Mitä on hienosäätö ja miksi kehotteesi toimivat paremmin sen kanssa?

Raja välillä Mitä saavutat hyvillä ohjeilla ja mitä saavutat mallin hienosäädöllä Se on hienovaraisempaa kuin miltä näyttää, mutta sen ymmärtäminen tekee eron keskinkertaisten vastausten ja todella hyödyllisten järjestelmien välillä. Tässä oppaassa näytän esimerkkien ja vertailujen avulla, kuinka valita ja yhdistää kukin tekniikka vankkojen tulosten saavuttamiseksi tosielämän projekteissa.

Tavoitteena ei ole jäädä teoriaan, vaan soveltaa sitä käytäntöön päivittäin: kun nopea suunnittelu tai nopea viritys riittää sinulle, Milloin hienosäätöön kannattaa panostaa?, miten kaikki tämä sopii RAG-virtoihin ja mitkä parhaat käytännöt vähentävät kustannuksia, nopeuttavat iteraatioita ja välttävät umpikujiin ajautumista.

Mitä ovat pikatekniikka, pikasäätö ja hienosäätö?

Ennen kuin jatkamme, selvennetään joitakin käsitteitä:

• Ohjesuunnittelu on selkeiden ohjeiden suunnittelun taitoa, jossa on hyvin määritelty konteksti ja odotukset. ohjaamaan jo koulutettua mallia. chatbotesimerkiksi määrittelee roolin, sävyn, tulostusmuodon ja esimerkit epäselvyyksien vähentämiseksi ja tarkkuuden parantamiseksi koskematta mallin painotuksiin.
• Hienosäätö muokkaa esikoulutetun mallin sisäisiä parametreja lisäämällä siihen lisättyjä tietoja toimialueelta. hienosäätääksesi suorituskykyäsi tietyissä tehtävissä. Se on ihanteellinen, kun tarvitset erikoisterminologiaa, monimutkaisia päätöksiä tai maksimaalista tarkkuutta arkaluontoisilla aloilla (terveydenhuolto, laki, talous).
• Kehotteiden viritys lisää opetettavia vektoreita (pehmeitä kehotteita), jotka malli tulkitsee syötetekstin rinnalla.Se ei kouluta koko mallia uudelleen: se jäädyttää sen painotukset ja optimoi vain upotetut "raidat". Se on tehokas kompromissi, kun haluat mukauttaa käyttäytymistä ilman täydellisen hienosäädön kustannuksia.

UX/UI-suunnittelussa nopea suunnittelu parantaa ihmisen ja tietokoneen vuorovaikutuksen selkeyttä (mitä odotan ja miten pyydän sitä), kun taas hienosäätö lisää tuotoksen relevanttiutta ja johdonmukaisuutta. Yhdessä mahdollistavat hyödyllisempiä, nopeampia ja luotettavampia käyttöliittymiä.

Syvällinen ja nopea suunnittelu: tekniikat, jotka vievät neulaa eteenpäin

Nopea suunnittelu ei ole sokkotestausta. On olemassa systemaattiset menetelmät jotka parantavat laatua koskematta malliin tai perustietoihisi:

• Muutaman laukauksen vs. nollalaukauksen. sisään muutaman laukauksen Lisäät muutaman hyvin valitun esimerkin, jotta malli kuvaa tarkasti kuviota; nollalaukaus Luotat selkeisiin ohjeisiin ja taksonomioihin ilman esimerkkejä.
• Esittelyt kontekstissaEsittele odotettu muoto (syöte → tuloste) minipareilla. Tämä vähentää muotoiluvirheitä ja yhdenmukaistaa odotukset, erityisesti jos vastauksessa on oltava tiettyjä kenttiä, otsikoita tai tyylejä.
• Mallit ja muuttujatMääritä kehotteet paikkamerkeillä tietojen muuttamista varten. Dynaamiset kehotteet ovat tärkeitä, kun syöttörakenne vaihtelee, esimerkiksi lomakkeen tietojen puhdistuksessa tai kaavinnassa, jossa jokainen tietue saapuu eri muodossa.
• VerbalisoijatNe ovat "kääntäjiä" mallin tekstitilan ja liiketoimintakategorioidesi välillä (esim. "onnellinen" → "positiivinen" -kartoitus). Hyvien sanallisten ilmaisimien valitseminen parantaa otsikoiden tarkkuutta ja johdonmukaisuutta, erityisesti mielipideanalyysissä ja temaattisessa luokittelussa.
• Kehotteiden merkkijonot (kestoketjutus). Jaa monimutkainen tehtävä vaiheisiin: tiivistä → poimi mittarit → analysoi mielipidettä. Vaiheiden ketjuttaminen tekee järjestelmästä virheenkorjattavamman ja vankemman, ja usein parantaa laatua verrattuna siihen, että "kaikki pyydetään kerralla".
• Hyvät muotoilukäytännöt: merkitsee roolit (”Olet analyytikko…”), määrittelee tyylin (”vastaa taulukoissa/JSON-muodossa”), asettaa arviointikriteerit (”rankaisee hallusinaatioita, mainitsee lähteet, jos niitä on olemassa”) ja selittää, mitä tehdä epävarmuuden sattuessa (esim. ”jos tietoja puuttuu, ilmoita ’tuntematon’”).

Nopea virityskomponentit

Luonnollisten kehotteiden lisäksi kehotteiden virityksessä on pehmeitä kehotteita (opetettavia upotuksia), jotka edeltävät syötettä. Harjoittelun aikana gradientti säätää näitä vektoreita tuodakseen tulosteen lähemmäksi kohdetta. vaikuttamatta mallin muihin painoihin. Se on hyödyllinen, kun haluat kannettavuutta ja alhaiset kustannukset.

Lataat LLM-todistuksen (esimerkiksi GPT-2 tai vastaava), valmistelet esimerkkisi ja valmistelet jokaisen merkinnän pehmeät kehotteetKoulutat vain näitä upotuksia, joten malli "näkee" optimoidun esipuheen, joka ohjaa sen toimintaa tehtävässäsi.

Käytännön sovellusAsiakaspalvelun chatbotissa voit sisällyttää tyypillisiä kysymysmalleja ja ihanteellisen vastaussävyn pehmeisiin kehotteisiin. Tämä nopeuttaa sopeutumista ilman, että tarvitsee ylläpitää eri mallien haaroja. eikä kuluta enempää näytönohjainta.

Syvällinen hienosäätö: milloin, miten ja millä varoen

Hienosäätö uudelleenkouluttaa (osittain tai kokonaan) LLM:n painotukset kohdedatan avulla. erikoistuakseen siihen. Tämä on paras lähestymistapa, kun tehtävä poikkeaa siitä, mitä malli näki esikoulutuksen aikana, tai vaatii tarkkaa terminologiaa ja päätöksiä.

Et aloita tyhjältä pöydältächat-viritetyt mallit, kuten gpt-3.5-turbo Ne ovat jo valmiiksi virittyneitä noudattamaan ohjeita. Hienosäätösi "reagoi" tuohon käyttäytymiseen, mikä voi olla hienovaraista ja epävarmaa, joten on hyvä kokeilla järjestelmän kehotteiden ja syötteiden suunnittelua.

Joillakin alustoilla voit ketjuttaa hienosäädön olemassa olevan päälle. Tämä vahvistaa hyödyllisiä signaaleja pienemmillä kustannuksilla. uudelleenkoulutusta alusta alkaen ja helpottaa validointiohjattuja iteraatioita.

Tehokkaat tekniikat, kuten LoRA, lisäävät matalan arvon matriiseja mallin mukauttamiseksi muutamalla uudella parametrilla. Etu: pienempi kulutus, ketterät käyttöönotot ja palautuvuus (voit "poistaa" sovituksen koskematta pohjaan).

Vertailu: pikasäätö vs. hienosäätö

• ProsessiHienosäätö päivittää mallin painotukset merkityllä kohdedatajoukolla; kehotesäätö jäädyttää mallin ja säätää vain syötteeseen liitettyjä koulutettavissa olevia upotuksia; kehotesuunnittelu optimoi käskytekstin ja kouluttamattomat esimerkit.
• Parametrien asettaminenHienosäädössä muokkaat verkkoa; pikasäädössä kosketat vain "pehmeitä kehotteita". Pikasäädössä ei ole parametrista viritystä, vain suunnittelua.
• SyöttömuotoHienosäätö yleensä kunnioittaa alkuperäistä muotoa; pikasäätö muotoilee syötteen uudelleen upotusten ja mallien avulla; pikasuunnittelu hyödyntää strukturoitua luonnollista kieltä (roolit, rajoitukset, esimerkit).
• ResurssitHienosäätö on kalliimpaa (laskenta, data ja aika); pikasäätö on tehokkaampaa; pikasäätö on halvinta ja nopeinta iteroida, jos tapaus sallii.
• Tavoite ja riskitHienosäätö optimoi suoraan tehtävän mukaan ja eliminoi ylisovituksen riskin; nopea säätö on linjassa LLM:ssä jo opitun kanssa; nopea suunnittelu lieventää hallusinaatioita ja muotoiluvirheitä parhaiden käytäntöjen avulla malliin koskematta.

Data ja työkalut: suorituskyvyn polttoaine

• Datan laatu etusijalla: korjaus, deduplikaatio, tasapainotus, reunatapausten kattaminen ja rikas metadata Ne ovat 80 % tuloksesta, riippumatta siitä, käytätkö hienosäätöä vai pikasäätöä.
• Automatisoi putkistotgeneratiivisen tekoälyn datatekniikka-alustat (esim. ratkaisut, jotka luovat uudelleenkäytettäviä datatuotteita) auttaa integroimaan, muuntamaan, toimittamaan ja valvomaan tietojoukkoja koulutukseen ja arviointiin. Käsitteet, kuten ”Nexsets”, havainnollistavat, miten data pakataan valmiiksi mallikäyttöön.
• PalautesilmukkaKerää tosielämän käyttösignaaleja (onnistumisia, virheitä, usein kysyttyjä kysymyksiä) ja syötä ne takaisin kehotteisiisi, pehmeisiin kehotteisiisi tai tietojoukkoihisi. Se on nopein tapa saavuttaa tarkkuutta.
• toistettavuusVersiokehotteet, pehmeät kehotteet, data ja räätälöidyt painotukset. Ilman jäljitettävyyttä on mahdotonta tietää, mikä muutti suorituskykyä, tai palata hyvään tilaan, jos iteraatio epäonnistuu.
• YleistysKun laajennat tehtäviä tai kieliä, varmista, että sanalliset ilmaisusi, esimerkkisi ja otsikkosi eivät ole liian räätälöityjä tiettyyn toimialaan. Jos vaihdat toimialaa, saatat joutua tekemään pieniä hienosäätöjä tai käyttämään uusia pehmeitä kehotteita.
• Mitä jos muutan kehotetta hienosäädön jälkeen? Yleisesti ottaen kyllä: mallin tulisi päätellä tyylejä ja käyttäytymismalleja opitun perusteella, ei pelkästään toistuvien merkkien perusteella. Juuri se on päättelymoottorin tarkoitus.
• Sulje kierto mittareillaTarkkuuden lisäksi se mittaa oikeaa muotoilua, kattavuutta, lähteiden viittauksia RAG-muodossa ja käyttäjien tyytyväisyyttä. Se, mitä ei mitata, ei paranna.

Kehotteiden, kehotteiden säädön ja hienosäädön välillä valitseminen ei ole dogma vaan asiayhteys.kustannukset, aikataulut, virheriski, datan saatavuus ja asiantuntemuksen tarve. Jos nämä tekijät on huomioitu, teknologia toimii eduksi, ei toisinpäin.

Daniel Terrasa

Teknologiaan ja internet-asioihin erikoistunut toimittaja, jolla on yli kymmenen vuoden kokemus erilaisista digitaalisista medioista. Olen työskennellyt toimittajana ja sisällöntuottajana verkkokaupan, viestinnän, verkkomarkkinoinnin ja mainonnan yrityksissä. Olen myös kirjoittanut taloustieteen, rahoituksen ja muiden alojen verkkosivuille. Työni on myös intohimoni. Nyt artikkeleideni kautta Tecnobits, Yritän tutkia kaikkia uutisia ja uusia mahdollisuuksia, joita teknologian maailma tarjoaa meille joka päivä parantaaksemme elämäämme.