რა არის დახვეწილი რეგულირება და რატომ მუშაობს თქვენი მინიშნებები მასთან უკეთ?

საზღვარი რას მიაღწევთ კარგი მინიშნებებით და რას მიაღწევთ მოდელის დახვეწით ეს უფრო დახვეწილია, ვიდრე ერთი შეხედვით ჩანს, მაგრამ მისი გაგება განსხვავებას ქმნის საშუალო დონის პასუხებსა და ნამდვილად სასარგებლო სისტემებს შორის. ამ სახელმძღვანელოში მაგალითებითა და შედარებებით გაჩვენებთ, თუ როგორ აირჩიოთ და გააერთიანოთ თითოეული ტექნიკა რეალურ პროექტებში მყარი შედეგების მისაღწევად.

მიზანი თეორიაზე დარჩენა კი არა, მისი ყოველდღიურად პრაქტიკაში გამოყენებაა: როდესაც სწრაფი ინჟინერია ან სწრაფი რეგულირება საკმარისია თქვენთვის, როდის ღირს ინვესტიციის ჩადება სრულ რეგულირებაში?, როგორ ჯდება ეს ყველაფერი RAG ნაკადებში და რომელი საუკეთესო პრაქტიკა ამცირებს ხარჯებს, აჩქარებს იტერაციებს და თავიდან აიცილებს ჩიხში მოხვედრას.

რა არის სწრაფი ინჟინერია, სწრაფი რეგულირება და დახვეწილი რეგულირება?

გაგრძელებამდე, მოდით განვმარტოთ რამდენიმე კონცეფცია:

• სწრაფი ინჟინერია არის მკაფიო ინსტრუქციების შემუშავების ხელოვნება კარგად განსაზღვრული კონტექსტითა და მოლოდინებით. უკვე გაწვრთნილი მოდელის ხელმძღვანელობისთვის. chatbotმაგალითად, განსაზღვრავს როლს, ტონს, გამომავალი ფორმატს და მაგალითებს, რათა შეამციროს ორაზროვნება და გააუმჯობესოს სიზუსტე მოდელის წონის შეხების გარეშე.
• დახვეწა ცვლის წინასწარ მომზადებული მოდელის შიდა პარამეტრებს დომენიდან დამატებითი მონაცემებით. კონკრეტული ამოცანებისთვის თქვენი შესრულების დახვეწისთვის. ეს იდეალურია, როდესაც გჭირდებათ სპეციალიზებული ტერმინოლოგია, რთული გადაწყვეტილებები ან მაქსიმალური სიზუსტე მგრძნობიარე სფეროებში (ჯანდაცვა, იურიდიული, ფინანსური).
• მოთხოვნის რეგულირება ამატებს გასაწვრთნელ ვექტორებს (რბილი მოთხოვნებს), რომლებსაც მოდელი ინტერპრეტირებს შეყვანის ტექსტთან ერთად.ის მთელ მოდელს ხელახლა არ ავარჯიშებს: ის აყინავს მის წონებს და ოპტიმიზაციას უკეთებს მხოლოდ ჩაშენებულ „ტრეკებს“. ეს ეფექტური შუალედური ვარიანტია, როდესაც გსურთ ქცევის ადაპტირება სრული დახვეწის ხარჯების გარეშე.

UX/UI დიზაინში, სწრაფი ინჟინერია აუმჯობესებს ადამიანსა და კომპიუტერს შორის ურთიერთქმედების სიცხადეს (რას ველი და როგორ ვითხოვ ამას), ხოლო დახვეწა ზრდის გამომავალი შედეგის შესაბამისობას და თანმიმდევრულობას. კომბინირებული, უფრო სასარგებლო, სწრაფი და საიმედო ინტერფეისების შექმნის საშუალებას იძლევა.

სწრაფი ინჟინერია სიღრმისეულად: ტექნიკა, რომელიც ნემსს ამოძრავებს

სწრაფი ინჟინერია არ ეხება ბრმა ტესტირებას. არსებობს სისტემატური მეთოდები რომლებიც აუმჯობესებენ ხარისხს მოდელის ან თქვენი საბაზისო მონაცემების შეხების გარეშე:

• მცირე გასროლა ნულოვანი გასროლის წინააღმდეგ. In რამდენიმე დარტყმიანი თქვენ დაამატებთ რამდენიმე კარგად შერჩეულ მაგალითს ისე, რომ მოდელი ზუსტ ნიმუშს ასახავს; ნულოვანი გასროლა თქვენ ეყრდნობით მკაფიო ინსტრუქციებსა და ტაქსონომიებს მაგალითების გარეშე.
• დემონსტრაციები კონტექსტშიმინი-წყვილების გამოყენებით წარმოადგინეთ მოსალოდნელი ფორმატი (შეყვანა → გამომავალი). ეს ამცირებს ფორმატირების შეცდომებს და ათანაბრებს მოლოდინებს, განსაკუთრებით თუ პასუხში კონკრეტული ველები, ეტიკეტები ან სტილები გჭირდებათ.
• შაბლონები და ცვლადებიგანსაზღვრეთ მონაცემების შეცვლის ჩანაცვლებითი ველებით მონიშნული მოთხოვნები. დინამიური მოთხოვნები მნიშვნელოვანია, როდესაც შეყვანის სტრუქტურა იცვლება, მაგალითად, ფორმის მონაცემების გაწმენდის ან სკრაპინგის დროს, სადაც თითოეული ჩანაწერი სხვადასხვა ფორმატში მოდის.
• ვერბალიზატორებიისინი მოდელის ტექსტურ სივრცესა და თქვენი ბიზნესის კატეგორიებს შორის „მთარგმნელები“ არიან (მაგ., „ბედნიერი“ → „პოზიტიური“-ს შესაბამისობის შედგენა). კარგი ვერბალიზატორების არჩევა აუმჯობესებს ეტიკეტების სიზუსტეს და თანმიმდევრულობას, განსაკუთრებით განწყობის ანალიზსა და თემატურ კლასიფიკაციისას.
• მოთხოვნის სტრიქონები (სწრაფი ჯაჭვური კავშირი). რთული დავალების ეტაპებად დაყოფა: შეჯამება → მეტრიკის ამოღება → განწყობის ანალიზი. ეტაპების ჯაჭვური კავშირი სისტემას უფრო გამართვადს და სტაბილურს ხდის და ხშირად აუმჯობესებს ხარისხს „ყველაფრის ერთდროულად მოთხოვნასთან“ შედარებით.
• კარგი ფორმატირების პრაქტიკა: აღნიშნავს როლებს („თქვენ ხართ ანალიტიკოსი...“), განსაზღვრავს სტილს („უპასუხეთ ცხრილებში/JSON ფორმატში“), ადგენს შეფასების კრიტერიუმებს („სჯის ჰალუცინაციებს, ასახელებს წყაროებს, როდესაც ისინი არსებობენ“) და განმარტავს, თუ რა უნდა გააკეთოთ გაურკვევლობის შემთხვევაში (მაგ., „თუ მონაცემები აკლია, მიუთითეთ „უცნობი“).

სწრაფი რეგულირების კომპონენტები

ბუნებრივი მინიშნებების გარდა, მინიშნებების რეგულირება მოიცავს რბილ მინიშნებებს (გასაწვრთნელი ჩანერგვები), რომლებიც წინ უსწრებს შეყვანას. ვარჯიშის დროს გრადიენტი არეგულირებს ამ ვექტორებს, რათა გამომავალი მიზანთან მიუახლოვდეს. მოდელის სხვა წონაზე გავლენის გარეშე. ეს სასარგებლოა, როდესაც გსურთ პორტაბელურობა და დაბალი ფასები.

თქვენ ატვირთავთ LLM-ს (მაგალითად, GPT‑2 ან მსგავსი), ამზადებთ თქვენს მაგალითებს და თქვენ ამზადებთ რბილ ინსტრუქციებს თითოეული ჩანაწერისთვისთქვენ მხოლოდ ამ ჩანერგვებს ავარჯიშებთ, ამიტომ მოდელი „ხედავს“ ოპტიმიზებულ წინასიტყვაობას, რომელიც მის ქცევას თქვენს დავალებაში წარმართავს.

პრაქტიკული გამოყენებამომხმარებელთა მომსახურების ჩატბოტში შეგიძლიათ ჩართოთ ტიპიური კითხვების ნიმუშები და იდეალური პასუხის ტონი რბილ მოთხოვნებში. ეს აჩქარებს ადაპტაციას მოდელების სხვადასხვა განშტოებების შენარჩუნების გარეშე. და არც მეტი გრაფიკული პროცესორის მოხმარება.

სიღრმისეული დახვეწა: როდის, როგორ და რა სიფრთხილით

ზუსტი რეგულირება (ნაწილობრივ ან სრულად) LLM-ის წონებს სამიზნე მონაცემთა ნაკრებით ხელახლა ამზადებს. მისი სპეციალიზაცია. ეს საუკეთესო მიდგომაა, როდესაც დავალება გადახრილია იმისგან, რაც მოდელმა წინასწარი ტრენინგის დროს დაინახა ან მოითხოვს დახვეწილ ტერმინოლოგიას და გადაწყვეტილებებს.

ცარიელი ფურცლიდან არ იწყებ: ჩატზე მორგებული მოდელები, როგორიცაა gpt-3.5-ტურბო ისინი უკვე მზად არიან ინსტრუქციების შესასრულებლად. თქვენი დახვეწილი რეგულირება „რეაგირებს“ ამ ქცევაზე, რაც შეიძლება იყოს დახვეწილი და გაურკვეველი, ამიტომ კარგი იდეაა ექსპერიმენტი ჩაატაროთ სისტემის მოთხოვნებისა და შეყვანის დიზაინზე.

ზოგიერთი პლატფორმა საშუალებას გაძლევთ, უკვე არსებულზე ზუსტი რეგულირება განახორციელოთ. ეს აძლიერებს სასარგებლო სიგნალებს უფრო დაბალ ფასად. ნულიდან გადამზადებისთვის და ვალიდაციით კონტროლირებადი იტერაციების ხელშესაწყობად.

ისეთი ეფექტური ტექნიკები, როგორიცაა LoRA, დაბალი რანგის მატრიცებს ნერგავენ მოდელის მცირე რაოდენობის ახალი პარამეტრებით ადაპტირებისთვის. უპირატესობა: დაბალი მოხმარება, მოქნილი განლაგება და შექცევადობა (შეგიძლიათ „ადაპტაციის“ „ამოღება“ ფუძესთან შეხების გარეშე).

შედარება: სწრაფი რეგულირება vs. წვრილმანი რეგულირება

• პროცესიდახვეწილი რეგულირება აახლებს მოდელის წონებს მონიშნული სამიზნე მონაცემთა ნაკრებით; სწრაფი რეგულირება აჩერებს მოდელს და არეგულირებს მხოლოდ შესასწავლ ჩასმებს, რომლებიც დაკავშირებულია შეყვანასთან; სწრაფი ინჟინერია ოპტიმიზაციას უკეთებს ინსტრუქციის ტექსტს და შეუსწავლელ მაგალითებს.
• პარამეტრების დაყენებაზუსტი რეგულირების დროს თქვენ ცვლით ქსელს; სწრაფი რეგულირების დროს კი მხოლოდ „რბილ მოთხოვნებს“ ეხებით. სწრაფი ინჟინერიის დროს პარამეტრული რეგულირება არ არსებობს, მხოლოდ დიზაინია.
• შეყვანის ფორმატიდახვეწილი რეგულირება, როგორც წესი, იცავს ორიგინალურ ფორმატს; სწრაფი რეგულირება ახდენს შეყვანის ფორმულირებას ჩაშენებებისა და შაბლონების გამოყენებით; სწრაფი ინჟინერია იყენებს სტრუქტურირებულ ბუნებრივ ენას (როლები, შეზღუდვები, მაგალითები).
• რესურსებისდახვეწილი რეგულირება უფრო ძვირია (გამოთვლები, მონაცემები და დრო); სწრაფი რეგულირება უფრო ეფექტურია; სწრაფი ინჟინერია ყველაზე იაფი და სწრაფია იტერაციისთვის, თუ შემთხვევა საშუალებას იძლევა.
• მიზანი და რისკებიდახვეწა უშუალოდ ამოცანაზე ოპტიმიზირდება, რაც გამორიცხავს ზედმეტი მორგების რისკს; სწრაფი მორგება შეესაბამება LLM-ში უკვე შესწავლილ მასალას; სწრაფი ინჟინერია საუკეთესო პრაქტიკის გამოყენებით ამცირებს ჰალუცინაციებსა და ფორმატირების შეცდომებს მოდელზე შეხების გარეშე.

