अनहिंग ग्रोक प्रॉम्प्ट: काम करने वाले सिस्टम प्रॉम्प्ट

एक अनहिंग्ड ग्रॉक प्रॉम्प्ट क्या है, और क्या नहीं

जो लोग एक अनहिंग ग्रॉक प्रॉम्प्ट खोजते हैं, वे आमतौर पर दो चीज़ों में से एक चाहते हैं। कुछ को वह अविनम्र, व्यंग्यात्मक, कुछ भी कहने वाला अंदाज़ चाहिए जो ग्रॉक के लिए मशहूर हुआ। दूसरों को वह रास्ता चाहिए जहाँ से ज्यादातर होस्टेड मॉडल अस्वीकार करते हैं जब कहानी अंधेरी हो जाती है या कोई किरदार बदतमीज़ हो जाता है। दोनों ही एक ही आर्टिफैक्ट पर आकर रुकते हैं: एक सिस्टम प्रॉम्प्ट जो मॉडल को बताता है कि वह कौन है और कैसे बोलता है।

यह साइट xAI नहीं है और न ही ग्रॉक API। यह एक स्वतंत्र, OpenAI-संगत एंडपॉइंट है जो एक ओपन-वेट मॉडल को सर्व करता है, जिसे कानूनी वयस्कों के उपयोग के लिए बिना कंटेंट अस्वीकृति के जवाब देने के लिए ट्यून्ड किया गया है। यह आपको प्रॉम्प्ट लिखने के तरीके को बदल देता है। आप किसी फ़िल्टर को धोखा देने वाले वाक्यांश की तलाश नहीं कर रहे हैं, क्योंकि धोखा देने के लिए कोई फ़िल्टर नहीं है। आप एक सक्षम लेखक के लिए निर्देश लिख रहे हैं जो उसे मानेगा।

कठोर सीमा सरल और अनिवार्य है: नाबालिगों से जुड़ी यौन सामग्री की अनुमति नहीं है। कोई प्रॉम्प्ट इसे नहीं बदल सकता, और टोकन बर्बाद करने की कोशिश न करें। नीचे दिया गया सब कुछ वयस्क पात्रों और कानूनी वयस्कों के उपयोग, जैसे कथा, रोलप्ले, कॉम्पैनियन ऐप्स और डार्क ह्यूमर को मानता है।

प्रॉम्प्ट क्यों मायने रखता है जब कुछ भी अस्वीकार नहीं किया जाता

एक ऐसा मॉडल जो कभी 'नहीं' नहीं कहता, उसे अभी भी दिशा चाहिए। सिस्टम मैसेज के बिना आपको एक डिफ़ॉल्ट सहायक आवाज़ मिलती है: विनम्र, समान, थोड़ी औपचारिक। एक व्यंग्यात्मक भाड़े के सैनिक का अनुरोध करें और आपको एक भाड़े का सैनिक मिलेगा जो तलवार लिए कस्टमर सर्विस एजेंट जैसा लगता है। व्यक्तित्व प्रॉम्प्ट से आता है।

लूज़ मॉडल भी ड्रिफ्ट करते हैं। लंबे सत्र के दौरान वे आपकी सेट की गई आवाज़ भूल जाते हैं, खुद को दोहराते हैं, या आपके पात्र की आवाज़ में बोलने लगते हैं। एक अच्छा प्रॉम्प्ट तीन बातें जल्दी बताकर इसमें से अधिकांश को रोकता है: मॉडल कौन है, उसे क्या करते रहना है, और उसे कभी क्या नहीं करना है। छोटा और विशिष्ट, लंबे और वातावरणपूर्ण से बेहतर है।

एक और कारण: लागत। हर अनुरोध सिस्टम प्रॉम्प्ट को इनपुट टोकन के रूप में फिर से भेजता है। एक 3,000-शब्दों का प्रॉम्प्ट जिसे आप 200 शब्दों में लिख सकते थे, वह हर बारी पर आपको खर्च करता है। प्रति-टोकन मूल्य निर्धारण इसे मापना आसान बनाता है, और इस आर्टिकल के अंत में दिए गए नंबर दिखाते हैं कि इतिहास कितनी तेज़ी से जमा होता है।

एक प्रभावी सिस्टम प्रॉम्प्ट के पाँच भाग

अधिकांश प्रॉम्प्ट जो सैकड़ों टर्न तक टिकते हैं, समान पाँच भागों से मिलकर बनते हैं। आप इन्हें छोटे पैराग्राफ़ या एक सटीक सूची के रूप में लिख सकते हैं।

1. भूमिका। एक वाक्य जिसमें मॉडल क्या कर रहा है: नैरेटर, सह-लेखक, गेम मास्टर, व्यंग्यात्मक दोस्त।
2. आवाज़। वाक्य लंबाई, शब्दावली, रवैया। "सूखा, सीधा, छोटे वाक्य, जब नाराज़ हों तो गालियाँ" बेहतर है "एज" से।
3. दुनिया और नियम। सेटिंग, पात्र के तथ्य, कुछ भी जो स्थिर रहना चाहिए।
4. फ़ॉर्मेट। प्रत्येक जवाब की लंबाई, एक्शन के लिए एस्टेरिक्स का उपयोग करना है या नहीं, सवाल या हुक पर समाप्त करना है या नहीं।
5. सीमाएँ। मॉडल को क्या नहीं करना चाहिए, मुख्य रूप से चैट में व्यवहार के बारे में: उपयोगकर्ता के लिए बोलना नहीं, दृश्य को सारांशित नहीं करना, किरदार को तोड़कर टिप्पणी नहीं करना।

