📘 Prompt Drift और Output Instability

🔰 परिचय

जब हम किसी LLM (जैसे GPT-4) को एक ही तरह का प्रॉम्प्ट बार-बार देते हैं, तब भी अक्सर अलग-अलग उत्तर मिलते हैं।
कभी टोन बदल जाता है, कभी तथ्यात्मकता, और कभी उत्तर की दिशा ही — इसे Prompt Drift या Output Instability कहा जाता है।

यह अध्याय इसी drift की मूल वजहों, प्रभावों, और प्रभावी नियंत्रण के तरीकों पर केंद्रित है।

🎯 Prompt Drift क्या है?

Prompt Drift वह स्थिति है जब एक ही या बहुत समान input देने पर LLM हर बार अलग-अलग, कभी-कभी अप्रत्याशित उत्तर देने लगता है।

उदाहरण:

Prompt 1: Explain Newton’s third law with a real-life example.

Response A: "When you push against a wall, the wall pushes back..."
Response B: "If you jump off a boat, the boat moves backward..."

➤ दोनों उत्तर सही हैं, लेकिन drift स्पष्ट है।

🧠 Drift के मुख्य कारण

1. Stochastic Sampling (Randomness)

• LLMs inherently probabilistic होते हैं।

• Sampling settings जैसे Temperature, Top-k, Top-p randomness को बढ़ाते हैं।

2. Latent Space Instability

• मॉडल का response “semantic vectors” पर आधारित होता है।

• थोड़ा-सा बदलाव भी परिणाम में बड़ा बदलाव ला सकता है।

3. Prompt की Ambiguity

• यदि प्रॉम्प्ट अस्पष्ट है, तो LLM अपना context बनाता है।

4. Token Limit Overflow

• बहुत लंबा प्रॉम्प्ट होने पर context truncate हो सकता है, जिससे output drift होता है।

5. Instruction Overlap

• कई layered निर्देश होने पर LLM prioritize नहीं कर पाता कि कौन-सा instruction प्रमुख है।

🧪 Output Instability क्या है?

यह drift से जुड़ी हुई एक अवस्था है, जहां output न केवल अलग होता है, बल्कि कभी-कभी गलत, असंगत या अनावश्यक भी होता है।

उदाहरण:

Prompt: List 5 countries in Asia.

Output A: India, China, Japan, Indonesia, Thailand
Output B: India, Pakistan, China, Germany, Australia ❌

यह instability bias, hallucination या sampling error के कारण हो सकती है।

📊 Drift और Instability में अंतर

🛠️ Prompt Drift को कैसे नियंत्रित करें?

1. Prompt को ज्यादा specific और structured बनाएं

❌ Explain AI.
✅ Explain the concept of AI in 3 points with real-world examples.

2. Low Temperature Setting प्रयोग करें

• Temperature: 0.2–0.5 → अधिक स्थिरता

3. System message या meta-directives का प्रयोग करें

System: Always respond in academic tone with bullet points.

4. Prompt Format को Template बनाकर रखें

• एक ही structure का उपयोग दोहराएं

5. Output Length को constrain करें

Respond in exactly 3 bullet points, max 50 words each.

⚙️ Output Instability को कैसे ठीक करें?

✅ Hallucination Control Tips:

🧠 Key Takeaways

• Prompt Drift का अर्थ है: एक ही इनपुट पर output में अपेक्षित consistency का न होना।

• Output Instability factual या logical गलतियों के रूप में दिखती है।

• इन समस्याओं को control करने के लिए ज़रूरी है:

  • Structured Prompting

  • Sampling Settings का सही चयन

  • System messages और Formatting constraints

• Drift और Instability को पहचानना, आपके prompt engineering कौशल को और गहरा बनाता है।