ಫೈನ್ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಎಂದರೇನು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು ಅದರೊಂದಿಗೆ ಏಕೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ?

ನಡುವಿನ ಗಡಿ ಉತ್ತಮ ಸುಳಿವುಗಳಿಂದ ನೀವು ಏನನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ಶ್ರುತಿಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ನೀವು ಏನನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತೀರಿ ಇದು ತೋರುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಅದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸಾಧಾರಣ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಉಪಯುಕ್ತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿ, ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ಘನ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ತಂತ್ರವನ್ನು ಹೇಗೆ ಆರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಹೋಲಿಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ ನಾನು ನಿಮಗೆ ತೋರಿಸುತ್ತೇನೆ.

ಗುರಿ ಸಿದ್ಧಾಂತದಲ್ಲಿ ಉಳಿಯುವುದು ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅದನ್ನು ಪ್ರತಿದಿನವೂ ಆಚರಣೆಗೆ ತರುವುದು: ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ನಿಮಗೆ ಸಾಕಾಗಿದ್ದಾಗ, ಉತ್ತಮ ಶ್ರುತಿಯಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುವುದು ಯಾವಾಗ ಯೋಗ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ?, ಇದೆಲ್ಲವೂ RAG ಹರಿವುಗಳಿಗೆ ಹೇಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಯಾವ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡೆಡ್ ಎಂಡ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೋಗುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್, ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಫೈನ್ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಎಂದರೇನು?

ಮುಂದುವರಿಯುವ ಮೊದಲು, ಕೆಲವು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸೋಣ:

• ತ್ವರಿತ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಎಂದರೆ ಸ್ಪಷ್ಟ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ ಕಲೆ. ಈಗಾಗಲೇ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡಲು. ಚಾಟ್ಬೊಟ್ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮಾದರಿಯ ತೂಕವನ್ನು ಮುಟ್ಟದೆ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಪಾತ್ರ, ಸ್ವರ, ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಸ್ವರೂಪ ಮತ್ತು ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ.
• ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್, ಡೊಮೇನ್‌ನಿಂದ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಯ ಆಂತರಿಕ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು. ನಿಮಗೆ ವಿಶೇಷ ಪರಿಭಾಷೆ, ಸಂಕೀರ್ಣ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಅಥವಾ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ (ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ, ಕಾನೂನು, ಹಣಕಾಸು) ಗರಿಷ್ಠ ನಿಖರತೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವಾಗ ಇದು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
• ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಹುದಾದ ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು (ಸಾಫ್ಟ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು) ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಮಾದರಿಯು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಪಠ್ಯದ ಜೊತೆಗೆ ಅರ್ಥೈಸುತ್ತದೆ.ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮರುತರಬೇತಿಗೊಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ: ಅದು ತನ್ನ ತೂಕವನ್ನು ಫ್ರೀಜ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎಂಬೆಡೆಡ್ ಮಾಡಿದ "ಟ್ರ್ಯಾಕ್‌ಗಳನ್ನು" ಮಾತ್ರ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಪೂರ್ಣ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ವೆಚ್ಚವಿಲ್ಲದೆ ನೀವು ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸಿದಾಗ ಇದು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಧ್ಯಮ ನೆಲವಾಗಿದೆ.

UX/UI ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ, ತ್ವರಿತ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮಾನವ-ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸಂವಹನದ ಸ್ಪಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ (ನಾನು ಏನನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತೇನೆ ಮತ್ತು ನಾನು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಕೇಳುತ್ತೇನೆ), ಆದರೆ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನ ಪ್ರಸ್ತುತತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಯೋಜಿತವಾಗಿ, ಹೆಚ್ಚು ಉಪಯುಕ್ತ, ವೇಗವಾದ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

ಆಳವಾದ ತ್ವರಿತ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್: ಸೂಜಿಯನ್ನು ಚಲಿಸುವ ತಂತ್ರಗಳು

ತ್ವರಿತ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಎಂದರೆ ಕುರುಡು ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲ. ಇದೆ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ವಿಧಾನಗಳು ಮಾದರಿ ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಮೂಲ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮುಟ್ಟದೆ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ:

• ಫ್ಯೂ-ಶಾಟ್ vs ಝೀರೋ-ಶಾಟ್. ರಲ್ಲಿ ಕೆಲವೇ ಹೊಡೆತಗಳು ಮಾದರಿಯು ನಿಖರವಾದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ನೀವು ಕೆಲವು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿದ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತೀರಿ; ಶೂನ್ಯ-ಪ್ರಮಾಣ ಉದಾಹರಣೆಗಳಿಲ್ಲದೆ ನೀವು ಸ್ಪಷ್ಟ ಸೂಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಜೀವಿವರ್ಗೀಕರಣ ಶಾಸ್ತ್ರಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದ್ದೀರಿ.
• ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ ಪ್ರದರ್ಶನಗಳು. ಮಿನಿ-ಜೋಡಿಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು (ಇನ್‌ಪುಟ್ → ಔಟ್‌ಪುಟ್) ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿ. ಇದು ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟಿಂಗ್ ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನಿಮಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು, ಲೇಬಲ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಶೈಲಿಗಳು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ.
• ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳುಡೇಟಾವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಪ್ಲೇಸ್‌ಹೋಲ್ಡರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ. ಇನ್‌ಪುಟ್ ರಚನೆಯು ಬದಲಾದಾಗ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಫಾರ್ಮ್ ಡೇಟಾ ಶುದ್ಧೀಕರಣ ಅಥವಾ ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ದಾಖಲೆಯು ವಿಭಿನ್ನ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಬಂದಾಗ.
• ಕ್ರಿಯಾಪದಕಾರರುಅವರು ಮಾದರಿಯ ಪಠ್ಯ ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರ ವರ್ಗಗಳ ನಡುವೆ "ಅನುವಾದಕರು" (ಉದಾ., "ಸಂತೋಷ" → "ಧನಾತ್ಮಕ" ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್). ಉತ್ತಮ ವರ್ಬಲೈಜರ್‌ಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಲೇಬಲ್ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ವಿಷಯಾಧಾರಿತ ವರ್ಗೀಕರಣದಲ್ಲಿ.
• ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್‌ಗಳು (ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಚೈನಿಂಗ್). ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಹಂತಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಿ: ಸಾರಾಂಶ → ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಿರಿ → ಭಾವನೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ. ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಚೈನ್ ಮಾಡುವುದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಬಲಿಷ್ಠವಾಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು "ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಒಂದೇ ಬಾರಿಗೆ ಕೇಳುವುದಕ್ಕೆ" ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
• ಉತ್ತಮ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟಿಂಗ್ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು: ಪಾತ್ರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ (“ನೀವು ವಿಶ್ಲೇಷಕರು…”), ಶೈಲಿಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ (“ಕೋಷ್ಟಕಗಳಲ್ಲಿ/JSON ನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಿ”), ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತದೆ (“ಭ್ರಮೆಗಳನ್ನು ದಂಡಿಸುತ್ತದೆ, ಅವು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದ್ದಾಗ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತದೆ”) ಮತ್ತು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಏನು ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ (ಉದಾ., “ಡೇಟಾ ಕಾಣೆಯಾಗಿದ್ದರೆ, 'ಅಜ್ಞಾತ' ಎಂದು ಸೂಚಿಸಿ”).

ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಘಟಕಗಳು

ನೈಸರ್ಗಿಕ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳ ಜೊತೆಗೆ, ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗೆ ಮುಂಚಿನ ಮೃದುವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು (ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಹುದಾದ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್‌ಗಳು) ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಆ ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಗುರಿಯ ಹತ್ತಿರ ತರುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಯ ಇತರ ತೂಕದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರದಂತೆ. ನೀವು ಸಾಗಿಸಲು ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಬಯಸಿದಾಗ ಇದು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.

ನೀವು LLM ಅನ್ನು ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, GPT‑2 ಅಥವಾ ಅಂತಹುದೇ), ನಿಮ್ಮ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ ಮತ್ತು ನೀವು ಪ್ರತಿ ನಮೂದುಗೂ ಮೃದುವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುತ್ತೀರಿ.ನೀವು ಆ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್‌ಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತೀರಿ, ಆದ್ದರಿಂದ ಮಾದರಿಯು ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಅದರ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಸುವ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮುನ್ನುಡಿಯನ್ನು "ನೋಡುತ್ತದೆ".

ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್: ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವಾ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ನಲ್ಲಿ, ನೀವು ವಿಶಿಷ್ಟ ಪ್ರಶ್ನೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಮೃದುವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಆದರ್ಶ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಟೋನ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಬಹುದು. ಇದು ಮಾದರಿಗಳ ವಿಭಿನ್ನ ಶಾಖೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸದೆಯೇ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು GPU ಬಳಸುವುದಿಲ್ಲ.

ಆಳವಾದ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಶ್ರುತಿ: ಯಾವಾಗ, ಹೇಗೆ, ಮತ್ತು ಯಾವ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ

ಫೈನ್ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಗುರಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ LLM ನ ತೂಕವನ್ನು (ಭಾಗಶಃ ಅಥವಾ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ) ಮರುತರಬೇತಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಅದನ್ನು ಪರಿಣತಿಗೊಳಿಸಲು. ಮಾದರಿಯು ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನೋಡಿದ ಕಾರ್ಯದಿಂದ ಕಾರ್ಯವು ವಿಮುಖವಾದಾಗ ಅಥವಾ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ಪರಿಭಾಷೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುವಾಗ ಇದು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ.

ನೀವು ಖಾಲಿ ಹಾಳೆಯಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದಿಲ್ಲ.: ಚಾಟ್-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಲಾದ ಮಾದರಿಗಳು ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಜಿಪಿಟಿ-3.5-ಟರ್ಬೊ ಅವರು ಈಗಾಗಲೇ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲು ಸಿದ್ಧರಾಗಿದ್ದಾರೆ. ನಿಮ್ಮ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಶ್ರುತಿ ಆ ನಡವಳಿಕೆಗೆ "ಪ್ರತಿಕ್ರಯಿಸುತ್ತದೆ"., ಇದು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಮತ್ತು ಅನಿಶ್ಚಿತವಾಗಿರಬಹುದು, ಆದ್ದರಿಂದ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳ ವಿನ್ಯಾಸದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಯೋಗ ಮಾಡುವುದು ಒಳ್ಳೆಯದು.

ಕೆಲವು ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಒಂದರ ಮೇಲೆ ಉತ್ತಮವಾದ ಟ್ಯೂನ್ ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ. ಇದು ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ಉಪಯುಕ್ತ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಬಲಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಮೊದಲಿನಿಂದ ಮರುತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ-ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

LoRA ನಂತಹ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ತಂತ್ರಗಳು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕೆಲವು ಹೊಸ ನಿಯತಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಡಿಮೆ-ಶ್ರೇಣಿಯ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತವೆ. ಅನುಕೂಲ: ಕಡಿಮೆ ಬಳಕೆ, ಚುರುಕಾದ ನಿಯೋಜನೆಗಳು ಮತ್ತು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುವಿಕೆ (ನೀವು ಬೇಸ್ ಅನ್ನು ಮುಟ್ಟದೆಯೇ ರೂಪಾಂತರವನ್ನು "ತೆಗೆದುಹಾಕಬಹುದು").

ಹೋಲಿಕೆ: ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ vs ಫೈನ್ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್

• ಪ್ರೊಸೆಸೊಫೈನ್ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಗುರಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಮಾದರಿ ತೂಕವನ್ನು ನವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ; ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಫ್ರೀಜ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗೆ ಜೋಡಿಸಲಾದ ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಹುದಾದ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ; ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಸೂಚನಾ ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಪಡೆಯದ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
• ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆಫೈನ್ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ, ನೀವು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸುತ್ತೀರಿ; ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ, ನೀವು "ಸಾಫ್ಟ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು" ಮಾತ್ರ ಸ್ಪರ್ಶಿಸುತ್ತೀರಿ. ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ, ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಇಲ್ಲ, ಕೇವಲ ವಿನ್ಯಾಸ.
• ಇನ್ಪುಟ್ ಸ್ವರೂಪಫೈನ್ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮೂಲ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಗೌರವಿಸುತ್ತದೆ; ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮರುರೂಪಿಸುತ್ತದೆ; ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ರಚನಾತ್ಮಕ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯನ್ನು (ಪಾತ್ರಗಳು, ನಿರ್ಬಂಧಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗಳು) ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ.
• ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳುಫೈನ್ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಹೆಚ್ಚು ದುಬಾರಿಯಾಗಿದೆ (ಗಣನೆ, ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಸಮಯ); ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ; ಪ್ರಕರಣವು ಅನುಮತಿಸಿದರೆ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲು ಅಗ್ಗ ಮತ್ತು ವೇಗವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
• ಉದ್ದೇಶ ಮತ್ತು ಅಪಾಯಗಳುಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ನೇರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುತ್ತದೆ, ಅತಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಅಪಾಯವನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ; ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಈಗಾಗಲೇ LLM ನಲ್ಲಿ ಕಲಿತದ್ದಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ; ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮುಟ್ಟದೆಯೇ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳೊಂದಿಗೆ ಭ್ರಮೆಗಳು ಮತ್ತು ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟಿಂಗ್ ದೋಷಗಳನ್ನು ತಗ್ಗಿಸುತ್ತದೆ.

ದತ್ತಾಂಶ ಮತ್ತು ಪರಿಕರಗಳು: ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಇಂಧನ

• ಮೊದಲು ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ: ಗುಣಪಡಿಸುವುದು, ನಕಲು ಮಾಡುವಿಕೆ, ಸಮತೋಲನ, ಅಂಚಿನ ಪ್ರಕರಣ ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಮತ್ತು ರಿಚ್ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ನೀವು ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಮಾಡಿದರೂ ಅಥವಾ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಮಾಡಿದರೂ ಅವು ಫಲಿತಾಂಶದ 80% ರಷ್ಟಿವೆ.
• ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಿ: ಉತ್ಪಾದಕ AI ಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ವೇದಿಕೆಗಳು (ಉದಾ., ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಪರಿಹಾರಗಳು) ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು, ಪರಿವರ್ತಿಸಲು, ತಲುಪಿಸಲು ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಿ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ. "ನೆಕ್ಸೆಟ್‌ಗಳು" ನಂತಹ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಮಾದರಿ ಬಳಕೆಗೆ ಸಿದ್ಧವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಮಾಡುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.
• ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್: ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಬಳಕೆಯ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು (ಯಶಸ್ಸುಗಳು, ದೋಷಗಳು, ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು) ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು, ಸಾಫ್ಟ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಮರಳಿ ಫೀಡ್ ಮಾಡಿ. ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಇದು ಅತ್ಯಂತ ವೇಗವಾದ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ.
• ಪುನರುತ್ಪಾದನೆ: ಆವೃತ್ತಿಗಳ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು, ಸಾಫ್ಟ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು, ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಅನುಗುಣವಾದ ತೂಕಗಳು. ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ ಇಲ್ಲದೆ, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಏನು ಬದಲಾಯಿತು ಎಂದು ತಿಳಿಯುವುದು ಅಥವಾ ಪುನರಾವರ್ತನೆ ವಿಫಲವಾದರೆ ಉತ್ತಮ ಸ್ಥಿತಿಗೆ ಮರಳುವುದು ಅಸಾಧ್ಯ.
• ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣಕಾರ್ಯಗಳು ಅಥವಾ ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುವಾಗ, ನಿಮ್ಮ ವರ್ಬಲೈಜರ್‌ಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೊಮೇನ್‌ಗೆ ಅತಿಯಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ನೀವು ಲಂಬಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಸ್ವಲ್ಪ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ಶ್ರುತಿ ಮಾಡಬೇಕಾಗಬಹುದು ಅಥವಾ ಹೊಸ ಸಾಫ್ಟ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬೇಕಾಗಬಹುದು.
• ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಮಾಡಿದ ನಂತರ ನಾನು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿದರೆ ಏನು? ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಹೌದು: ಮಾದರಿಯು ತಾನು ಕಲಿತದ್ದರಿಂದ ಶೈಲಿಗಳು ಮತ್ತು ನಡವಳಿಕೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಬೇಕು, ಕೇವಲ ಟೋಕನ್‌ಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಬಾರದು. ಅದು ನಿಖರವಾಗಿ ಒಂದು ನಿರ್ಣಯ ಎಂಜಿನ್‌ನ ಅಂಶವಾಗಿದೆ.
• ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಮುಚ್ಚಿನಿಖರತೆಯ ಹೊರತಾಗಿ, ಇದು ಸರಿಯಾದ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟಿಂಗ್, ಕವರೇಜ್, RAG ನಲ್ಲಿ ಮೂಲ ಉಲ್ಲೇಖ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರ ತೃಪ್ತಿಯನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ. ಅಳೆಯದಿರುವುದು ಸುಧಾರಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು, ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ನಡುವೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಸಿದ್ಧಾಂತದ ವಿಷಯವಲ್ಲ, ಬದಲಿಗೆ ಸಂದರ್ಭದ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ.: ವೆಚ್ಚಗಳು, ಸಮಯದ ಮಾಪಕಗಳು, ದೋಷದ ಅಪಾಯ, ಡೇಟಾ ಲಭ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಪರಿಣತಿಯ ಅಗತ್ಯ. ನೀವು ಈ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿದರೆ, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ನಿಮ್ಮ ಪರವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿಯಾಗಿ ಅಲ್ಲ.

ಡೇನಿಯಲ್ ಟೆರ್ರಾಸಾ

ವಿವಿಧ ಡಿಜಿಟಲ್ ಮಾಧ್ಯಮಗಳಲ್ಲಿ ಹತ್ತು ವರ್ಷಗಳ ಅನುಭವ ಹೊಂದಿರುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿ ಹೊಂದಿರುವ ಸಂಪಾದಕ. ನಾನು ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್, ಸಂವಹನ, ಆನ್‌ಲೈನ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಜಾಹೀರಾತು ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಸಂಪಾದಕ ಮತ್ತು ವಿಷಯ ರಚನೆಕಾರನಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ. ನಾನು ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರ, ಹಣಕಾಸು ಮತ್ತು ಇತರ ವಲಯಗಳ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿಯೂ ಬರೆದಿದ್ದೇನೆ. ನನ್ನ ಕೆಲಸವೂ ನನ್ನ ಉತ್ಸಾಹ. ಈಗ, ನನ್ನ ಲೇಖನಗಳ ಮೂಲಕ Tecnobits, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಪಂಚವು ನಮ್ಮ ಜೀವನವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಪ್ರತಿದಿನ ನಮಗೆ ನೀಡುವ ಎಲ್ಲಾ ಸುದ್ದಿಗಳು ಮತ್ತು ಹೊಸ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ನಾನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತೇನೆ.