Prompt Input से Output तक की प्रक्रिया

🔰 परिचय: Prompt देने से Output आने तक क्या होता है?

जब आप किसी AI चैटबॉट (जैसे ChatGPT) को कोई सवाल पूछते हैं या निर्देश देते हैं —
उसे हम “Prompt” कहते हैं। लेकिन उसके पीछे का वैज्ञानिक तंत्र यह तय करता है कि:

🤖 “Model किस logic से Output बनाएगा?”

इस अध्याय में हम यह जानेंगे कि एक Prompt के Model तक पहुँचने से लेकर Final Output मिलने तक — किस चरणों से गुजरना होता है।

📌 Step-by-Step प्रक्रिया: Prompt से Output

🧩 चरण 1: Tokenization

• सबसे पहले, Input Prompt को tokens में विभाजित किया जाता है

• यह Model की समझ के लिए Raw Text को numerical IDs में बदलता है

• यह काम Model का Tokenizer करता है (जैसे GPT का tiktoken)

उदाहरण:

Prompt: “Translate this sentence to French: Hello, how are you?”
Tokens: ["Translate", " this", " sentence", " to", " French", ":", " Hello", ",", " how", " are", " you", "?"]

🧩 चरण 2: Input Embeddings में रूपांतरण

• प्रत्येक Token को एक Vector (अर्थात् एक संख्यात्मक रूप) में बदला जाता है —
  जिससे Model को उनके semantic संबंध समझ में आएँ

• इन Vectors को ही Input Embeddings कहा जाता है

यह वह Stage है जहाँ शब्दों का “Mathematical रूप” बनता है।

🧩 चरण 3: Positional Encoding जोड़ना

• Transformer Architecture को शब्दों की “स्थिति” पता नहीं होती

• इसलिए हर Token के साथ उसकी Position (स्थान) को encode किया जाता है —
  ताकि Model यह समझ सके कि कौन सा शब्द पहले और कौन सा बाद में आया है

फायदा:
इससे Grammar, Syntax और Sequence से जुड़ी जानकारी Model को मिलती है

🧩 चरण 4: Attention Mechanism का प्रयोग

• अब प्रत्येक Token बाकी सभी Tokens की ओर देखता है (Self-Attention)

• Model यह निर्णय लेता है कि किस Token पर अधिक ध्यान देना है, किस पर कम

• यह प्रोसेस कई Layers में दोहराई जाती है
  → जिससे गहराई से समझने की क्षमता आती है

उदाहरण:

“bank” शब्द का अर्थ — “river bank” है या “financial bank” — यह context के अन्य tokens पर निर्भर करेगा

🧩 चरण 5: Hidden Representations & Layers

• प्रत्येक Layer के बाद, Input Vectors को Refine किया जाता है
  जिससे प्रत्येक Token का “contextual meaning” मजबूत होता है

• जितनी ज्यादा Layers → उतनी गहरी समझ

🧩 चरण 6: Output Prediction (Next Token Generation)

• अब Model यह गणना करता है कि अगला Token कौन-सा होना चाहिए

• यह एक प्रकार की Probability Distribution होती है
  जो संभावित Tokens को एक score देती है

उदाहरण:
“The sun is” → Next probable tokens: [“shining”, “hot”, “yellow”, “setting”]

🧩 चरण 7: Sampling Technique लागू होती है

Model द्वारा Generated Tokens में से कौन-सा चुना जाए, यह निम्न तरीकों से तय होता है:

🧩 चरण 8: Loop चलता है (Auto-Regressive Prediction)

• Output में एक Token जुड़ता है

• अब नया Input = पिछला Input + नया Token

• यह प्रक्रिया तब तक चलती है जब तक:

  • Max Token Limit पूरी न हो जाए

  • Stop Sequence आ जाए

  • User-defined length पूरी हो जाए

🌀 Visualization: Input → Output Pipeline

flowchart LR
    A[Raw Prompt Input] --> B[Tokenization]
    B --> C[Input Embedding + Positional Encoding]
    C --> D[Multi-head Self Attention]
    D --> E[Feed Forward Neural Layers]
    E --> F[Probability Distribution of Next Tokens]
    F --> G[Token Sampling (Top-k, Top-p, Temp)]
    G --> H[Output Token Generated]
    H --> I{Next Token Needed?}
    I -- Yes --> B
    I -- No --> J[Final Output Displayed]

📌 Prompt Input से Output तक की प्रक्रिया का सारांश

🔎 Practical उपयोग

• Prompt को इस understanding से बेहतर design किया जा सकता है

• Token Limit को ध्यान में रखते हुए compact और effective input बनाना संभव है

• Output behavior को Sampling Settings से नियंत्रित किया जा सकता है (Creativity vs Determinism)

📌 Key Takeaways

• Prompt से Output तक की प्रक्रिया में अनेक तकनीकी चरण शामिल हैं

• Embedding, Attention और Sampling Core Components हैं

• Output पर आपका Control “Prompt Design” और “Sampling Strategy” से संभव है

• यह समझ Zero-shot & Few-shot prompting को डिज़ाइन करने के लिए आधार है