მონაცემები და ინსტრუმენტები: შესრულების საწვავი

• მონაცემთა ხარისხი უპირველეს ყოვლისა: განკურნება, დედუპლიკაცია, დაბალანსება, კიდეების დაფარვა და მდიდარი მეტამონაცემები ისინი შედეგის 80%-ს წარმოადგენენ, მიუხედავად იმისა, აკეთებთ თუ არა დახვეწილ თუ სწრაფ რეგულირებას.
• მილსადენების ავტომატიზაცია: მონაცემთა ინჟინერიის პლატფორმები გენერაციული ხელოვნური ინტელექტისთვის (მაგ., გადაწყვეტილებები, რომლებიც ქმნიან მრავალჯერად მონაცემთა პროდუქტებს) მონაცემთა ნაკრებების ინტეგრირებაში, ტრანსფორმაციაში, მიწოდებასა და მონიტორინგში დახმარება ტრენინგისა და შეფასებისთვის. ისეთი კონცეფციები, როგორიცაა „Nexsets“, ასახავს, თუ როგორ უნდა შეფუთოთ მონაცემები მოდელის მოხმარებისთვის მზად.
• უკუკავშირის ციკლიშეაგროვეთ რეალური გამოყენების სიგნალები (წარმატებები, შეცდომები, ხშირად დასმული კითხვები) და გამოიყენეთ ისინი თქვენს მოთხოვნებში, პროგრამულ მოთხოვნებში ან მონაცემთა ნაკრებებში. ეს სიზუსტის მისაღწევად ყველაზე სწრაფი გზაა.
• გამეორებადობავერსიების მოთხოვნები, რბილი მოთხოვნები, მონაცემები და მორგებული წონები. მიკვლევადობის გარეშე შეუძლებელია იმის ცოდნა, თუ რამ შეცვალა შესრულება ან კარგ მდგომარეობაში დაბრუნება, თუ იტერაცია წარუმატებელია.
• განზოგადებადავალებების ან ენების გაფართოებისას დარწმუნდით, რომ თქვენი ვერბალიზატორები, მაგალითები და იარლიყები არ არის ზედმეტად მორგებული კონკრეტულ სფეროზე. თუ ვერტიკალებს ცვლით, შეიძლება დაგჭირდეთ მცირედი კორექტირება ან ახალი რბილი მინიშნებების გამოყენება.
• რა მოხდება, თუ დაზუსტების შემდეგ მოთხოვნას შევცვლი? ზოგადად, დიახ: მოდელმა სტილები და ქცევები უნდა გამოიტანოს შესწავლილიდან და არა მხოლოდ განმეორებითი ტოკენებიდან. სწორედ ეს არის ინფერენციის ძრავის მიზანი.
• ციკლის დახურვა მეტრიკებითსიზუსტის გარდა, ის ზომავს სწორ ფორმატირებას, დაფარვას, წყაროს ციტირებას RAG-ში და მომხმარებლის კმაყოფილებას. რაც არ იზომება, არ უმჯობესდება.

მინიშნებებს, მინიშნებების დახვეწასა და დახვეწას შორის არჩევანის გაკეთება დოგმის საკითხი კი არა, კონტექსტის საკითხია.: ხარჯები, ვადები, შეცდომის რისკი, მონაცემთა ხელმისაწვდომობა და ექსპერტიზის საჭიროება. თუ ამ ფაქტორებს ზუსტად გაითვალისწინებთ, ტექნოლოგია თქვენს სასარგებლოდ იმუშავებს და არა პირიქით.

დანიელ ტერასა

რედაქტორი სპეციალიზირებულია ტექნოლოგიებისა და ინტერნეტის საკითხებში, ათ წელზე მეტი გამოცდილებით სხვადასხვა ციფრულ მედიაში. ვმუშაობდი რედაქტორად და კონტენტის შემქმნელად ელექტრონული კომერციის, კომუნიკაციის, ონლაინ მარკეტინგისა და სარეკლამო კომპანიებისთვის. მე ასევე ვწერდი ეკონომიკის, ფინანსების და სხვა სექტორების ვებსაიტებზე. ჩემი საქმეც ჩემი გატაცებაა. ახლა, ჩემი სტატიების მეშვეობით Tecnobits, ვცდილობ გამოვიკვლიო ყველა სიახლე და ახალი შესაძლებლობები, რომლებსაც ტექნოლოგიების სამყარო გვთავაზობს ყოველდღიურად ჩვენი ცხოვრების გასაუმჯობესებლად.