Wat is fine tuning en waarom werken jouw prompts hier beter mee?

De grens tussen Wat je bereikt met goede prompts en wat je bereikt door een model te verfijnen Het is subtieler dan het lijkt, maar begrip ervan maakt het verschil tussen middelmatige reacties en echt bruikbare systemen. In deze gids laat ik je, met voorbeelden en vergelijkingen, zien hoe je elke techniek kiest en combineert om solide resultaten te behalen in praktijkprojecten.

Het doel is niet om in theorie te blijven hangen, maar om het dagelijks in de praktijk te brengen: wanneer snelle engineering of snelle tuning voor u voldoende is, Wanneer is het de moeite waard om te investeren in fine tuning?hoe dit alles past in de RAG-stromen en welke best practices kosten verlagen, iteraties versnellen en voorkomen dat u in doodlopende straten terechtkomt.

Wat zijn prompt engineering, prompt tuning en fine tuning?

Voordat we verdergaan, willen we enkele concepten verduidelijken:

• Prompt engineering is de kunst van het ontwerpen van duidelijke instructies met een goed gedefinieerde context en verwachtingen. om een reeds getraind model te begeleiden. In een Chatbotdefinieert bijvoorbeeld de rol, toon, uitvoerformaat en voorbeelden om dubbelzinnigheid te verminderen en de nauwkeurigheid te verbeteren zonder de modelgewichten aan te passen.
• Met fine-tuning worden de interne parameters van een vooraf getraind model aangepast met aanvullende gegevens uit het domein. Om uw prestaties op specifieke taken te verfijnen. Ideaal wanneer u gespecialiseerde terminologie, complexe beslissingen of maximale nauwkeurigheid in gevoelige gebieden (gezondheidszorg, juridische zaken, financiën) nodig hebt.
• Prompt tuning voegt trainbare vectoren (zachte prompts) toe die het model samen met de invoertekst interpreteertHiermee wordt niet het hele model opnieuw getraind: de gewichten worden bevroren en alleen de ingebedde 'tracks' worden geoptimaliseerd. Het is een efficiënte middenweg als je gedrag wilt aanpassen zonder de kosten van volledige fijnafstemming.

Bij UX/UI-ontwerp verbetert prompt engineering de helderheid van de interactie tussen mens en computer (wat ik verwacht en hoe ik erom vraag), terwijl finetuning de relevantie en consistentie van de output vergroot. Gecombineerd, zorgen voor nuttiger, snellere en betrouwbaardere interfaces.

Snelle engineering in de diepte: technieken die het verschil maken

Bij snelle engineering gaat het niet om blind testen. Er is systematische methoden die de kwaliteit verbeteren zonder het model of uw basisgegevens aan te passen:

• Weinig schoten versus geen schoten. In weinig-schot Je voegt een paar goed gekozen voorbeelden toe, zodat het model het exacte patroon vastlegt; in nul-schot U vertrouwt op duidelijke instructies en taxonomieën zonder voorbeelden.
• Demonstraties in contextDemonstreer de verwachte opmaak (invoer → uitvoer) met miniparen. Dit vermindert opmaakfouten en stemt de verwachtingen op elkaar af, vooral als u specifieke velden, labels of stijlen in het antwoord nodig hebt.
• Sjablonen en variabelenDefinieer prompts met tijdelijke aanduidingen voor het wijzigen van gegevens. Dynamische prompts zijn essentieel wanneer de invoerstructuur varieert, bijvoorbeeld bij het opschonen of scrapen van formuliergegevens, waarbij elk record in een ander formaat binnenkomt.
• VerbalizersZe fungeren als 'vertalers' tussen de tekstuele ruimte van het model en uw bedrijfscategorieën (bijvoorbeeld de koppeling van 'blij' → 'positief'). Het kiezen van goede verbalizers verbetert de nauwkeurigheid en consistentie van labels, met name bij sentimentanalyse en thematische classificatie.
• Prompt-strings (prompt chaining). Splits een complexe taak op in stappen: samenvatten → statistieken extraheren → sentiment analyseren. Door stappen aan elkaar te koppelen, wordt het systeem beter debugbaar en robuuster, en verbetert de kwaliteit vaak ten opzichte van "alles tegelijk vragen".
• Goede opmaakpraktijken: markeert rollen (“U bent een analist…”), definieert de stijl (“reageer in tabellen/JSON”), stelt evaluatiecriteria vast (“straft hallucinaties af, citeert bronnen als deze bestaan”) en legt uit wat te doen in geval van onzekerheid (bijv. “als er gegevens ontbreken, geef dan 'onbekend' aan”).

Snelle afstemmingscomponenten

Naast natuurlijke prompts bevat prompt tuning ook zachte prompts (trainbare inbeddingen) die voorafgaan aan de invoer. Tijdens de training worden deze vectoren door de gradiënt aangepast om de uitvoer dichter bij het doel te brengen. zonder de andere gewichten van het model te beïnvloeden. Handig als u draagbaarheid en lage kosten wilt.

Je uploadt de LLM (bijvoorbeeld een GPT‑2 of iets dergelijks), bereidt je voorbeelden voor en je bereidt de zachte prompts voor elke invoer voorU traint alleen die inbeddingen, zodat het model een geoptimaliseerd voorwoord 'ziet' dat zijn gedrag in uw taak stuurt.

praktische toepassing:In een chatbot voor klantenservice kunt u typische vraagpatronen en de ideale antwoordtoon opnemen in zachte prompts. Hierdoor verloopt de aanpassing sneller zonder dat er verschillende takken van modellen behouden hoeven te blijven. en verbruiken ook niet meer GPU.

Diepgaande finetuning: wanneer, hoe en met welke voorzichtigheid

Door het nauwkeurig afstemmen worden de gewichten van een LLM opnieuw (gedeeltelijk of volledig) afgestemd op een doeldataset. om het te specialiseren. Dit is de beste aanpak wanneer de taak afwijkt van wat het model zag tijdens de pre-training of wanneer er gedetailleerde terminologie en beslissingen nodig zijn.

Je begint niet met een schone lei: chat-tuned modellen zoals gpt-3.5-turbo Ze zijn al afgestemd om instructies op te volgen. Uw fijnafstemming ‘reageert’ op dat gedrag, wat subtiel en onzeker kan zijn. Daarom is het een goed idee om te experimenteren met het ontwerp van systeemprompts en invoer.

Sommige platforms bieden de mogelijkheid om een fijne afstelling over een bestaande afstelling heen te bouwen. Hierdoor worden nuttige signalen tegen lagere kosten versterkt. om helemaal opnieuw te trainen en validatiegestuurde iteraties mogelijk te maken.

Efficiënte technieken zoals LoRA voegen laagrangmatrices toe om het model aan te passen met een paar nieuwe parameters. Voordeel: lager verbruik, flexibele implementaties en omkeerbaarheid (je kunt de aanpassing “verwijderen” zonder de basis aan te raken).

Vergelijking: snelle afstemming versus fijne afstemming

• ProcedeBij nauwkeurige afstemming worden de modelgewichten bijgewerkt met een gelabelde doeldataset. Bij snelle afstemming wordt het model bevroren en worden alleen trainbare inbeddingen aangepast die aan de invoer zijn gekoppeld. Bij snelle engineering worden instructieteksten en ongetrainde voorbeelden geoptimaliseerd.
• Parameters instellenBij fine tuning wijzigt u het netwerk; bij prompt tuning raakt u alleen de 'zachte prompts' aan; bij prompt engineering is er geen sprake van parametrische tuning, alleen van ontwerp.
• invoer formaatBij fine tuning wordt doorgaans het originele formaat gerespecteerd; bij prompt tuning wordt de invoer opnieuw geformuleerd met insluitingen en sjablonen; prompt engineering maakt gebruik van gestructureerde natuurlijke taal (rollen, beperkingen, voorbeelden).
• MiddelenFijne afstemming is duurder (berekening, data en tijd); snelle afstemming is efficiënter; snelle engineering is het goedkoopst en het snelst om iteraties op uit te voeren als de situatie dit toelaat.
• Doelstelling en risico'sDoor middel van fine-tuning wordt de optimalisatie direct afgestemd op de taak, waardoor het risico op overfitting wordt geëlimineerd. Door middel van snelle tuning wordt aangesloten op wat al is geleerd in de LLM. Door middel van snelle engineering worden hallucinaties en opmaakfouten beperkt met behulp van best practices, zonder dat het model wordt gewijzigd.

Data en tools: de brandstof voor prestaties

• Datakwaliteit staat voorop: genezing, deduplicatie, balanceren, dekking van randgevallen en rijke metadata Ze bepalen 80% van het resultaat, ongeacht of u nu fijnafstemming of promptafstemming uitvoert.
• Automatiseer pijpleidingen: data engineering-platforms voor generatieve AI (bijvoorbeeld oplossingen die herbruikbare dataproducten creëren) helpen bij het integreren, transformeren, leveren en monitoren van datasets voor training en evaluatie. Concepten zoals "Nexsets" illustreren hoe u data kunt verpakken zodat deze klaar is voor gebruik in het model.
• Terugkoppelingslus: Verzamel signalen uit de praktijk (successen, fouten, veelgestelde vragen) en koppel deze terug aan je prompts, soft prompts of datasets. Dit is de snelste manier om nauwkeurigheid te verkrijgen.
• Reproduceerbaarheid: Versieprompts, softprompts, data en aangepaste gewichten. Zonder traceerbaarheid is het onmogelijk om te weten wat de prestaties heeft veranderd of om terug te keren naar een goede staat als een iteratie mislukt.
• GeneralisatieZorg er bij het uitbreiden van taken of talen voor dat je verbalizers, voorbeelden en labels niet te veel zijn afgestemd op een specifiek domein. Als je van verticals verandert, moet je mogelijk wat lichte aanpassingen doen of nieuwe zachte prompts gebruiken.
• Wat als ik de prompt wijzig nadat ik de instellingen heb verfijnd? Over het algemeen wel: het model moet stijlen en gedragingen afleiden uit wat het heeft geleerd, niet alleen uit herhaalde tokens. Dat is precies het doel van een inferentie-engine.
• Sluit de cirkel met statistiekenNaast nauwkeurigheid meet het ook correcte opmaak, dekking, bronvermelding in RAG en gebruikerstevredenheid. Wat niet gemeten wordt, leidt niet tot verbetering.

Kiezen tussen prompts, prompt tuning en fine tuning is geen kwestie van dogma, maar van context.: kosten, tijdschema's, risico op fouten, beschikbaarheid van data en de behoefte aan expertise. Als je deze factoren goed beheerst, werkt technologie in jouw voordeel, en niet andersom.

Daniël Terrasa

Redacteur gespecialiseerd in technologie- en internetvraagstukken met ruim tien jaar ervaring in verschillende digitale media. Ik heb gewerkt als redacteur en contentmaker voor e-commerce-, communicatie-, online marketing- en reclamebedrijven. Ik heb ook geschreven op websites over economie, financiën en andere sectoren. Mijn werk is ook mijn passie. Nu, via mijn artikelen in Tecnobits, probeer ik al het nieuws en de nieuwe kansen te verkennen die de wereld van de technologie ons elke dag biedt om ons leven te verbeteren.