Apa itu fine tuning dan mengapa perintah Anda berfungsi lebih baik dengannya?

Perbatasan antara Apa yang Anda capai dengan arahan yang baik dan apa yang Anda capai dengan menyempurnakan model Lebih halus daripada yang terlihat, tetapi memahaminya akan membedakan antara respons yang biasa-biasa saja dan sistem yang benar-benar bermanfaat. Dalam panduan ini, saya akan menunjukkan kepada Anda, dengan contoh dan perbandingan, cara memilih dan menggabungkan setiap teknik untuk mencapai hasil yang solid dalam proyek di dunia nyata.

Tujuannya bukan untuk tetap pada teori, tetapi untuk mempraktikkannya setiap hari: ketika rekayasa cepat atau penyetelan cepat sudah cukup bagi Anda, Kapan saat yang tepat untuk berinvestasi dalam fine tuning?, bagaimana semua ini cocok dengan alur RAG, dan praktik terbaik apa yang mengurangi biaya, mempercepat iterasi, dan menghindari jalan buntu.

Apa yang dimaksud dengan rekayasa cepat, penyetelan cepat, dan penyetelan halus?

Sebelum melanjutkan, mari kita perjelas beberapa konsep:

• Rekayasa cepat adalah seni merancang instruksi yang jelas dengan konteks dan harapan yang terdefinisi dengan baik. untuk memandu model yang sudah terlatih. Dalam ChatBot, misalnya, mendefinisikan peran, nada, format keluaran, dan contoh untuk mengurangi ambiguitas dan meningkatkan akurasi tanpa menyentuh bobot model.
• Penyetelan halus memodifikasi parameter internal model yang telah dilatih sebelumnya dengan data tambahan dari domain. untuk menyempurnakan kinerja Anda dalam tugas-tugas tertentu. Ideal ketika Anda membutuhkan terminologi khusus, keputusan yang kompleks, atau akurasi maksimum di area sensitif (kesehatan, hukum, keuangan).
• Penyetelan prompt menambahkan vektor yang dapat dilatih (soft prompt) yang ditafsirkan oleh model di samping teks masukanProses ini tidak melatih ulang keseluruhan model: ia membekukan bobotnya dan hanya mengoptimalkan "jalur" yang tertanam. Ini adalah jalan tengah yang efisien ketika Anda ingin menyesuaikan perilaku tanpa perlu melakukan penyempurnaan penuh.

Dalam desain UX/UI, rekayasa cepat meningkatkan kejelasan interaksi manusia-komputer (apa yang saya harapkan dan bagaimana saya memintanya), sementara penyempurnaan meningkatkan relevansi dan konsistensi output. Secara keseluruhan, memungkinkan antarmuka yang lebih berguna, lebih cepat, dan dapat diandalkan.

Rekayasa mendalam yang cepat: teknik yang menggerakkan jarum

Rekayasa cepat bukan tentang pengujian buta. Ada metode sistematis yang meningkatkan kualitas tanpa menyentuh model atau data dasar Anda:

• Beberapa tembakan vs nol tembakan. Di beberapa bidikan Anda menambahkan beberapa contoh yang dipilih dengan baik sehingga model menangkap pola yang tepat; tembakan nol Anda mengandalkan instruksi dan taksonomi yang jelas tanpa contoh.
• Demonstrasi dalam konteksTunjukkan format yang diharapkan (input → output) dengan pasangan mini. Hal ini mengurangi kesalahan format dan menyelaraskan ekspektasi, terutama jika Anda memerlukan kolom, label, atau gaya tertentu dalam respons.
• Template dan variabelTentukan prompt dengan placeholder untuk mengubah data. Prompt dinamis sangat penting ketika struktur input bervariasi, misalnya, dalam pembersihan atau pengikisan data formulir di mana setiap rekaman datang dalam format yang berbeda.
• Pengucap kataMereka adalah "penerjemah" antara ruang tekstual model dan kategori bisnis Anda (misalnya, memetakan "bahagia" → "positif"). Memilih verbalisator yang baik akan meningkatkan akurasi dan konsistensi label, terutama dalam analisis sentimen dan klasifikasi tematik.
• String perintah (rangkaian prompt). Bagi tugas kompleks menjadi beberapa langkah: rangkum → ekstrak metrik → analisis sentimen. Merangkai langkah-langkah bersama-sama membuat sistem lebih mudah di-debug dan tangguh, serta seringkali meningkatkan kualitas dibandingkan dengan "meminta semuanya sekaligus".
• Praktik pemformatan yang baik: menandai peran (“Anda adalah seorang analis…”), mendefinisikan gaya (“menanggapi dalam tabel/JSON”), menetapkan kriteria evaluasi (“menghukum halusinasi, mengutip sumber jika ada”) dan menjelaskan apa yang harus dilakukan jika terjadi ketidakpastian (misalnya, “jika data hilang, tunjukkan 'tidak diketahui'”).

Komponen penyetelan cepat

Selain perintah alami, penyetelan perintah juga menyertakan perintah lunak (embedding yang dapat dilatih) yang mendahului masukan. Selama pelatihan, gradien menyesuaikan vektor tersebut untuk membawa keluaran lebih dekat ke target. tanpa memengaruhi bobot model lainnya. Ini berguna jika Anda menginginkan portabilitas dan biaya rendah.

Anda mengunggah LLM (misalnya, GPT‑2 atau yang serupa), menyiapkan contoh Anda dan Anda menyiapkan soft prompt untuk setiap entriAnda hanya melatih penyematan tersebut, sehingga model “melihat” kata pengantar yang dioptimalkan yang memandu perilakunya dalam tugas Anda.

Aplikasi praktis:Dalam chatbot layanan pelanggan, Anda dapat menyertakan pola pertanyaan umum dan nada respons ideal dalam perintah singkat. Ini mempercepat adaptasi tanpa mempertahankan cabang model yang berbeda. atau mengonsumsi lebih banyak GPU.

Penyetelan halus yang mendalam: kapan, bagaimana, dan dengan kehati-hatian apa

Penyetelan halus melatih ulang (sebagian atau seluruhnya) bobot LLM dengan kumpulan data target. untuk mengkhususkannya. Ini adalah pendekatan terbaik ketika tugas menyimpang dari apa yang dilihat model selama pra-pelatihan atau membutuhkan terminologi dan keputusan yang lebih rinci.

Anda tidak memulai dari awal:model yang disesuaikan dengan obrolan seperti gpt-3.5-turbo Mereka sudah disetel untuk mengikuti instruksi. Penyetelan halus Anda “merespons” perilaku itu, yang bisa jadi halus dan tidak pasti, jadi sebaiknya bereksperimen dengan desain perintah dan masukan sistem.

Beberapa platform memungkinkan Anda untuk menggabungkan fine tune di atas fine tune yang sudah ada. Ini memperkuat sinyal yang berguna dengan biaya yang lebih rendah. untuk melatih ulang dari awal, dan memfasilitasi iterasi yang dipandu validasi.

Teknik efisien seperti LoRA menyisipkan matriks peringkat rendah untuk mengadaptasi model dengan beberapa parameter baru. Keunggulan: konsumsi lebih rendah, penerapan yang gesit, dan reversibilitas (Anda dapat “melepas” adaptasi tanpa menyentuh alasnya).

Perbandingan: penyetelan cepat vs penyetelan halus

• ProsesPenyetelan halus memperbarui bobot model dengan kumpulan data target yang diberi label; penyetelan cepat membekukan model dan hanya menyesuaikan penanaman yang dapat dilatih yang digabungkan ke input; rekayasa cepat mengoptimalkan teks instruksi dan contoh yang belum terlatih.
• Pengaturan parameterDalam fine tuning, Anda memodifikasi jaringan; dalam prompt tuning, Anda hanya menyentuh "soft prompt". Dalam prompt engineering, tidak ada tuning parametrik, hanya desain.
• Masukkan formatPenyetelan halus biasanya menghormati format asli; penyetelan cepat merumuskan ulang masukan dengan penyematan dan templat; rekayasa cepat memanfaatkan bahasa alami yang terstruktur (peran, kendala, contoh).
• Sumber dayaPenyetelan halus lebih mahal (perhitungan, data, dan waktu); penyetelan cepat lebih efisien; rekayasa cepat merupakan cara termurah dan tercepat untuk diulang jika kasusnya memungkinkan.
• Tujuan dan risikoPenyetelan halus mengoptimalkan langsung pada tugas, menghilangkan risiko overfitting; penyetelan cepat selaras dengan apa yang telah dipelajari di LLM; rekayasa cepat mengurangi halusinasi dan kesalahan pemformatan dengan praktik terbaik tanpa menyentuh model.

Data dan alat: bahan bakar kinerja

• Kualitas data yang utama: penyembuhan, deduplikasi, penyeimbangan, cakupan kasus tepi dan metadata yang kaya Mereka merupakan 80% dari hasil, apakah Anda melakukan penyetelan halus atau penyetelan cepat.
• Otomatisasi jalur pipa: platform rekayasa data untuk AI generatif (misalnya, solusi yang menciptakan produk data yang dapat digunakan kembali) membantu mengintegrasikan, mengubah, mengirimkan, dan memantau kumpulan data untuk pelatihan dan evaluasi. Konsep seperti "Nexsets" menggambarkan cara mengemas data agar siap untuk dikonsumsi model.
• Lingkaran umpan balikKumpulkan sinyal penggunaan di dunia nyata (keberhasilan, kesalahan, pertanyaan umum) dan masukkan kembali ke dalam prompt, prompt lunak, atau kumpulan data Anda. Ini adalah cara tercepat untuk mencapai akurasi.
• reproduktifitas: Versi prompt, prompt lunak, data, dan bobot yang disesuaikan. Tanpa ketertelusuran, mustahil untuk mengetahui perubahan performa atau kembali ke kondisi baik jika suatu iterasi gagal.
• GeneralisasiSaat memperluas tugas atau bahasa, pastikan verbalizer, contoh, dan label Anda tidak terlalu disesuaikan dengan domain tertentu. Jika Anda mengubah vertikal, Anda mungkin perlu melakukan sedikit penyempurnaan atau menggunakan perintah lunak baru.
• Bagaimana jika saya mengubah perintah setelah penyempurnaan? Secara umum, ya: model harus menyimpulkan gaya dan perilaku dari apa yang dipelajarinya, bukan hanya token yang berulang. Itulah inti dari mesin inferensi.
• Tutup lingkaran dengan metrikSelain akurasi, alat ini juga mengukur format yang benar, cakupan, sitasi sumber dalam RAG, dan kepuasan pengguna. Apa yang tidak diukur tidak akan meningkatkan kualitas.

Memilih antara perintah, penyetelan perintah, dan penyempurnaan bukanlah masalah dogma, melainkan konteks.: biaya, jangka waktu, risiko kesalahan, ketersediaan data, dan kebutuhan akan keahlian. Jika Anda memahami faktor-faktor ini, teknologi akan menguntungkan Anda, bukan sebaliknya.

Daniel Terasa

Editor yang berspesialisasi dalam isu-isu teknologi dan internet dengan pengalaman lebih dari sepuluh tahun di berbagai media digital. Saya telah bekerja sebagai editor dan pembuat konten untuk perusahaan e-commerce, komunikasi, pemasaran online, dan periklanan. Saya juga menulis di situs web ekonomi, keuangan dan sektor lainnya. Pekerjaanku juga merupakan passionku. Sekarang, melalui artikel saya di Tecnobits, Saya mencoba mengeksplorasi semua berita dan peluang baru yang ditawarkan dunia teknologi kepada kita setiap hari untuk meningkatkan kehidupan kita.