Kas yra tikslusis derinimas ir kodėl jūsų raginimai su juo veikia geriau?

Riba tarp Ko pasiekiama pateikus geras užduotis ir ko pasiekiama tobulinant modelį Tai subtiliau, nei atrodo, bet supratimas lemia skirtumą tarp vidutiniškų atsakymų ir tikrai naudingų sistemų. Šiame vadove, pateikdamas pavyzdžių ir palyginimų, parodysiu, kaip pasirinkti ir derinti kiekvieną techniką, kad pasiektumėte tvirtų rezultatų realiuose projektuose.

Tikslas – ne apsiriboti teorija, o kasdien ją pritaikyti praktikoje: kai jums pakanka greito inžinerinio darbo ar greito derinimo, Kada verta investuoti į tikslų derinimą?, kaip visa tai dera su RAG srautais ir kokie geriausios praktikos pavyzdžiai padeda sumažinti išlaidas, pagreitinti iteracijas ir išvengti aklavietės.

Kas yra greitasis inžinerijos metodas, greitasis derinimas ir tikslusis derinimas?

Prieš tęsdami, paaiškinkime kai kurias sąvokas:

• Greitas inžinerijos procesas – tai aiškių instrukcijų su aiškiai apibrėžtu kontekstu ir lūkesčiais kūrimo menas. valdyti jau apmokytą modelį. pokalbis, pavyzdžiui, apibrėžia vaidmenį, toną, išvesties formatą ir pavyzdžius, siekiant sumažinti dviprasmybę ir pagerinti tikslumą nekeičiant modelio svorių.
• Tikslusis derinimas modifikuoja iš anksto apmokyto modelio vidinius parametrus su papildomais duomenimis iš srities. kad tiksliai suderintumėte savo našumą atliekant konkrečias užduotis. Tai idealus pasirinkimas, kai reikia specializuotos terminologijos, sudėtingų sprendimų arba maksimalaus tikslumo jautriose srityse (sveikatos priežiūros, teisės, finansų).
• Raginimų derinimas prideda apmokomus vektorius (švelnius raginimus), kuriuos modelis interpretuoja kartu su įvesties tekstu.Jis neapmoko viso modelio iš naujo: fiksuoja jo svorius ir optimizuoja tik įterptuosius „takelius“. Tai efektyvus kompromisas, kai norite pritaikyti elgseną be visiško tikslinimo išlaidų.

UX/UI dizaine greitas projektavimas pagerina žmogaus ir kompiuterio sąveikos aiškumą (ko tikiuosi ir kaip to prašau), o tikslus derinimas padidina rezultato aktualumą ir nuoseklumą. Kartu, leidžia sukurti naudingesnes, greitesnes ir patikimesnes sąsajas.

Greita ir išsami inžinerija: metodai, kurie pajudina adatą

Greitas inžinerijos procesas nėra susijęs su aklu testavimu. Yra sistemingi metodai kurie pagerina kokybę neliečiant modelio ar bazinių duomenų:

• Mažas smūgis prieš nulinį smūgi. Į kelių šūvių Pridedate keletą gerai parinktų pavyzdžių, kad modelis tiksliai atspindėtų modelį; nulinis smūgis Jūs remiatės aiškiomis instrukcijomis ir taksonomijomis be pavyzdžių.
• Demonstracijos kontekstePademonstruokite laukiamą formatą (įvestis → išvestis) naudodami mini poras. Tai sumažina formatavimo klaidas ir suderina lūkesčius, ypač jei atsakyme reikia konkrečių laukų, etikečių ar stilių.
• Šablonai ir kintamiejiApibrėžkite raginimus su vietos rezervavimo ženklais duomenų keitimui. Dinaminiai raginimai yra labai svarbūs, kai įvesties struktūra kinta, pavyzdžiui, valant arba išimant formos duomenis, kai kiekvienas įrašas pateikiamas skirtingu formatu.
• ŽodžiaiJie yra „vertėjai“ tarp modelio tekstinės erdvės ir jūsų verslo kategorijų (pvz., susiejant „laimingas“ → „teigiamas“). Gerų verbalizatorių pasirinkimas pagerina etikečių tikslumą ir nuoseklumą, ypač analizuojant nuotaikas ir klasifikuojant pagal temas.
• Raginimų eilutės (greitas sujungimas). Sudėtingą užduotį suskaidykite į veiksmus: apibendrinkite → išskirkite metriką → analizuokite nuotaiką. Veiksmų sujungimas kartu padaro sistemą lengviau derinamą ir patikimesnę, o dažnai pagerina kokybę, palyginti su „visko prašymu iš karto“.
• Gera formatavimo praktika: žymi vaidmenis („Esate analitikas…“), apibrėžia stilių („atsakyti lentelėmis / JSON“), nustato vertinimo kriterijus („baudžia haliucinacijas, nurodo šaltinius, jei jie yra“) ir paaiškina, ką daryti kilus neaiškumams (pvz., „jei trūksta duomenų, nurodykite „nežinoma““).

Greito derinimo komponentai

Be natūralių raginimų, raginimų derinimas apima ir švelnius raginimus (mokomus įterpimus), kurie pateikiami prieš įvestį. Mokymo metu gradientas koreguoja tuos vektorius, kad išvestis būtų arčiau tikslo. nepaveikiant kitų modelio svorių. Tai naudinga, kai norite perkeliamumo ir mažų išlaidų.

Įkeliate LLM (pavyzdžiui, GPT‑2 ar panašų), parengiate pavyzdžius ir kiekvienam įrašui paruošiate programinius raginimusJūs apmokote tik tuos įterpimus, kad modelis „matytų“ optimizuotą įžangą, kuri vadovauja jo elgesiui jūsų užduotyje.

Praktinis pritaikymasKlientų aptarnavimo pokalbių robote galite įtraukti tipinius klausimų šablonus ir idealų atsakymo toną į iš anksto paruoštus klausimus. Tai pagreitina adaptaciją neišlaikant skirtingų modelių šakų. nei sunaudoja daugiau GPU.

Išsamus tikslus derinimas: kada, kaip ir su kokiu atsargumu

Tikslus derinimas (iš dalies arba visiškai) perkvalifikuoja LLM svorius su tiksliniu duomenų rinkiniu. specializuoti. Tai geriausias būdas, kai užduotis nukrypsta nuo to, ką modelis matė išankstinio mokymo metu, arba jai reikalinga smulki terminologija ir sprendimai.

Nepradėsi nuo nulio: pokalbių režimu suderinti modeliai, tokie kaip gpt-3.5-turbo Jie jau yra pasirengę vykdyti nurodymus. Jūsų tikslus derinimas „reaguoja“ į tą elgesį, kuris gali būti subtilus ir neapibrėžtas, todėl verta paeksperimentuoti su sistemos raginimų ir įvesčių dizainu.

Kai kurios platformos leidžia pridėti tikslią melodiją prie esamos. Tai sustiprina naudingus signalus mažesnėmis sąnaudomis. permokyti nuo nulio ir palengvina patvirtinimo valdomas iteracijas.

Efektyvūs metodai, tokie kaip LoRA, įterpia žemo rango matricas, kad pritaikytų modelį su nedaug naujų parametrų. Privalumas: mažesnis suvartojimas, lankstus diegimas ir grįžtamumas (galite „pašalinti“ adaptaciją neliesdami pagrindo).

Palyginimas: greitas derinimas ir tikslus derinimas

• ProcesasTikslusis derinimas atnaujina modelio svorius su pažymėtu tiksliniu duomenų rinkiniu; greitasis derinimas įšaldo modelį ir pakoreguoja tik tuos apmokomus įterpimus, kurie yra sujungti su įvestimi; greitasis inžinerija optimizuoja instrukcijų tekstą ir neapmokytus pavyzdžius.
• Parametrų nustatymasTiksliojo derinimo metu modifikuojate tinklą; greitojo derinimo metu liečiate tik „programinius raginimus“. Greitojo inžinerijos metu nėra parametrinio derinimo, tik projektavimas.
• Įvesties formatasTikslusis derinimas paprastai atitinka originalų formatą; greitasis derinimas performuluoja įvestį naudodamas įterpimus ir šablonus; greitasis inžinerija naudoja struktūrizuotą natūralią kalbą (vaidmenis, apribojimus, pavyzdžius).
• IštekliaiTikslus derinimas yra brangesnis (skaičiavimai, duomenys ir laikas); greitas derinimas yra efektyvesnis; greitas inžinerijos metodas yra pigiausias ir greičiausiai pritaikomas, jei leidžia aplinkybės.
• Tikslas ir rizikaTikslus derinimas optimizuojamas tiesiogiai pagal užduotį, pašalinant perteklinio pritaikymo riziką; greitas derinimas atitinka tai, kas jau buvo išmokta LLM; greitas inžinerijos metodas sumažina haliucinacijas ir formatavimo klaidas, taikant geriausią praktiką, neliečiant modelio.

Duomenys ir įrankiai: našumo kuras

• Duomenų kokybė svarbiausia: atkūrimas, deduplikacija, balansavimas, kraštinių atvejų padengimas ir raiškius metaduomenis Jie sudaro 80 % rezultato, nesvarbu, ar atliekate tikslųjį, ar greitąjį derinimą.
• Automatizuoti vamzdynusduomenų inžinerijos platformos generatyviniam dirbtiniam intelektui (pvz., sprendimai, kurie sukuria pakartotinai naudojamus duomenų produktus) padėti integruoti, transformuoti, pristatyti ir stebėti duomenų rinkinius mokymui ir vertinimui. Tokios sąvokos kaip „Nexsets“ iliustruoja, kaip supakuoti duomenis, kad juos būtų galima naudoti modelyje.
• Grįžtamojo ryšio ciklasSurinkite realaus pasaulio naudojimo signalus (sėkmes, klaidas, dažnai užduodamus klausimus) ir įtraukite juos į savo raginimus, programinius raginimus arba duomenų rinkinius. Tai greičiausias būdas pasiekti tikslumą.
• AtkuriamumasVersijų raginimai, programiniai raginimai, duomenys ir pritaikyti svoriai. Be atsekamumo neįmanoma žinoti, kas pakeitė našumą, arba grįžti į gerą būseną, jei iteracija nepavyksta.
• ApibendrinimasPleisdami užduotis ar kalbas, įsitikinkite, kad jūsų žodžiai, pavyzdžiai ir etiketės nėra pernelyg pritaikyti konkrečiai sričiai. Jei keičiate vertikales, gali tekti atlikti šiek tiek tikslių pakeitimų arba naudoti naujas programines instrukcijas.
• O jeigu pakeisiu raginimą po tikslaus derinimo? Apskritai taip: modelis turėtų spręsti apie stilius ir elgesį remdamasis tuo, ko išmoko, o ne tik pasikartojančiais žetonais. Būtent tokia ir yra išvadų sistemos paskirtis.
• Užbaikite ciklą su metrikaBe tikslumo, jis matuoja teisingą formatavimą, aprėptį, šaltinių citavimą RAG formatu ir vartotojų pasitenkinimą. Kas nematuojama, tas nepagerėja.

Pasirinkimas tarp raginimų, raginimų derinimo ir tikslinimo yra ne dogmos, o konteksto klausimas.: sąnaudos, terminai, klaidų rizika, duomenų prieinamumas ir ekspertų poreikis. Jei teisingai įvertinsite šiuos veiksnius, technologijos veiks jūsų naudai, o ne atvirkščiai.

Danielis Terrasa

Redaktorius specializuojasi technologijų ir interneto klausimais, turintis daugiau nei dešimties metų patirtį įvairiose skaitmeninėse laikmenose. Esu dirbusi redaktore ir turinio kūrėja elektroninės prekybos, komunikacijos, internetinės rinkodaros ir reklamos įmonėse. Taip pat rašiau ekonomikos, finansų ir kitų sektorių svetainėse. Mano darbas taip pat yra mano aistra. Dabar per mano straipsnius Tecnobits, stengiuosi ištirti visas naujienas ir naujas galimybes, kurias mums kasdien siūlo technologijų pasaulis, kad pagerintume savo gyvenimą.