Chì ghjè a messa à puntu fine è perchè i vostri prompts funzionanu megliu cun ella?

A fruntiera trà Ciò chì si ottiene cù boni suggerimenti è ciò chì si ottiene affinendu un mudellu Hè più suttile di ciò chì pare, ma capiscelu face a differenza trà risposte mediocri è sistemi veramente utili. In questa guida, vi mustraraghju, cù esempi è paragoni, cumu sceglie è cumminà ogni tecnica per ottene risultati solidi in prughjetti di u mondu reale.

L'obiettivu ùn hè micca di stà in a teoria, ma di mette in pratica ogni ghjornu: quandu l'ingegneria rapida o l'accordatura rapida sò abbastanza per voi, Quandu vale a pena investisce in a messa a puntu fine?, cumu tuttu què si adatta à i flussi RAG, è quali migliori pratiche riducenu i costi, acceleranu l'iterazioni è evitanu di entre in vicoli ciechi.

Chì sò l'ingegneria pronta, a messa a puntu pronta è a messa a puntu fine?

Prima di cuntinuà, chiarificemu alcuni cuncetti:

• L'ingegneria pronta hè l'arte di cuncepisce struzzioni chjare cù un cuntestu è aspettative ben definiti. per guidà un mudellu digià furmatu. In un chatbot, per esempiu, definisce u rolu, u tonu, u furmatu di output è l'esempii per riduce l'ambiguità è migliurà a precisione senza tuccà i pesi di u mudellu.
• L'aghjustamentu fine mudifica i parametri interni di un mudellu pre-addestratu cù dati supplementari da u duminiu. per affinà a vostra prestazione in compiti specifici. Hè ideale quandu avete bisognu di terminologia specializata, decisioni cumplesse, o massima precisione in aree sensibili (assistenza sanitaria, legale, finanziaria).
• L'accordatura di i prompt aghjusta vettori addestrabili (prompt soft) chì u mudellu interpreta accantu à u testu d'inputÙn rieduca micca tuttu u mudellu: congela i so pesi è ottimizza solu quelle "tracce" integrate. Hè una via di mezu efficiente quandu vulete adattà u cumpurtamentu senza u costu di una messa à puntu cumpleta.

In u cuncepimentu UX/UI, l'ingegneria rapida migliora a chiarezza di l'interazione umana-urdinatore (ciò chì aspettu è cumu u dumandu), mentre chì l'aghjustamentu fine aumenta a rilevanza è a coerenza di u risultatu. Cumbinatu, permettenu interfacce più utili, più veloci è affidabili.

Ingegneria rapida in prufundità: tecniche chì movenu l'agulla

L'ingegneria pronta ùn hè micca una questione di test cechi. Ci hè metudi sistematichi chì migliuranu a qualità senza tuccà u mudellu o i vostri dati di basa:

• Pochi colpi vs. zero colpiIn pochi colpi Aghjunghjite uni pochi di esempi ben scelti in modu chì u mudellu catturi u schema esattu; in colpu zero Vi basate nantu à struzzioni chjare è tassonomie senza esempi.
• Dimostrazioni in cuntestuDimustrà u furmatu previstu (input → output) cù mini-coppie. Questu riduce l'errori di furmatu è allinea l'aspettative, soprattuttu s'è vo avete bisognu di campi, etichette o stili specifici in a risposta.
• Modelli è variabiliDefinite i prompt cù segnaposti per cambià i dati. I prompt dinamici sò chjave quandu a struttura di input varia, per esempiu, in a pulizia o u scraping di dati di furmulariu induve ogni record ghjunghje in un furmatu diversu.
• VerbalizatoriSò "traduttori" trà u spaziu testuale di u mudellu è e vostre categurie cummerciale (per esempiu, mappà "felice" → "positivu"). Sceglie boni verbalizatori migliora a precisione è a coerenza di l'etichette, in particulare in l'analisi di sentimenti è a classificazione tematica.
• Stringhe di prompt (concatenazione di prompt). Divide un compitu cumplessu in passi: riassume → estrae metriche → analizà u sentimentu. A concatenazione di i passi rende u sistema più debugabile è robustu, è spessu migliora a qualità paragunatu à "dumandà tuttu in una volta".
• Bone pratiche di furmattazione: marca i roli (« Sì un analista… »), definisce u stile (« risponde in tabelle/JSON »), stabilisce criteri di valutazione (« penalizza l'allucinazioni, cita e fonti quand'elle esistenu ») è spiega ciò chì fà in casu d'incertezza (per esempiu, « s'è mancanu dati, indicà 'scunnisciuti' »).

Cumponenti di sintonizazione rapida

In più di i prompt naturali, l'accordatura di prompt incorpora prompt morbidi (incorporamenti addestrabili) chì precedenu l'input. Durante l'allenamentu, u gradiente aghjusta questi vettori per avvicinà l'output à u target. senza affettà l'altri pesi di u mudellu. Hè utile quandu vulete purtabilità è costi bassi.

Caricate l'LLM (per esempiu, un GPT‑2 o simile), preparate i vostri esempi è preparate i prompt soft per ogni entrataFurmate solu quelle integrazioni, cusì u mudellu "vede" una prefazione ottimizzata chì guida u so cumpurtamentu in u vostru compitu.

Applicazione praticaIn un chatbot di serviziu à a clientela, pudete include mudelli di dumande tipiche è u tonu di risposta ideale in prompt morbidi. Questu accelera l'adattazione senza mantene diverse branche di mudelli. nè cunsumà più GPU.

