Што такое тонкая налада і чаму вашы падказкі лепш працуюць з ёй?

Мяжа паміж Чаго вы дасягаеце з дапамогай добрых падказак і чаго вы дасягаеце шляхам тонкай налады мадэлі Гэта больш тонка, чым здаецца, але разуменне гэтага адрознівае пасрэдныя рэакцыі ад сапраўды карысных сістэм. У гэтым кіраўніцтве я пакажу вам на прыкладах і параўнаннях, як выбраць і спалучаць кожную тэхніку для дасягнення ўпэўненых вынікаў у рэальных праектах.

Мэта не заставацца ў тэорыі, а прымяняць яе на практыцы штодня: калі вам дастаткова хуткай інжынерыі або хуткай налады, Калі варта ўкладваць грошы ў тонкую наладу?, як усё гэта ўпісваецца ў патокі RAG, і якія найлепшыя практыкі зніжаюць выдаткі, паскараюць ітэрацыі і пазбягаюць тупікоў.

Што такое хуткая інжынерыя, хуткая налада і дакладная налада?

Перш чым працягваць, давайце ўдакладнім некаторыя паняцці:

• Хуткая інжынерыя — гэта мастацтва распрацоўкі зразумелых інструкцый з добра акрэсленым кантэкстам і чаканнямі. каб кіраваць ужо навучанай мадэллю. У Chatbot, напрыклад, вызначае ролю, тон, фармат вываду і прыклады, каб паменшыць неадназначнасць і павысіць дакладнасць, не змяняючы вагі мадэлі.
• Дакладная налада змяняе ўнутраныя параметры папярэдне навучанай мадэлі з дапамогай дадатковых дадзеных з дамена. каб палепшыць вашу прадукцыйнасць пры выкананні канкрэтных задач. Гэта ідэальна падыходзіць, калі вам патрэбна спецыялізаваная тэрміналогія, складаныя рашэнні або максімальная дакладнасць у далікатных галінах (ахова здароўя, права, фінансы).
• Налада падказак дадае навучальныя вектары (мяккія падказкі), якія мадэль інтэрпрэтуе разам з уваходным тэкстамЁн не перавучвае ўсю мадэль: ён замарожвае яе вагі і аптымізуе толькі тыя ўбудаваныя «трэкі». Гэта эфектыўны залатой сярэдзіны, калі вы хочаце адаптаваць паводзіны без выдаткаў на поўную тонкую наладу.

У UX/UI дызайне хуткая інжынерыя паляпшае яснасць узаемадзеяння чалавека з кампутарам (чаго я чакаю і як я гэтага прашу), а тонкая налада павялічвае рэлевантнасць і паслядоўнасць выніку. У спалучэнні, дазваляюць ствараць больш карысныя, хуткія і надзейныя інтэрфейсы.

Хуткае інжынернае мысленне ў глыбіні: метады, якія рухаюць наперад

Хуткая інжынерыя — гэта не сляпое тэсціраванне. сістэматычныя метады якія паляпшаюць якасць, не закранаючы мадэль або вашы базавыя дадзеныя:

• Малая колькасць стрэлаў супраць нулявой колькасці стрэлаў, ў некалькі стрэлаў Вы дадаяце некалькі добра падабраных прыкладаў, каб мадэль дакладна адлюстроўвала заканамернасць; у нулявы стрэл Вы абапіраецеся на зразумелыя інструкцыі і таксаноміі без прыкладаў.
• Дэманстрацыі ў кантэксцеПрадэманструйце чаканы фармат (уваход → выхад) з дапамогай міні-пар. Гэта памяншае колькасць памылак фарматавання і ўзгадняе чаканні, асабліва калі вам патрэбныя пэўныя палі, меткі або стылі ў адказе.
• Шаблоны і зменныяВызначце падказкі з запаўняльнікамі для змены дадзеных. Дынамічныя падказкі маюць ключавое значэнне, калі структура ўводу змяняецца, напрыклад, пры ачыстцы або выцісканні дадзеных формы, калі кожны запіс паступае ў іншым фармаце.
• ВербалізатарыЯны з'яўляюцца «перакладчыкамі» паміж тэкставай прасторай мадэлі і катэгорыямі вашага бізнесу (напрыклад, супастаўленне «шчаслівы» → «пазітыўны»). Выбар добрых вербалізатараў паляпшае дакладнасць і паслядоўнасць маркіроўкі, асабліва ў аналізе настрояў і тэматычнай класіфікацыі.
• Радкі запыту (ланцужок імгненных дзеянняў). Разбіце складаную задачу на этапы: падсумаванне → атрыманне метрык → аналіз настрояў. Злучэнне этапаў робіць сістэму больш адладжвальнай і надзейнай, а таксама часта паляпшае якасць у параўнанні з "запытам усяго адразу".
• Добрыя практыкі фарматавання: пазначае ролі («Вы аналітык…»), вызначае стыль («адказвайце ў табліцах/JSON»), усталёўвае крытэрыі ацэнкі («карае за галюцынацыі, спасылаецца на крыніцы, калі яны ёсць») і тлумачыць, што рабіць у выпадку нявызначанасці (напрыклад, «калі дадзеныя адсутнічаюць, пазначце «невядома»»).

Хуткая налада кампанентаў

Акрамя натуральных падказак, налада падказак уключае мяккія падказкі (навучальныя ўбудаванні), якія папярэднічаюць уваходным дадзеным. Падчас навучання градыент карэктуе гэтыя вектары, каб наблізіць вынік да мэты. не ўплываючы на вагу іншых мадэляў. Гэта карысна, калі вам патрэбна партатыўнасць і нізкі кошт.

Вы загружаеце LLM (напрыклад, GPT‑2 або падобную), рыхтуеце прыклады і вы рыхтуеце мяккія падказкі для кожнага запісуВы навучаеце толькі гэтыя ўбудаванні, таму мадэль «бачыць» аптымізаваны прадмову, якая кіруе яе паводзінамі ў вашай задачы.

Практычнае прымяненнеУ чат-боце для абслугоўвання кліентаў вы можаце ўключыць тыповыя шаблоны пытанняў і ідэальны тон адказу ў мяккія падказкі. Гэта паскарае адаптацыю без захавання розных галін мадэляў. і не спажываць больш графічнага працэсара.

Паглыбленая тонкая налада: калі, як і з якой асцярожнасцю

Дакладная налада перавучвае (часткова або цалкам) вагі LLM з мэтавым наборам даных. спецыялізаваць яго. Гэта найлепшы падыход, калі задача адрозніваецца ад таго, што мадэль бачыла падчас папярэдняга навучання, або патрабуе дакладнай тэрміналогіі і рашэнняў.

Вы не пачынаеце з чыстага лістамадэлі з наладамі для чата, такія як gpt-3.5-turbo Яны ўжо настроены выконваць інструкцыі. Ваша тонкая налада «рэагуе» на гэтую паводзіны, што можа быць ледзь прыкметным і нявызначаным, таму добра паэксперыментаваць з дызайнам сістэмных падказак і ўводу.

Некаторыя платформы дазваляюць наладжваць параметры паверх існуючай. Гэта ўзмацняе карысныя сігналы пры меншых выдатках. перавучыць з нуля і спрашчае ітэрацыі пад кіраўніцтвам праверкі.

Эфектыўныя метады, такія як LoRA, устаўляюць матрыцы нізкага рангу для адаптацыі мадэлі з невялікай колькасцю новых параметраў. Перавага: меншае спажыванне, спрытнае разгортванне і зваротнасць (можна «зняць» адаптацыю, не дакранаючыся да асновы).

Параўнанне: хуткая налада супраць дакладнай налады

• ПрацэсДакладная налада абнаўляе вагі мадэлі з дапамогай пазначанага мэтавага набору даных; хуткая налада замарожвае мадэль і карэктуе толькі навучальныя ўбудаванні, якія аб'яднаны з уваходнымі дадзенымі; хуткая інжынерыя аптымізуе тэкст інструкцый і ненавучаныя прыклады.
• Налада параметраўПры тонкай наладцы вы змяняеце сетку; пры імгненнай наладцы вы дакранаецеся толькі да «мяккіх падказак». У імгненнай інжынерыі няма параметрычнай наладкі, толькі праектаванне.
• Фармат уводуДакладная налада звычайна захоўвае зыходны фармат; хуткая налада перафармулюе ўваходныя дадзеныя з дапамогай убудаванняў і шаблонаў; хуткая інжынерыя выкарыстоўвае структураваную натуральную мову (ролі, абмежаванні, прыклады).
• РэсурсыДакладная налада каштуе даражэй (вылічэнні, дадзеныя і час); хуткая налада больш эфектыўная; хуткая інжынерыя з'яўляецца самым танным і хуткім спосабам паўтарэння, калі дазваляе выпадак.
• Мэта і рызыкіДакладная налада аптымізуе непасрэдна пад задачу, ліквідуючы рызыку перанавучання; хуткая налада адпавядае таму, што ўжо было вывучана ў LLM; хуткая інжынерыя змякчае галюцынацыі і памылкі фарматавання з дапамогай перадавых практык, не закранаючы мадэль.

Дадзеныя і інструменты: паліва прадукцыйнасці

• Якасць дадзеных перш за ўсё: лячэнне, дэдуплікацыя, балансаванне, пакрыццё памежных выпадкаў і багатыя метададзеныя Яны складаюць 80% выніку, незалежна ад таго, ці робіце вы дакладную наладу, ці хуткую.
• Аўтаматызаваць канвеерыплатформы інжынерыі дадзеных для генератыўнага штучнага інтэлекту (напрыклад, рашэнні, якія ствараюць шматразовыя прадукты дадзеных) дапамагаць інтэграваць, трансфармаваць, дастаўляць і кантраляваць наборы даных для навучання і ацэнкі. Такія канцэпцыі, як «Nexsets», ілюструюць, як спакаваць дадзеныя, гатовыя да выкарыстання мадэллю.
• Цыкл зваротнай сувязіЗбірайце рэальныя сігналы выкарыстання (паспяховасці, памылкі, часта задаваныя пытанні) і ўключайце іх у свае падказкі, мяккія падказкі або наборы дадзеных. Гэта самы хуткі спосаб дасягнуць дакладнасці.
• УзнаўляльнасцьЗапыты версій, праграмныя запыты, дадзеныя і адаптаваныя вагі. Без адсочвання немагчыма даведацца, што змяніла прадукцыйнасць, або вярнуцца да добрага стану, калі ітэрацыя не ўдалася.
• АбагульненнеПры пашырэнні задач або моў пераканайцеся, што вашы вербалізатары, прыклады і цэтлікі не занадта прыстасаваныя да пэўнай вобласці. Калі вы змяняеце вертыкалі, вам можа спатрэбіцца зрабіць невялікую дапрацоўку або выкарыстоўваць новыя мяккія падказкі.
• Што рабіць, калі я змяню падказку пасля дакладнай налады? Увогуле, так: мадэль павінна выводзіць стылі і паводзіны з таго, што яна даведалася, а не проста з паўтаральных токенаў. Менавіта ў гэтым сэнс механізму вываду.
• Замкніце цыкл з дапамогай метрыкАкрамя дакладнасці, ён вымярае правільнасць фарматавання, ахоп, цытаванне крыніц у RAG і задаволенасць карыстальнікаў. Тое, што не вымяраецца, не паляпшаецца.

Выбар паміж падказкамі, наладкай падказак і тонкай наладкай — гэта не пытанне догмы, а пытанне кантэксту.: выдаткі, тэрміны, рызыка памылкі, даступнасць дадзеных і патрэба ў экспертызе. Калі вы ўлічыце гэтыя фактары, тэхналогіі будуць працаваць на вашу карысць, а не наадварот.

Даніэль Тэраса

Рэдактар, які спецыялізуецца на тэхналогіях і пытаннях Інтэрнэту з больш чым дзесяцігадовым вопытам работы ў розных лічбавых медыя. Я працаваў рэдактарам і стваральнікам кантэнту для кампаній па электроннай камерцыі, камунікацыі, інтэрнэт-маркетынгу і рэкламе. Я таксама пісаў на вэб-сайтах па эканоміцы, фінансах і іншых галінах. Мая праца таксама маё захапленне. Цяпер праз мае артыкулы ў Tecnobits, я стараюся даследаваць усе навіны і новыя магчымасці, якія кожны дзень прапануе нам свет тэхналогій, каб палепшыць наша жыццё.