ChatGPT को मानवीय कैसे बनाएं (प्रॉम्प्ट और संपादन)

ChatGPT से कहें कि वह एक अनुच्छेद को फिर से लिखे ताकि वह अधिक मानवीय लगे, और परिणाम आमतौर पर और खराब हो जाता है। यह कोई छूटी हुई संक्षिप्ति पकड़ लेता है, कोई ऐसा वाक्य जो "look," से शुरू होता है, शायद "here's the thing," भी, और ऐसा पढ़ा जाता है जैसे वह सहजता का अभिनय कर रहा हो, न कि उसे लिख रहा हो। ChatGPT को मानवीय कैसे सुनाएँ, इस पर अधिकांश मार्गदर्शिकाएँ बिना किसी क्रम के आठ या दस तरकीबें सूचीबद्ध करती हैं। एक क्रम है, आप ChatGPT के कुछ भी लिखने से पहले क्या माँगते हैं, क्या माँगना बंद करना चाहिए क्योंकि वह उलटा असर करता है, और बाद में वाक्य पर कौन-से संपादन करना उचित है।

यह अति-सुधार केवल एक भावना नहीं है। वास्तविक फ़ोन वार्तालापों की AI-जनित वार्तालापों से तुलना करने वाले, Cognitive Science पत्रिका में प्रकाशित शोधकर्ताओं ने पाया कि भाषा मॉडल वही हैं जिसे अध्ययन के एक लेखक ने "थोड़ा बहुत अनुकरण करने के लिए उत्सुक" कहा, और वे "well" तथा "like" जैसे discourse markers का ऐसे ढंग से गलत उपयोग करते हैं जिसे श्रोता तुरंत नोटिस कर लेता है। अध्ययन ने मौखिक बातचीत को देखा, लेकिन लिखित रूप में भी वही आदत है, एक ऐसा अनुच्छेद जो संक्षिप्तियों और किसी अलंकारिक टिप्पणी पर निर्भर करता है क्योंकि आपने उससे "संवादी" लगने को कहा, वह उतना ही बनावटी पढ़ा जा सकता है जितना वह पाठ जिसने कभी प्रयास ही नहीं किया।

ChatGPT को एक शब्द लिखने से पहले मानवीय कैसे सुनाएँ

सबसे विश्वसनीय एकल परिवर्तन सबसे कम रोमांचक भी है, किसी tone के लिए कहना बंद करें और उसके स्थान पर एक भूमिका तथा लेखन का एक वास्तविक नमूना देना शुरू करें। "Write this in a friendly, human tone" मॉडल को एक विशेषण देता है, और वह विशेषणों को उपलब्ध सबसे निकट cliché से पूरा करता है। "You are a graduate teaching assistant replying to a student's email about a missed deadline; match the register of the paragraph below" उसे एक भूमिका, एक पाठकवर्ग और नकल करने के लिए एक register देता है, एक शब्द के बजाय तीन बाधाएँ।

अंतर तुरंत दिखाई देता है। केवल मानवीय लगने के लिए कहा जाए, तो ChatGPT अक्सर कुछ इस तरह शुरू करता है, "Hey there! Totally get where you're coming from on this." भूमिका और मिलाने के लिए एक वास्तविक अनुच्छेद दिया जाए, तो वही अनुरोध "Thanks for letting me know. A short extension is fine, but get the revised draft to me by Friday so grading stays on schedule." जैसा परिणाम देता है। दूसरे संस्करण में पहले की तुलना में कोई अधिक संकुचन नहीं हैं। वह बस ऐसा लगता है जैसे उसे किसी विशिष्ट व्यक्ति ने लिखा हो, न कि किसी मित्रवत चैटबॉट ने, जो गर्मजोशी का अभिनय कर रहा हो।

दूसरा संस्करण क्यों काम करता है, यह रहस्यमय नहीं है। एक मॉडल एक समय में एक संभावित शब्द का अनुमान लगाता है, और "friendly, human tone" जैसा निर्देश स्वयं भी एक पूर्वानुमेय अनुरोध है, जिसके साथ पहले से ही पूर्वानुमेय आउटपुटों का एक समूह जुड़ा होता है, अभिवादन, विस्मयादिबोधक चिह्न, थोड़ा अधिक उत्साही आरंभ। एक भूमिका और एक वास्तविक नमूना मॉडल को लक्ष्य करने के लिए एक अधिक संकीर्ण, कम सामान्य लक्ष्य देते हैं, इसलिए आउटपुट हर उस अन्य उत्तर जैसा लगना बंद कर देता है जिसे अधिक मानवीय होने के लिए कहा गया हो।

यदि आप अनुरोध से पहले अपनी लिखी हुई दो या तीन अनुच्छेदों की सामग्री चिपकाते हैं, तो यह किसी एकल निर्देश की तुलना में इस काम का अधिक हिस्सा कर देगा। यह मॉडल को किसी विशेषण के अलावा अनुकरण करने के लिए कुछ देता है। जब तक आप उसे घर के अधिक निकट कुछ नहीं देते, मॉडल के पास अपने प्रशिक्षण औसत के अलावा अनुकरण करने के लिए और कुछ नहीं होता। इसलिए एक छोटा लेखन नमूना यह बदल देता है कि उस एक उत्तर के लिए "human" का क्या अर्थ है, बजाय इसके कि मॉडल को casual के किसी सामान्य संस्करण का अनुमान लगाने के लिए छोड़ दिया जाए।

नियम को बार-बार दोहराने के बजाय उसे एक बार तय करें

ChatGPT का custom instructions पैनल, account settings में Personalize के अंतर्गत, दो बॉक्स रखता है, आपके बारे में क्या जानना है, और आप चाहते हैं कि यह कैसे उत्तर दे। दोनों मिलाकर 1,500 characters की सीमा है, जो इतनी छोटी है कि अस्पष्ट प्राथमिकताओं के बजाय वास्तविक प्रतिबंधों को मजबूर करती है। एक नियम जो कहता है कि prompt को पहले वाक्य में दोहराएँ नहीं, वाक्य की लंबाई असमान रखें, और दो अनुच्छेदों की शुरुआत एक ही तरह से कभी न करें, उस बॉक्स में बना रहता है और बाद के हर उत्तर पर लागू होता है। किसी एक बार के लिए अधिक मानवीय कुछ माँगने वाला संदेश उस एक उत्तर के बाद बना नहीं रहता, इसलिए उसे फिर से टाइप करना पड़ता है, और हर बार ऐसा करने पर वह अधिक अस्पष्ट होता जाता है।

शैक्षणिक लेखन के लिए एक व्यावहारिक संस्करण: "जब मैं एक मसौदा माँगूँ, तो अपनी पहली पंक्ति में प्रॉम्प्ट को दोहराएँ नहीं, वाक्य की लंबाई को समान के बजाय असमान रखें, और सामान्य भराव वाले आरंभिक वाक्यांशों को पूरी तरह छोड़ दें। यदि मैं आपको एक लेखन नमूना दूँ, तो केवल उसकी शब्दावली नहीं, बल्कि उसके वाक्य की लंबाई से भी मेल खाएँ।" यह चरित्र सीमा से काफी नीचे रहता है और मॉडल को हर बार कुछ ऐसा देता है जिस पर वह काम कर सके, बजाय इसके कि हर संदेश के साथ एक नया अनुमान लगाया जाए।

यह सेटिंग हर चीज़ के लिए समाधान नहीं है। यह केवल यह बदलती है कि पहला मसौदा कैसा दिखता है, न कि वह जो एक सावधान पाठक या कोई डिटेक्टर अंततः देखता है, और यह उस मसौदे के लिए बिल्कुल कुछ नहीं करती जिसे आपने इसे सेट करने से पहले ही बना लिया था। इसे हर नए उत्तर में आधार स्तर को ऊपर उठाने के रूप में समझें, न कि उस संपादन के स्थानापन्न के रूप में जो बाद में भी करना ही होगा।

वे प्रॉम्प्ट जिन्हें छोड़ देना चाहिए

सबसे सामान्य प्रॉम्प्टों में से कुछ एक अनुच्छेद को एक विशिष्ट, अनुमानित तरीके से खराब कर देते हैं। वे नीचे की वाक्य संरचना को छुए बिना अनौपचारिकता का एक संकेत जोड़ देते हैं, और वाक्य संरचना, न कि शब्द चयन, वह हिस्सा है जिसे एक सावधान पाठक और एक डिटेक्टर दोनों सबसे पहले देखते हैं। नीचे दी गई तालिका चार सबसे सामान्य दोषियों को कवर करती है और बताती है कि प्रत्येक कहाँ चूक जाता है।

आप क्या माँगते हैं	ChatGPT वास्तव में क्या करता है	संकेत क्यों बना रहता है
"इसे अधिक मानवीय लगने दें"	संक्षेप, एक अलंकारिक प्रश्न, एक अतिरिक्त टिप्पणी जोड़ता है	शब्दावली बदलती है, लेकिन नीचे वाक्य की लय सपाट रहती है
"कुछ टाइपो जोड़ें"	एक या दो स्पष्ट, समान दूरी पर रखी गई त्रुटियाँ डालता है	वास्तविक टाइपो गुच्छों में आते हैं और बदलते रहते हैं, ये जानबूझकर रखे हुए लगते हैं
"इसे 20 percent अधिक अनौपचारिक बनाइए"	कुछ शब्दों को अनौपचारिक समानार्थकों से बदल देता है	प्रतिशत के पीछे वाक्य स्तर का कोई निर्देश नहीं होता
"ऐसे लिखिए जैसे इसे किसी इंसान ने लिखा हो"	आपकी शैली के बजाय एक सामान्य ब्लॉग-स्वर पर डिफ़ॉल्ट हो जाता है	मॉडल के पास आपकी लेखन शैली का कोई नमूना नहीं होता जिसे वह कॉपी कर सके

प्रत्येक पंक्ति एक ही मूल कारण से विफल होती है: अनुरोध शब्दावली को लक्षित करता है, और शब्दावली उस चीज़ का सबसे छोटा भाग है जो किसी अनुच्छेद को जनित जैसा पढ़ने योग्य बनाती है। इसे ठीक करना उसी अनुरोध के किसी बेहतर संस्करण को, अधिक चतुराई से गढ़कर या अधिक विशेषण जोड़कर, खोजने का मामला नहीं है। इसका अर्थ है ऊपर वाले खंड के role-and-sample prompt पर वापस जाना, या अगले खंड में वाक्य-स्तर के संपादन करना।

Prompting अभी भी वाक्य-स्तर का काम छोड़ता है

एक अच्छा prompt पहले मसौदे को बदल देता है। यह किसी ऐसे अनुच्छेद को ठीक नहीं करता जो पहले से मौजूद है, और यह शायद ही कभी ChatGPT की एक के बाद एक तीन वाक्य लगभग समान लंबाई में लिखने की आदत को छूता है, क्योंकि वह पैटर्न अधिकांश स्वर-निर्देशों से बिना बदले बचा रहता है। AI text को humanize कैसे करें पर एक सहायक मार्गदर्शिका वाक्य-स्तर के संपादनों को पूरी तरह समझाती है: समान लंबाई को तोड़ना, रूढ़िबद्ध शब्दावली काटना, दोहराए गए विराम-चिह्न ठीक करना, और एक ऐसा विशिष्ट विवरण वापस जोड़ना जिसका अनुमान कोई model नहीं लगा सकता था। Prompting एक बेहतर आरंभिक अनुच्छेद उत्पन्न करता है। यह उस चरण का स्थान नहीं लेता।

किसी भी अन्य चीज़ से पहले, एक मजबूत prompt के बाद भी, करने योग्य एकमात्र जाँच यह है: अनुच्छेद को ज़ोर से पढ़ें और हर उस वाक्य को चिह्नित करें जो अपने पड़ोसी के समान लंबाई और संरचना का लगता है। एक passive voice checker संबंधित संकेत को तेज़ी से पकड़ लेता है, क्योंकि जब कोई prompt voice को सीधे निर्दिष्ट नहीं करता, तब ChatGPT डिफ़ॉल्ट रूप से hedged, passive संरचनाओं का उपयोग करता है, और वह आदत flat rhythm की तरह ही अधिकांश शैली-निर्देशों से बची रहती है।

एक ऐसी दिनचर्या जो शुरू से संपादन करने से बेहतर है

भागों को क्रम में रखें और पूरी प्रक्रिया बाद में किसी खराब मसौदे को ठीक करने से अधिक तेज़ चलती है। custom instructions एक बार सेट करें। एक नया chat खोलें, विशेषण के बजाय एक role और एक छोटा writing sample दें, और मसौदा तैयार करें। उसे ज़ोर से पढ़ें और सपाट हिस्सों को चिह्नित करें। यदि मसौदा इतना लंबा है कि केवल ज़ोर से पढ़ना अब विश्वसनीय नहीं रहता, तो चिह्नित अनुच्छेदों को एक burstiness checker से गुज़ारें, फिर केवल वही ठीक करें जो वह चिह्नित करता है।

इसका पंक्ति-दर-पंक्ति संस्करण, एक मसौदे पर एक समय में एक अनुच्छेद के रूप में काम करना, अलग से प्रस्तुत किया गया है, जैसा कि पहले से चिह्नित किए जा चुके कार्य पर AI स्कोर कम करने का संकीर्ण लक्ष्य भी है।

इनमें से कोई भी ऐसा मसौदा नहीं बनाता जो किसी detector को निश्चित रूप से पार कर जाए, और कोई भी prompt अपने आप यह वादा नहीं कर सकता। यह जो बनाता है, वह एक ऐसा प्रारंभिक मसौदा है जिसे कम सुधार की आवश्यकता होती है, और प्रक्रिया का यही वह भाग है जिसे tricks की अधिकांश सूचियाँ एक और विशेषण आज़माने के पक्ष में छोड़ देती हैं। किसी पूर्ण chapter या लंबे report के लिए, हाथ से संपादन शुरू करने से पहले एक AI humanizer tool से पहला pass चलाना, उस सुधार समय का अधिकांश भाग बचा देता है।