एआई के 100 दिन, दिन 3: त्वरित इंजीनियरिंग और अनुमान के लिए एआई का लाभ उठाना

मैं एबव एवरेज नाम से एक समाचार पत्र लिखता हूं, जहां मैं बड़ी तकनीक में होने वाली हर चीज के पीछे दूसरे क्रम की अंतर्दृष्टि के बारे में बात करता हूं। यदि आप तकनीक में रुचि रखते हैं और औसत नहीं बनना चाहते हैं, तो इसकी सदस्यता लें ।

एलएलएम के साथ बातचीत करते समय अनुमान लगाना अनिवार्य रूप से चतुर संकेतों का उपयोग करके अंतर्दृष्टि, भावनाओं और रुझानों को निकालने का एक तरीका है।

पहले, एलएलएम से पहले, इनमें से प्रत्येक कार्य के लिए अपने स्वयं के मॉडल, प्रशिक्षण और तैनाती और रखरखाव की आवश्यकता होती थी। लेकिन ओपनएआई और अन्य एलएलएम के विस्फोट के साथ, अनुमान आपको एलएलएम का लाभ उठाकर अपने उत्पादों को बेहतर बनाने की अनुमति देता है, और ऐसा करने के लिए आपको डेटा वैज्ञानिक या मशीन लर्निंग इंजीनियर होने की आवश्यकता नहीं है।

उदाहरण 1: मान लीजिए कि आप एक ई-कॉमर्स वेबसाइट चलाते हैं और ग्राहक समीक्षाओं की भावना निकालना चाहते हैं। आप निम्न संकेत का उपयोग करके ऐसा कर सकते हैं. इस मामले में, मैं समीक्षा पाठ और संकेत प्रदान कर रहा हूं जिसका आप उपयोग कर सकते हैं। आप इसे ओपन एआई के एपीआई के विरुद्ध चलाने के लिए अपने पसंदीदा तरीके का उपयोग कर सकते हैं। इस उदाहरण के लिए मैंने जो लाइट बॉक्स खरीदा था, उसके लिए मैंने अमेज़ॅन से वास्तविक समीक्षा ली।

 from openai import OpenAI client = OpenAI() client.api_key = 'YOUR_SECRET_KEY' amazon_review = f""" This softbox lighting system is a great value for the price. They were super easy to set and offer multiple types of lighting, with dimmer and remotes for each light. They are lightweight which means they can topple over if bumped. But that was an easy problem to solve. I just created some weights out of an old pair of socks and some dried beans. You could use rice or sand also. Or just buy sandbags. I like to DIY. Anywho, I highly recommend this lighting system. """ story = """ prompt = f""" Identify the following items from the review text: - Sentiment (positive or negative) - Is the reviewer expressing anger? (true or false) - Item purchased by reviewer - Company that made the item The review is delimited with triple backticks. \ Format your response as a JSON object with \ "Sentiment", "Anger", "Item" and "Brand" as the keys. If the information isn't present, use "unknown" \ as the value. Make your response as short as possible. Format the Anger value as a boolean. Review text: '''{amazon_review}''' """ response = client.chat.completions.create( model="gpt-4", messages=[ { "role": "user", "content": prompt } ], temperature=0, #max_tokens=64, #top_p=1 ) print(response.choices[0].message.content)

मुझे जो आउटपुट मिला वह इस प्रकार है:

{"भावना": "सकारात्मक", "क्रोध": गलत, "आइटम": "सॉफ्टबॉक्स प्रकाश व्यवस्था", "ब्रांड": "अज्ञात"}

ओपन एआई के एपीआई का उपयोग करके अनुमान लगाने की शक्ति दिखाने वाला यह एक अच्छा उदाहरण है। अब, अमेज़ॅन एक बड़ी कंपनी है जो पहले से ही सुविधाओं को शिप करने के लिए एआई का उपयोग करती है, और पृष्ठ के हालिया अपडेट में से एक उत्पाद के तहत सभी समीक्षाओं को सारांशित करने के बारे में प्रतीत होता है। यहां बताया गया है कि यह उसी उत्पाद के लिए कैसा दिखता है।

क्या आपको लगता है कि ग्राहक समीक्षाओं के एक सेट का उपयोग करके इसे फिर से बनाया जा सकता है? मुझे भी ऐसा ही लगता है। यदि आप इसका पता लगाने में सक्षम हैं, तो ट्विटर पर मुझसे संपर्क करें और मुझे बताएं।

उदाहरण 2: मान लीजिए कि आप एक समाचार वेबसाइट चलाते हैं, और आप उन विषयों को ढूंढना चाहते हैं जिनके बारे में लेख वास्तव में पढ़े बिना है। क्या आप इसे प्रॉम्प्ट का उपयोग करके कर सकते हैं और इसका अनुमान लगा सकते हैं? हाँ तुम कर सकते हो। यहां एक उदाहरण लेख है जिससे मैं उस लेख में उल्लिखित विषयों का अनुमान लगा रहा हूं।

 from openai import OpenAI client = OpenAI() client.api_key = 'YOUR_SECRET_KEY' article = """ It hasn't been the best start to 2024 for Elon Musk. The owner of X, formerly known as Twitter, appealed to YouTube's biggest star MrBeast to post his videos on the platform, and was promptly rejected. On Dec. 30, 2023, MrBeast, whose real name is Jimmy Donaldson, posted on X to announce his latest video release was available on YouTube: "I uploaded, go watch or I'll drop kick you." Donaldson had uploaded a 20-minute long video to YouTube, in which he chronicled spending a week in solitary confinement. These types of videos, in which Donaldson challenges either himself or an individual with an extreme task, have earned him worldwide notoriety. The social media mastermind earned an estimated $82 million in 2023, and with more than 225 million subscribers on his main channel alone, is the platform's biggest name. After Donaldson posted the appeal to head to YouTube on X, one fan replied: "Upload on this platform too," which is when Elon Musk chimed in with: "Yeah." Musk, the CEO of Tesla and owner of X, has been trying to drum up interest from video viewers since taking over the social media platform in 2022. Schemes have included launching a media partnership with heiress Paris Hilton—which has since been axed—as well as streaming shows from the likes of former Fox star Tucker Carlson. Musk, now with the help of CEO Linda Yaccarino, has also attempted to drum up revenue by launching premium subscription services on the site, which—among other things—allow for users to appear as "verified" and send DMs to other accounts. The moves have been necessary after droves of advertisers left the site over fears their branding would appear beside unregulated content. Musk, a fierce proponent of free speech, has refused to cow to concern from advertisers about how X will prevent their messages from reportedly appearing beside Nazi propaganda, for example. But Musk's attempt to get MrBeast's content on his site—not even exclusively—was rebuffed by the creator. Donaldson replied to Musk directly: "My videos cost millions to make and even if they got a billion views on X it wouldn't fund a fraction of it :/ I'm down though to test stuff once monetization is really cranking!" The polite rebuttal contrasts with the firm interest Donaldson had previously taken in Twitter. Indeed, Donaldson's bio still reads "X Super Official CEO," harking back to the times when speculation was rife about who would take over the day-to-day running of the platform from the ever-busy Musk. """ prompt = f""" Determine five topics that are being discussed in the \ following text, which is delimited by triple backticks. Make each item one or two words long. Format your response as a list of items separated by commas. Text sample: '''{article}''' """ response = client.chat.completions.create( model="gpt-4", messages=[ { "role": "user", "content": prompt } ], temperature=0, #max_tokens=64, #top_p=1 ) print(response.choices[0].message.content)

आउटपुट है:

 Elon Musk, Social Media Platforms, YouTube Content, Advertising Concerns, Monetization Strategies

बहुत सटीक, है ना?

एआई उत्पाद विचार चेतावनी: ग्राहक समीक्षाओं को सारांशित करने और उनसे अंतर्दृष्टि निकालने के लिए शॉपिफाई ऐप। इस ऐप को Shopify ऐप स्टोर में लॉन्च किया जाना चाहिए। अगर Shopify ने इसे मूल रूप से लॉन्च किया तो मुझे आश्चर्य नहीं होगा। ओपन एआई एपीआई के साथ शीघ्र इंजीनियरिंग का उपयोग करके, यह एक ऐसा ऐप होगा जिसे कुछ दिनों में लॉन्च किया जा सकता है।

तीसरे दिन के लिए इतना ही।

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