Kas ir precīza regulēšana un kāpēc jūsu norādījumi ar to darbojas labāk?

Robeža starp Ko jūs sasniedzat ar labām norādēm un ko jūs sasniedzat, pilnveidojot modeli Tas ir smalkāk, nekā šķiet, taču tā izpratne rada atšķirību starp viduvējām atbildēm un patiesi noderīgām sistēmām. Šajā rokasgrāmatā es ar piemēriem un salīdzinājumiem parādīšu, kā izvēlēties un apvienot katru metodi, lai sasniegtu stabilus rezultātus reālos projektos.

Mērķis nav palikt pie teorijas, bet gan pielietot to praksē ikdienā: kad jums pietiek ar ātru inženieriju vai ātru noregulēšanu, Kad ir vērts ieguldīt precīzā regulēšanā?, kā tas viss iederas RAG plūsmās un kāda labākā prakse samazina izmaksas, paātrina iterācijas un novērš nonākšanu strupceļā.

Kas ir ātra inženierija, ātra regulēšana un precīza regulēšana?

Pirms turpināt, precizēsim dažus jēdzienus:

• Ātra inženierija ir māksla izstrādāt skaidras instrukcijas ar precīzi definētu kontekstu un cerībām. lai vadītu jau apmācītu modeli. chatbotpiemēram, definē lomu, toni, izvades formātu un piemērus, lai mazinātu neskaidrības un uzlabotu precizitāti, neskarot modeļa svarus.
• Precīza regulēšana maina iepriekš apmācīta modeļa iekšējos parametrus ar papildu datiem no domēna. lai precīzi pielāgotu savu sniegumu konkrētu uzdevumu veikšanā. Tas ir ideāli piemērots, ja nepieciešama specializēta terminoloģija, sarežģīti lēmumi vai maksimāla precizitāte jutīgās jomās (veselības aprūpe, juridiskā, finanšu joma).
• Uzvedņu regulēšana pievieno apmācāmus vektorus (mīkstas uzvednes), ko modelis interpretē kopā ar ievades tekstu.Tas nepārstrādā visu modeli: tas iesaldē tā svarus un optimizē tikai šīs iegultās "celiņus". Tas ir efektīvs kompromiss, ja vēlaties pielāgot uzvedību bez pilnīgas precizēšanas izmaksām.

UX/UI dizainā ātra inženierija uzlabo cilvēka un datora mijiedarbības skaidrību (ko es sagaidu un kā es to pieprasu), savukārt precīza pielāgošana palielina rezultāta atbilstību un konsekvenci. Apvienojumā, nodrošināt noderīgākas, ātrākas un uzticamākas saskarnes.

Ātra inženierija padziļināti: metodes, kas virza adatu uz priekšu

Ātra inženierija nav saistīta ar aklo testēšanu. Ir sistemātiskas metodes kas uzlabo kvalitāti, neietekmējot modeli vai jūsu bāzes datus:

• Dažu sitienu pret nulles sitienu. uz dažu šāvienu Jūs pievienojat dažus labi izvēlētus piemērus, lai modelis precīzi atspoguļotu modeli; nulles šāviens Jūs paļaujaties uz skaidriem norādījumiem un taksonomijām bez piemēriem.
• Demonstrācijas kontekstāDemonstrējiet paredzamo formātu (ievade → izvade) ar mini pāriem. Tas samazina formatēšanas kļūdas un saskaņo paredzamo rezultātu, īpaši, ja atbildē ir nepieciešami konkrēti lauki, etiķetes vai stili.
• Veidnes un mainīgieDefinējiet uzvednes ar vietturiem datu maiņai. Dinamiskas uzvednes ir svarīgas, ja ievades struktūra mainās, piemēram, veidlapas datu tīrīšanā vai datu nokasīšanā, kur katrs ieraksts tiek piegādāts citā formātā.
• VerbalizatoriTie ir “tulkotāji” starp modeļa teksta telpu un jūsu biznesa kategorijām (piemēram, kartējot “laimīgs” → “pozitīvs”). Labu verbalizatoru izvēle uzlabo etiķešu precizitāti un konsekvenci, īpaši noskaņojuma analīzē un tematiskā klasifikācijā.
• Uzvednes virknes (tūlītēja ķēžu apvienošana). Sadaliet sarežģītu uzdevumu soļos: apkopojiet → iegūstiet metrikas → analizējiet noskaņojumu. Soļu ķēžu apvienošana padara sistēmu atkļūdojamāku un robustāku, un bieži vien uzlabo kvalitāti, salīdzinot ar "visa pieprasīšanu uzreiz".
• Laba formatēšanas prakse: atzīmē lomas (“Jūs esat analītiķis…”), definē stilu (“atbildēt tabulās/JSON”), nosaka vērtēšanas kritērijus (“soda halucinācijas, citē avotus, ja tādi ir”) un paskaidro, kas jādara neskaidrību gadījumā (piemēram, “ja trūkst datu, norādiet “nav zināms””).

Ātras regulēšanas komponenti

Papildus dabiskajām uzvednēm uzvedņu regulēšana ietver mīkstās uzvednes (apmācamas iegulšanas), kas ir pirms ievades. Apmācības laikā gradients pielāgo šos vektorus, lai tuvinātu izvadi mērķim. neietekmējot modeļa pārējos svarus. Tas ir noderīgi, ja vēlaties pārnesamību un zemas izmaksas.

Jūs augšupielādējat LLM (piemēram, GPT-2 vai līdzīgu), sagatavojat savus piemērus un jūs sagatavojat katra ieraksta mīkstās uzvednesJūs apmācāt tikai šīs iegulšanas, lai modelis “redzētu” optimizētu priekšvārdu, kas vada tā darbību jūsu uzdevumā.

Praktisks pielietojumsKlientu apkalpošanas tērzēšanas robotā varat iekļaut tipiskus jautājumu modeļus un ideālu atbildes toni elastīgos uzvednēs. Tas paātrina adaptāciju, neuzturot dažādas modeļu atzaras. ne arī patērē vairāk GPU.

Padziļināta precizēšana: kad, kā un ar kādu piesardzību

Precīza regulēšana (daļēji vai pilnībā) pārkvalificē LLM svarus ar mērķa datu kopu. lai to specializētu. Šī ir labākā pieeja, ja uzdevums atšķiras no tā, ko modelis redzēja pirmsapmācības laikā, vai ja ir nepieciešama detalizēta terminoloģija un lēmumi.

Tu nesāc no tukšas lapastērzēšanai pielāgoti modeļi, piemēram, gpt-3.5-turbo Viņi jau ir noregulēti, lai izpildītu norādījumus. Jūsu smalkā regulēšana “reaģē” uz šo uzvedību, kas var būt nemanāms un nenoteikts, tāpēc ieteicams eksperimentēt ar sistēmas uzvedņu un ievades datu dizainu.

Dažas platformas ļauj pievienot smalku melodiju esošai virknei. Tas stiprina noderīgos signālus par zemākām izmaksām. pārkvalificēties no nulles un atvieglo validācijas vadītas iterācijas.

Efektīvas metodes, piemēram, LoRA, ievieto zemas ranga matricas, lai pielāgotu modeli ar dažiem jauniem parametriem. Priekšrocība: mazāks patēriņš, elastīga ieviešana un atgriezeniskums (adaptāciju var “noņemt”, nepieskaroties pamatnei).

Salīdzinājums: ātra regulēšana pret precīzu regulēšanu

• ProcessPrecīza regulēšana atjaunina modeļa svarus ar marķētu mērķa datu kopu; tūlītēja regulēšana iesaldē modeli un pielāgo tikai apmācāmos iegultos elementus, kas ir apvienoti ar ievadi; tūlītēja inženierija optimizē instrukciju tekstu un neapmācītus piemērus.
• Parametru iestatīšanaPrecīzā regulēšanā jūs modificējat tīklu; tūlītējā regulēšanā jūs pieskaraties tikai "mīkstajiem norādījumiem". Ātrajā inženierijā nav parametriskās regulēšanas, tikai projektēšana.
• Ievades formātsPrecīza regulēšana parasti respektē sākotnējo formātu; tūlītēja regulēšana pārformulē ievadi ar iegultiem elementiem un veidnēm; tūlītēja inženierija izmanto strukturētu dabisko valodu (lomas, ierobežojumus, piemērus).
• ResursiPrecīza regulēšana ir dārgāka (aprēķini, dati un laiks); tūlītēja regulēšana ir efektīvāka; tūlītēja inženierija ir lētākā un ātrākā iterācijas metode, ja vien situācija to atļauj.
• Mērķis un riskiPrecīza regulēšana optimizē tieši uzdevumam, novēršot pārmērīgas pielāgošanas risku; tūlītēja regulēšana atbilst tam, kas jau ir apgūts LLM; tūlītēja inženierija mazina halucinācijas un formatēšanas kļūdas, izmantojot labāko praksi, nepieskaroties modelim.

Dati un rīki: veiktspējas degviela

• Datu kvalitāte pirmajā vietā: dziedināšana, deduplikācija, balansēšana, malu gadījumu pārklāšana un bagātīgi metadati Tie ir 80% no rezultāta neatkarīgi no tā, vai veicat precīzu vai tūlītēju regulēšanu.
• Automatizēt cauruļvadusdatu inženierijas platformas ģeneratīvajam mākslīgajam intelektam (piemēram, risinājumi, kas rada atkārtoti izmantojamus datu produktus) palīdzēt integrēt, pārveidot, piegādāt un uzraudzīt datu kopas apmācībai un novērtēšanai. Tādi koncepti kā “Nexsets” ilustrē, kā datus iesaiņot gatavus modeļa lietošanai.
• Atgriezeniskās saites cilpaApkopojiet reālās pasaules lietošanas signālus (veiksmes, kļūdas, bieži uzdotos jautājumus) un iekļaujiet tos savos uzvednēs, mīkstajos uzvednēs vai datu kopās. Tas ir ātrākais veids, kā iegūt precizitāti.
• reproducējamībaVersiju uzvednes, mīkstās uzvednes, dati un pielāgoti svari. Bez izsekojamības nav iespējams zināt, kas mainīja veiktspēju, vai atgriezties labā stāvoklī, ja iterācija neizdodas.
• VispārināšanaPaplašinot uzdevumus vai valodas, pārliecinieties, vai jūsu verbalizatori, piemēri un etiķetes nav pārāk pielāgotas konkrētai jomai. Ja maināt vertikāles, iespējams, būs jāveic nelielas korekcijas vai jāizmanto jaunas mākslīgās uzvednes.
• Kas notiek, ja pēc precizēšanas mainu uzvedni? Kopumā jā: modelim vajadzētu secināt stilus un uzvedību no tā, ko tas ir iemācījies, nevis tikai atkārtotus marķierus. Tieši tāda ir secinājumu dzinēja jēga.
• Noslēdziet ciklu ar metriku palīdzībuPapildus precizitātei tas mēra pareizu formatējumu, aptvērumu, avotu citēšanu RAG formātā un lietotāju apmierinātību. Tas, ko nemēra, neuzlabojas.

Izvēle starp norādījumiem, norādījumu precizēšanu un precizēšanu nav dogmas, bet gan konteksta jautājums.izmaksas, laika grafiki, kļūdu risks, datu pieejamība un nepieciešamība pēc eksperta. Ja jūs precīzi ņemsiet vērā šos faktorus, tehnoloģijas darbosies jūsu labā, nevis otrādi.

Daniels Terrasa

Redaktors specializējas tehnoloģiju un interneta jautājumos ar vairāk nekā desmit gadu pieredzi dažādos digitālajos medijos. Esmu strādājis par redaktoru un satura veidotāju e-komercijas, komunikācijas, tiešsaistes mārketinga un reklāmas uzņēmumos. Esmu rakstījis arī ekonomikas, finanšu un citu nozaru tīmekļa vietnēs. Mans darbs ir arī mana aizraušanās. Tagad, izmantojot manus rakstus Tecnobits, es cenšos izpētīt visus jaunumus un jaunas iespējas, ko tehnoloģiju pasaule mums piedāvā katru dienu, lai uzlabotu mūsu dzīvi.