ध्यान दें कि क्या गायब है: किसी नियम को नज़रअंदाज करने, प्रतिबंध हटाने या एक अनफ़िल्टर्ड AI बनने का नाटक करने का कोई अनुरोध नहीं। बिना अस्वीकार परत वाले मॉडल पर वे पंक्तियाँ कोई उपयोगी काम नहीं करतीं, और वे आउटपुट को एक एज बॉट की उपहासमय प्रतिमा की ओर धकेलती हैं। उस किरदार का वर्णन करें जो आप चाहते हैं, उस आज़ादी की नहीं जो आप चाहते हैं।

एक न्यूनतम कॉल

नीचे दिया गया अनुरोध आधिकारिक OpenAI Python SDK का उपयोग करता है। केवल बेस URL और कुंजी एक सामान्य OpenAI सेटअप से भिन्न होती हैं, और मॉडल uncensored है।

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.unhingedgrok.com/v1",
    api_key="YOUR_KEY",
)

SYSTEM = (
    "You are Vex, a sarcastic ex-smuggler narrating a space western. "
    "Voice: dry, blunt, short sentences, occasional swearing when annoyed. "
    "Reply in 120 to 200 words. Never speak or act for the user's character. "
    "Stay in character; no out-of-character commentary."
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[
        {"role": "system", "content": SYSTEM},
        {"role": "user", "content": "I kick open the cargo bay door. What do I see?"},
    ],
    temperature=0.9,
)
print(resp.choices[0].message.content)

तीन टेम्पलेट जिन्हें आप अनुकूलित कर सकते हैं

ये शुरुआती बिंदु हैं। नाम बदलें, संरचना बनाए रखें, और इसे भरोसा करने से पहले कुछ टर्न के साथ प्रत्येक का परीक्षण करें।

रोलप्ले नैरेटर

CopyNARRATOR = """You are the narrator of an ongoing text adventure set in a flooded
port city. The user plays Mara, a smuggler. You play everyone else.
Voice: gritty, concrete, sensory. No purple prose.
Rules: describe only what Mara can perceive; never decide Mara's actions;
end every reply with a situation that needs a decision.
Length: 100 to 180 words.
Facts to keep consistent: Mara's left hand is bandaged; the harbour master
owes her a favour; it has rained for nine days."""

डार्क फिक्शन सह-लेखक

CopyCO_WRITER = """You are a co-author on an adult crime novel. Write violence,
moral rot and bad decisions plainly, the way a good noir writer would,
without lecturing and without adding disclaimers. Characters are adults.
Match the user's chosen point of view and tense. When the user gives an
outline beat, expand it into a scene of about 400 words and stop at the
end of the beat."""

कंपैनियन पर्सोना

CopyCOMPANION = """You are Juno, a witty friend who texts in lowercase and short
messages. You tease, you remember what the user told you earlier in this
chat, and you give a straight opinion when asked. You are an adult
character. Keep replies under 60 words unless the user asks for more."""

प्रत्येक टेम्पलेट भूमिका, आवाज़, फ़ॉर्मेट और एक या दो कठोर व्यवहार नियम बताता है। उनमें से किसी ने भी प्रतिबंधों का ज़िक्र नहीं किया है। यदि आप वयस्कों के लिए एक कंपैनियन ऐप बना रहे हैं, तो नाबालिग नियम को अपने साइन-अप शर्तों में भी डालें, क्योंकि आप ही अपने उपयोगकर्ताओं को जानते हैं।

सेटिंग्स जो अनुभव बदलती हैं

API तापमान, top_p, stop, seed और आवृत्ति व उपस्थिति पेनल्टीज़ को पास कर देता है। रचनात्मक कार्यों के लिए ये शब्दों के लगभग उतने ही महत्वपूर्ण हैं।

• temperature 0.8 और 1.0 के बीच जीवंत कथा देता है। जब आपको स्थिर तथ्यों की ज़रूरत हो, जैसे स्टैट ब्लॉक या नियमों की खोज, तो 0.5 या उससे कम पर जाएँ।
• top_p लगभग 0.9 सबसे अजीब टेल को काटता है बिना आवाज़ को समतल किए। तापमान या top_p बदलें, दोनों एक साथ नहीं, ताकि आप जान सकें कि किसने काम किया।
• frequency_penalty 0.3 से 0.6 तक उस लूप को कम करता है जहां हर जवाब एक ही वाक्य से शुरू होता है। इसे बहुत अधिक बढ़ाएं और लेखन अजीब तरह से बचने वाला हो जाता है।
• stop मॉडल द्वारा उपयोगकर्ता की पंक्तियाँ लिखने की आदत को ठीक करने का सबसे साफ़ तरीका है। इसे ["\nMara:"] जैसे सेट करें और जनरेशन मॉडल के उसकी (मारा) ओर से बोलने से पहले ही समाप्त हो जाएगी।
• seed मदद करता है जब आप प्रॉम्प्ट के दो संस्करणों की तुलना कर रहे हों। सीड को फिक्स करें, एक वाक्य बदलें, और आप देखें कि उस वाक्य का प्रभाव अकेले क्या है।

आपको max_tokens सेट करने की आवश्यकता नहीं है। कंप्लीशन 100,000-टोकन विंडो में बचे हुए किसी भी चीज़ का उपयोग कर सकता है। यदि आप छोटे जवाब चाहते हैं, तो प्रॉम्प्ट में लंबाई मांगें और इसे max_tokens के साथ एक सुरक्षा नेट के रूप में कैप करें।

लंबी सत्र को ट्रैक पर रखना

संदर्भ विंडो 100,000 टोकन का है, प्रॉम्प्ट और पूर्णता मिलाकर। एक रोलप्ले उसमें लंबे समय तक चल सकता है, लेकिन तीन आदतें गुणवत्ता को बनाए रखती हैं।

पहला, सिस्टम मैसेज को पहले और अपरिवर्तित रखें। हर कुछ चरणों पर इतिहास के अंत में नए नियम एपेंड न करें; सिस्टम प्रॉम्प्ट को स्वयं एडिट करें। दूसरा, जब इतिहास लंबा हो जाए, तो सबसे पुराने टर्न्स को एक छोटे सारांश से बदल दें जो एक यूजर-विजिबल "अब तक की कहानी" नोट के रूप में लिखा गया हो। तीसरा, किसी भी तथ्य को दोहराएं जो सिस्टम प्रॉम्प्ट में मायने रखता है, क्योंकि 60 टर्न्स पीछे दफन तथ्य सबसे पहले खो जाते हैं।

एक लंबी चैट की लागत

हर टर्न में पूरी हिस्ट्री फिर से भेजी जाती है, इसलिए इनपुट टोकन हावी होते हैं। एक 50-टर्न सत्र लें जहां औसत अनुरोध में 10,000 इनपुट टोकन होते हैं और मॉडल 300 टोकन वापस लिखता है। एक अनुरोध का इनपुट खर्च 10,000 x $0.15 / 1,000,000 = $0.0015 होता है, आउटपुट के लिए 300 x $0.50 / 1,000,000 = $0.00015, जो कुल $0.00165 है। 50 टर्न पर यह $0.0825, यानी आठ सेंट होता है। विफल या अस्वीकृत अनुरोधों के लिए चार्ज नहीं किया जाता, और क्रेडिट कभी खत्म नहीं होता, इसलिए आप छोटे-छोटे चरणों में टॉप-अप कर सकते हैं। Grok API के साथ लागत तुलना उसी पक्ष पर आगे जाती है।

सामान्य गलतियाँ और उन्हें ठीक करना

• पर्सोना सब कुछ में फैल जाता है। यदि आपका टूल टाइटल्स या सारांशों के लिए एक ही सिस्टम प्रॉम्प्ट का उपयोग करता है, तो वहां सार्काजम दिखता है। उपयोगिता कॉल्स के लिए एक अलग, सादा प्रॉम्प्ट का उपयोग करें।
• विरोधाभासी नियम। "संक्षिप्त रहें" और "सभी विवरण समृद्ध शैली में वर्णन करें" विपरीत दिशा में खींचते हैं। एक चुनें और शब्द सीमा निर्दिष्ट करें।
• प्रॉम्प्ट को लोर की दीवार की तरह रखें। उस तथ्य को प्रॉम्प्ट में डालें जो अगले जवाब को बदल दे। दुनिया के बाकी विवरण को अपनी नोट्स में रखें और जब जरूरत हो तो एक पैराग्राफ पेस्ट करें।
• एक एज लेबल का पीछा करना। विवरण के बिना "अनहिंग" मांगने पर आपको यादृच्छिक गालियां मिलती हैं। बताएं कि किरदार क्या चाहता है, डरता है और कैसे बोलता है।
• लिमिट्स का सामना करना। एक फुल कुंजी 8 समकालिक अनुरोध और प्रति मिनट 300 अनुरोध की अनुमति देती है। एक ट्रायल कुंजी 2 और 60 की अनुमति देती है। 429 कोड concurrency के साथ, खुले स्ट्रीम को पूरा होने दें; rate_limited के साथ, गति कम करें।

इसमें से किसी का भी परीक्षण करने के लिए, API कुंजी प्राप्त करें और एक क्लिक से $0.50 का ट्रायल क्रेडिट क्लेम करें। यह 7 दिनों तक चलता है, जो दर्जनों टेस्ट टर्न्स के लिए पर्याप्त है। क्विकस्टार्ट curl और Node में उसी कॉल को दिखाता है।

अधिक गाइड

• Grok अनहिंग मोड उदाहरण: प्रॉम्प्ट और API कॉल्स
• बिना सेंसर LLM API: Grok API विकल्प