فائن ٽيوننگ ڇا آهي ۽ توهان جا پرامپٽس ان سان بهتر ڇو ڪم ڪن ٿا؟

وچ ۾ سرحد سٺين هدايتن سان توهان ڇا حاصل ڪندا آهيو ۽ ماڊل کي بهتر بنائڻ سان توهان ڇا حاصل ڪندا آهيو اهو ڏسڻ ۾ وڌيڪ نازڪ آهي، پر ان کي سمجهڻ سان معمولي جوابن ۽ واقعي ڪارآمد نظامن ۾ فرق پيدا ٿئي ٿو. هن گائيڊ ۾، مان توهان کي ڏيکاريندس، مثالن ۽ مقابلي سان، حقيقي دنيا جي منصوبن ۾ مضبوط نتيجا حاصل ڪرڻ لاءِ هر ٽيڪنڪ کي ڪيئن چونڊيو ۽ گڏ ڪجي.

مقصد نظريي ۾ رهڻ نه آهي، پر ان کي روزاني بنيادن تي عمل ۾ آڻڻ آهي: جڏهن فوري انجنيئرنگ يا فوري ٽيوننگ توهان لاءِ ڪافي آهي، فائن ٽيوننگ ۾ سيڙپڪاري ڪرڻ ڪڏهن لائق آهي؟، اهو سڀ ڪجهه RAG وهڪري ۾ ڪيئن فٽ ٿئي ٿو، ۽ ڪهڙا بهترين طريقا خرچ گهٽ ڪن ٿا، ورهاڱي کي تيز ڪن ٿا، ۽ بيڪار نتيجن ۾ وڃڻ کان پاسو ڪن ٿا.

پرامپٽ انجنيئرنگ، پرامپٽ ٽيوننگ، ۽ فائن ٽيوننگ ڇا آهن؟

اڳتي وڌڻ کان اڳ، اچو ته ڪجھ تصورن کي واضح ڪريون:

• فوري انجنيئرنگ واضح هدايتن کي چڱي طرح بيان ڪيل تناظر ۽ اميدن سان ڊزائين ڪرڻ جو فن آهي. اڳ ۾ ئي تربيت يافته ماڊل جي رهنمائي ڪرڻ لاءِ. هڪ ۾ چيٽيڪٽمثال طور، ڪردار، سر، آئوٽ پُٽ فارميٽ، ۽ مثالن کي بيان ڪري ٿو ته جيئن ابهام کي گهٽائي سگهجي ۽ ماڊل وزن کي ڇهڻ کان سواءِ درستگي کي بهتر بڻائي سگهجي.
• فائن ٽيوننگ ڊومين مان اضافي ڊيٽا سان اڳ-تربيت يافته ماڊل جي اندروني پيرا ميٽرز کي تبديل ڪري ٿي. مخصوص ڪمن تي توهان جي ڪارڪردگي کي بهتر بڻائڻ لاءِ. اهو مثالي آهي جڏهن توهان کي خاص اصطلاحن، پيچيده فيصلن، يا حساس علائقن (صحت جي سار سنڀال، قانوني، مالي) ۾ وڌ کان وڌ درستگي جي ضرورت هجي.
• پرامپٽ ٽيوننگ ٽريننگ لائق ویکٹر (نرم پرامپٽس) شامل ڪري ٿي جن کي ماڊل ان پٽ ٽيڪسٽ سان گڏ تشريح ڪري ٿو.اهو پوري ماڊل کي ٻيهر تربيت نٿو ڏئي: اهو پنهنجي وزن کي منجمد ڪري ٿو ۽ صرف انهن ايمبيڊڊ "ٽريڪس" کي بهتر بڻائي ٿو. اهو هڪ ڪارآمد وچولي ميدان آهي جڏهن توهان مڪمل فائن ٽيوننگ جي قيمت کان سواءِ رويي کي ترتيب ڏيڻ چاهيو ٿا.

