📘 Prompt Behavior और Latent Representations
🔰 परिचय
जब हम किसी Large Language Model (LLM) को कोई प्रॉम्प्ट देते हैं, तो उसके उत्तर मात्र टेक्स्ट नहीं होते — वे उस जटिल latent space से उत्पन्न होते हैं जो मॉडल ने अरबों शब्दों से सीखा है।
इस अध्याय में हम यह जानेंगे कि:
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प्रॉम्प्ट के आधार पर मॉडल के अंदर क्या प्रक्रियाएँ चलती हैं,
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कैसे “latent representations” उत्तर की दिशा तय करते हैं,
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और Prompt Behavior को हम कैसे नियंत्रित कर सकते हैं।
🧠 Prompt Behavior क्या है?
Prompt Behavior उस तरीके को दर्शाता है जिसमें LLM दिए गए input (प्रॉम्प्ट) पर प्रतिक्रिया करता है।
इसमें शामिल हैं:
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Tone और Style का चयन
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Structure और Depth
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Language Preference
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Information Retrieval Patterns
उदाहरण:
Prompt A: Explain gravity.
Prompt B: Explain gravity like I’m 5 years old.
➤ दोनों प्रॉम्प्ट के output अलग होंगे — style और detail दोनों में — क्योंकि model “intent” को infer करता है।
🔬 Latent Representations क्या होते हैं?
LLMs human language को numbers में encode करते हैं — इसे कहा जाता है latent representation।
परिभाषा:
A latent representation is a high-dimensional numerical abstraction of semantic meaning, formed by the neural network during processing.
उदाहरण:
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शब्द “king” → vector:
[0.21, -0.43, 0.76, ...] -
“queen” की representation उससे थोड़ी अलग लेकिन semantic रूप से जुड़ी होती है।
इन्हीं embeddings के माध्यम से LLM यह तय करता है कि:
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कौन सा उत्तर सबसे relevant है
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कौन-से tokens output में आने चाहिए
🌀 Prompt Behavior और Latent Space का संबंध
जब आप कोई प्रॉम्प्ट देते हैं, तो:
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Tokenization होता है
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हर टोकन की embedding vector बनाई जाती है
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ये vectors transformer layers में propagate होते हैं
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Attention mechanism इन vectors के semantic रिश्तों को समझता है
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Output generate होता है — उसी latent space से, जो billions of tokens पर प्रशिक्षित है
इसलिए:
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थोड़ा-सा wording बदलने से model का behavior बदल सकता है।
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यही कारण है कि “Prompt Engineering”, model behavior को guide करने का विज्ञान है।
📊 Visualization: Prompt → Latent Space → Output
graph TD
A[Prompt Text] --> B[Tokenization]
B --> C[Embeddings / Latent Vectors]
C --> D[Transformer Layers + Attention]
D --> E[Semantic Mapping in Latent Space]
E --> F[Output Token Prediction]
🧪 Latent Behavior को प्रभावित करने वाले Factors
| Factor | प्रभाव |
|---|---|
| Prompt Structure | जितना structured prompt, उतना predictable output |
| Instruction Clarity | vague prompts → diverse behaviors |
| Few-shot Examples | output को constrain करते हैं |
| Sampling Parameters | randomness को control करते हैं |
| Pre-trained Biases | model की internal memory कुछ directions को प्राथमिकता देती है |
🛠️ Prompt Behavior को नियंत्रित करने की रणनीतियाँ
✅ 1. Role-based Framing
You are an AI coding assistant. Explain recursion in Python.
✅ 2. Constraints Use करें
Explain in under 100 words using bullet points only.
✅ 3. Tone Instructions जोड़ें
Use a formal academic tone with examples.
✅ 4. Consistent Structure बनाएँ
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सभी प्रॉम्प्ट एक ही पैटर्न पर हों
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इससे model “expected behavior” को आसानी से पकड़ता है
🧠 Key Takeaways
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Prompt behavior और latent space tightly जुड़े हुए हैं
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LLMs textual prompts को numerical vectors में बदलते हैं, और उन्हीं embeddings से उत्तर बनाते हैं
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सही निर्देशों के साथ हम output का structure, style, depth और relevance नियंत्रित कर सकते हैं
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Prompt Engineering एक applied science है — जहाँ model behavior को वांछित दिशा में निर्देशित किया जाता है