिकला माना जाता है, न कि केवल विस्तारित किया जाना चाहिए।

शुरुआत करना

यदि आप पहले से ही API के माध्यम से GPT-3 या कोडेक्स का उपयोग कर रहे हैं, तो नए संस्करणों में अपग्रेड करना सीधा होना चाहिए संकेत भेजने और आउटपुट प्राप्त करने की मुख्य वर्कफ़्लो समान रहती है। क्या परिवर्तन होता है जो आप पूछ सकते हैंः पूर्णता अनुरोधों के साथ-साथ, अब आप परिभाषित बिंदुओं पर आपूर्ति किए गए पाठ या सम्मिलन में संपादन का अनुरोध कर सकते हैं। एक छोटे, कम दांव वाले कार्य से शुरू करें, जैसे कि एक छोटा पैराग्राफ संपादित करना या एक साधारण स्क्रिप्ट में एक एकल फ़ंक्शन डालना, और यह महसूस करें कि मॉडल किसी भी महत्वपूर्ण चीज़ के लिए उन पर भरोसा करने से पहले नए मोड कैसे संभालते हैं।

एक व्यावहारिक सुझाव: चूंकि मॉडल अब पहले से मौजूद पाठ को छू रहा है, इसलिए उन्हें थोक में स्वीकार करने के बजाय इसके संपादनों की सावधानीपूर्वक समीक्षा करना उचित है। संपादित संचालन कभी-कभी आपके इरादे से अधिक फिर से लिख सकते हैं, विशेष रूप से लंबे या अधिक जटिल मार्गों पर, इसलिए इनपुट और आउटपुट के बीच अंतर का त्वरित रीड-थ्रू बनाना एक अच्छी आदत है।

आम गलतियाँ

• पूर्णता व्यवहार को मानकर अभी भी हर जगह लागू होता है। नए संस्करण अलग व्यवहार करते हैं, इसलिए पुराने संकेतों को समायोजित करने की आवश्यकता हो सकती है।
• आउटपुट समीक्षा को छोड़ना. चूंकि संपादन मौजूदा पाठ को संशोधित करते हैं, इसलिए छोटे अनपेक्षित परिवर्तन संभव हैं हमेशा पहले और बाद की तुलना करें।
• एकल अनुरोध को अतिभारित करना. बड़े, जटिल संपादन बेहतर तरीके से काम करते हैं जब उन्हें छोटे और फोकस्ड में विभाजित किया जाता है।
• प्रलेखन को अनदेखा करना। अनुमानों पर भरोसा करने के बजाय सटीक उपयोग विवरण, सीमा और मूल्य निर्धारण के लिए OpenAI के आधिकारिक दस्तावेजों की जांच करें।