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Azure OpenAI: 'मैं क्षमा चाहता हूँ' त्रुटियों और अपूर्ण स्थिति का समाधान

गहन चर्चा
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OpenAI

यह लेख Azure OpenAI के साथ एक उपयोगकर्ता की समस्या पर चर्चा करता है जहाँ कुछ प्रॉम्प्ट अपूर्ण प्रतिक्रियाओं की ओर ले जाते हैं। इसमें मॉडल के आंतरिक इनकार व्यवहार, संभावित कारणों और समान समस्याओं का सामना करने वाले उपयोगकर्ताओं के लिए अनुशंसित समाधानों पर Azure कर्मचारियों से अंतर्दृष्टि शामिल है।
  • मुख्य बिंदु
  • अनूठी अंतर्दृष्टि
  • व्यावहारिक अनुप्रयोग
  • प्रमुख विषय
  • प्रमुख अंतर्दृष्टि
  • लर्निंग परिणाम

  • • मुख्य बिंदु

    • 1
      आंतरिक मॉडल व्यवहार का विस्तृत विश्लेषण प्रदान करता है
    • 2
      उपयोगकर्ताओं के लिए व्यावहारिक समाधान प्रदान करता है
    • 3
      Azure कर्मचारियों से विशेषज्ञ अंतर्दृष्टि शामिल है

  • • अनूठी अंतर्दृष्टि

    • 1
      सामग्री फ़िल्टर बंद होने पर भी आंतरिक सुरक्षा तंत्र इनकार को ट्रिगर कर सकते हैं
    • 2
      प्रॉम्प्ट में मामूली बदलाव मॉडल प्रतिक्रियाओं को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित कर सकते हैं

  • • व्यावहारिक अनुप्रयोग

    • यह लेख Azure OpenAI के साथ प्रतिक्रिया समस्याओं का सामना करने वाले डेवलपर्स के लिए कार्रवाई योग्य समाधान प्रदान करता है, जिससे उपयोगकर्ता अनुभव बेहतर होता है।

  • • प्रमुख विषय

    • 1
      Azure OpenAI मॉडल व्यवहार
    • 2
      प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग तकनीकें
    • 3
      प्रतिक्रिया समस्याओं का निवारण

  • • प्रमुख अंतर्दृष्टि

    • 1
      मॉडल इनकार व्यवहार की गहन खोज
    • 2
      प्रॉम्प्ट प्रभावशीलता में सुधार के लिए व्यावहारिक सुझाव
    • 3
      डेवलपर्स के लिए विशेषज्ञ सिफारिशें

  • • लर्निंग परिणाम

    • 1
      Azure OpenAI प्रतिक्रियाओं के आंतरिक तंत्र को समझें
    • 2
      प्रभावी प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग तकनीकें सीखें
    • 3
      चैटबॉट विश्वसनीयता में सुधार के लिए व्यावहारिक समाधान लागू करें
उदाहरण
ट्यूटोरियल
कोड नमूने
दृश्य
मूल सिद्धांत
उन्नत सामग्री
व्यावहारिक सुझाव
सर्वोत्तम प्रथाएँ

विषय सूची

“ Azure OpenAI के इनकार व्यवहार को समझना

Azure OpenAI, शक्तिशाली होने के बावजूद, कभी-कभी अप्रत्याशित प्रतिक्रियाएँ दे सकता है जैसे कि "मुझे खेद है, लेकिन मैं इस अनुरोध में सहायता नहीं कर सकता," जिसके साथ एक अपूर्ण स्थिति भी होती है। यह व्यवहार अक्सर डेवलपर्स को भ्रमित करता है, खासकर जब सामग्री फ़िल्टर अक्षम होते हैं। यह लेख इस घटना के कारणों की पड़ताल करता है और Azure OpenAI मॉडल के साथ अधिक विश्वसनीय इंटरैक्शन सुनिश्चित करने के लिए व्यावहारिक समाधान प्रदान करता है।

“ समस्या: अपूर्ण स्थिति और 'मुझे खेद है' प्रतिक्रियाएँ

Azure OpenAI का उपयोग करने वाले डेवलपर्स ने ऐसे उदाहरणों की सूचना दी है जहाँ प्रतीत होने वाले हानिरहित प्रॉम्प्ट के कारण मॉडल प्रतिक्रिया देने से इनकार कर देता है। विशिष्ट आउटपुट में संदेश "मुझे खेद है, लेकिन मैं इस अनुरोध में सहायता नहीं कर सकता," शामिल होता है, और अनुरोध की स्थिति को अपूर्ण के रूप में चिह्नित किया जाता है। यह समस्या चैटबॉट कार्यक्षमता को बाधित कर सकती है और एक निराशाजनक उपयोगकर्ता अनुभव बना सकती है।

“ यह क्यों होता है: आंतरिक मॉडल-स्तरीय इनकार

इस समस्या का प्राथमिक कारण सामग्री फ़िल्टर नहीं हैं जिन्हें उपयोगकर्ता कॉन्फ़िगर कर सकते हैं। इसके बजाय, यह आंतरिक मॉडल-स्तरीय इनकार व्यवहार से उत्पन्न होता है। भले ही Azure Portal या डिप्लॉयमेंट सेटिंग्स पर सामग्री फ़िल्टर बंद हों, Azure OpenAI मॉडल आंतरिक "सुरक्षा" या "गार्डरेल" तंत्र बनाए रखते हैं। ये तंत्र मॉडल के अंतर्निहित सुरक्षा डिज़ाइन के हिस्से के रूप में कुछ छोटे, अस्पष्ट, या संदर्भ-रहित प्रॉम्प्ट को चुपचाप ब्लॉक या संसाधित करने से इनकार कर सकते हैं।

