मॉडल चयन और तापमान सेटिंग्स
जब आप प्रॉम्प्ट बिल्डर में कोई प्रॉम्प्ट कार्रवाई बनाते हैं, तो दाईं ओर के पैनल में एक सेटिंग्स अनुभाग शामिल होता है. यह अनुभाग आपको ये पैरामीटर सेट करने की अनुमति देता है:
- जनरेटिव AI मॉडल का संस्करण
- तापमान
यह आलेख इन मापदंडों के प्रभाव का अन्वेषण करता है।
जनरेटिव AI मॉडल संस्करण
ड्रॉपडाउन मेनू आपको जनरेटिव एआई मॉडल के बीच चयन करने की अनुमति देता है, जो आपके कस्टम संकेत का उत्तर उत्पन्न करता है।
नवंबर 2024 तक डिफ़ॉल्ट मॉडल GPT 4o मिनी (सामान्य उपलब्धता, या GA) है। अधिक शक्तिशाली GPT 4o मॉडल (GA) का उपयोग करना भी संभव है। इन मॉडलों के ये सटीक लघु संस्करण परिवर्तन के अधीन हैं।
जब आप Power Apps या Power Automate में त्वरित कार्रवाइयों का उपयोग करते हैं, तो वे AI Builder क्रेडिट का उपभोग करते हैं।
नोट
प्रॉम्प्ट बिल्डर में बनाए गए पुराने प्रॉम्प्ट जो इस डिफ़ॉल्ट मॉडल GPT 3.5 मॉडल पर निर्भर हैं, उन्हें GPT 4o मिनी मॉडल में स्वचालित रूप से अपग्रेड किया जाएगा। सरकारी क्लाउड नवंबर 2024 के अंत तक GPT 3.5 मॉडल का उपयोग जारी रखेगा।
एक मॉडल चुनें
स्थिति और लाइसेंसिंग नियमों के आधार पर मॉडलों में से चुनें।
| GPT मॉडल | स्थिति | लाइसेंसिंग नियम | कार्यक्षमताएं | क्षेत्र उपलब्धता |
|---|---|---|---|---|
| जीपीटी 4o मिनी | GA - डिफ़ॉल्ट मॉडल | Power Apps और में क्रेडिट का उपभोग करता है Power Automate. अधिक जानकारी: Power Platform लाइसेंसिंग गाइड | दिसंबर 2023 तक के डेटा पर प्रशिक्षण दिया जाएगा। सन्दर्भ हेतु 128k टोकन तक की अनुमति है। | प्रॉम्प्ट के लिए क्षेत्रों के अनुसार सुविधा की उपलब्धता |
| जीपीटी 4 | GA | Power Apps और में क्रेडिट का उपभोग करता है Power Automate. अधिक जानकारी: Power Platform लाइसेंसिंग गाइड | GPT 4o का ज्ञान अक्टूबर 2023 तक है और इसकी संदर्भ लंबाई 128k टोकन है। | प्रॉम्प्ट के लिए क्षेत्रों के अनुसार सुविधा की उपलब्धता |
क्षमताओं और परिदृश्यों के आधार पर मॉडल का चयन करें।
GPT-4o मिनी और GPT-4o की तुलना
| कारक | जीपीटी-4o मिनी | जीपीटी-4o |
|---|---|---|
| लागत | कम, अधिक लागत प्रभावी | उच्च, प्रीमियम मूल्य निर्धारण |
| प्रदर्शन | अधिकांश कार्यों के लिए उपयुक्त | जटिल कार्यों के लिए श्रेष्ठ |
| रफ़्तार | तेज़ प्रसंस्करण | जटिलता के कारण धीमा हो सकता है |
| उपयोग के मामले | संक्षेपण, सूचना कार्य | जटिल डेटा विश्लेषण, तर्क और सामग्री निर्माण कार्य |
निर्णय कथा
जब आपको मध्यम जटिल कार्यों के लिए लागत प्रभावी समाधान की आवश्यकता हो, सीमित कम्प्यूटेशनल संसाधन हों, या तेज़ प्रोसेसिंग की आवश्यकता हो, तो GPT-4o Mini चुनें। यह सीमित बजट वाली परियोजनाओं और ग्राहक सहायता या कुशल कोड विश्लेषण जैसे अनुप्रयोगों के लिए आदर्श है।
जब आप अत्यधिक जटिल, बहुविधीय कार्यों से निपट रहे हों, जिनके लिए बेहतर प्रदर्शन और विस्तृत विश्लेषण की आवश्यकता होती है, तो GPT-4o चुनें। यह बड़े पैमाने की परियोजनाओं के लिए बेहतर विकल्प है जहां सटीकता और उन्नत क्षमताएं महत्वपूर्ण हैं। एक अन्य परिदृश्य जहां यह बेहतर विकल्प है, वह है जब आपके पास इसे समर्थन देने के लिए बजट और कम्प्यूटेशनल संसाधन हों। GPT-4o उन दीर्घकालिक परियोजनाओं के लिए भी बेहतर है जिनकी जटिलता समय के साथ बढ़ सकती है।
के संदर्भ में एआई संकेतों का उपयोग Microsoft Copilot Studio
AI प्रॉम्प्ट AI Builder के संदर्भ में होने पर क्रेडिट का उपभोग नहीं करते हैं, लेकिन जब वे GA GPT मॉडल पर बनाए जाते हैं तो संदेशों का उपभोग करते हैं। Copilot Studio
संदेश उपभोग के बारे में अधिक जानकारी के लिए Power Platform लाइसेंसिंग गाइड देखें।
तापमान
स्लाइडर आपको जनरेटिव AI मॉडल का तापमान चुनने की अनुमति देता है। यह 0 और 1 के बीच भिन्न होता है, और जनरेटिव एआई मॉडल को निर्देशित करता है कि इसे कितनी रचनात्मकता (1) बनाम नियतात्मक उत्तर (0) प्रदान करना चाहिए।
तापमान एक पैरामीटर है जो AI मॉडल द्वारा उत्पन्न आउटपुट की यादृच्छिकता को नियंत्रित करता है। कम तापमान के परिणामस्वरूप अधिक पूर्वानुमानित और रूढ़िवादी आउटपुट प्राप्त होते हैं। तुलना करने पर, उच्च तापमान प्रतिक्रियाओं में अधिक रचनात्मकता और विविधता की अनुमति देता है। यह मॉडल के आउटपुट में यादृच्छिकता और नियतिवाद के बीच संतुलन को ठीक करने का एक तरीका है।
डिफ़ॉल्ट रूप से, तापमान 0 होता है, जैसा कि पहले बनाए गए प्रॉम्प्ट में था।
| तापमान | कार्यक्षमता | उपयोग करें |
|---|---|---|
| 12 | अधिक पूर्वानुमानित एवं रूढ़िवादी आउटपुट। प्रतिक्रियाएँ अधिक सुसंगत हैं। |
ऐसे संकेत जिनके लिए उच्च सटीकता और कम परिवर्तनशीलता की आवश्यकता होती है। |
| 1 | प्रतिक्रियाओं में अधिक रचनात्मकता और विविधता। अधिक विविध और कभी-कभी अधिक नवीन प्रतिक्रियाएँ। |
ऐसे संकेत जो नई आउट-ऑफ-द-बॉक्स सामग्री बनाते हैं |
यद्यपि तापमान समायोजन से मॉडल का आउटपुट प्रभावित हो सकता है, परंतु इससे विशिष्ट परिणाम की गारंटी नहीं मिलती। एआई की प्रतिक्रियाएं स्वाभाविक रूप से संभाव्य होती हैं और समान तापमान सेटिंग पर भी भिन्न हो सकती हैं।