Mis on peenhäälestus ja miks teie juhised sellega paremini toimivad?

Piir vahel Mida saavutate heade ülesannetega ja mida saavutate mudeli peenhäälestamisega See on peenem, kui paistab, aga selle mõistmine teeb vahet keskpäraste vastuste ja tõeliselt kasulike süsteemide vahel. Selles juhendis näitan teile näidete ja võrdluste abil, kuidas valida ja kombineerida iga tehnikat, et saavutada reaalsetes projektides kindlaid tulemusi.

Eesmärk ei ole teoorias püsida, vaid seda iga päev praktikas rakendada: kui kiirest inseneritööst või kiirest häälestamisest piisab, Millal tasub peenhäälestusse investeerida?, kuidas see kõik RAG-voogudesse sobitub ning millised parimad tavad vähendavad kulusid, kiirendavad iteratsioone ja väldivad ummikseisu sattumist.

Mis on kiirtehnika, kiirhäälestamine ja peenhäälestamine?

Enne jätkamist selgitame mõningaid mõisteid:

• Kiire inseneritöö on selgete juhiste kavandamise kunst, millel on täpselt määratletud kontekst ja ootused. juba treenitud mudeli juhtimiseks. chatbotNäiteks määratleb rolli, tooni, väljundvormingu ja näited, et vähendada ebaselgust ja parandada täpsust ilma mudeli kaalusid muutmata.
• Peenhäälestamine muudab eelnevalt treenitud mudeli sisemisi parameetreid domeenist pärit lisaandmetega. et oma sooritust konkreetsete ülesannete täitmisel täpsustada. See on ideaalne, kui vajate spetsialiseeritud terminoloogiat, keerulisi otsuseid või maksimaalset täpsust tundlikes valdkondades (tervishoid, õigus, finants).
• Prompt-häälestamine lisab treenitavaid vektoreid (pehmeid prompte), mida mudel tõlgendab koos sisendtekstiga.See ei treeni kogu mudelit ümber: see külmutab selle kaalud ja optimeerib ainult neid manustatud "radasid". See on tõhus kesktee, kui soovite käitumist kohandada ilma täieliku peenhäälestamiseta.

UX/UI disainis parandab kiire inseneritöö inimese ja arvuti interaktsiooni selgust (mida ma ootan ja kuidas ma seda palun), samas kui peenhäälestus suurendab väljundi asjakohasust ja järjepidevust. Koos võimaldavad luua kasulikumaid, kiiremaid ja usaldusväärsemaid liideseid.

Sügav inseneritöö: tehnikad, mis muudavad tulemusi

Kiireloomuline inseneritöö ei ole pimetestimine. On olemas süstemaatilised meetodid mis parandavad kvaliteeti ilma mudelit või teie baasandmeid muutmata:

• Väheste laskudega vs nulllasuga. Sisse väheste laskudega Lisate paar hästi valitud näidet, et mudel tabaks täpset mustrit; nulllask Sa toetud selgetele juhistele ja taksonoomiale ilma näideteta.
• Demonstratsioonid kontekstisDemonstreerige eeldatavat vormingut (sisend → väljund) minipaaride abil. See vähendab vormindusvigu ja ühtlustab ootusi, eriti kui vajate vastuses konkreetseid välju, silte või stiile.
• Mallid ja muutujadMäärake andmete muutmiseks kohatäidetega päringud. Dünaamilised päringud on olulised, kui sisendstruktuur varieerub, näiteks vormiandmete puhastamisel või kraapimisel, kus iga kirje saabub erinevas vormingus.
• VerbaliseerijadNad on mudeli tekstiruumi ja teie ettevõtte kategooriate vahelised „tõlgid“ (nt kaardistades „õnnelik“ → „positiivne“). Heade verbalisaatorite valimine parandab siltide täpsust ja järjepidevust, eriti sentimentaalse analüüsi ja temaatilise klassifitseerimise puhul.
• Viipstringid (kiire aheldamine). Jaga keeruline ülesanne etappideks: tee kokkuvõte → ekstraheeri mõõdikud → analüüsi tunnet. Etappide aheldamine muudab süsteemi silumiskindlamaks ja töökindlamaks ning parandab sageli kvaliteeti võrreldes olukorraga, kus „küsitakse kõike korraga“.
• Head vormindamistavad: märgib rolle („Sa oled analüütik…“), määratleb stiili („vasta tabelites/JSON-is“), kehtestab hindamiskriteeriumid („karistab hallutsinatsioone, tsiteerib allikaid, kui need on olemas“) ja selgitab, mida teha ebakindluse korral (nt „kui andmed puuduvad, märkige „teadmata““).

Kiire häälestamise komponendid

Lisaks loomulikele viipadele hõlmab viipade häälestamine sisendile eelnevaid pehmeid viipasid (treenitavaid manuseid). Treeningu ajal kohandab gradient neid vektoreid, et viia väljund sihtmärgile lähemale. ilma et see mõjutaks mudeli teisi kaalusid. See on kasulik, kui soovite kaasaskantavust ja madalaid kulusid.

Laadite üles õigusteaduse magistriõppe (näiteks GPT-2 või sarnase) dokumendi, valmistate ette näited ja sa valmistad iga kirje jaoks ette pehmed juhisedSa treenid ainult neid manuseid, nii et mudel "näeb" optimeeritud eessõna, mis juhib selle käitumist sinu ülesandes.

Praktilise rakendamiseKlienditeeninduse vestlusrobotis saate pehmetesse küsimustesse lisada tüüpilisi küsimuste mustreid ja ideaalse vastuse tooni. See kiirendab kohanemist ilma mudelite erinevaid harusid säilitamata. ega tarbi rohkem GPU-d.