UX/UI ڊيزائن ۾، پرامپٽ انجنيئرنگ انساني-ڪمپيوٽر رابطي جي وضاحت کي بهتر بڻائي ٿي (مان ڇا توقع ڪريان ٿو ۽ مان ان لاءِ ڪيئن گهران ٿو)، جڏهن ته فائن ٽيوننگ آئوٽ پُٽ جي مطابقت ۽ تسلسل کي وڌائي ٿي. گڏيل، وڌيڪ ڪارآمد، تيز، ۽ قابل اعتماد انٽرفيس جي اجازت ڏيو.

تڪڙي انجنيئرنگ جي کوٽائي: سوئي کي حرڪت ڏيڻ واريون ٽيڪنڪون

فوري انجنيئرنگ انڌي ٽيسٽنگ بابت ناهي. اتي آهي منظم طريقا جيڪي ماڊل يا توهان جي بنيادي ڊيٽا کي ڇهڻ کان سواءِ معيار کي بهتر بڻائين ٿا:

• ڪجھ شاٽ بمقابلہ زيرو شاٽ. سنڌي فونٽس ڪجھ شاٽ توهان ڪجھ سٺي نموني سان چونڊيل مثال شامل ڪريو ته جيئن ماڊل صحيح نموني کي پڪڙي سگهي؛ ۾ زيرو شاٽ توهان مثالن کان سواءِ واضح هدايتن ۽ ٽيڪسونومي تي ڀروسو ڪريو ٿا.
• تناظر ۾ مظاهرا. مني-پيئرز سان متوقع فارميٽ (ان پٽ → آئوٽ پُٽ) جو مظاهرو ڪريو. هي فارميٽنگ جي غلطين کي گھٽائي ٿو ۽ اميدن کي ترتيب ڏئي ٿو، خاص طور تي جيڪڏهن توهان کي جواب ۾ مخصوص فيلڊ، ليبل، يا انداز جي ضرورت هجي.
• ٽيمپليٽ ۽ متغيرڊيٽا کي تبديل ڪرڻ لاءِ پلیس هولڊرز سان پرامپٽس جي وضاحت ڪريو. متحرڪ پرامپٽس اهم هوندا آهن جڏهن ان پٽ جي جوڙجڪ مختلف هوندي آهي، مثال طور، فارم ڊيٽا صاف ڪرڻ يا اسڪريپنگ ۾ جتي هر رڪارڊ مختلف فارميٽ ۾ ايندو آهي.
• لفظي استعمال ڪندڙاهي ماڊل جي متن جي جاءِ ۽ توهان جي ڪاروباري زمرن جي وچ ۾ "مترجم" آهن (مثال طور، "خوش" → "مثبت" نقشو ٺاهڻ). سٺا وربلائيزر چونڊڻ ليبل جي درستگي ۽ تسلسل کي بهتر بڻائي ٿو، خاص طور تي جذبات جي تجزيي ۽ موضوعي درجه بندي ۾.
• پرامپٽ اسٽرنگز (فوري زنجير). هڪ پيچيده ڪم کي مرحلن ۾ ورهايو: خلاصو → ميٽرڪس ڪڍڻ → جذبات جو تجزيو ڪريو. مرحلن کي گڏ ڪرڻ سان سسٽم کي وڌيڪ ڊيبگ ڪرڻ ۽ مضبوط بڻائي ٿو، ۽ اڪثر ڪري "هڪ ڀيرو سڀ ڪجهه پڇڻ" جي مقابلي ۾ معيار کي بهتر بڻائي ٿو.
• سٺي فارميٽنگ جا طريقا: ڪردارن کي نشان لڳائي ٿو ("توهان هڪ تجزيه نگار آهيو...")، انداز جي وضاحت ڪري ٿو ("ٽيبل/JSON ۾ جواب ڏيو")، تشخيصي معيار قائم ڪري ٿو ("خيالن کي سزا ڏئي ٿو، ذريعن جو حوالو ڏئي ٿو جڏهن اهي موجود آهن") ۽ وضاحت ڪري ٿو ته غير يقيني صورتحال جي صورت ۾ ڇا ڪجي (مثال طور، "جيڪڏهن ڊيٽا غائب آهي، 'نامعلوم' ظاهر ڪريو").

اجزاء کي فوري طور تي ترتيب ڏيڻ

قدرتي اشارن کان علاوه، پرامپٽ ٽيوننگ ۾ نرم اشارن (ٽرين ايبل ايمبيڊنگ) شامل آهن جيڪي ان پٽ کان اڳ هوندا آهن. تربيت دوران، گريڊينٽ انهن ویکٹرن کي ترتيب ڏئي ٿو ته جيئن آئوٽ پُٽ کي هدف جي ويجهو آڻي سگهجي. ماڊل جي ٻين وزنن کي متاثر ڪرڻ کان سواءِ. اهو ڪارآمد آهي جڏهن توهان پورٽيبلٽي ۽ گهٽ قيمت چاهيو ٿا.

توهان LLM اپلوڊ ڪريو (مثال طور، هڪ GPT-2 يا ساڳيو)، پنهنجا مثال تيار ڪريو ۽ توهان هر داخلا لاءِ نرم اشارا تيار ڪريو ٿا.توهان صرف انهن ايمبيڊنگز کي تربيت ڏيو ٿا، تنهنڪري ماڊل هڪ بهتر ڪيل پيش لفظ "ڏسي ٿو" جيڪو توهان جي ڪم ۾ ان جي رويي جي رهنمائي ڪري ٿو.

عملي درخواست: ڪسٽمر سروس چيٽ بوٽ ۾، توهان عام سوالن جا نمونا ۽ نرم اشارن ۾ مثالي جوابي سر شامل ڪري سگهو ٿا. هي ماڊل جي مختلف شاخن کي برقرار رکڻ کان سواءِ موافقت کي تيز ڪري ٿو. ۽ نه ئي وڌيڪ GPU استعمال ڪريو.

گهري فائن ٽيوننگ: ڪڏهن، ڪيئن، ۽ ڪهڙي احتياط سان

فائن ٽيوننگ هڪ ٽارگيٽ ڊيٽاسيٽ سان ايل ايل ايم جي وزنن کي (جزوي طور تي يا مڪمل طور تي) ٻيهر تربيت ڏئي ٿي. ان کي ماهر ڪرڻ لاءِ. هي بهترين طريقو آهي جڏهن ڪم ماڊل جي پري ٽريننگ دوران ڏٺل شين کان مختلف هجي يا ان لاءِ نفيس اصطلاحن ۽ فيصلن جي ضرورت هجي.

توهان خالي سليٽ کان شروع نه ڪريو.: چيٽ ٽيون ٿيل ماڊل جهڙوڪ جي پي ٽي-3.5-ٽربو اهي اڳ ۾ ئي هدايتن تي عمل ڪرڻ لاءِ تيار آهن. توهان جي فائن ٽيوننگ انهي رويي جو "جواب" ڏئي ٿي.، جيڪو نفيس ۽ غير يقيني ٿي سگهي ٿو، تنهن ڪري سسٽم پرامپٽس ۽ ان پٽس جي ڊيزائن سان تجربو ڪرڻ هڪ سٺو خيال آهي.

ڪجھ پليٽ فارم توهان کي موجوده پليٽ فارم تي هڪ سٺي دھن کي ڳنڍڻ جي اجازت ڏين ٿا. هي گهٽ قيمت تي مفيد سگنلن کي مضبوط ڪري ٿو. شروع کان ٻيهر تربيت ڏيڻ، ۽ تصديق جي هدايت واري ورهاڱي کي آسان بڻائي ٿو.

ڪارآمد ٽيڪنڪون جهڙوڪ LoRA ماڊل کي ڪجهه نون پيرا ميٽرز سان ترتيب ڏيڻ لاءِ گهٽ درجي جي ميٽرڪس داخل ڪن ٿيون. فائدو: گھٽ استعمال، چست تعیناتي ۽ واپسي جي صلاحيت (توهان بنياد کي ڇهڻ کان سواءِ موافقت کي "هٽائي" سگهو ٿا).

مقابلو: پرامپٽ ٽيوننگ بمقابله فائن ٽيوننگ

• Procesoفائن ٽيوننگ ماڊل وزنن کي ليبل ٿيل ٽارگيٽ ڊيٽاسيٽ سان اپڊيٽ ڪري ٿي؛ پرامپٽ ٽيوننگ ماