Ce este reglajul fin și de ce prompturile tale funcționează mai bine cu acesta?

Granița dintre Ce realizezi cu prompturi bune și ce realizezi prin ajustarea fină a unui model Este mai subtil decât pare, dar înțelegerea lui face diferența dintre răspunsurile mediocre și sistemele cu adevărat utile. În acest ghid, vă voi arăta, cu exemple și comparații, cum să alegeți și să combinați fiecare tehnică pentru a obține rezultate solide în proiecte din lumea reală.

Scopul nu este să rămânem la teorie, ci să o punem în practică zilnic: atunci când ingineria promptă sau reglajul prompt sunt suficiente pentru tine, Când merită să investești în reglaje fine?, cum se încadrează toate acestea în fluxurile RAG și ce bune practici reduc costurile, accelerează iterațiile și evită impasurile.

Ce sunt ingineria promptă, reglajul prompt și reglajul fin?

Înainte de a continua, să clarificăm câteva concepte:

• Ingineria promptă este arta de a proiecta instrucțiuni clare cu un context și așteptări bine definite. pentru a ghida un model deja antrenat. Într-un chatbot, de exemplu, definește rolul, tonul, formatul de ieșire și exemplele pentru a reduce ambiguitatea și a îmbunătăți precizia fără a atinge ponderile modelului.
• Reglajul fin modifică parametrii interni ai unui model pre-antrenat cu date suplimentare din domeniu. pentru a vă ajusta performanța în sarcini specifice. Este ideal atunci când aveți nevoie de terminologie specializată, decizii complexe sau precizie maximă în domenii sensibile (sănătate, juridic, financiar).
• Reglarea prompturilor adaugă vectori antrenabili (prompturi soft) pe care modelul îi interpretează alături de textul de intrareNu reantrenează întregul model: îngheață ponderile și optimizează doar acele „piste” încorporate. Este o soluție de mijloc eficientă atunci când doriți să adaptați comportamentul fără costul unei ajustări fine complete.

În designul UX/UI, ingineria promptă îmbunătățește claritatea interacțiunii om-computer (ceea ce aștept și cum cer), în timp ce reglajul fin crește relevanța și consecvența rezultatului. Combinate, permit interfețe mai utile, mai rapide și mai fiabile.

Inginerie promptă în profunzime: tehnici care mișcă lucrurile

Ingineria promptă nu se referă la testarea oarbă. Există metode sistematice care îmbunătățesc calitatea fără a afecta modelul sau datele de bază:

• Puține lovituri vs. zero lovituri. În câteva lovituri Adaugi câteva exemple bine alese, astfel încât modelul să surprindă exact tiparul; în lovitură zero Te bazezi pe instrucțiuni clare și taxonomii fără exemple.
• Demonstrații în contextDemonstrați formatul așteptat (intrare → ieșire) cu mini-perechi. Acest lucru reduce erorile de formatare și aliniază așteptările, mai ales dacă aveți nevoie de câmpuri, etichete sau stiluri specifice în răspuns.
• Șabloane și variabileDefiniți solicitări cu substituenți pentru modificarea datelor. Solicitările dinamice sunt esențiale atunci când structura de intrare variază, de exemplu, în cazul curățării sau extragerii datelor din formular, unde fiecare înregistrare ajunge într-un format diferit.
• VerbalizatoriAceștia sunt „traducători” între spațiul textual al modelului și categoriile afacerii tale (de exemplu, asocierea „fericit” cu „pozitiv”). Alegerea unor verbalizatori buni îmbunătățește acuratețea și consecvența etichetelor, în special în analiza sentimentelor și clasificarea tematică.
• Șiruri de prompturi (înlănțuirea prompturilor). Împărțiți o sarcină complexă în pași: rezumați → extrageți indicatori → analizați sentimentul. Înlănțuirea pașilor face ca sistemul să fie mai depanabil și mai robust și adesea îmbunătățește calitatea în comparație cu „cererea tuturor informațiilor deodată”.
• Bune practici de formatare: marchează rolurile („Sunteți analist…”), definește stilul („răspunde în tabele/JSON”), stabilește criterii de evaluare („penalizează halucinațiile, citează sursele atunci când există”) și explică ce trebuie făcut în caz de incertitudine (de exemplu, „dacă lipsesc date, se indică «necunoscut»”).

Componente de reglare promptă

Pe lângă solicitările naturale, ajustarea prompturilor încorporează solicitări soft (încorporări antrenabile) care precedă intrarea. În timpul antrenamentului, gradientul ajustează acei vectori pentru a aduce rezultatul mai aproape de țintă. fără a afecta celelalte greutăți ale modelului. Este util atunci când doriți portabilitate și costuri reduse.

Încărcați LLM-ul (de exemplu, un GPT-2 sau similar), pregătiți exemplele și pregătești prompturile soft pentru fiecare intrareAntrenezi doar acele încorporări, astfel încât modelul „vede” o prefață optimizată care îi ghidează comportamentul în sarcina ta.

Aplicație practicăÎntr-un chatbot pentru serviciul clienți, puteți include tipare tipice de întrebări și tonul ideal de răspuns în prompturi soft. Acest lucru accelerează adaptarea fără a menține diferite ramuri ale modelelor. nici nu consumă mai mult GPU.

Reglaj fin aprofundat: când, cum și cu ce precauție

Reglarea fină reantrenează (parțial sau complet) ponderile unui LLM cu un set de date țintă. să o specializeze. Aceasta este cea mai bună abordare atunci când sarcina deviază de la ceea ce modelul a văzut în timpul antrenamentului prealabil sau necesită terminologie și decizii detaliate.

Nu începi de la zeromodele optimizate pentru chat, cum ar fi gpt-3.5-turbo Sunt deja pregătiți să urmeze instrucțiunile. Reglajul tău fin „răspunde” la acel comportament, care pot fi subtile și incerte, așa că este o idee bună să experimentați cu designul solicitărilor și intrărilor de sistem.

Unele platforme îți permit să creezi o ajustare fină peste una existentă. Acest lucru întărește semnalele utile la un cost mai mic. pentru a reantrena de la zero și facilitează iterațiile ghidate prin validare.

Tehnici eficiente precum LoRA inserează matrici de rang scăzut pentru a adapta modelul cu puțini parametri noi. Avantaj: consum redus, implementări agile și reversibilitate (puteți „îndepărta” adaptarea fără a atinge baza).

Comparație: reglare promptă vs. reglare fină

• ProcesReglarea fină actualizează ponderile modelului cu un set de date țintă etichetat; reglarea prompturilor îngheață modelul și ajustează doar încorporările antrenabile care sunt concatenate la intrare; ingineria prompturilor optimizează textul instrucțiunilor și exemplele neantrenate.
• Ajuste de parametriÎn reglarea fină, modificați rețeaua; în reglarea prompturilor, atingeți doar „prompturile soft”. În ingineria prompturilor, nu există reglare parametrică, ci doar design.
• formatul de intrareReglajul fin respectă de obicei formatul original; reglajul prompt reformulează datele de intrare cu încorporări și șabloane; ingineria promptă utilizează limbajul natural structurat (roluri, constrângeri, exemple).
• RecursosReglajul fin este mai costisitor (calcul, date și timp); reglajul prompt este mai eficient; ingineria promptă este cea mai ieftină și mai rapidă de iterat, dacă cazul permite.
• Obiectiv și riscuriReglajul fin optimizează direct în funcție de sarcină, eliminând riscul de supraadaptare; reglajul prompt se aliniază cu ceea ce a fost deja învățat în LLM; ingineria promptă atenuează halucinațiile și erorile de formatare cu cele mai bune practici, fără a afecta modelul.

Date și instrumente: combustibilul performanței

• Calitatea datelor pe primul locvindecare, deduplicare, echilibrare, acoperire a cazurilor limită și metadate bogate Acestea reprezintă 80% din rezultat, indiferent dacă faci reglaje fine sau reglaje prompte.
• Automatizați conducteleplatforme de inginerie a datelor pentru inteligența artificială generativă (de exemplu, soluții care creează produse de date reutilizabile) ajută la integrarea, transformarea, livrarea și monitorizarea seturilor de date pentru instruire și evaluare. Concepte precum „Nexsets” ilustrează modul de ambalare a datelor, pregătindu-le pentru consumul modelului.
• Bucla de feedbackColectați semnale de utilizare din lumea reală (succese, erori, întrebări frecvente) și introduceți-le în prompturi, prompturi soft sau seturi de date. Este cea mai rapidă modalitate de a obține acuratețe.
• reproductibilitateaVersiuni de solicitări, solicitări soft, date și ponderi personalizate. Fără trasabilitate, este imposibil să știm ce a modificat performanța sau să revenim la o stare bună dacă o iterație eșuează.
• GeneralizareCând extindeți sarcini sau limbi, asigurați-vă că verbalizatorii, exemplele și etichetele nu sunt prea adaptate la un anumit domeniu. Dacă schimbați verticalele, este posibil să fie nevoie să faceți unele ajustări fine sau să utilizați noi solicitări soft.
• Ce se întâmplă dacă schimb solicitarea după reglajul fin? În general, da: modelul ar trebui să deducă stiluri și comportamente din ceea ce a învățat, nu doar din repetarea jetoanelor. Tocmai acesta este scopul unui motor de inferență.
• Închideți bucla cu indicatoriDincolo de acuratețe, măsoară formatarea corectă, acoperirea, citarea sursei în RAG și satisfacția utilizatorilor. Ceea ce nu este măsurat nu se îmbunătățește.

Alegerea între prompturi, ajustare a prompturilor și ajustare fină nu este o chestiune de dogmă, ci de context.: costuri, termene limită, risc de eroare, disponibilitatea datelor și nevoia de expertiză. Dacă reușiți să înțelegeți acești factori, tehnologia va funcționa în favoarea dumneavoastră, nu invers.

Daniel Terrasa

Editor specializat în probleme de tehnologie și internet cu peste zece ani de experiență în diferite medii digitale. Am lucrat ca editor și creator de conținut pentru companii de comerț electronic, comunicare, marketing online și publicitate. Am scris și pe site-uri de economie, finanțe și alte sectoare. Munca mea este și pasiunea mea. Acum, prin articolele mele din Tecnobits, încerc să explorez toate știrile și noile oportunități pe care lumea tehnologiei ni le oferă zi de zi pentru a ne îmbunătăți viața.