İncə tənzimləmə nədir və niyə göstərişləriniz onunla daha yaxşı işləyir?

Arasındakı sərhəd Yaxşı göstərişlərlə nəyə nail olursunuz və modeli incə tənzimləməklə nə əldə edirsiniz Bu, göründüyündən daha incədir, lakin onu başa düşmək orta səviyyəli cavablar və həqiqətən faydalı sistemlər arasında fərq yaradır. Bu təlimatda mən sizə nümunələr və müqayisələrlə real layihələrdə möhkəm nəticələr əldə etmək üçün hər bir texnikanı necə seçmək və birləşdirməyi göstərəcəyəm.

Məqsəd nəzəridə qalmaq deyil, onu gündəlik olaraq praktikada tətbiq etməkdir: sizin üçün operativ mühəndislik və ya operativ tənzimləmə kifayət olduqda, İncə tənzimləməyə nə vaxt investisiya qoymağa dəyər?, bunların hamısı RAG axınlarına necə uyğun gəlir və hansı ən yaxşı təcrübələr xərcləri azaldır, təkrarlamaları sürətləndirir və çıxılmaz nöqtələrə düşməyin.

Sürətli mühəndislik, operativ tənzimləmə və dəqiq tənzimləmə nədir?

Davam etməzdən əvvəl bəzi anlayışları aydınlaşdıraq:

• Sürətli mühəndislik dəqiq müəyyən edilmiş kontekst və gözləntilərlə aydın təlimatlar tərtib etmək sənətidir. artıq təlim keçmiş modeli istiqamətləndirmək. a çatbotməsələn, model çəkilərinə toxunmadan qeyri-müəyyənliyi azaltmaq və dəqiqliyi artırmaq üçün rolu, tonu, çıxış formatını və nümunələri müəyyən edir.
• İncə tənzimləmə, domendən əlavə məlumatlarla əvvəlcədən hazırlanmış modelin daxili parametrlərini dəyişdirir. xüsusi tapşırıqlar üzrə performansınızı dəqiq tənzimləmək üçün. Həssas sahələrdə (səhiyyə, hüquq, maliyyə) xüsusi terminologiya, mürəkkəb qərarlar və ya maksimum dəqiqliyə ehtiyacınız olduqda idealdır.
• Tez tənzimləmə, modelin daxil edilən mətnlə yanaşı şərh etdiyi öyrədilə bilən vektorları (yumşaq göstərişlər) əlavə edirO, bütün modeli yenidən hazırlamır: çəkilərini dondurur və yalnız daxil edilmiş "izləri" optimallaşdırır. Tam incə tənzimləmə xərcləri olmadan davranışı uyğunlaşdırmaq istədiyiniz zaman bu, səmərəli orta yerdir.

UX/UI dizaynında operativ mühəndislik insan-kompüter qarşılıqlı əlaqəsinin aydınlığını yaxşılaşdırır (mən gözlədiyim və bunu necə xahiş edirəm), dəqiq tənzimləmə isə çıxışın aktuallığını və ardıcıllığını artırır. birləşmiş, daha faydalı, daha sürətli və etibarlı interfeyslərə imkan verir.

Dərinlikdə operativ mühəndislik: iynəni hərəkət etdirən texnikalar

Sürətli mühəndislik kor-koranə sınaqdan ibarət deyil. var sistematik üsullar modelə və ya əsas məlumatınıza toxunmadan keyfiyyəti yaxşılaşdıran:

• Az atışla sıfır atışİçində bir neçə atış Modelin dəqiq nümunəni tutması üçün bir neçə yaxşı seçilmiş nümunə əlavə edirsiniz; in sıfır atış Siz nümunəsiz aydın təlimatlara və taksonomiyalara etibar edirsiniz.
• Kontekstdə nümayişlər. Mini-cütlərlə gözlənilən formatı (giriş → çıxış) nümayiş etdirin. Bu, formatlama səhvlərini azaldır və gözləntiləri uyğunlaşdırır, xüsusən də cavabda xüsusi sahələr, etiketlər və ya üslublar tələb edirsinizsə.
• Şablonlar və dəyişənlərMəlumatların dəyişdirilməsi üçün yer tutucuları olan göstərişləri müəyyənləşdirin. Giriş strukturu dəyişdikdə, məsələn, hər bir qeydin fərqli formatda gəldiyi forma məlumatlarının təmizlənməsi və ya kazıma zamanı dinamik göstərişlər əsasdır.
• SözçülərOnlar modelin mətn məkanı və biznes kateqoriyalarınız arasında "tərcüməçilərdir" (məsələn, "xoşbəxt" → "müsbət" xəritələşdirilməsi). Yaxşı verbalizatorların seçilməsi etiketin dəqiqliyini və ardıcıllığını yaxşılaşdırır, xüsusən də əhval-ruhiyyə təhlili və tematik təsnifatda.
• Tez sətirlər (tez zəncirləmə). Mürəkkəb tapşırığı mərhələlərə bölün: ümumiləşdirin → ölçüləri çıxarın → əhval-ruhiyyəni təhlil edin. Birlikdə zəncirləmə addımları sistemi daha qüsursuz və möhkəm edir və "hər şeyi bir anda soruşmaq" ilə müqayisədə keyfiyyəti yaxşılaşdırır.
• Yaxşı formatlaşdırma təcrübələri: rolları qeyd edir (“Siz analitiksiniz…”), üslubu müəyyənləşdirir (“cədvəllərdə/JSON-da cavab verin”), qiymətləndirmə meyarlarını müəyyənləşdirir (“halüsinasiyaları cəzalandırır, onlar mövcud olduqda mənbələrə istinad edir”) və qeyri-müəyyənlik zamanı nə edəcəyini izah edir (məsələn, “məlumat çatışmırsa, “naməlum”u göstərin”).

Tez tənzimləmə komponentləri

Təbii göstərişlərə əlavə olaraq, operativ tənzimləmə daxiletmədən əvvəl gələn yumşaq göstərişləri (təlim edilə bilən daxiletmələr) özündə birləşdirir. Təlim zamanı gradient çıxışı hədəfə yaxınlaşdırmaq üçün həmin vektorları tənzimləyir. modelin digər çəkilərinə təsir etmədən. Portativlik və aşağı xərclər istədiyiniz zaman faydalıdır.

Siz LLM-ni yükləyirsiniz (məsələn, GPT‑2 və ya oxşar), nümunələrinizi hazırlayın və hər giriş üçün yumşaq göstərişlər hazırlayırsınızSiz yalnız bu daxiletmələri məşq edirsiniz, ona görə də model tapşırığınızda onun davranışını istiqamətləndirən optimallaşdırılmış ön sözü “görür”.

Praktik tətbiq: Müştəri xidməti chatbotunda siz tipik sual nümunələri və yumşaq göstərişlərə ideal cavab tonunu daxil edə bilərsiniz. Bu, modellərin müxtəlif qollarını saxlamadan uyğunlaşmanı sürətləndirir. nə də daha çox GPU istehlak edin.

Dərin incə tənzimləmə: nə vaxt, necə və hansı ehtiyatla

İncə tənzimləmə LLM-nin çəkilərini hədəf verilənlər toplusu ilə yenidən hazırlayır (qismən və ya tamamilə). onu ixtisaslaşdırmaq. Tapşırıq modelin əvvəlcədən təlim zamanı gördüklərindən kənara çıxdıqda və ya dəqiq terminologiya və qərarlar tələb etdikdə bu, ən yaxşı yanaşmadır.

Siz boş vərəqdən başlamırsınız: kimi söhbətlə tənzimlənən modellər gpt-3.5-turbo Onlar artıq təlimatlara əməl etməyə hazırlanıblar. Sizin incə tənzimləməniz bu davranışa “cavab verir”, incə və qeyri-müəyyən ola bilər, ona görə də sistem göstərişlərinin və daxiletmələrinin dizaynı ilə sınaqdan keçirmək yaxşı fikirdir.

Bəzi platformalar mövcud platforma üzərində incə bir tənzimləməni zəncirləməyə imkan verir. Bu, daha aşağı qiymətə faydalı siqnalları gücləndirir. sıfırdan yenidən məşq etmək və doğrulama ilə idarə olunan iterasiyaları asanlaşdırır.

LoRA kimi effektiv üsullar modeli bir neçə yeni parametrlə uyğunlaşdırmaq üçün aşağı səviyyəli matrislər daxil edir. Üstünlük: daha az istehlak, çevik yerləşdirmə və geri çevrilmə (baza toxunmadan uyğunlaşmanı "çıxara" bilərsiniz).

Müqayisə: sürətli tuning vs incə tənzimləmə

• Prosesİncə tənzimləmə etiketli hədəf verilənlər toplusu ilə model çəkilərini yeniləyir; operativ tənzimləmə modeli dondurur və yalnız girişə birləşdirilən öyrədilə bilən əlavələri tənzimləyir; operativ mühəndislik təlimat mətnini və öyrədilməmiş nümunələri optimallaşdırır.
• Parametr qəbuluİncə tənzimləmədə siz şəbəkəni dəyişdirirsiniz; operativ tənzimləmə zamanı yalnız "yumşaq göstərişlərə" toxunursunuz. Sürətli mühəndislikdə parametrik tənzimləmə yoxdur, sadəcə dizayndır.
• Giriş formatıİncə tənzimləmə adətən orijinal formata hörmət edir; operativ tənzimləmə daxiletmə və şablonlarla daxiletməni yenidən formalaşdırır; operativ mühəndislik strukturlaşdırılmış təbii dildən (rollar, məhdudiyyətlər, nümunələr) istifadə edir.
• Resurslarİncə tənzimləmə daha bahalıdır (hesablama, məlumat və vaxt); operativ tuning daha səmərəlidir; operativ mühəndislik, vəziyyət imkan verərsə, təkrarlamaq üçün ən ucuz və tezdir.
• Məqsəd və risklərİncə tənzimləmə həddən artıq uyğunlaşma riskini aradan qaldıraraq birbaşa tapşırığa optimallaşdırır; operativ tənzimləmə LLM-də artıq öyrənilənlərə uyğun gəlir; operativ mühəndislik modelə toxunmadan ən yaxşı təcrübələrlə halüsinasiyalar və formatlama səhvlərini azaldır.

Məlumat və alətlər: performansın yanacağı

• Əvvəlcə məlumatların keyfiyyəti: şəfa, təkmilləşdirmə, balanslaşdırma, kənar vəziyyətin əhatə dairəsi və zəngin metadata İncə tənzimləmə və ya sürətli tənzimləmə etməyinizdən asılı olmayaraq, onlar nəticənin 80%-ni təşkil edir.
• Boru kəmərlərinin avtomatlaşdırılması: generativ AI üçün məlumat mühəndisliyi platformaları (məsələn, təkrar istifadə edilə bilən məlumat məhsulları yaradan həllər) məlumat dəstlərinin inteqrasiyasına, çevrilməsinə, çatdırılmasına və monitorinqinə kömək edir təlim və qiymətləndirmə üçün. “Nexsets” kimi anlayışlar model istehlakı üçün hazır məlumatların necə paketlənəcəyini göstərir.
• Geribildirim döngəsi: Həqiqi dünya istifadə siqnallarını (uğurlar, səhvlər, tez-tez verilən suallar) toplayın və onları göstərişlərinizə, yumşaq göstərişlərinizə və ya verilənlər bazalarınıza qaytarın. Bu, dəqiqliyi əldə etməyin ən sürətli yoludur.
• Təkrarlana bilənlik: Versiya göstərişləri, yumşaq göstərişlər, məlumatlar və uyğunlaşdırılmış çəkilər. İzləmə olmadan, performansın nəyin dəyişdiyini bilmək və ya iterasiya uğursuz olarsa, yaxşı vəziyyətə qayıtmaq mümkün deyil.
• ÜmumiləşdirməTapşırıqları və ya dilləri genişləndirərkən, verbalizatorlarınızın, nümunələrinizin və etiketlərinizin xüsusi domen üçün həddən artıq uyğunlaşdırılmadığından əmin olun. Şaquliləri dəyişdirirsinizsə, yüngül incə sazlamalar etməli və ya yeni yumşaq göstərişlərdən istifadə etməlisiniz.
• İncə tənzimləmədən sonra əmri dəyişdirsəm nə etməliyəm? Ümumiyyətlə, bəli: model öyrəndiklərindən üslub və davranışlar çıxarmalıdır, sadəcə işarələri təkrarlamamalıdır. Nəticə mühərrikinin məqsədi məhz budur.
• Metriklərlə döngəni bağlayınDəqiqlikdən əlavə, düzgün formatlaşdırma, əhatə dairəsi, RAG-da mənbə sitatı və istifadəçi məmnuniyyətini ölçür. Ölçülməyən şey yaxşılaşmır.

Tələblər, operativ tənzimləmə və dəqiq tənzimləmə arasında seçim etmək dogma deyil, kontekst məsələsidir.: xərclər, müddətlər, səhv riski, məlumatların mövcudluğu və təcrübə ehtiyacı. Əgər bu amilləri mismarlasanız, texnologiya sizin xeyrinizə işləyəcək, əksinə deyil.

Daniel Terrasa

Müxtəlif rəqəmsal mediada on ildən çox təcrübəsi olan redaktor texnologiya və internet məsələləri üzrə ixtisaslaşmışdır. Mən e-ticarət, kommunikasiya, onlayn marketinq və reklam şirkətlərində redaktor və məzmun yaradıcısı kimi çalışmışam. İqtisadiyyat, maliyyə və digər sektorlara aid saytlarda da yazmışam. İşim həm də həvəsimdir. İndi məqalələrim vasitəsilə Tecnobits, texnologiya dünyasının həyatımızı yaxşılaşdırmaq üçün hər gün bizə təqdim etdiyi bütün xəbərləri və yeni imkanları araşdırmağa çalışıram.