Põhjalik peenhäälestus: millal, kuidas ja millise ettevaatusega

Peenhäälestus võimaldab LLM-i kaalusid sihtandmestiku abil (osaliselt või täielikult) ümber treenida. spetsialiseeruda. See on parim lähenemisviis, kui ülesanne erineb sellest, mida mudel eelkoolituse ajal nägi, või nõuab detailset terminoloogiat ja otsuseid.

Sa ei alusta tühjalt kohaltvestlusele häälestatud mudelid, näiteks gpt-3.5-turbo Nad on juba häälestatud juhiseid järgima. Sinu peenhäälestus "reageerib" sellele käitumisele, mis võib olla peen ja ebakindel, seega on hea mõte katsetada süsteemiviipade ja sisendite kujundusega.

Mõned platvormid võimaldavad teil olemasolevale peenhäälestusele aheldada. See tugevdab kasulikke signaale madalama hinnaga. nullist ümberõpetamiseks ja hõlbustab valideerimisel põhinevaid iteratsioone.

Tõhusad tehnikad, näiteks LoRA, lisavad mudeli kohandamiseks väheste uute parameetritega madala astme maatriksid. Eelis: väiksem tarbimine, paindlik juurutamine ja pöörduvus (saate kohanduse "eemaldada" alust puudutamata).

Võrdlus: kiire häälestamine vs peenhäälestamine

• ProtsessPeenhäälestus uuendab mudeli kaalusid märgistatud sihtandmestikuga; kiire häälestamine külmutab mudeli ja kohandab ainult sisendiga liidetud treenitavaid manuseid; kiire inseneritöö optimeerib juhiste teksti ja treenimata näiteid.
• Parameetrite seadistaminePeenhäälestuse puhul muudate võrku; kiire häälestamise puhul puudutate ainult "pehmeid käske"; kiire inseneritöö puhul parameetrilist häälestamist ei toimu, ainult disain.
• SisendvormingPeenhäälestus austab tavaliselt algset vormingut; kiire häälestamine vormistab sisendi ümber manustuste ja mallide abil; kiire projekteerimine kasutab struktureeritud loomulikku keelt (rollid, piirangud, näited).
• RessursidPeenhäälestamine on kallim (arvutus, andmed ja aeg); kiire häälestamine on tõhusam; kiire inseneritöö on odavaim ja kiireim viis itereerimiseks, kui olukord seda võimaldab.
• Eesmärk ja riskidPeenhäälestus optimeerib otse ülesande jaoks, välistades üle sobitamise ohu; kiire häälestamine on kooskõlas LLM-is juba õpituga; kiire inseneritöö leevendab hallutsinatsioone ja vormindusvigu parimate tavade abil ilma mudelit puutumata.

Andmed ja tööriistad: tulemuslikkuse kütus

• Andmete kvaliteet ennekõike: paranemine, deduplikatsioon, tasakaalustamine, servajuhtumite katmine ja rikkalikud metaandmed Need moodustavad 80% tulemusest, olenemata sellest, kas teed peenhäälestust või kiirhäälestust.
• Automatiseerige torujuhtmeidandmetöötlusplatvormid genereeriva tehisintellekti jaoks (nt lahendused, mis loovad korduvkasutatavaid andmetooteid) aitab andmekogumeid integreerida, teisendada, edastada ja jälgida koolituseks ja hindamiseks. Sellised kontseptsioonid nagu „Nexsets” illustreerivad, kuidas andmeid mudeli tarbimiseks valmis pakendada.
• TagasisideahelKoguge reaalse maailma kasutussignaale (edu, vead, korduma kippuvad küsimused) ja lisage need oma küsimustele, tarkvaralistele küsimustele või andmekogumitele. See on kiireim viis täpsuse saavutamiseks.
• ReprodutseeritavadVersiooniviibad, pehmed viipad, andmed ja kohandatud kaalud. Ilma jälgitavuseta on võimatu teada, mis muutis jõudlust, või taastada hea olek, kui iteratsioon ebaõnnestub.
• ÜldistamineÜlesannete või keelte laiendamisel veenduge, et teie sõnastajad, näited ja sildid poleks liialt konkreetsele valdkonnale kohandatud. Kui muudate valdkonda, peate võib-olla tegema kerget peenhäälestust või kasutama uusi pehmeid ülesandeid.
• Mis saab siis, kui ma pärast peenhäälestamist viiba muudan? Üldiselt jah: mudel peaks stiile ja käitumist järeldama õpitu põhjal, mitte ainult korduvate sümbolite põhjal. Just see ongi järeldusmootori mõte.
• Sulgege ring mõõdikutegaLisaks täpsusele mõõdab see korrektset vormindamist, ulatust, allikaviitamist RAG-is ja kasutajate rahulolu. Mida ei mõõdeta, see ei parane.

Vihjete, vihjete häälestamise ja peenhäälestamise vahel valimine ei ole dogma, vaid konteksti küsimus.kulud, ajakavad, vearisk, andmete kättesaadavus ja vajadus ekspertiisi järele. Kui need tegurid täpselt paika panna, töötab tehnoloogia teie kasuks, mitte vastupidi.

Daniel Terrasa

Toimetaja on spetsialiseerunud tehnoloogiale ja internetiprobleemidele, omades rohkem kui kümneaastast kogemust erinevates digitaalsetes meediates. Olen töötanud toimetajana ja sisuloojana e-kaubanduse, kommunikatsiooni, veebiturunduse ja reklaamiettevõtetes. Olen kirjutanud ka majanduse, rahanduse ja teiste sektorite veebisaitidele. Minu töö on ka minu kirg. Nüüd minu artiklite kaudu Tecnobits, püüan uurida kõiki uudiseid ja uusi võimalusi, mida tehnoloogiamaailm meile iga päev oma elu parandamiseks pakub.