جب کہ پرانے ماڈل جیسے GPT-3 davinci-002 نے رول پرمپٹنگ سے اہم فوائد حاصل کیے، اس حکمت عملی کی افادیت نئے ماڈلز جیسے GPT-3.5 یا GPT-4 کے ساتھ کم ہوتی دکھائی دیتی ہے۔ یہ مشاہدہ بڑی حد تک قصہ پارینہ ہے اور سخت منظم جانچ کے بجائے عملی استعمال پر مبنی ہے۔
مثال کے طور پر، "ایک ڈاکٹر" یا "وکیل" کا کردار تفویض کرنے سے AI ماڈلز کے پچھلے ورژن میں بالترتیب صحت یا قانونی سیاق و سباق میں جوابات کی مطابقت اور گہرائی میں اضافہ ہوتا ہے۔ اس سے ظاہر ہوتا ہے کہ رول پرامپٹس نے ماڈل کے موضوع کے بارے میں فہم کو بڑھانے میں اہم کردار ادا کیا۔
تاہم، حالیہ ورژنز میں اضافہ کی یہ سطح کم واضح دکھائی دیتی ہے۔ یہ جدید ماڈلز پہلے سے ہی ایک نفیس سمجھ رکھتے ہیں اور اکثر کردار پر مبنی کمک کی ضرورت کے بغیر کافی حد تک درست ہوتے ہیں۔
کردار ایک جملے سے کہیں زیادہ لمبے ہو سکتے ہیں۔ وہ AI سے مکمل مخصوص کام پوچھ سکتے ہیں۔ ذیل میں Awesome ChatGPT Prompts سے کچھ مثالیں دیکھیں ۔
میں چاہتا ہوں کہ آپ ایک ماہر نفسیات کے طور پر کام کریں۔ میں آپ کو ایک لفظ دوں گا اور آپ اس لفظ کی اصلیت کی تحقیق کریں گے، اس کا سراغ لگا لیں گے۔
اپنی قدیم جڑوں کی طرف واپس۔ آپ کو یہ بھی معلومات فراہم کرنی چاہیے کہ وقت کے ساتھ اس لفظ کے معنی کیسے بدلے ہیں،
اگر قابل اطلاق ہو۔ میری پہلی درخواست ہے "میں لفظ 'پیزا' کی اصلیت کا پتہ لگانا چاہتا ہوں"۔
میں چاہتا ہوں کہ آپ ایک مضحکہ خیز کے طور پر کام کریں۔ مضحکہ خیز کے جملے بے معنی ہیں۔ ایک مضحکہ خیز کے استعمال کردہ الفاظ مکمل طور پر ہیں۔
مضحکہ خیز۔ مضحکہ خیز کسی بھی طرح سے عام جملے نہیں بناتا۔ میری پہلی تجویز کی درخواست ہے "مجھے مدد کی ضرورت ہے۔ Hot Skull نامی میری نئی سیریز کے لیے مضحکہ خیز جملے بنانا، اس لیے میرے لیے 10 جملے لکھیں۔
آپ AI سے اپنے لیے ایک کردار بنانے کے لیے کہہ سکتے ہیں! اس کے بعد آپ اس کردار کو کسی اور پرامپٹ کے حصے کے طور پر استعمال کر سکتے ہیں۔ اسے یہاں آزمائیں:
ایک حتمی کہانی یہ ہے کہ آپ ایک ساتھ کام کرنے کے لیے متعدد رول پرمپٹڈ LLMs کا استعمال کر سکتے ہیں۔ یہ اکثر ٹیکسٹ کی تیاری کی درستگی اور معیار دونوں میں بہتری کا باعث بن سکتا ہے۔
یہ ChatGPT کے لیے بنائے گئے تھے، لیکن یہ ممکنہ طور پر دوسرے AIs کے ساتھ کام کرتے ہیں، اور آپ انہیں اپنے پرامپٹس بنانے کے لیے بطور ترغیب بھی استعمال کر سکتے ہیں۔ ↩
Wang, Z., Mao, S., Wu, W., Ge, T., Wei, F., & Ji, H. (2023). Unleashing Cognitive Synergy in Large Language Models: A Task-Solving Agent through Multi-Persona Self-Collaboration. ↩