میٹا نے Llama Prompt Ops کے نام سے ایک Python ٹول کِٹ متعارف کرائی ہے، جس کا مقصد کلوزڈ سورس ماڈلز کے لیے تعمیر کیے گئے پراپٹس کی منتقلی اور موافقت کے عمل کو آسان بنانا ہے۔ یہ ٹول کِٹ Llama کے فن تعمیر اور مکالماتی رویے کے ساتھ ہم آہنگ کرنے کے لیے پروگرام کے ذریعے پراپٹس کو ایڈجسٹ اور جانچتی ہے، اس طرح دستی تجربات کی ضرورت کو کم سے کم کرتی ہے۔
پراپٹ انجینئرنگ اب بھی مؤثر طریقے سے LLM کو تعینات کرنے کے لیے ایک بنیادی رکاوٹ ہے۔ GPT یا Claude کے اندرونی میکانزم کے لیے تیار کردہ پراپٹس، Llama میں اچھی طرح سے منتقل نہیں ہوتے ہیں کیونکہ ان ماڈلز میں نظام کے پیغامات کی تشریح، صارف کے کرداروں کو سنبھالنے اور سیاق و سباق کے ٹوکنز کو سنبھالنے کے طریقے میں فرق ہوتا ہے۔ اس کا نتیجہ اکثر ٹاسک کی کارکردگی میں غیر متوقع کمی کی صورت میں نکلتا ہے۔
Llama Prompt Ops ایک ایسی افادیت کے ذریعے اس عدم مطابقت کو حل کرتا ہے جو تبدیلی کے عمل کو خودکار طور پر انجام دیتی ہے۔ یہ اس مفروضے پر مبنی ہے کہ پراپٹ کی شکل اور ساخت کو منظم طریقے سے دوبارہ تشکیل دیا جا سکتا ہے تاکہ Llama ماڈلز کے آپریشنل سیمینٹکس سے مماثل ہو، اس طرح دوبارہ تربیت یا بڑے پیمانے پر دستی ایڈجسٹمنٹ کی ضرورت کے بغیر زیادہ مستقل رویہ حاصل کیا جا سکے۔
بنیادی افعال
اس ٹول کِٹ میں پراپٹ موافقت اور تشخیص کے لیے ایک منظم پائپ لائن متعارف کرائی گئی ہے، جس میں درج ذیل اجزاء شامل ہیں:
- خودکار پراپٹ تبدیلی:
Llama Prompt Ops GPT، Claude اور Gemini کے لیے ڈیزائن کردہ پراپٹس کا تجزیہ کرتا ہے اور ماڈل سے آگاہی رکھنے والے ہیورسٹکس کا استعمال کرتے ہوئے انہیں دوبارہ تعمیر کرتا ہے تاکہ Llama کے مکالماتی فارمیٹ کے ساتھ بہتر طور پر ہم آہنگ ہو سکیں۔ اس میں سسٹم کی ہدایات، ٹوکن سابقے اور پیغام کے کرداروں کو دوبارہ فارمیٹ کرنا شامل ہے۔
- ٹیمپلیٹ پر مبنی باریک بینی سے ایڈجسٹمنٹ:
نشان زدہ سوال و جواب کے جوڑوں (کم از کم تقریباً 50 مثالیں) کا ایک چھوٹا سا سیٹ فراہم کر کے، صارفین ٹاسک کے لیے مخصوص پراپٹ ٹیمپلیٹس تیار کر سکتے ہیں۔ ان ٹیمپلیٹس کو ہلکے وزن والے ہیورسٹکس اور سیدھ میں لانے کی حکمت عملیوں کے ذریعے بہتر بنایا جاتا ہے تاکہ ارادے کو برقرار رکھا جا سکے اور Llama کے ساتھ مطابقت کو زیادہ سے زیادہ کیا جا سکے۔
- مقدار پیمائی کا فریم ورک:
یہ فریم ورک اصل اور بہتر پراپٹس کا موازنہ پیدا کرتا ہے، اور کارکردگی کے فرق کا اندازہ لگانے کے لیے ٹاسک کی سطح کے میٹرکس کا استعمال کرتا ہے۔ یہ تجرباتی طریقہ کار آزمائش اور غلطی کے طریقہ کار کو قابل پیمائش فیڈ بیک سے بدل دیتا ہے۔
یہ افعال مشترکہ طور پر پراپٹ کی منتقلی کی لاگت کو کم کرتے ہیں اور LLM پلیٹ فارمز پر پراپٹ کے معیار کی جانچ کے لیے ایک مستقل طریقہ فراہم کرتے ہیں۔
کام کا طریقہ کار اور عمل درآمد
Llama Prompt Ops کی ساخت اسے استعمال کرنے میں آسان بناتی ہے اور اس کا انحصار کم سے کم ہے۔ اصلاح کے ورک فلو کو شروع کرنے کے لیے تین ان پٹ استعمال ہوتے ہیں:
- ایک YAML کنفیگریشن فائل، جو ماڈل اور تشخیص کے پیرامیٹرز کی وضاحت کرتی ہے۔
- ایک JSON فائل، جس میں پراپٹ مثالیں اور متوقع تکمیل شامل ہیں۔
- ایک سسٹم پراپٹ، جو عام طور پر کلوزڈ سورس ماڈلز کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔
یہ نظام تبدیلی کے قواعد کا اطلاق کرتا ہے اور نتائج کا اندازہ لگانے کے لیے میٹرکس کے متعین کردہ سوٹ کا استعمال کرتا ہے۔ پورے اصلاح کے چکر کو تقریباً پانچ منٹ میں مکمل کیا جا سکتا ہے، اس طرح بیرونی API یا ماڈل کی دوبارہ تربیت کے بغیر تکراری اصلاح ممکن ہے۔
اہم بات یہ ہے کہ یہ ٹول کِٹ دوبارہ پیدا کرنے کی صلاحیت اور حسب ضرورت کو سپورٹ کرتی ہے، جس سے صارفین مخصوص ایپلیکیشن ڈومینز یا تعمیل کی پابندیوں کے مطابق تبدیلی کے ٹیمپلیٹس کا معائنہ، ترمیم یا توسیع کر سکتے ہیں۔
اثرات اور اطلاقات
ایسی تنظیموں کے لیے جو ملکیتی ماڈلز سے اوپن سورس ماڈلز کی طرف منتقل ہو رہی ہیں، Llama Prompt Ops ایپلی کیشن کے رویے کو مستقل رکھنے کے لیے ایک عملی طریقہ کار فراہم کرتا ہے، اور اس کے لیے شروع سے پراپٹ کو دوبارہ ڈیزائن کرنے کی ضرورت نہیں ہوتی ہے۔ یہ مختلف فن تعمیرات میں پراپٹ کے رویے کو معیاری بنا کر کراس ماڈل پراپٹ فریم ورک کی ترقی کی بھی حمایت کرتا ہے۔
پہلے سے موجود دستی طریقہ کار کو خودکار بنا کر اور پراپٹ پر نظر ثانی کرنے کے بارے میں تجرباتی رائے فراہم کر کے، یہ ٹول کِٹ پراپٹ انجینئرنگ کے لیے زیادہ منظم انداز میں شراکت کرتا ہے – ماڈل کی تربیت اور باریک بینی سے ایڈجسٹمنٹ کے مقابلے میں اس شعبے کو ابھی تک اچھی طرح سے دریافت نہیں کیا گیا ہے۔
LLM (بڑے لسانی ماڈل) کا شعبہ تیزی سے ترقی کر رہا ہے، اور پراپٹ انجینئرنگ ان بڑے ماڈلز کی مکمل صلاحیتوں کو کھولنے کے لیے ایک کلیدی حیثیت اختیار کر گئی ہے۔ Meta کی جانب سے متعارف کرائی گئی Llama Prompt Ops اسی چیلنج سے نمٹنے کے لیے بنائی گئی ہے۔ یہ ٹول Llama ماڈلز میں پراپٹس کو بہتر بنانے کے لیے ایک آسان طریقہ فراہم کرتا ہے، جس سے بغیر کسی بڑے دستی تجربے کے کارکردگی اور استعداد کار کو بہتر بنایا جا سکتا ہے۔
پراپٹ انجینئرنگ کا ارتقاء
تاریخی طور پر، پراپٹ انجینئرنگ ایک مشکل اور وقت طلب عمل رہا ہے۔ یہ اکثر پیشہ ورانہ مہارت اور وجدان کے امتزاج پر انحصار کرتا ہے، جس میں مختلف پراپٹ کنفیگریشنز کی دستاویز سازی اور جانچ شامل ہوتی ہے۔ یہ طریقہ کار غیر موثر تھا، اور اس بات کی کوئی ضمانت نہیں تھی کہ بہترین نتائج حاصل ہوں گے۔ Llama Prompt Ops کا ظہور ایک نئی مثال کا اشارہ ہے، جو پراپٹس کو بہتر بنانے کے لیے ایک منظم اور خودکار طریقہ فراہم کرتا ہے۔
Llama Prompt Ops کیسے کام کرتا ہے؟
Llama Prompt Ops کی بنیادی طاقت اس کی پراپٹس کو خودکار طور پر تبدیل اور جانچنے کی صلاحیت میں مضمر ہے۔ یہ دیگر LLMs (جیسے GPT، Claude اور Gemini) کے لیے ڈیزائن کردہ پراپٹس کا تجزیہ کر کے اور ہیورسٹک طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے ان کو دوبارہ تشکیل دے کر حاصل کیا جاتا ہے تاکہ وہ Llama ماڈلز کے فن تعمیر اور مکالماتی رویے کے ساتھ بہتر طور پر ہم آہنگ ہو سکیں۔ اس عمل میں سسٹم کی ہدایات، ٹوکن سابقے اور پیغام کے کرداروں کو دوبارہ ترتیب دینا شامل ہے، اس بات کو یقینی بنانا کہ Llama ماڈل پراپٹس کی درست تشریح اور ان کا جواب دے سکے۔
خودکار تبدیلی کے علاوہ، Llama Prompt Ops ٹیمپلیٹ پر مبنی بارِیک بینی سے ایڈجسٹمنٹ کی بھی حمایت کرتا ہے۔ نشان زدہ سوال و جواب کے جوڑوں کا ایک چھوٹا سا سیٹ فراہم کر کے، صارفین مخصوص ٹاسک کے لیے موزوں کردہ کسٹم پراپٹ ٹیمپلیٹس تیار کر سکتے ہیں۔ ان ٹیمپلیٹس کو ہلکے وزن والے ہیورسٹکس اور سیدھ میں لانے کی حکمت عملیوں کے ذریعے بہتر بنایا جاتا ہے تاکہ Llama ماڈل کے ساتھ مطابقت کو یقینی بنایا جا سکے، اور ساتھ ہی مطلوبہ ارادے کو بھی برقرار رکھا جا سکے۔
مختلف پراپٹ کنفیگریشنز کی تاثیر کا اندازہ لگانے کے لیے، Llama Prompt Ops نے مقداری تشخیص کے فریم ورک کو اپنایا ہے۔ یہ فریم ورک اصل اور بہتر پراپٹس کا موازنہ پیدا کرتا ہے، اور کارکردگی کے فرق کا اندازہ لگانے کے لیے ٹاسک کی سطح کے میٹرکس کا استعمال کرتا ہے۔ قابل پیمائش فیڈ بیک فراہم کر کے، یہ فریم ورک صارفین کو ڈیٹا پر مبنی فیصلے کرنے اور اپنی پراپٹ انجینئرنگ کی حکمت عملیوں کو بار بار بہتر بنانے کی صلاحیت فراہم کرتا ہے۔
Llama Prompt Ops کے فوائد
Llama Prompt Ops روایتی پراپٹ انجینئرنگ تکنیکوں کے مقابلے میں متعدد فوائد فراہم کرتا ہے:
- بہتر کارکردگی: Llama Prompt Ops پراپٹ کو بہتر بنانے کے عمل کو خودکار بناتا ہے، اس طرح دستی کام کا بوجھ کم ہوتا ہے اور تعیناتی کا وقت کم ہوتا ہے۔
- بہتر کارکردگی: Llama ماڈل کے فن تعمیر کے ساتھ بہتر طور پر ہم آہنگ کرنے کے لیے پراپٹس کو دوبارہ تشکیل دے کر، Llama Prompt Ops درستگی، مطابقت اور مستقل مزاجی کو بہتر بنا سکتا ہے۔
- لاگت میں کمی: Llama Prompt Ops بڑے پیمانے پر دستی تجربات اور غلطیوں کی ضرورت کو ختم کرتا ہے، اس طرح پراپٹ انجینئرنگ سے وابستہ اخراجات کو کم کرنے میں مدد ملتی ہے۔
- آسانی: Llama Prompt Ops صارف دوست انٹرفیس اور کم سے کم انحصار کے ساتھ آتا ہے، جو اسے نافذ کرنے اور استعمال کرنے میں آسان بناتا ہے۔
- دوبارہ پیدا کرنے کی صلاحیت: Llama Prompt Ops میں دوبارہ پیدا کرنے کی صلاحیت موجود ہے، جس سے صارفین مخصوص ضروریات کو پورا کرنے کے لیے تبدیلی کے ٹیمپلیٹس کا معائنہ، ترمیم یا توسیع کر سکتے ہیں۔
اطلاق کے شعبے
Llama Prompt Ops میں اطلاق کے وسیع شعبے موجود ہیں، جن میں شامل ہیں:
- مواد کی تخلیق: Llama Prompt Ops مواد کی تخلیق کے کاموں، جیسے مضامین لکھنے، مصنوعات کی وضاحت اور سوشل میڈیا پوسٹس کے پراپٹس کو بہتر بنانے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔
- چیٹ بوٹ کی ترقی: Llama Prompt Ops چیٹ بوٹس کی کارکردگی کو بڑھاتا ہے، جس سے وہ درست، متعلقہ اور دل چسپ ردعمل فراہم کر کے زیادہ ہموار اور فطری گفتگو کرنے کے قابل ہوتے ہیں۔
- سوال و جواب کے نظام: Llama Prompt Ops سوال و جواب کے نظام کی درستگی اور کارکردگی کو بہتر بناتا ہے، جس سے وہ بڑی مقدار میں متنی ڈیٹا سے متعلقہ معلومات کو تیزی سے بازیافت کرنے کے قابل ہوتے ہیں۔
- کوڈ کی تخلیق: Llama Prompt Ops کوڈ کی تخلیق کے کاموں کے لیے پراپٹس کو بہتر بناتا ہے، اس طرح ڈویلپرز کو زیادہ موثر انداز میں اعلیٰ معیار کا کوڈ تیار کرنے کی اجازت ملتی ہے۔
LLM منظرنامے پر اثر
Llama Prompt Ops کے اجرا نے LLM منظرنامے پر اہم اثر ڈالا ہے۔ یہ بڑے لسانی ماڈلز کی موثر اور لاگت سے موثر فراہمی کی بڑھتی ہوئی ضرورت کو ایک آسان طریقہ فراہم کر کے پورا کرتا ہے۔ پراپٹ انجینئرنگ کے عمل کو خودکار بنا کر، Llama Prompt Ops LLM کی صلاحیت کو کھولتا ہے، جس سے صارفین زیادہ طاقتور اور ذہین ایپلی کیشنز بنا سکتے ہیں۔
مزید برآں، Llama Prompt Ops LLM ایکو سسٹم کی جمہوریization کو فروغ دیتا ہے، جس سے ایک وسیع تر سامعین کو ان تک رسائی حاصل ہوتی ہے، قطع نظر اس کے کہ ان کے پاس پراپٹ انجینئرنگ کی کتنی مہارت موجود ہے۔ رسائی میں اس اضافے میں یہ صلاحیت موجود ہے کہ وہ مختلف شعبوں میں LLM کے ذریعے جدت اور اپنانے کو فروغ دے سکتا ہے، جو مزید اس شعبے کی ترقی کو آگے بڑھائے گا۔
مستقبل کی سمت
LLM کی مسلسل ترقی کے ساتھ، موثر پراپٹ انجینئرنگ تکنیک کی ضرورت بڑھتی جائے گی۔ Meta فعال طور پر Llama Prompt Ops کو ان ابھرتے ہوئے چیلنجوں اور مواقع سے نمٹنے کے لیے تیار کر رہا ہے۔
مستقبل میں، Llama Prompt Ops میں اضافی خصوصیات شامل ہو سکتی ہیں، جیسے مخصوص ڈومینز (جیسے صحت کی دیکھ بھال، مالیات اور قانون) کے لیے خودکار پراپٹ کی اصلاح، مختلف LLM انضمام کے لیے معاونت، اور وقت کے ساتھ ساتھ پراپٹ کی کارکردگی کی مسلسل نگرانی اور اصلاح کی صلاحیت۔
پراپٹ انجینئرنگ تکنیک میں سب سے آگے رہ کر، Llama Prompt Ops LLM کے مستقبل کو تشکیل دینے میں اہم کردار ادا کرے گا، اس بات کو یقینی بنائے گا کہ انہیں ذمہ داری، موثر انداز میں، اور اختراعی طریقے سے استعمال کیا جائے۔
خلاصہ یہ کہ Meta کی جانب سے متعارف کرائی گئی Llama Prompt Ops پراپٹ انجینئرنگ के شعبے میں ایک اہم پیش رفت ہے۔ اس کی خودکار پراپٹ کی اصلاح کی صلاحیت، آسانی اور دوبارہ پیدا کرنے کی صلاحیت اسے ان صارفین کے لیے ایک قیمتی ٹول بناتی ہے جو Llama ماڈلز کی مکمل صلاحیت कोUnlock کرنے کی کوشش کر رہے ہیں۔ LLM کی رسائی کو جمہوری بنا کر، Llama Prompt Ops میں यह क्षमता मौजूद ہے कि वह विभिन्न क्षेत्रों में नवाचार और अपनाने को बढ़ावा दे सकता है, जो مزید اس شعبے کی ترقی کو آگے بڑھائے گا۔
Llama Prompt Ops टूलकिट सिर्फ ایک تکنیکی ٹूल سے کہیں بڑھ کر ہے، यह Meta کمپنی کی جانب سے اوپن سورس کمیونٹی کو بااختیار बनाने اور AI تکنیک की पहुंच को बढ़ाने की प्रतिबद्धता की نمائندگی کرتا ہے۔ اس طرح का ایک آسان استعمال ٹूल प्रदान करके, Meta کمپنی نے उन رکاوٹوں को दूर कर دیا है जिनका सामना उन डेवलपर्स और संगठनों को करना पड़ رہا تھا جو llama मॉडल کی طاقت کا استعمال کرنا چاہ رہے تھے۔
टूलकिटکا मॉड्यूलर ڈیزائن پہلے سے موجود کام کے طریقہ کار में انضمام کی اجازت देता है, जो صارفین کو अपनी विशिष्ट ضروریات کے مطابق ایڈجسٹ करने और अनुकूलित करने की सुविधा فراہم کرتا ہے۔ यह अनुकूलता तेजी से विकसित हो رہے AI سیاق و سباق में बहुत अहम है, जहाँ حل کو نئے چیلنجوں کے مطابق ڈھالنے के लिए کافی مضبوط ہونا ضروری ہے۔
Llama Prompt Ops टूलकिट का استعمال کر کے ਲਏ جانے वाले ایک اہم اثرات میں से एक یہ ہے کہ यह مختلف LLM پلیٹ فارمز پر تجرباتی رویے کو فروغ دینے की صلاحیت رکھتا ہے। اس کے ذریعے استعمال کرنے والوں کو مختلف ماڈل آرکیٹیکچر میں بغیر کسی رکاوٹ के प्रॉम्प्ट منتقل کرنے की اجازت मिल جاتی है, यह टूल एक زیادہ جامع मूल्यांकन को प्रोत्साहित کرتا ہے और विभिन्न نظاموں के درمیان ماڈل رویے की بہتر سمجھ देता है। इस तरह का क्रॉस मॉडल विश्लेषण इस شعبے کے ज्ञान کو आगे بڑھانے और દરેક मॉडल की ताकत और کمزوریوں کی पहचान करने के लिए بہت ضروری ہے۔
مزید برآں, इस ٹول کٹ द्वारा دوبارہ پیدا کرنے صلاحیت پر زور دینا قابل تعریف ہے۔ AI تحقیق اور ترقی अक्सर معیاری عمل کی کمی کی وجہ سے جدوجہد से دوچار ہوتی ہے۔ एक கட்டமைत ਫਰੇਮਵਰਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ, और प्रॉम्प्ट ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ‘ਤੇ ਮੁੜ-ਉਪਲਬਧ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਲਈ, Llama Prompt Ops ਟੂਲਕਿਟ ਹੋਰ ਵੱਖਰਾ ਅਤੇ ਸਖ਼ਤ ਅਭਿਆਸਾਂ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਦੁਬਾਰਾ-ਉਪਲੱਬਧਤਾ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਚੱਕਰ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਵੀ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਵੈਰੀਟੇਬਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦੂਜਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਖੜੇ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸਮੂਹਿਕ ਤਰੱਕੀ ਦੀ ਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਧਦੀਆਂ ਜਥੇਬੰਦੀਆਂ LLM ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਸਮਰੱਥ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਟੂਲਸ ਦੀ ਲੋੜ जो ਡਿਪਲੋਅਮੈਂਟ ਟਾਈਮਲਾਈਨਸ ਨੂੰ ਸੁਵਵਧਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣ ਰਹੇ ਹਨ। Llama Prompt Ops ਟੂਲਕਿਟ ਦੁਆਰਾ ਖਾਤਮਾ, ਜੋ ਕਿ ਪ੍ਰੋਟੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਮੈਨੂਅਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਕਾਫੀ ਹੈ, ਜੋ ਸਮਾਂ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਅਡਾਪਟੈਸ਼ਨ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, მომხმარებლებს ਨੂੰ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ഉപਯੋਗਤకర్তাদের ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਸਬਮੀਕਰਨ ‘ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਵੀ ਹਲਕੇ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਟੂਲਕੀट दੁਆਰਾ فراہم ਕੀਤਾ डेटा ਟੂਲ ‘ਤੇ ਮਾਧਿਅਮ ਸਪਸ਼ਟ ਗੌਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਜਾਣਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਉੱਚ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਤੇ ਯਕੀਨ ਕਰਨ ਜਾਂ ਗਿਰਾਈ ਦੇ ਉਪਰ ਨਾ ਵਰਤ ਕੇ, ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਵੀਕਰਿਤਤਾ ‘ਤੇ ਮਕਾਵਧਿਆਰਨ ਟਾਡੀਕ ਸਟੈਂਮਲੋਕ ਵਾਲਾ ਵਰਗ ਚੁਣਨ ਲਈ ਮਕਾਵਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਦਿਸ਼ਵਾਸਤਾ ਇੱਕ ਸਿਮਰਨਤਾ ਬਹੁਤ ਖੋਲ੍ਹ ਕੇ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂਜੋ ਨਿਕਟਾਰ ਪੰਥਕਰਤਾ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਵਿਕਸ ਹੋ ਸਿਮਰਨ ਨੂੰ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰੇਮ ਹਾਰਿਆ ਹੋਏ ਤਰੀਕੇ ਵਰਤਣ ਦੀ ਧਰਮਸਾ ਹੂ ਜੀ।
Llama Prompt Ops ਟੂਲਕਿਟ ਦਾ असर सिर्फ ਤਕਨੀਕੀ ਸਬਰਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵੱਗਰ ਵਚਨ ਹੈ। Meta ਦੁਆਰਾ lama ਮਾਬਿਅਤ ਨੂੰ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰੱਖ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ ਟਿੰਦੇ ਨੇ ਵੀਨ ਕਰੀਸ ਦਾ ਘਰ ਵਿਕਿਲੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵਿਕਸ ਹੋਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਐਵੀ ਕ੍ਰਪੁਸਸ਼ ਦੁਆਰ ਹਲਕੇ ਹੋਏ ਅਬੁਆਵਨੀ, ਘਰ ਵਿੱਚ ਜਲਦਬਾਜੀ, ਔਰਤ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰਸਸ਼ ਦੁਆਰ ਸੁਝਾਅ ਨਾ ਮੈਲਸ ਸਿਸਰਸ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਔਖਾ ਡਵਾਵਨੀ ਇਥੇ ਏਕ ਉਗਰਾਵਨ ਹੂ ਜੀ ਐਵੀ ਉਗਰਾਵਨ ਟੈਕਸਟ ਮਸੀਨਨ ਰੁੜੀ ਐਵੀ ਮਗੂਨ ਹਲੋ ਕੀ ਹੈ।
ਜਲਦਬਾਜੀ ਦੀ ਵਾਟਿਆ, Meta ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਪਹਿਲ ਨੂੰ ਵੱਖਤ ਤੇ ਵਰਤਕੇ ਇੱਕ ਪਹਿਲੀ ਸਿਰੇਟਕਾ ਪਹਿਲੀ ਵੀਰਾ ਚੁਰਾ ਬਾਰੇ ਐਵੀ ਬਸਪੀਰਿਕ ਅੰਗੂਠੀ। ਇਸ ਦੁਆਰ ਵਿਮਾਖਤਰ ਦੇਖਭਾਲ ਕੋਨੀਆਂ ਹੋਜੇ, ਸੈਤੀ ਐਯੋਵਨੀ ਕੀ ਆਜਾਤ ਨੇ ਸਮਰਥ ਕੋਣ ਕੀ ਹਉ ਅਤੇ ਨਾ ਕਹਿਣ ਤੇ ਨਾ ਵਿਯਤ। ਨਜ਼ਮੀ ਹੋਰੇ ਸਿਰਫ਼ ਐਰਖ ਕਨ ਹੋ ਪਾਓ ਤੇ ਰਾਮਾ ਉਪਲਬਦਕੁਠਮੇ ਵਗੁਰਵਤ ਸਿਰਕਦੀ ਸਿਤਖਾ ਵਿਖਿਆ ਦੂਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੇਕਿਤ ਹਮਸਗੁਆਰੋ ਵਹੋ।
ਖੁਲਾਸਾ ਖਿਲਾਫ ਹੋਣਾ ਹੋਈ ਜੈਕੂ ਮਨ ਅਪਨੇ ਵਰਗੀ ਤੇ ਟਾਟਪੋਟ ਟਾਟਕਪੋਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਟਿਕਟਕ, ਅਲਮਰੀਆਂ ਦੀ ਰਾਈ ਜੈ ਟੈਸਵੀਆਂ ਕਰਨੀਆਂ ਪੰਧਰ ਤੇ ਆਈ ਕੋਸੀ ਟਿਕਰ ਵਰਤਣ ਦੀ ਪਰਵਹ ਕਾਲਪਨਹ। ਸੈਤੀ ਡੇਵਾਨੀ ਯਥਾ ਨੇ ਕਨੂੰਸਟਵਨ ਸਬੀਕਰਨ ਤੇ ਆਈ ਕਰਵਨ ਵਰਤਿਆ ਨੇ ਕੋਣ ਹੂ ਅਤੇ ਨਰਾਦ ਕਰਨ ਦੀ ਜਾਈਗਿਆ ਤੇ ਵਰੋ ਕਹੇ ਨੇ ਐਵੀ ਕੀ ਫਰਾਗਨ ਹੁਰੀ ਮਗੂਨ ਹਲੋਨ ਨੇ ਵਰਕ ਕਹਿਣ ਤੇ ਜਗਹ ਕਾਜਾ।