“ सामग्री फ़िल्टरिंग बनाम आंतरिक सुरक्षा तंत्र

ग्राहक-कॉन्फ़िगर करने योग्य सामग्री फ़िल्टरिंग और इन आंतरिक सुरक्षा तंत्रों के बीच अंतर करना महत्वपूर्ण है। सामग्री फ़िल्टरिंग उपयोगकर्ताओं को यह परिभाषित करने की अनुमति देती है कि किस प्रकार की सामग्री स्वीकार्य है, जबकि आंतरिक सुरक्षा तंत्र संभावित हानिकारक या जोखिम भरे आउटपुट को रोकने के लिए मॉडल में पूर्व-प्रोग्राम किए जाते हैं। इनकार व्यवहार Azure पोर्टल में कॉन्फ़िगर की गई सेटिंग्स से स्वतंत्र है।

“ ट्रिगर करने वाले प्रॉम्प्ट के उदाहरण

कई परिदृश्य इस इनकार व्यवहार को ट्रिगर कर सकते हैं। छोटे, अलग-अलग वाक्यांशों के फ़्लैग होने की अधिक संभावना होती है। यहां तक कि सौम्य विदेशी भाषा के शब्द या हानिरहित वाक्यांश भी इन गार्डरेलों को ट्रिप कर सकते हैं यदि वे संदर्भ-रहित पाठ में संभावित रूप से संवेदनशील लगते हैं। उदाहरणों में शब्दों या वाक्यांशों की विशिष्ट वर्तनी शामिल है जिन्हें मॉडल का आंतरिक जोखिम क्लासिफायर संभावित रूप से समस्याग्रस्त मानता है, भले ही वे न हों।

“ Azure OpenAI इनकार के लिए अनुशंसित समाधान

इस समस्या को कम करने के लिए, कई समाधानों को नियोजित किया जा सकता है। ये रणनीतियाँ मॉडल को अधिक संदर्भ प्रदान करने, आंतरिक सुरक्षा तंत्र को ट्रिगर करने से बचने के लिए प्रॉम्प्ट को संशोधित करने और आपके एप्लिकेशन में त्रुटि प्रबंधन लागू करने पर ध्यान केंद्रित करती हैं।

“ बेहतर परिणामों के लिए प्रॉम्प्ट को संशोधित करना

सबसे सरल समाधानों में से एक प्रॉम्प्ट को थोड़ा संशोधित करना है। यहां तक कि छोटे बदलाव, जैसे कि वर्तनी या वाक्यांश बदलना, समस्या को बायपास कर सकते हैं। संदर्भ जोड़ना या प्रॉम्प्ट को फिर से तैयार करना अक्सर मॉडल को अनुरोध को अधिक सटीक रूप से समझने और इनकार प्रतिक्रिया को ट्रिगर करने से बचने में मदद करता है। उदाहरण के लिए, जापानी में विभिन्न कैरेक्टर सेट के बीच स्विच करना (जैसे, काटाकाना बनाम हीरागाना) कभी-कभी समस्या को हल कर सकता है।

“ सिस्टम या डेवलपर संदेशों के साथ संदर्भ जोड़ना

सिस्टम या डेवलपर भूमिका संदेश को शामिल करने से मॉडल के व्यवहार को निर्देशित किया जा सकता है। अपेक्षित प्रतिक्रिया या इंटरैक्शन के उद्देश्य के बारे में संदर्भ प्रदान करके, आप मॉडल को छोटे प्रॉम्प्ट को अधिक मज़बूती से समझने में मदद कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, { role: "developer", content: "आप एक सहायक सहायक हैं।" } जैसा संदेश जोड़ना अस्पष्ट प्रॉम्प्ट को संभालने की मॉडल की क्षमता में काफी सुधार कर सकता है।

“ लंबे और अधिक संरचित प्रॉम्प्ट का उपयोग करना

छोटे, अलग-अलग वाक्यांशों के आंतरिक सुरक्षा तंत्र द्वारा फ़्लैग होने की अधिक संभावना होती है। इन वाक्यांशों को एक वाक्य या प्रश्न में एम्बेड करने से मॉडल को अतिरिक्त संदर्भ मिलता है, जिससे इनकार प्रतिक्रिया की संभावना कम हो जाती है। लंबे और अधिक संरचित प्रॉम्प्ट मॉडल को अनुरोध के पीछे के इरादे को बेहतर ढंग से समझने की अनुमति देते हैं।

“ स्ट्रीमिंग और पुनः प्रयास तर्क को सक्षम करना

Azure OpenAI पर निर्भर चैटबॉट या एप्लिकेशन बनाते समय, stream: true को सक्षम करने और अपूर्ण प्रतिक्रियाओं के लिए पुनः प्रयास तर्क लागू करने पर विचार करें। स्ट्रीमिंग मॉडल को आंशिक प्रतिक्रियाएँ प्रदान करने की अनुमति देती है, जो प्रारंभिक अनुरोध अपूर्ण होने पर भी उपयोगी हो सकती है। पुनः प्रयास तर्क सुनिश्चित करता है कि एप्लिकेशन स्वचालित रूप से अनुरोध को फिर से भेज सकता है यदि उसे इनकार प्रतिक्रिया मिलती है, संभवतः थोड़े संशोधित प्रॉम्प्ट के साथ।

 मूल लिंक: https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/5477977/azure-openai-im-sorry-but-i-cannot-assist-with-tha

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