מהו כוונון עדין ומדוע ההנחיות שלך עובדות טוב יותר איתו?

הגבול בין מה משיגים בעזרת הנחיות טובות ומה משיגים על ידי כוונון עדין של מודל זה יותר עדין ממה שזה נראה, אבל הבנתו עושה את ההבדל בין תגובות בינוניות למערכות שימושיות באמת. במדריך זה, אראה לכם, בעזרת דוגמאות והשוואות, כיצד לבחור ולשלב כל טכניקה כדי להשיג תוצאות מוצקות בפרויקטים בעולם האמיתי.

המטרה אינה להישאר בתיאוריה, אלא ליישם אותה בפועל על בסיס יומי: כאשר הנדסה מהירה או כוונון מהיר מספיקים לכם, מתי כדאי להשקיע בכוונון עדין?, כיצד כל זה משתלב בזרימות RAG, ואילו שיטות עבודה מומלצות מפחיתות עלויות, מאיצות איטרציות ומונעות הגעה למבוי סתום.

מהן הנדסה מהירה, כוונון מהיר וכיוונון עדין?

לפני שנמשיך, הבה נבהיר כמה מושגים:

• הנדסה מהירה (Prompt Engineering) היא אמנות עיצוב הוראות ברורות עם הקשר וציפיות מוגדרים היטב. כדי להנחות מודל שכבר אומן. ב- chatbot, לדוגמה, מגדיר את התפקיד, הטון, פורמט הפלט והדוגמאות כדי להפחית אי-בהירות ולשפר את הדיוק מבלי לגעת במשקלי המודל.
• כוונון עדין משנה את הפרמטרים הפנימיים של מודל שאומן מראש עם נתונים נוספים מהתחום. כדי לכוונן את הביצועים שלך במשימות ספציפיות. זה אידיאלי כשאתה זקוק לטרמינולוגיה מיוחדת, לקבל החלטות מורכבות או לדיוק מקסימלי בתחומים רגישים (בריאות, משפט, פיננסים).
• כוונון הנחיות מוסיף וקטורים הניתנים לאימון (הנחיות רכות) שהמודל מפרש לצד טקסט הקלט.זה לא מאמן מחדש את כל המודל: זה מקפיא את המשקלים שלו וממטב רק את ה"מסלולים" המוטמעים. זוהי דרך ביניים יעילה כשרוצים להתאים התנהגות ללא עלות של כוונון עדין מלא.

בעיצוב UX/UI, הנדסה מהירה משפרת את בהירות האינטראקציה בין אדם למחשב (מה אני מצפה ואיך אני מבקש זאת), בעוד שכוונון עדין מגביר את הרלוונטיות והעקביות של הפלט. יחד, לאפשר ממשקים שימושיים, מהירים ואמינים יותר.

הנדסה מהירה לעומק: טכניקות שמניעות את המחט

הנדסה מהירה אינה עניין של בדיקות עיוורות. יש שיטות שיטתיות שמשפרים את האיכות מבלי לגעת במודל או בנתוני הבסיס שלך:

• מעט יריות לעומת אפס יריות. בתוך מעט יריות אתה מוסיף כמה דוגמאות שנבחרו בקפידה כך שהמודל ילכד את התבנית המדויקת; יריית אפס אתה מסתמך על הוראות ברורות וטקסונומיות ללא דוגמאות.
• הפגנות בהקשרהדגימו את הפורמט הצפוי (קלט → פלט) בעזרת מיני-זוגות. זה מפחית שגיאות עיצוב ומיישר ציפיות, במיוחד אם אתם זקוקים לשדות, תוויות או סגנונות ספציפיים בתגובה.
• תבניות ומשתניםהגדירו הנחיות עם מצייני מיקום לשינוי נתונים. הנחיות דינמיות הן קריטיות כאשר מבנה הקלט משתנה, לדוגמה, בניקוי נתוני טופס או גירוד כאשר כל רשומה מגיעה בפורמט שונה.
• מילולייםהם "מתרגמים" בין המרחב הטקסטואלי של המודל לבין קטגוריות העסק שלך (למשל, מיפוי "מאושר" → "חיובי"). בחירת כלי ביטוי טובים משפרת את הדיוק והעקביות של התוויות, במיוחד בניתוח סנטימנטים וסיווג נושאי.
• מחרוזות הנחיה (שרשור מהיר). חלקו משימה מורכבת לשלבים: סיכום ← חילוץ מדדים ← ניתוח סנטימנט. שרשור שלבים יחד הופך את המערכת לנגישה יותר לניפוי באגים וחזקה יותר, ולעתים קרובות משפר את האיכות בהשוואה ל"בקשת הכל בבת אחת".
• נוהלי עיצוב טוביםמסמן תפקידים ("אתה אנליסט..."), מגדיר את הסגנון ("השב בטבלאות/JSON"), קובע קריטריונים להערכה ("מעניש הזיות, מצטט מקורות כאשר הם קיימים") ומסביר מה לעשות במקרה של אי ודאות (למשל, "אם חסרים נתונים, ציין 'לא ידוע'").

