- ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਚੁਣੋ: ਪਹਿਲਾਂ ਤੁਰੰਤ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ, ਫਿਰ ਤੁਰੰਤ ਟਿਊਨਿੰਗ, ਅਤੇ ਜੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ।
- ਆਰਏਜੀ ਅਰਥ-ਸੰਕੇਤਿਕ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਸਹੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਭਰਮ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।
- ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਿਸੇ ਵੀ ਇੱਕ ਚਾਲ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ।
ਵਿਚਕਾਰ ਸੀਮਾ ਚੰਗੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਧੀਆ ਬਣਾ ਕੇ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ ਇਹ ਜਿੰਨਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਉਸ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੂਖਮ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਨੂੰ ਸਮਝਣ ਨਾਲ ਦਰਮਿਆਨੇ ਜਵਾਬਾਂ ਅਤੇ ਸੱਚਮੁੱਚ ਉਪਯੋਗੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਗਾਈਡ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਅਤੇ ਤੁਲਨਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਦਿਖਾਵਾਂਗਾ ਕਿ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਠੋਸ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹਰੇਕ ਤਕਨੀਕ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਚੁਣਨਾ ਅਤੇ ਜੋੜਨਾ ਹੈ।
ਟੀਚਾ ਸਿਧਾਂਤ ਵਿੱਚ ਰਹਿਣਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਇਸਨੂੰ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਅਮਲ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣਾ ਹੈ: ਜਦੋਂ ਤੁਰੰਤ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਜਾਂ ਤੁਰੰਤ ਟਿਊਨਿੰਗ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਹੋਵੇ, ਫਾਈਨ ਟਿਊਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਕਦੋਂ ਯੋਗ ਹੈ?, ਇਹ ਸਭ RAG ਪ੍ਰਵਾਹਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਫਿੱਟ ਬੈਠਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਦੁਹਰਾਓ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਮਰੇ ਹੋਏ ਸਿਰਿਆਂ ਵਿੱਚ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਚਦੇ ਹਨ।
ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ, ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਟਿਊਨਿੰਗ, ਅਤੇ ਫਾਈਨ ਟਿਊਨਿੰਗ ਕੀ ਹਨ?
ਜਾਰੀ ਰੱਖਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਆਓ ਕੁਝ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰੀਏ:
- ਤੁਰੰਤ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਉਮੀਦਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਪਸ਼ਟ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਦੀ ਕਲਾ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਹੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਨ ਲਈ। ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਚੈਟਬੋਟ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਵਜ਼ਨ ਨੂੰ ਛੂਹਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਭੂਮਿਕਾ, ਟੋਨ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਫਾਰਮੈਟ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਡੋਮੇਨ ਤੋਂ ਵਾਧੂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਪੂਰਵ-ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਸੋਧਦੀ ਹੈ। ਖਾਸ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ। ਇਹ ਉਦੋਂ ਆਦਰਸ਼ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਫੈਸਲਿਆਂ, ਜਾਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਖੇਤਰਾਂ (ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ, ਕਾਨੂੰਨੀ, ਵਿੱਤੀ) ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
- ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਟਿਊਨਿੰਗ ਟ੍ਰੇਨੇਬਲ ਵੈਕਟਰ (ਸਾਫਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ) ਜੋੜਦੀ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਮਾਡਲ ਇਨਪੁਟ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਇਹ ਪੂਰੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ: ਇਹ ਇਸਦੇ ਭਾਰ ਨੂੰ ਫ੍ਰੀਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਉਹਨਾਂ ਏਮਬੈਡਡ "ਟਰੈਕਾਂ" ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਕੁਸ਼ਲ ਮੱਧਮ ਆਧਾਰ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਪੂਰੀ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਦੀ ਲਾਗਤ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।
UX/UI ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿੱਚ, ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਮਨੁੱਖੀ-ਕੰਪਿਊਟਰ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ ਦੀ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ (ਮੈਂ ਕੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦਾ ਹਾਂ ਅਤੇ ਮੈਂ ਇਸਦੀ ਮੰਗ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹਾਂ), ਜਦੋਂ ਕਿ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਸਾਰਥਕਤਾ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਸੰਯੁਕਤ, ਵਧੇਰੇ ਉਪਯੋਗੀ, ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਇੰਟਰਫੇਸਾਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ.
ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਤੁਰੰਤ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ: ਸੂਈ ਨੂੰ ਹਿਲਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ
ਤੁਰੰਤ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਅੰਨ੍ਹੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਹੈ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਤਰੀਕੇ ਜੋ ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਅਧਾਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਛੂਹਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ:
- ਫਿਊ-ਸ਼ਾਟ ਬਨਾਮ ਜ਼ੀਰੋ-ਸ਼ਾਟ. ਏਨ ਕੁਝ-ਸ਼ਾਟ ਤੁਸੀਂ ਕੁਝ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਚੁਣੀਆਂ ਗਈਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਜੋੜਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਜੋ ਮਾਡਲ ਸਹੀ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰ ਸਕੇ; ਵਿੱਚ ਜ਼ੀਰੋ-ਸ਼ਾਟ ਤੁਸੀਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹਦਾਇਤਾਂ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹੋ।
- ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ. ਮਿੰਨੀ-ਜੋੜਿਆਂ ਨਾਲ ਉਮੀਦ ਕੀਤੇ ਫਾਰਮੈਟ (ਇਨਪੁਟ → ਆਉਟਪੁੱਟ) ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰੋ। ਇਹ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਮੀਦਾਂ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਖੇਤਰਾਂ, ਲੇਬਲਾਂ ਜਾਂ ਸ਼ੈਲੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
- ਟੈਂਪਲੇਟ ਅਤੇ ਵੇਰੀਏਬਲਡੇਟਾ ਬਦਲਣ ਲਈ ਪਲੇਸਹੋਲਡਰਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ। ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਉਦੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਇਨਪੁਟ ਢਾਂਚਾ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਫਾਰਮ ਡੇਟਾ ਕਲੀਨਿੰਗ ਜਾਂ ਸਕ੍ਰੈਪਿੰਗ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਹਰੇਕ ਰਿਕਾਰਡ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।
- ਸ਼ਬਦਾਵਲੀਉਹ ਮਾਡਲ ਦੇ ਟੈਕਸਟੁਅਲ ਸਪੇਸ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ "ਅਨੁਵਾਦਕ" ਹੁੰਦੇ ਹਨ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, "ਖੁਸ਼" → "ਸਕਾਰਾਤਮਕ" ਮੈਪਿੰਗ)। ਚੰਗੇ ਵਰਬਲਾਈਜ਼ਰ ਚੁਣਨ ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਥੀਮੈਟਿਕ ਵਰਗੀਕਰਨ ਵਿੱਚ।
- ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਸਟਰਿੰਗਾਂ (ਪ੍ਰੌਮਪਟ ਚੇਨਿੰਗ)। ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮ ਨੂੰ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ: ਸੰਖੇਪ ਕਰੋ → ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਕੱਢੋ → ਭਾਵਨਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ। ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਚੇਨ ਕਰਨ ਨਾਲ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਡੀਬੱਗ ਕਰਨ ਯੋਗ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਕਸਰ "ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਸਭ ਕੁਝ ਮੰਗਣ" ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
- ਵਧੀਆ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਅਭਿਆਸ: ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ("ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਹੋ..."), ਸ਼ੈਲੀ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ("ਟੇਬਲ/JSON ਵਿੱਚ ਜਵਾਬ ਦਿਓ"), ਮੁਲਾਂਕਣ ਮਾਪਦੰਡ ਸਥਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ("ਭਰਮ ਨੂੰ ਸਜ਼ਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉਹ ਮੌਜੂਦ ਹੁੰਦੇ ਹਨ") ਅਤੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ ਬਾਰੇ ਦੱਸਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, "ਜੇ ਡੇਟਾ ਗੁੰਮ ਹੈ, ਤਾਂ 'ਅਣਜਾਣ' ਦਰਸਾਓ")।
ਕੰਪੋਨੈਂਟਾਂ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਟਿਊਨ ਕਰਨਾ
ਕੁਦਰਤੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਟਿਊਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸਾਫਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ (ਟ੍ਰੇਨ ਕਰਨ ਯੋਗ ਏਮਬੈਡਿੰਗ) ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇਨਪੁੱਟ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ, ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਉਹਨਾਂ ਵੈਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਐਡਜਸਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਟੀਚੇ ਦੇ ਨੇੜੇ ਲਿਆਂਦਾ ਜਾ ਸਕੇ। ਮਾਡਲ ਦੇ ਹੋਰ ਵਜ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ। ਇਹ ਉਦੋਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਪੋਰਟੇਬਿਲਟੀ ਅਤੇ ਘੱਟ ਲਾਗਤ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।
ਤੁਸੀਂ LLM (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਇੱਕ GPT-2 ਜਾਂ ਸਮਾਨ) ਅਪਲੋਡ ਕਰੋ, ਆਪਣੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਹਰੇਕ ਐਂਟਰੀ ਲਈ ਸਾਫਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹੋਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਉਹਨਾਂ ਏਮਬੈਡਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਇਸ ਲਈ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਪ੍ਰਸਤਾਵਨਾ "ਦੇਖਦਾ ਹੈ" ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਵਿਹਾਰਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ: ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਚੈਟਬੋਟ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਆਮ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਨਰਮ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਵਿੱਚ ਆਦਰਸ਼ ਜਵਾਬ ਟੋਨ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖੇ ਬਿਨਾਂ ਅਨੁਕੂਲਨ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਾ ਹੀ ਜ਼ਿਆਦਾ GPU ਦੀ ਖਪਤ ਕਰੋ।
ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਫਾਈਨ ਟਿਊਨਿੰਗ: ਕਦੋਂ, ਕਿਵੇਂ, ਅਤੇ ਕਿਸ ਸਾਵਧਾਨੀ ਨਾਲ
ਫਾਈਨ ਟਿਊਨਿੰਗ ਇੱਕ ਟਾਰਗੇਟ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ LLM ਦੇ ਭਾਰਾਂ ਨੂੰ (ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ) ਮੁੜ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਮਾਹਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ। ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕੰਮ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਦੌਰਾਨ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਦੇਖੇ ਗਏ ਕੰਮ ਤੋਂ ਭਟਕ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਬਾਰੀਕੀ ਨਾਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਅਤੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਤੁਸੀਂ ਖਾਲੀ ਸਲੇਟ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ।: ਚੈਟ-ਟਿਊਨਡ ਮਾਡਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜੀਪੀਟੀ-3.5-ਟਰਬੋ ਉਹ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹਨ। ਤੁਹਾਡੀ ਵਧੀਆ ਟਿਊਨਿੰਗ ਉਸ ਵਿਵਹਾਰ ਦਾ "ਜਵਾਬ" ਦਿੰਦੀ ਹੈ।, ਜੋ ਕਿ ਸੂਖਮ ਅਤੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਅਤੇ ਇਨਪੁਟਸ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਵਿਚਾਰ ਹੈ।
ਕੁਝ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਧੁਨ ਨੂੰ ਚੇਨ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਘੱਟ ਕੀਮਤ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਸਿਗਨਲਾਂ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਮੁੜ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਦੁਹਰਾਓ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਕੁਸ਼ਲ ਤਕਨੀਕਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ LoRA, ਕੁਝ ਨਵੇਂ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਘੱਟ-ਰੈਂਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਪਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਫਾਇਦਾ: ਘੱਟ ਖਪਤ, ਚੁਸਤ ਤੈਨਾਤੀ ਅਤੇ ਉਲਟਾਉਣਯੋਗਤਾ (ਤੁਸੀਂ ਅਧਾਰ ਨੂੰ ਛੂਹਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਅਨੁਕੂਲਨ ਨੂੰ "ਹਟਾ" ਸਕਦੇ ਹੋ)।
ਤੁਲਨਾ: ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਟਿਊਨਿੰਗ ਬਨਾਮ ਫਾਈਨ ਟਿਊਨਿੰਗ
- ਪ੍ਰਾਸੈਸੋਫਾਈਨ ਟਿਊਨਿੰਗ ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਟਾਰਗੇਟ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਵਜ਼ਨ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਟਿਊਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਫ੍ਰੀਜ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਸਿਖਲਾਈਯੋਗ ਏਮਬੈਡਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਐਡਜਸਟ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇਨਪੁਟ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ; ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਹਦਾਇਤ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਅਣਸਿਖਿਅਤ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
- ਅਜੂਸਟੇ ਡੀ ਪੈਰੇਮੈਟ੍ਰੋਸਫਾਈਨ ਟਿਊਨਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸੋਧਦੇ ਹੋ; ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਟਿਊਨਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ "ਸਾਫਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ" ਨੂੰ ਛੂਹਦੇ ਹੋ। ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਕੋਈ ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਟਿਊਨਿੰਗ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ, ਸਿਰਫ਼ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
- ਇਨਪੁਟ ਫਾਰਮੈਟਫਾਈਨ ਟਿਊਨਿੰਗ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੂਲ ਫਾਰਮੈਟ ਦਾ ਸਤਿਕਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਟਿਊਨਿੰਗ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਅਤੇ ਟੈਂਪਲੇਟਾਂ ਨਾਲ ਇਨਪੁੱਟ ਨੂੰ ਮੁੜ-ਰੂਪਾਂਤਰਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਸੰਰਚਿਤ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ (ਭੂਮਿਕਾ, ਰੁਕਾਵਟਾਂ, ਉਦਾਹਰਣਾਂ) ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੀ ਹੈ।
- ਸਰੋਤਫਾਈਨ ਟਿਊਨਿੰਗ ਵਧੇਰੇ ਮਹਿੰਗੀ ਹੈ (ਗਣਨਾ, ਡੇਟਾ, ਅਤੇ ਸਮਾਂ); ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਟਿਊਨਿੰਗ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਹੈ; ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਸਭ ਤੋਂ ਸਸਤਾ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਹੈ ਜੇਕਰ ਕੇਸ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
- ਉਦੇਸ਼ ਅਤੇ ਜੋਖਮਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਟਿਊਨਿੰਗ LLM ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਿੱਖੀਆਂ ਗਈਆਂ ਗੱਲਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ; ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਛੂਹੇ ਬਿਨਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨਾਲ ਭਰਮ ਅਤੇ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਔਜ਼ਾਰ: ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਬਾਲਣ
- ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਪਹਿਲਾਂ: ਹੀਲਿੰਗ, ਡੀਡੁਪਲੀਕੇਸ਼ਨ, ਬੈਲੇਂਸਿੰਗ, ਐਜ ਕੇਸ ਕਵਰੇਜ ਅਤੇ ਰਿਚ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਇਹ ਨਤੀਜੇ ਦਾ 80% ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਟਿਊਨਿੰਗ।
- ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰੋ: ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਲਈ ਡੇਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਹੱਲ ਜੋ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਡੇਟਾ ਉਤਪਾਦ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ) ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ, ਬਦਲਣ, ਡਿਲੀਵਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੋ। ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ। "ਨੈਕਸਸੈਟਸ" ਵਰਗੇ ਸੰਕਲਪ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਮਾਡਲ ਖਪਤ ਲਈ ਤਿਆਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪੈਕੇਜ ਕਰਨਾ ਹੈ।
- ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ: ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਸਿਗਨਲਾਂ (ਸਫਲਤਾਵਾਂ, ਗਲਤੀਆਂ, ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ) ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ, ਸਾਫਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ, ਜਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਫੀਡ ਕਰੋ। ਇਹ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।
- ਪ੍ਰਜਨਨਯੋਗਤਾ: ਵਰਜਨ ਪ੍ਰੋਂਪਟ, ਸਾਫਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ, ਡੇਟਾ, ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਵਜ਼ਨ। ਟਰੇਸੇਬਿਲਟੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਅਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਕੀ ਬਦਲਾਅ ਆਇਆ ਹੈ ਜਾਂ ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਦੁਹਰਾਓ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਚੰਗੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਆਉਣਾ ਅਸੰਭਵ ਹੈ।
- ਸਧਾਰਣਕਰਣਕਾਰਜਾਂ ਜਾਂ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਬਲਾਈਜ਼ਰ, ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਡੋਮੇਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਵਰਟੀਕਲ ਬਦਲ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਹਲਕਾ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਕਰਨ ਜਾਂ ਨਵੇਂ ਸਾਫਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
- ਜੇਕਰ ਮੈਂ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਬਦਲ ਦੇਵਾਂ ਤਾਂ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ? ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਹਾਂ: ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸ਼ੈਲੀਆਂ ਅਤੇ ਵਿਵਹਾਰਾਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਉਸ ਤੋਂ ਲਗਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਸਨੇ ਸਿੱਖਿਆ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਟੋਕਨਾਂ ਤੋਂ। ਇਹੀ ਇੱਕ ਅਨੁਮਾਨ ਇੰਜਣ ਦਾ ਬਿੰਦੂ ਹੈ।
- ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨਾਲ ਲੂਪ ਬੰਦ ਕਰੋਸ਼ੁੱਧਤਾ ਤੋਂ ਪਰੇ, ਇਹ ਸਹੀ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ, ਕਵਰੇਜ, RAG ਵਿੱਚ ਸਰੋਤ ਹਵਾਲਾ, ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਜੋ ਮਾਪਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦਾ ਉਹ ਸੁਧਾਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ।
ਪ੍ਰੋਂਪਟ, ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਟਿਊਨਿੰਗ ਅਤੇ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਵਿੱਚੋਂ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਸਿਧਾਂਤ ਦਾ ਮਾਮਲਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਸੰਦਰਭ ਦਾ ਮਾਮਲਾ ਹੈ।: ਲਾਗਤਾਂ, ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾ, ਗਲਤੀ ਦਾ ਜੋਖਮ, ਡੇਟਾ ਉਪਲਬਧਤਾ, ਅਤੇ ਮੁਹਾਰਤ ਦੀ ਲੋੜ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਤੁਹਾਡੇ ਹੱਕ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰੇਗੀ, ਨਾ ਕਿ ਇਸਦੇ ਉਲਟ।
ਸੰਪਾਦਕ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਿਜੀਟਲ ਮੀਡੀਆ ਵਿੱਚ ਦਸ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਅਨੁਭਵ ਦੇ ਨਾਲ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅਤੇ ਇੰਟਰਨੈਟ ਮੁੱਦਿਆਂ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਹੈ। ਮੈਂ ਈ-ਕਾਮਰਸ, ਸੰਚਾਰ, ਔਨਲਾਈਨ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਗਿਆਪਨ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਪਾਦਕ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਨਿਰਮਾਤਾ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਮੈਂ ਅਰਥ ਸ਼ਾਸਤਰ, ਵਿੱਤ ਅਤੇ ਹੋਰ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀਆਂ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ 'ਤੇ ਵੀ ਲਿਖਿਆ ਹੈ। ਮੇਰਾ ਕੰਮ ਵੀ ਮੇਰਾ ਜਨੂੰਨ ਹੈ। ਹੁਣ, ਵਿੱਚ ਮੇਰੇ ਲੇਖਾਂ ਰਾਹੀਂ Tecnobits, ਮੈਂ ਉਹਨਾਂ ਸਾਰੀਆਂ ਖਬਰਾਂ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਮੌਕਿਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹਾਂ ਜੋ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਸਾਨੂੰ ਸਾਡੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ।