Што е фино подесување и зошто вашите инструкции функционираат подобро со него?

Границата помеѓу Што постигнувате со добри поттици и што постигнувате со фино подесување на моделот Посуптилно е отколку што изгледа, но разбирањето на тоа прави разлика помеѓу просечни одговори и навистина корисни системи. Во ова упатство, ќе ви покажам, со примери и споредби, како да изберете и комбинирате секоја техника за да постигнете солидни резултати во проекти од реалниот свет.

Целта не е да се остане во теорија, туку да се примени во пракса на дневна основа: кога брзото инженерство или брзото подесување се доволни за вас, Кога вреди да се инвестира во фино подесување?, како сето ова се вклопува во RAG тековите и кои најдобри практики ги намалуваат трошоците, ги забрзуваат итерациите и избегнуваат запаѓање во ќорсокак.

Што се брзо инженерство, брзо подесување и фино подесување?

Пред да продолжиме, да разјасниме некои концепти:

• Брзото инженерство е уметност на дизајнирање јасни инструкции со добро дефиниран контекст и очекувања. да се води веќе обучен модел. Во chatbot, на пример, ја дефинира улогата, тонот, излезниот формат и примерите за да се намали двосмисленоста и да се подобри точноста без да се допре до тежините на моделот.
• Финото подесување ги модифицира внатрешните параметри на претходно обучен модел со дополнителни податоци од доменот. за да ги дотерате вашите перформанси на специфични задачи. Идеален е кога ви е потребна специјализирана терминологија, сложени одлуки или максимална точност во чувствителни области (здравствена заштита, правни, финансиски).
• Подесувањето на потсетници додава обучливи вектори (меки потсетници) што моделот ги толкува заедно со влезниот текст.Не го преквалификува целиот модел: ги замрзнува неговите тежини и ги оптимизира само вградените „траги“. Тоа е ефикасна средина кога сакате да го прилагодите однесувањето без трошоците за целосно фино подесување.

Во UX/UI дизајнот, брзото инженерство ја подобрува јасноста на интеракцијата човек-компјутер (што очекувам и како го барам тоа), додека финото подесување ја зголемува релевантноста и конзистентноста на резултатот. Комбинирано, овозможуваат покорисни, побрзи и посигурни интерфејси.

Брзо инженерство во длабочина: техники што ја движат иглата

Брзото инженерство не е за слепо тестирање. Постои систематски методи што го подобруваат квалитетот без да го допираат моделот или вашите основни податоци:

• Малку истрели наспроти нула истрели. Во неколку истрели Додавате неколку добро избрани примери, така што моделот го долови точниот образец; во нулта шанса Се потпирате на јасни упатства и таксономии без примери.
• Демонстрации во контекстДемонстрирајте го очекуваниот формат (влез → излез) со мини-парови. Ова ги намалува грешките во форматирањето и ги усогласува очекувањата, особено ако ви се потребни специфични полиња, етикети или стилови во одговорот.
• Шаблони и променливиДефинирајте инструкции со резервирани места за промена на податоци. Динамичките инструкции се клучни кога структурата на влезот варира, на пример, при чистење или стружење податоци од формулар каде што секој запис пристигнува во различен формат.
• ВербализаториТие се „преведувачи“ помеѓу текстуалниот простор на моделот и вашите деловни категории (на пр., мапирање „среќно“ → „позитивно“). Изборот на добри вербализатори ја подобрува точноста и конзистентноста на етикетите, особено во анализата на расположението и тематската класификација.
• Низи на прашања (брзо поврзување). Поделете сложена задача на чекори: сумирајте → извлечете метрики → анализирајте расположение. Поврзувањето на чекорите заедно го прави системот поотстранлив и поробусен, а често го подобрува и квалитетот во споредба со „барањето сè одеднаш“.
• Добри практики за форматирање: означува улоги („Вие сте аналитичар…“), го дефинира стилот („одговарајте во табели/JSON“), воспоставува критериуми за евалуација („ги казнува халуцинациите, цитира извори кога постојат“) и објаснува што да се прави во случај на неизвесност (на пр., „ако недостасуваат податоци, наведете „непознато“).

Компоненти за брзо подесување

Покрај природните потсетници, подесувањето на потсетниците вклучува и меки потсетници (вградувања што може да се обучуваат) кои претходат на влезниот текст. За време на тренингот, градиентот ги прилагодува тие вектори за да го доближи излезот до целта. без да влијае на другите тежини на моделот. Корисно е кога сакате преносливост и ниски трошоци.

Го прикачувате LLM (на пример, GPT‑2 или слично), ги подготвувате вашите примери и ги подготвувате меките инструкции за секој записГи тренирате само тие вградувања, така што моделот „гледа“ оптимизиран предговор што го насочува неговото однесување во вашата задача.

Практична применаВо четбот за корисничка поддршка, можете да вклучите типични шеми на прашања и идеален тон на одговор во меки инструкции. Ова го забрзува адаптирањето без одржување на различни гранки на модели. ниту пак троши повеќе графичка картичка.

Длабинско фино подесување: кога, како и со каква претпазливост

Финото подесување ги преквалификува (делумно или целосно) тежините на LLM со целен сет на податоци. да се специјализира. Ова е најдобриот пристап кога задачата отстапува од она што моделот го видел за време на претходната обука или бара прецизна терминологија и одлуки.

Не почнуваш од празен лист: модели прилагодени за разговор како што се gpt-3.5-турбо Тие веќе се навикнати да ги следат упатствата. Вашето фино подесување „реагира“ на тоа однесување, што може да биде суптилно и несигурно, па затоа е добра идеја да експериментирате со дизајнот на системските инструкции и влезни податоци.

Некои платформи ви дозволуваат да направите фино подесување преку постоечко. Ова ги зајакнува корисните сигнали по пониска цена. за преквалификација од нула и олеснува итерации водени од валидација.

Ефикасните техники како што е LoRA вметнуваат матрици со низок ранг за да го адаптираат моделот со малку нови параметри. Предност: помала потрошувачка, агилни распоредувања и реверзибилност (можете да ја „отстраните“ адаптацијата без да ја допрете основата).

Споредба: брзо подесување наспроти фино подесување

• ProcesoФиното подесување ги ажурира тежините на моделот со означен целен сет на податоци; брзото подесување го замрзнува моделот и ги прилагодува само вградувањата што може да се обучуваат и кои се споени со влезот; брзото инженерство го оптимизира текстот на инструкциите и нетренираните примери.
• Поставување параметриПри фино подесување, ја модифицирате мрежата; при брзо подесување, ги допирате само „меките инструкции“. Во брзото инженерство, нема параметарско подесување, само дизајн.
• Внесен форматФиното подесување обично го почитува оригиналниот формат; брзото подесување го преформулира влезниот текст со вградувања и шаблони; брзото инженерство го користи структурираниот природен јазик (улоги, ограничувања, примери).
• РесурсиФиното подесување е поскапо (пресметка, податоци и време); брзото подесување е поефикасно; брзото инженерство е најевтино и најбрзо за итерирање доколку случајот дозволува.
• Цел и ризициФиното подесување се оптимизира директно на задачата, елиминирајќи го ризикот од прекумерно прилагодување; брзото подесување се усогласува со она што веќе е научено во LLM; брзото инженерство ги ублажува халуцинациите и грешките во форматирањето со најдобри практики без да се допира моделот.

Податоци и алатки: гориво за перформанси

• Квалитетот на податоците е пред сè: лекување, дедупликација, балансирање, покривање на рабови и богати метаподатоци Тие се 80% од резултатот, без разлика дали правите фино подесување или брзо подесување.
• Автоматизирајте ги цевководитеплатформи за инженерство на податоци за генеративна вештачка интелигенција (на пр., решенија што создаваат производи со податоци за повеќекратна употреба) помогне во интегрирањето, трансформирањето, испораката и следењето на множествата податоци за обука и евалуација. Концепти како „Nexsets“ илустрираат како да се спакуваат податоци подготвени за потрошувачка на моделот.
• Јамка за повратни информацииСоберете сигнали за употреба од реалниот свет (успеси, грешки, често поставувани прашања) и вметнете ги назад во вашите инструкции, меки инструкции или збирки на податоци. Тоа е најбрзиот начин да се добие точност.
• Репродуктивност: Верзии, меки инструкции, податоци и прилагодени тежини. Без следливост, невозможно е да се знае што ги променило перформансите или да се врати во добра состојба ако итерацијата не успее.
• ГенерализацијаКога проширувате задачи или јазици, осигурајте се дека вашите вербализатори, примери и етикети не се премногу прилагодени на одредена област. Ако ги менувате вертикалите, можеби ќе треба да направите мало дотерување или да користите нови меки инструкции.
• Што ако го променам потсетникот по финото подесување? Генерално, да: моделот треба да заклучува стилови и однесувања од она што е научено, а не само повторувачки токени. Токму тоа е поентата на моторот за инференција.
• Затворете ја јамката со метрикиОсвен точноста, мери и правилно форматирање, покриеност, цитирање на извор во RAG и задоволство на корисниците. Она што не се мери не се подобрува.

Изборот помеѓу поттикнувања, брзо подесување и фино подесување не е прашање на догма, туку на контекст.: трошоци, временски рокови, ризик од грешка, достапност на податоци и потреба од експертиза. Ако ги погодите овие фактори, технологијата ќе работи во ваша корист, а не обратно.

Даниел Тераса

Уредник специјализиран за технологија и интернет прашања со повеќе од десет години искуство во различни дигитални медиуми. Работев како уредник и креатор на содржини за компании за е-трговија, комуникација, онлајн маркетинг и рекламирање. Имам пишувано и на веб-страниците за економија, финансии и други сектори. Мојата работа е и моја страст. Сега, преку моите написи во Tecnobits, се трудам да ги истражувам сите новости и нови можности кои светот на технологијата ни ги нуди секој ден за подобрување на нашите животи.