רכיבי כוונון מהיר

בנוסף להנחיות טבעיות, כוונון ההנחיות משלב הנחיות רכות (הטמעות הניתנות לאימון) המקדימות את הקלט. במהלך האימון, הגרדיאנט מתאים את הווקטורים הללו כדי לקרב את הפלט ליעד. מבלי להשפיע על משקלים אחרים של הדגם. זה שימושי כשרוצים ניידות ועלויות נמוכות.

אתה מעלה את תואר ה-LLM (לדוגמה, GPT‑2 או דומה), מכין את הדוגמאות שלך ו אתה מכין את ההנחיות הרכות לכל ערךאתה מאמן רק את ההטמעות הללו, כך שהמודל "רואה" הקדמה ממוטבת שמנחה את התנהגותו במשימה שלך.

יישום מעשיבצ'אטבוט לשירות לקוחות, ניתן לכלול דפוסי שאלה אופייניים ואת טון התגובה האידיאלי בהנחיות רכות. זה מאיץ את ההסתגלות מבלי לשמור על ענפים שונים של מודלים. וגם לא צורך יותר GPU.

כוונון עדין מעמיק: מתי, איך ובאיזו זהירות

כוונון עדין מאמן מחדש (חלקי או מלא) את המשקלים של LLM עם מערך נתונים יעד. להתמחות בו. זוהי הגישה הטובה ביותר כאשר המשימה סוטה ממה שהמודל ראה במהלך האימון המקדים או דורשת טרמינולוגיה והחלטות מדויקות.

אתה לא מתחיל מדף חלקמודלים מכוונים לצ'אט כגון gpt-3.5-טורבו הם כבר מכוונים לפעול לפי ההוראות. הכוונון העדין שלך "מגיב" להתנהגות הזו, שיכול להיות עדין ולא ודאית, לכן מומלץ להתנסות בעיצוב של הנחיות וקלטים של המערכת.

חלק מהפלטפורמות מאפשרות לך לשרשר כוונון עדין על גבי פלטפורמה קיימת. זה מחזק אותות שימושיים בעלות נמוכה יותר. לאמן מחדש מאפס, ומקל על איטרציות מונחיות אימות.

טכניקות יעילות כמו LoRA מוסיפות מטריצות בדרגה נמוכה כדי להתאים את המודל עם מעט פרמטרים חדשים. יתרון: צריכה נמוכה יותר, פריסות זריזות והפיכות (ניתן "להסיר" את ההתאמה מבלי לגעת בבסיס).

השוואה: כוונון מהיר לעומת כוונון עדין

• תהליךכוונון עדין מעדכן משקלי מודל עם מערך נתונים של יעד מתויג; כוונון מהיר מקפיא את המודל ומתאים רק הטמעות הניתנות לאימון המקושרות לקלט; הנדסת מהירה ממטבת טקסט הוראות ודוגמאות שלא אומנו.
• הגדרת פרמטריםבכוונון עדין, משנים את הרשת; בכוונון פרומפטים, נוגעים רק ב"פרומפטים רכים". בהנדסת פרומפטים, אין כוונון פרמטרי, רק תכנון.
• פורמט הכנסהכוונון עדין בדרך כלל מכבד את הפורמט המקורי; כוונון מהיר מנסח מחדש את הקלט עם הטמעות ותבניות; הנדסת מהירות ממנפת שפה טבעית מובנית (תפקידים, אילוצים, דוגמאות).
• Recursosכוונון עדין יקר יותר (חישוב, נתונים וזמן); כוונון מהיר יעיל יותר; הנדסה מהירה היא הזולה והמהירה ביותר לאיטרציה אם המקרה מאפשר זאת.
• מטרה וסיכוניםכוונון עדין משפר את ההתאמה הישירה למשימה, ומבטל את הסיכון של התאמת יתר; כוונון מהיר תואם את מה שכבר נלמד בתואר שני במשפטים; הנדסה מהירה ממתן הזיות ושגיאות עיצוב בעזרת שיטות עבודה מומלצות מבלי לגעת במודל.

נתונים וכלים: הדלק של הביצועים

• איכות הנתונים במקום הראשוןריפוי, ביטול כפילויות, איזון, כיסוי קצה ו מטא-דאטה עשיר הם 80% מהתוצאה, בין אם אתם מבצעים כוונון עדין או כוונון מהיר.
• אוטומציה של צינורותפלטפורמות הנדסת נתונים עבור בינה מלאכותית גנרטרית (למשל, פתרונות היוצרים מוצרי נתונים לשימוש חוזר) לסייע בשילוב, טרנספורמציה, אספקה ומעקב אחר מערכי נתונים לצורך אימון והערכה. מושגים כמו "Nexsets" ממחישים כיצד לארוז נתונים מוכנים לצריכת מודל.
• לולאת משובאספו אותות שימוש מהעולם האמיתי (הצלחות, שגיאות, שאלות נפוצות) והזינו אותם בחזרה להנחיות, להנחיות רכות או למערכי הנתונים שלכם. זוהי הדרך המהירה ביותר להשיג דיוק.
• יכולת שחזורהנחיות גרסאות, הנחיות רכות, נתונים ומשקלים מותאמים אישית. ללא יכולת מעקב, אי אפשר לדעת מה שינה את הביצועים או לחזור למצב תקין אם איטרציה נכשלת.
• הַכלָלָהכשאתם מרחיבים משימות או שפות, ודאו שהניסוחים, הדוגמאות והתוויות שלכם אינם מותאמים יתר על המידה לתחום ספציפי. אם אתם משנים תחומי פעילות, ייתכן שתצטרכו לבצע כוונון עדין קל או להשתמש בהנחיות רכות חדשות.
• מה אם אשנה את ההנחיה לאחר כוונון עדין? באופן כללי, כן: המודל צריך להסיק סגנונות והתנהגויות ממה שהוא למד, לא רק טוקנים חוזרים. זוהי בדיוק המטרה של מנוע הסקה.
• סגור את המעגל בעזרת מדדיםמעבר לדיוק, הוא מודד עיצוב נכון, סיקור, ציטוט מקורות ב-RAG ושביעות רצון המשתמשים. מה שלא נמדד לא משתפר.

בחירה בין הנחיות, כוונון הנחיות וכיוונון עדין אינה עניין של דוגמה אלא של הקשר.: עלויות, לוחות זמנים, סיכון לטעויות, זמינות נתונים וצורך במומחיות. אם תצליחו לעמוד בגורמים אלה, הטכנולוגיה תפעל לטובתכם, ולא להיפך.

דניאל טרסה

עורך מתמחה בנושאי טכנולוגיה ואינטרנט עם יותר מעשר שנות ניסיון במדיה דיגיטלית שונים. עבדתי כעורכת ויוצרת תוכן בחברות מסחר אלקטרוני, תקשורת, שיווק מקוון ופרסום. כתבתי גם באתרי כלכלה, פיננסים ומגזרים אחרים. העבודה שלי היא גם התשוקה שלי. עכשיו, דרך המאמרים שלי ב Tecnobits, אני מנסה לחקור את כל החדשות וההזדמנויות החדשות שעולם הטכנולוגיה מציע לנו מדי יום כדי לשפר את חיינו.