Messa à puntu in prufundità: quandu, cumu è cù quale prudenza

L'aghjustamentu fine riqualifica (parzialmente o cumpletamente) i pesi di un LLM cù un inseme di dati di destinazione. per spezializallu. Questu hè u megliu approcciu quandu u compitu si discosta da ciò chì u mudellu hà vistu durante a pre-furmazione o richiede una terminologia è decisioni precise.

Ùn si principia micca da una lavagna biancamudelli sintonizzati per chat cum'è gpt-3.5-turbo Sò digià sintonizzati per seguità l'istruzzioni. A vostra sintonizazione fina "risponde" à quellu cumpurtamentu, chì pò esse suttile è incerta, dunque hè una bona idea di sperimentà cù a cuncepzione di i prompt è di l'input di u sistema.

Certe piattaforme vi permettenu di cuncatenà una melodia fina sopra à una esistente. Questu rinfurza i signali utili à un costu più bassu. per riqualificà da zero, è facilita l'iterazioni guidate da a validazione.

Tecniche efficienti cum'è LoRA inseriscenu matrici di bassu rangu per adattà u mudellu cù pochi novi parametri. Vantaghju: cunsumu più bassu, implementazioni agili è reversibilità (pudete "rimuovere" l'adattazione senza toccà a basa).

Paragone: sintonizazione rapida vs sintonizazione fine

• PrucessuL'aghjustamentu fine aghjurnà i pesi di u mudellu cù un inseme di dati di destinazione etichettatu; l'aghjustamentu rapidu congela u mudellu è aghjusta solu l'incorporamenti addestrabili chì sò concatenati à l'input; l'ingegneria rapida ottimizza u testu di l'istruzzioni è l'esempii senza addestramentu.
• Impostazione di i parametriIn a messa à puntu fine, mudificate a rete; in a messa à puntu di i prompt, toccate solu i "soft prompts". In l'ingegneria di i prompt, ùn ci hè micca messa à puntu parametrica, solu cuncepimentu.
• Formatu d'entrataL'accordu fine rispetta tipicamente u furmatu originale; l'accordu rapidu riformula l'input cù incorporazioni è mudelli; l'ingegneria rapida sfrutta u linguaghju naturale strutturatu (ruoli, vincoli, esempi).
• RisorseL'accordu fine hè più caru (calculu, dati è tempu); l'accordu rapidu hè più efficiente; l'ingegneria rapida hè a più economica è a più rapida da iterà se u casu u permette.
• Obbiettivu è risichiL'aghjustamentu fine ottimizza direttamente u compitu, eliminendu u risicu di sovraadattamentu; l'aghjustamentu rapidu s'allinea cù ciò chì hè digià statu amparatu in u LLM; l'ingegneria rapida mitiga l'allucinazioni è l'errori di furmattazione cù e migliori pratiche senza tuccà u mudellu.

Dati è strumenti: u carburante di a prestazione

• A qualità di i dati prima: guarigione, deduplicazione, equilibramentu, cupertura di i casi limite è metadati ricchi Sò 80% di u risultatu, ch'è vo fate una messa à puntu fine o una messa à puntu rapida.
• Automatizà e pipelinepiattaforme d'ingegneria di dati per l'IA generativa (per esempiu, suluzioni chì creanu prudutti di dati riutilizzabili) aiutà à integrà, trasfurmà, furnisce è monitorà i datasets per a furmazione è a valutazione. Cuncetti cum'è "Nexsets" illustranu cumu imballà i dati pronti per u cunsumu di u mudellu.
• Ciclu di feedbackRaccoglie signali d'usu di u mondu reale (successi, errori, dumande frequenti) è inseriscili in i vostri prompt, prompt software o insemi di dati. Hè u modu u più veloce per ottene precisione.
• RiproducibilitàVersioni di prompt, prompt software, dati è pesi persunalizati. Senza tracciabilità, hè impussibile di sapè ciò chì hà cambiatu e prestazioni o di vultà à un bonu statu se una iterazione fiasca.
• GeneralizazioneQuandu si espandenu attività o lingue, assicuratevi chì i vostri verbalizzatori, esempi è etichette ùn sianu micca troppu adattati à un duminiu specificu. Sè vo cambiate verticali, pudete avè bisognu di fà qualchì ligera messa à puntu o aduprà novi prompt soft.
• Chì succede s'e cambiu u prompt dopu à l'aghjustamentu fine? In generale, sì: u mudellu deve deduce stili è cumpurtamenti da ciò ch'ellu hà amparatu, micca solu ripetiri gettoni. Hè precisamente questu u scopu di un mutore d'inferenza.
• Chiude u ciclu cù e metricheOltre à a precisione, misura a currezzione di u furmatu, a cupertura, a citazione di a fonte in RAG è a satisfaczione di l'utente. Ciò chì ùn hè micca misuratu ùn migliora micca.

Sceglie trà prompt, prompt tuning è fine tuning ùn hè micca una questione di dogma ma di cuntestu.: costi, tempi, risicu d'errore, dispunibilità di dati è bisognu di cumpetenze. Sè vo capite questi fattori, a tecnulugia travaglià in u vostru favore, micca u cuntrariu.

Daniele Terrasa

Editore specializatu in prublemi di tecnulugia è Internet cù più di deci anni di sperienza in diversi media digitale. Aghju travagliatu cum'è editore è creatore di cuntenutu per e-commerce, cumunicazione, marketing online è cumpagnie di publicità. Aghju scrittu ancu nantu à ecunumia, finanza è altri siti web di settori. U mo travagliu hè ancu a mo passione. Avà, attraversu i mo articuli in Tecnobits, Pruvate di scopra tutte e nutizie è novi opportunità chì u mondu di a tecnulugia ci offre ogni ghjornu per migliurà a nostra vita.