क्यों एआई उसी शब्दों पर अटक जाता है
एक भाषा मॉडल अपने अगले शब्द को अब तक पाठ की सबसे संभावित निरंतरता के रूप में चुनता है - जिसमें उस उत्तर में अपनी पहले की सजा भी शामिल है। यदि यह एक वाक्यांश के साथ खुल गया तो यह "liked" की ध्वनि, 'यह उल्लेखनीय है' या 'एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं' कहो कि समान वाक्यांश बाद में भी एक संभावित निरंतरता बन जाता है, क्योंकि मॉडल प्रभावी रूप से एक ही उत्तर के भीतर अपनी खुद की शैली के लिए एंकरिंग कर रहा है। लंबे समय तक पाठ, स्पष्ट रूप से यह हो जाता है: एक बार बार बार-बार शब्द एक संक्षिप्त संदेश में पंजीकृत होता है, लेकिन पांच या सात पैराग्राफों में समान कनेक्टर या वाक्यांश की बारी पढ़ने के तरीके में शुरू होती है। समस्या इस तथ्य से मिश्रित है कि अधिकांश विषयों में केवल "सुरक्षित" सामान्य वाक्यांशों का सीमित पूल होता है, और जब तक आप अन्यथा निर्दिष्ट नहीं करते तब तक मॉडल खुशी से उन पर गिर जाता है। एक ही पैटर्न उत्पन्न सूचियों में दिखाया गया है: यदि पहली गोली 'उपयोग' के साथ शुरू होती है, तो हर दूसरे बुलेट को शुरू करने के लिए पुल एक ही रास्ता मजबूत है, क्योंकि मॉडल एक टेम्पलेट पर चिपक जाता है जब तक कि आप स्पष्ट रूप से इसे पैटर्न को तोड़ने के लिए कहते हैं। यह एक आम शिकायत भी बताता है: एक नए चैट में फिर से उसी विषय के बारे में पूछो, और एआई पिछले समय के लगभग समान कुछ लौटाता है - यह सब फिर से अधिक संभावित निरंतरता का चयन कर रहा है, और एक दिए गए विषय के लिए जो संभावनाएँ चैट से चैट करने के लिए मुश्किल से शिफ्ट हो जाती हैं जब तक कि आप नई बाधाओं को जोड़ते हैं।
दोहराव के सबसे आम प्रकार
दोहराव विभिन्न पैमाने पर दिखाई देता है, और यह उन्हें अलग करने में मदद करता है ताकि आप एआई को अधिक सटीक फिक्स दे सकें। पहला प्रकार एक एकल शब्द या वाक्यांश दोहरा रहा है - 'आयातित', 'यह उल्लेखनीय है,' 'एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं' हर कुछ लाइनों को पॉप अप करते हैं। दूसरा दोहरा वाक्य संरचना है: एक पंक्ति में कई वाक्य उसी तरह खुलते हैं, एक ही परिचयात्मक खंड या संक्रमणकालीन वाक्यांश के साथ कहते हैं। तीसरा एक ही विचार है जो अलग-अलग शब्दों में दोहराया जाता है - एक पैराग्राफ नया दिखता है लेकिन अनिवार्य रूप से यह बताता है कि पहले से ही ऊपर एक पंक्ति कहा गया था। चौथा बॉयलरप्लेट उद्घाटन और समापन है जो विषय की परवाह किए बिना पाठ के एक टुकड़े से दूसरे तक बहती है। यदि आप वास्तव में कह सकते हैं कि किस प्रकार की पुनरावृत्ति आपको परेशान कर रही है, तो एआई को बहुत आसान समय लगता है।
कैसे दोहराव पर कटौती करने के लिए अपने संकेत को वाक्यांश ·
एक सामान्य 'अपने आप को दोहराना नहीं' बहुत कुछ नहीं करता है क्योंकि मॉडल हमेशा कंक्रीट क्यू के बिना अपनी पुनरावृत्ति को स्पॉट नहीं कर सकता है। एक प्रत्यक्ष बाधा बेहतर काम करती है: 'एक बार प्रति पैराग्राफ से अधिक एक ही शब्द का उपयोग नहीं करते,' 'एक ही निर्माण के साथ एक पंक्ति में दो वाक्यों को नहीं खोलते', 'उन शब्दों को महत्वपूर्ण मानते हैं, मूल्य निर्धारण करते हैं, भूमिका निभाते हैं। यह समय से पहले अपने स्वयं के व्यक्तिगत पालतू peeve भराव वाक्यांशों का नाम देने में मदद करता है, क्योंकि अलग-अलग लोग अलग-अलग क्रंच शब्दों से परेशान हो जाते हैं। एक और विश्वसनीय चाल कम, अधिक ठोस लेखन के लिए पूछ रही है: 'बहुत वाक्य एक नया विचार रखना चाहिए, कुछ भी नहीं सिर्फ इससे पहले एक को आराम देना चाहिए।' अधिक सटीक रूप से आप वर्णन करते हैं कि कौन सा दोहराव आपको परेशान कर रहा है, पहली कोशिश पर साफ पाठ प्राप्त करने के बेहतर तरीके। आप एक कदम आगे जा सकते हैं और एक शैली नमूना दिखा सकते हैं: एक पैराग्राफ में पेस्ट करें जिनकी भाषा आपको पसंद है, और मॉडल को एक समान तरीके से लिखने के लिए कहें। एक नमूना एक लंबे मौखिक विवरण की तुलना में अधिक विश्वसनीय रूप से काम करता है, क्योंकि यह मॉडल के लिए एक दृश्य संरचना की प्रतिलिपि बनाने के लिए आसान है क्योंकि यह एक अस्पष्ट अनुरोध से स्वाभाविक रूप से लिखने के लिए अनुमान लगाया जा सकता है।
क्या करना है अगर पाठ पहले से ही लिखा है और दोहराव से भरा है
यदि आपके पास पहले से ही एक मसौदा है और यह दोहराव है, तो स्क्रैच से हाथ से इसे फिर से लिखने की कोई आवश्यकता नहीं है - एआई से अपने स्वयं के पाठ को संपादित करना आसान है। कोशिश करो: 'इस पाठ में बार-बार शब्दों और निर्माण को खत्म करना और इसे फिर से लिखना ताकि हर वाक्य अलग-अलग लगता है।' आप और भी विशिष्ट प्राप्त कर सकते हैं: 'शब्द महत्वपूर्ण चार बार दिखाता है - इसे समानार्थक शब्द के साथ बदलें या उन वाक्यों को फिर से व्यवस्थित करें। एक और दृष्टिकोण जो अच्छी तरह से काम करता है, वह मॉडल को पहली बार उन शब्दों और वाक्यांशों की सूची देने के लिए कहता है जो पाठ में दोहराते हैं, फिर उस सूची के आधार पर एक अलग कदम में पाठ को फिर से लिखते हैं। नौकरी को दो चरणों में विभाजित करना लगभग हमेशा एक क्लीनर परिणाम देता है क्योंकि मॉडल पहले समस्या को स्पष्ट रूप से नीचे पिन करता है, फिर इसे लक्षित तरीके से हल करता है। यदि एक संपादन के बाद दोहराव अभी भी होती है, तो फिर से पूछने में संकोच न करें और ठीक उसी तरह इंगित करें कि क्या छोड़ा गया है - मॉडल अनुवर्ती सुधार पर ऑफेंस नहीं लेगा, और यह आमतौर पर पहले की तुलना में दूसरे या तीसरे पास पर बेहतर होता है।
कैसे लंबे ग्रंथों में दोहराव से बचने के लिए और पूरे प्रोजेक्ट में
लंबे समय तक एक दस्तावेज़ प्राप्त होता है, जोखिम जितना अधिक होता है कि समान वाक्यांश मध्य में और फिर अंत के पास रहता है, खासकर जब पाठ को कई संदेशों में टुकड़े से इकट्ठा किया गया था। यदि आप कुछ लंबे समय तक चंकने में लिख रहे हैं, तो आप पहले से ही उपयोग किए गए वाक्यांशों और वाक्यांशों की तरह एक नोट के साथ इसे अपने अगले प्रॉम्प्ट में संलग्न कर सकते हैं। एक अन्य विकल्प एआई को पूरे इकट्ठे दस्तावेज़ के माध्यम से पढ़ने के लिए पूछना है और संपादन से पहले एक अलग कदम के रूप में ध्वज बार-बार स्पॉट्स - जिस तरह से चेक पूरे टुकड़े को कवर करता है, न केवल आखिरी खंड जिसे आपने भेजा था। ईमेल, उत्पाद विवरण, या लिस्टिंग प्रतिलिपि जैसे कार्यों को फिर से शुरू करने के लिए, यह एक बार प्रतिबंधित-क्लाइच सूची बनाने और इसे एक स्थायी स्थिति के रूप में हर नए प्रॉम्प्ट में चिपकाने के लायक है। यदि कई लोग अलग-अलग चैट में एक ही परियोजना पर काम करते हैं, तो यह हर किसी के लिए प्रतिबंधित वाक्यांशों की एक साझा सूची पर सहमत होने लायक है - अन्यथा एक लेखक अपनी क्लाइच को साफ करता है जबकि एक ही दोहराव एक टीममेट के पाठ में फिर से शुरू होता है।
कैसे पाठ को जीवित महसूस करने के लिए, न केवल दोहराव मुक्त
पुनरावृत्ति को हटाने के लिए पाठ को रोचक बनाने के समान नहीं है - आप एक समानार्थक शब्द के लिए एक शब्द निकाल सकते हैं जिसका अर्थ है बिल्कुल वही चीज़, और पाठ अभी भी सपाट पढ़ेगा। शब्दों को जीने के लिए, विभिन्न वाक्यों की लंबाई के लिए पूछो, छोटे लोगों के साथ लंबे, अधिक विकसित लोगों के खिलाफ बारी बारी। विशिष्ट वाक्यांशों के लिए स्वैप करने के लिए पूछो: 'एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं' के बजाय वास्तव में क्या लाभ यह पाठक देता है? आप सीधे भी स्वर सेट कर सकते हैं: 'किसी को एक दोस्त को यह समझाने की तरह लिखना, एक संदर्भ मैनुअल की तरह नहीं।' यह एआई को किसी अन्य अमूर्त दावे के बजाय एक उदाहरण या तुलना के लिए भी पूछने में मदद करता है - कि स्वाभाविक रूप से इसे स्टॉक ग्रासिंग से दूर रखता है और पाठ को अधिक ठोस और जीवित बनाता है। 'यह ज़ोर से बाहर पढ़ें' चाल भी अच्छी तरह से काम करती है: मॉडल से पूछो कि पाठ को पढ़ने की कल्पना करो और किसी भी चीज से बाहर निकलना जो एक विज्ञापन ब्रोशर से लाइन की तरह लगता है। उस कार्य को फ़्रेम करना जिस तरह से मॉडल को परिचित वाक्यांशों के माध्यम से साइकिल चालन से स्थानांतरित कर देता है ताकि यह तय किया जा सके कि कैसे एक वास्तविक व्यक्ति पाठ का अनुभव करेगा। अंत में, दोहराव मुक्त पाठ और जीवंत पाठ दो संबंधित लेकिन अलग-अलग लक्ष्य हैं: पहला विशिष्ट शब्दों और निर्माण पर सटीक प्रतिबंध द्वारा हल किया जाता है, दूसरा उदाहरण, स्वर और विविध वाक्य की लंबाई के लिए पूछकर। दोनों को मिलाकर आमतौर पर पढ़ने के लिए वास्तव में सुखद कुछ उत्पन्न होता है।