Mi a finomhangolás, és miért működnek jobban vele a promptjaid?

A határ a kettő között Mit érsz el jó promptokkal, és mit érsz el egy modell finomhangolásával? Ez finomabb, mint amilyennek látszik, de a megértése jelenti a különbséget a közepes válaszok és a valóban hasznos rendszerek között. Ebben az útmutatóban példákkal és összehasonlításokkal bemutatom, hogyan válaszd ki és kombináld az egyes technikákat a valós projektekben való szilárd eredmények elérése érdekében.

A cél nem az elméletben maradás, hanem a mindennapi gyakorlatban való megvalósítás: amikor a gyors mérnöki munka vagy a gyors hangolás elegendő számodra, Mikor érdemes befektetni a finomhangolásba?, hogyan illeszkedik mindez az RAG folyamatokba, és milyen bevált gyakorlatok csökkentik a költségeket, gyorsítják fel az iterációkat és kerülik el a zsákutcákba jutást.

Mik a gyors mérnöki munka, a gyors hangolás és a finomhangolás?

Mielőtt folytatnánk, tisztázzunk néhány fogalmat:

• A gyors tervezés a világos utasítások megtervezésének művészete, jól meghatározott kontextussal és elvárásokkal. hogy egy már betanított modellt vezessen. Egy chatbotpéldául meghatározza a szerepet, a hangnemet, a kimeneti formátumot és a példákat a kétértelműség csökkentése és a pontosság javítása érdekében anélkül, hogy a modell súlyaihoz hozzányúlna.
• A finomhangolás egy előre betanított modell belső paramétereit módosítja a tartományból származó további adatokkal. hogy finomhangolja a teljesítményét adott feladatokon. Ideális, ha speciális terminológiára, összetett döntésekre vagy maximális pontosságra van szüksége érzékeny területeken (egészségügy, jog, pénzügy).
• A prompt finomhangolás betanítható vektorokat (soft promptokat) ad hozzá, amelyeket a modell a bemeneti szöveggel együtt értelmez.Nem tanítja újra a teljes modellt: befagyasztja a súlyait, és csak a beágyazott „sávokat” optimalizálja. Hatékony köztes megoldást kínál, ha a viselkedést teljes finomhangolás költsége nélkül szeretnéd adaptálni.

Az UX/UI tervezésben a gyors tervezés javítja az ember-számítógép interakció egyértelműségét (mit várok el és hogyan kérek), míg a finomhangolás növeli a kimenet relevanciáját és konzisztenciáját. Együttesen, hasznosabb, gyorsabb és megbízhatóbb interfészeket tesz lehetővé.

Mélyreható mérnöki munka: technikák, amelyek előremozdítják a mutatókat

A gyorsított mérnöki munka nem a vaktesztelésről szól. szisztematikus módszerek amelyek a modell vagy az alapadatok megváltoztatása nélkül javítják a minőséget:

• Kevés lövés vs. nulla lövés. -Ban kevés lövésű Néhány jól megválasztott példát adsz hozzá, hogy a modell pontosan tükrözze a mintázatot; nulla lövésű Világos utasításokra és taxonómiákra támaszkodsz példák nélkül.
• Bemutatók kontextusbanMutassa be a várt formátumot (bemenet → kimenet) mini párokkal. Ez csökkenti a formázási hibákat és összehangolja az elvárásokat, különösen akkor, ha a válaszban meghatározott mezőkre, címkékre vagy stílusokra van szükség.
• Sablonok és változókDefiniáljon helyőrzőkkel ellátott promptokat az adatok módosításához. A dinamikus promptok kulcsfontosságúak, ha a bemeneti struktúra változik, például űrlapadatok tisztítása vagy adatkaparása során, ahol minden rekord más formátumban érkezik.
• VerbalizálókŐk a „fordítók” a modell szöveges tere és az üzleti kategóriáid között (pl. a „boldog” → „pozitív” leképezése). A jó verbalizálók kiválasztása javítja a címkék pontosságát és következetességét, különösen az érzelemelemzés és a tematikus osztályozás során.
• Prompt karakterláncok (azonnali láncolás). Bonts le egy összetett feladatot lépésekre: összegzés → metrikák kinyerése → hangulat elemzése. A lépések láncolása a rendszert hibakereshetőbbé és robusztusabbá teszi, és gyakran javítja a minőséget ahhoz képest, mintha „mindent egyszerre kérnénk”.
• Jó formázási gyakorlatok: megjelöli a szerepköröket („Ön elemző…”), meghatározza a stílust („táblázatokban/JSON-ban válaszoljon”), megállapítja az értékelési kritériumokat („bünteti a hallucinációkat, forrásokat idéz, ha léteznek”), és elmagyarázza, mit kell tenni bizonytalanság esetén (pl. „ha hiányoznak az adatok, jelezze az „ismeretlen” jelölést”).

Gyorshangoló alkatrészek

A természetes promptok mellett a prompthangolás lágy promptokat (tanítható beágyazásokat) is tartalmaz, amelyek megelőzik a bevitelt. A betanítás során a gradiens úgy módosítja ezeket a vektorokat, hogy a kimenet közelebb legyen a célhoz. anélkül, hogy a modell többi súlyát befolyásolná. Hasznos, ha hordozhatóságra és alacsony költségekre vágyik.

Feltöltöd az LLM bizonyítványt (például egy GPT-2-t vagy hasonlót), elkészíted a példáidat, és elkészíted a virtuális promptokat minden bejegyzéshezCsak ezeket a beágyazásokat képezed ki, így a modell egy optimalizált előszót „lát”, amely irányítja a viselkedését a feladatodban.

Praktikus alkalmazásEgy ügyfélszolgálati chatbotban tipikus kérdésmintákat és az ideális válaszhangot is belefoglalhatsz a lágy promptokba. Ez felgyorsítja az adaptációt anélkül, hogy a modellek különböző ágait kellene fenntartani. és nem fogyaszt több GPU-t.

Részletes finomhangolás: mikor, hogyan és milyen óvatossággal

A finomhangolás (részben vagy teljesen) újraképezi egy LLM súlyait egy céladatkészlettel. specializálni. Ez a legjobb megközelítés, ha a feladat eltér attól, amit a modell az előtanítás során látott, vagy finomhangolt terminológiát és döntéseket igényel.

Nem nulláról kezded: csevegésre hangolt modellek, mint például gpt-3.5-turbó Már rá vannak hangolva, hogy kövessék az utasításokat. A finomhangolásod „reagál” erre a viselkedésre, ami lehet finom és bizonytalan, ezért érdemes kísérletezni a rendszerkérdések és bemenetek kialakításával.

Néhány platform lehetővé teszi, hogy egy meglévő finomhangolásra láncoljunk rá. Ezáltal a hasznos jelek alacsonyabb költséggel erősödnek fel. a nulláról való újraképzéshez, és megkönnyíti a validációvezérelt iterációkat.

A hatékony technikák, mint például a LoRA, alacsony rangú mátrixokat illesztenek be a modell kevés új paraméterrel történő adaptálásához. Előny: alacsonyabb fogyasztás, agilis telepítések és visszafordíthatóság (az adaptációt az alap megérintése nélkül „eltávolíthatja”).

Összehasonlítás: gyorshangolás vs. finomhangolás

• folyamatA finomhangolás frissíti a modell súlyait egy címkézett cél adatkészlettel; az azonnali hangolás lefagyasztja a modellt, és csak a bemenethez összefűzött, tanítható beágyazásokat módosítja; az azonnali mérnöki munka optimalizálja az utasításszöveget és a nem tanított példákat.
• Paraméterek beállításaFinomhangoláskor a hálózatot módosítod; azonnali hangoláskor csak a „lágy promptokat” érinted meg. Az azonnali mérnöki munka során nincs parametrikus hangolás, csak tervezés.
• Beviteli formátumA finomhangolás jellemzően tiszteletben tartja az eredeti formátumot; a gyors hangolás beágyazások és sablonok segítségével újrafogalmazza a bemenetet; a gyors mérnöki munka strukturált természetes nyelvet (szerepköröket, korlátozásokat, példákat) használ.
• ErőforrásA finomhangolás drágább (számítás, adatmennyiség és idő); az azonnali hangolás hatékonyabb; az azonnali mérnöki munka a legolcsóbb és leggyorsabban iterálható, ha az eset megengedi.
• Célkitűzés és kockázatokA finomhangolás közvetlenül a feladathoz optimalizál, kiküszöbölve a túlillesztés kockázatát; az azonnali finomhangolás összhangban van az LLM-ben már tanultakkal; az azonnali mérnöki munka a legjobb gyakorlatokkal mérsékli a hallucinációkat és a formázási hibákat a modell érintése nélkül.

Adatok és eszközök: a teljesítmény üzemanyaga

• Adatminőség az első: javítás, deduplikáció, kiegyensúlyozás, peremhelyzet-lefedettség és gazdag metaadatok Az eredmény 80%-át teszik ki, akár finomhangolást, akár gyorshangolást végzel.
• Csővezetékek automatizálásaadatmérnöki platformok generatív mesterséges intelligenciához (pl. újrafelhasználható adattermékeket létrehozó megoldások) segít az adathalmazok integrálásában, átalakításában, kézbesítésében és monitorozásában a képzéshez és az értékeléshez. Az olyan koncepciók, mint a „Nexsets”, azt szemléltetik, hogyan lehet az adatokat modellhasználatra készen csomagolni.
• Visszacsatolási hurokGyűjtsön valós használati jeleket (sikerek, hibák, gyakran ismételt kérdések), és táplálja be azokat a promptjaiba, lágy promptjaiba vagy adatkészleteibe. Ez a leggyorsabb módja a pontosság elérésének.
• reprodukálhatóságVerziókérések, szoftveres kérdőívek, adatok és testreszabott súlyok. Nyomonkövethetőség nélkül lehetetlen tudni, hogy mi változtatta meg a teljesítményt, vagy hogy vissza lehessen térni egy jó állapotba, ha egy iteráció sikertelen.
• ÁltalánosításFeladatok vagy nyelvek bővítésekor ügyeljen arra, hogy a verbalizálók, példák és címkék ne legyenek túlságosan egy adott területre szabottak. Ha vertikális változtatásokat hajt végre, előfordulhat, hogy kisebb finomhangolásra vagy új, rugalmas promptok használatára van szükség.
• Mi van, ha a finomhangolás után módosítom a promptot? Általánosságban igen: a modellnek a tanultakból kell következtetnie a stílusokra és a viselkedésre, nem csak az ismétlődő tokenekre. Pontosan ez egy következtetőmotor lényege.
• Zárja le a ciklust mérőszámokkalA pontosságon túl a helyes formázást, a lefedettséget, a forráshivatkozást RAG-ban és a felhasználói elégedettséget is méri. Amit nem mérnek, az nem fejlődik.

A promptok, a prompthangolás és a finomhangolás közötti választás nem dogma, hanem kontextus kérdése.: költségek, határidők, hibalehetőségek, adatok elérhetősége és szakértelem iránti igény. Ha ezeket a tényezőket pontosan figyelembe veszed, a technológia az Ön javára fog dolgozni, nem pedig fordítva.

Daniel Terrasa

Technológiára és internetes kérdésekre szakosodott szerkesztő, több mint tíz éves tapasztalattal a különböző digitális médiában. Szerkesztőként és tartalomkészítőként dolgoztam e-kereskedelmi, kommunikációs, online marketing és reklámcégeknél. Írtam közgazdasági, pénzügyi és egyéb ágazati weboldalakra is. A munkám egyben a szenvedélyem is. Most a cikkeimen keresztül Tecnobits, Igyekszem minden újdonságot és új lehetőséget feltárni, amit a technológia világa kínál nekünk nap mint nap életünk javítása érdekében.