Announcing our new Paper: The Prompt Report, with Co-authors from OpenAI & Microsoft!
Check it out →نے اپ ڈیٹ کیا۔ سینڈر شلہوف کو August 7, 2024 آخری بار
طویل شکل والے مواد سے نمٹنا مشکل ہو سکتا ہے، کیونکہ ماڈلز میں سیاق و سباق کی لمبائی محدود ہوتی ہے۔ آئیے طویل فارم والے مواد کو مؤثر طریقے سے سنبھالنے کے لیے کچھ حکمت عملی سیکھیں۔
لمبی شکل کے مواد کو زبان کے ماڈل میں منتقل کرنے سے پہلے، ٹیکسٹ کی لمبائی اور پیچیدگی کو کم کرنے کے لیے اسے پہلے سے پروسیس کرنا مددگار ہے۔ پری پروسیسنگ کے لئے کچھ حکمت عملیوں میں شامل ہیں:
یہ پری پروسیسنگ اقدامات مواد کی لمبائی کو کم کرنے اور ماڈل کو سمجھنے اور ردعمل پیدا کرنے کی صلاحیت کو بہتر بنانے میں مدد کر سکتے ہیں۔
ماڈل کو ایک ہی وقت میں مکمل لمبی شکل کا مواد فراہم کرنے کے بجائے، اسے چھوٹے حصوں یا حصوں میں تقسیم کیا جا سکتا ہے۔ ان حصوں کو انفرادی طور پر پروسیس کیا جا سکتا ہے، جس سے ماڈل کو ایک وقت میں ایک مخصوص حصے پر توجہ مرکوز کرنے کی اجازت ملتی ہے۔
طویل شکل کے مواد کو سنبھالنے کے لیے ایک تکراری طریقہ اختیار کیا جا سکتا ہے۔ ماڈل ٹیکسٹ کے ہر حصے کے لیے ردعمل پیدا کر سکتا ہے، اور تیار کردہ آؤٹ پٹ اگلے حصے کے ساتھ ان پٹ کے حصے کے طور پر کام کر سکتا ہے۔ اس طرح، زبان کے ماڈل کے ساتھ بات چیت قدم بہ قدم طریقے سے آگے بڑھ سکتی ہے، مؤثر طریقے سے بات چیت کی طوالت کو منظم کرتی ہے۔
ماڈل کی طرف سے پیدا ہونے والے ابتدائی جوابات لمبے ہو سکتے ہیں یا غیر ضروری معلومات پر مشتمل ہو سکتے ہیں۔ ان جوابات کو بہتر اور گاڑھا کرنے کے لیے ان پر پوسٹ پروسیسنگ کرنا ضروری ہے۔
کچھ پوسٹ پروسیسنگ تکنیکوں میں شامل ہیں:
جوابات کو بہتر بنانے سے، تیار کردہ مواد کو مزید جامع اور سمجھنے میں آسان بنایا جا سکتا ہے۔
جب کہ کچھ زبان کے ماڈلز میں سیاق و سباق کی لمبائی محدود ہوتی ہے، وہاں AI معاون ہیں، جیسے OpenAI's GPT-4 اور Anthropic's Claude، جو طویل گفتگو کی حمایت کرتے ہیں۔ یہ معاونین طویل فارم کے مواد کو زیادہ مؤثر طریقے سے سنبھال سکتے ہیں اور وسیع حل کی ضرورت کے بغیر زیادہ درست جوابات فراہم کر سکتے ہیں۔
Python لائبریریاں جیسے Llama Index اور Langchain طویل شکل والے مواد سے نمٹنے کے لیے استعمال کی جا سکتی ہیں۔ خاص طور پر، Llama Index مواد کو چھوٹے حصوں میں "انڈیکس" کر سکتا ہے پھر ایک ویکٹر تلاش کر سکتا ہے تاکہ یہ معلوم کیا جا سکے کہ مواد کا کون سا حصہ سب سے زیادہ متعلقہ ہے، اور صرف اس کا استعمال کریں۔ Langchain ٹیکسٹ کے ٹکڑوں پر تکراری خلاصے انجام دے سکتا ہے جس میں ایک حصے کا خلاصہ کیا جاتا ہے اور اس میں شامل ہوتا ہے کہ اگلے حصے کا خلاصہ کیا جائے۔
طویل شکل والے مواد سے نمٹنا مشکل ہو سکتا ہے، لیکن ان حکمت عملیوں کو بروئے کار لا کر، آپ زبان کے ماڈلز کی مدد سے مواد کو مؤثر طریقے سے منظم اور نیویگیٹ کر سکتے ہیں۔ اپنی مخصوص ضروریات کے لیے موثر ترین حکمت عملی کا تعین کرنے کے لیے تجربہ کرنا، اعادہ کرنا، اور اپنے نقطہ نظر کو بہتر بنانا یاد رکھیں۔
Sign up and get the latest AI news, prompts, and tools.
Join 30,000+ readers from companies like OpenAI, Microsoft, Google, Meta and more!