नकारात्मक प्रॉम्प्ट किंवा नकारात्मक प्रॉम्प्ट म्हणजे काय? आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (AI) मधील नकारात्मक प्रॉम्प्ट म्हणजे अवांछित परिणाम किंवा इच्छित संदर्भाच्या बाहेर निर्माण होऊ नये म्हणून सामग्रीच्या निर्मितीमध्ये विशिष्ट वैशिष्ट्ये वापरणे टाळण्यासाठी सॉफ्टवेअर, ऍप्लिकेशन किंवा इमेज जनरेटरसाठी वापरकर्त्याद्वारे प्रदान केलेली मजकूर सूचना आहे.

या नकारात्मक प्रॉम्प्ट्सचा उपयोग AI ला काय करू नये किंवा काय म्हणू नये हे शिकवण्यासाठी ते अधिक अचूक आणि संबंधित परिणाम देते याची खात्री करण्यासाठी वापरतात. प्रतिमा निर्मितीमध्ये नकारात्मक प्रॉम्प्ट कसे वापरायचे याचे उदाहरण म्हणजे जेव्हा आपल्याला एखाद्या विशिष्ट वस्तूच्या प्रतिमा तयार करायच्या असतात, परंतु त्या वस्तूची काही विशिष्ट वैशिष्ट्ये वगळायची असतात.

उदाहरणार्थ, जर आपण कारच्या प्रतिमा तयार करायच्या आहेत, परंतु आम्ही AI मॉडेलला हिरव्या किंवा जांभळ्यासारख्या विशिष्ट रंगांच्या कार तयार करण्यापासून रोखू इच्छितो. या प्रकरणात, आम्ही एआय मॉडेलला व्युत्पन्न केलेल्या प्रतिमांमध्ये हे रंग समाविष्ट न करण्याची सूचना देण्यासाठी नकारात्मक प्रॉम्प्ट वापरू शकतो.

हे नकारात्मक प्रॉम्प्ट तयार करण्यासाठी, आम्ही एआय मॉडेलला प्रशिक्षण देऊ शकतो. कारमधील प्रतिमांच्या संचासह आणि आम्ही समाविष्ट करू इच्छित नसलेल्या रंगांसह त्यांना लेबल करा. हे मॉडेलला हे समजण्यास मदत करते की हे रंग व्युत्पन्न केलेल्या प्रतिमांमध्ये हवे नाहीत.

दुसरे उदाहरण फेस इमेजिंगमध्ये आहे जिथे आपण अनिष्ट वैशिष्ट्ये निर्माण करणे टाळण्यासाठी AI मॉडेलला सूचना देण्यासाठी नकारात्मक प्रॉम्प्ट वापरू शकतो.चट्टे किंवा जन्मखूण.

हे करण्यासाठी, आम्ही मॉडेलला या वैशिष्ट्यांसह चेहऱ्यांच्या नमुना प्रतिमा देऊ शकतो आणि त्यांना "अवांछित" म्हणून लेबल करू शकतो. AI मॉडेल व्युत्पन्न केलेल्या प्रतिमांमध्ये ही वैशिष्ट्ये निर्माण करणे टाळण्यास शिकेल.

लेक्सिका इमेजरमध्ये नकारात्मक प्रॉम्प्ट प्रविष्ट करण्यासाठी एक विशिष्ट डायलॉग बॉक्स आहे

नकारात्मक प्रॉम्प्ट यामध्ये वापरले जाऊ शकतात विविध AI अनुप्रयोग जसे की प्रतिमा वर्गीकरण, भाषा भाषांतर आणि भावना विश्लेषण. बर्‍याच प्रकरणांमध्ये, ते संबंधित नसलेले किंवा आक्षेपार्ह किंवा अयोग्य मानले जाणारे परिणाम टाळण्यास मदत करतात. उदाहरणार्थ, आम्ही शाकाहारी उत्पादनांची विक्री करणार्‍या कंपनीसाठी चॅटबॉट टेम्पलेट तयार करत असल्यास, आम्ही बॉटला प्राणी घटक असलेली उत्पादने सुचवण्यापासून रोखण्यासाठी नकारात्मक सूचना वापरू शकतो.

दुसरे उदाहरण भाषेतील भाषांतराचे आहे. समजा आम्ही एआय मॉडेलला इंग्रजीतून पोर्तुगीजमध्ये मजकूर अनुवादित करण्यासाठी प्रशिक्षण देत आहोत, परंतु आम्ही त्यास अश्लील शब्द किंवा असभ्यतेचे भाषांतर करण्यापासून प्रतिबंधित करू इच्छितो.

या प्रकरणात, आम्ही मॉडेलला भाषांतर न करण्याची सूचना देणारे नकारात्मक सूचना देऊ शकतो. हे शब्द आणि त्याऐवजी योग्य भाषांतर द्या किंवा फक्त शब्द वगळा. हे नकारात्मक प्रॉम्प्ट हे सुनिश्चित करण्यात मदत करतात की भाषांतर अचूक आणि इच्छित प्रेक्षकांसाठी योग्य आहे.

मध्ये नकारात्मक प्रॉम्प्ट कसे वापरावेAI?

AI मध्ये नकारात्मक प्रॉम्प्ट वापरण्यासाठी, तुम्हाला टाळावे लागणारे परिणाम ओळखणे आवश्यक आहे आणि ते परिणाम होऊ शकतील अशा शब्द किंवा वाक्यांशांची सूची तयार करणे आवश्यक आहे. हे नकारात्मक प्रॉम्प्ट नंतर AI अल्गोरिदम किंवा मॉडेलमध्ये जोडले जाऊ शकतात ज्यामुळे सिस्टमला अवांछित परिणाम मिळू नयेत.

AI मध्ये नकारात्मक प्रॉम्प्ट वापरण्याचे दुसरे उदाहरण प्रतिमा क्रमवारीत आहे. समजा आमच्याकडे प्रतिमांमधील प्राणी ओळखण्यासाठी एआय प्रशिक्षित आहे, परंतु आम्ही पाळीव प्राण्यांचे वन्य प्राणी म्हणून वर्गीकरण करण्यापासून प्रतिबंधित करू इच्छितो.

या प्रकरणात, आम्ही नकारात्मक सूचना तयार करू शकतो जे मॉडेलला प्राणी म्हणून ओळखू नयेत असे निर्देश देतात. कुत्रा” किंवा “मांजर” जंगली प्राण्यांसारखे, जरी त्यांची वैशिष्ट्ये सिंह किंवा वाघांसारख्या इतर वन्य प्राण्यांसारखी असली तरीही.

हे नकारात्मक संकेत तयार करण्यासाठी, आम्ही पाळीव प्राण्यांच्या चित्रांची उदाहरणे आणि लेबलसह मॉडेल देऊ शकतो त्यांना. त्यांना "वन्य प्राणी नाही" वर्गासह. या प्रतिमा मॉडेलला हे समजण्यास मदत करतात की या प्राण्यांचे वन्य प्राणी म्हणून वर्गीकरण केले जाऊ नये.

हे लक्षात ठेवणे महत्त्वाचे आहे की नकारात्मक सूचनांची परिणामकारकता प्रशिक्षण डेटाच्या गुणवत्तेवर आणि AI च्या अचूकतेवर अवलंबून असते. सर्वसाधारणपणे मॉडेल. म्हणून, मॉडेलच्या कामगिरीचे सतत निरीक्षण करणे आणि आवश्यकतेनुसार नकारात्मक सूचना समायोजित करणे आवश्यक आहे.

का वापरानकारात्मक प्रॉम्प्ट?

एआय ऍप्लिकेशन्समधील परिणामांची अचूकता आणि प्रासंगिकता सुनिश्चित करण्यासाठी नकारात्मक प्रॉम्प्ट हे एक महत्त्वाचे साधन आहे. ते अवांछित परिणाम टाळण्यासाठी प्रणालीला प्रशिक्षित करण्याची परवानगी देतात, उत्पादित परिणामांची एकूण गुणवत्ता सुधारतात.

तथापि, हे लक्षात ठेवणे महत्त्वाचे आहे की नकारात्मक सूचनांची योग्य अंमलबजावणी करण्यासाठी तांत्रिक ज्ञान आणि डेटा विज्ञान कौशल्य आवश्यक आहे. त्यामुळे, तुम्ही तुमच्या AI प्रकल्पांमध्ये नकारात्मक सूचना वापरण्याचा विचार करत असल्यास, योग्य मार्गदर्शनासाठी AI तज्ञांचा सल्ला घ्यावा अशी शिफारस केली जाते.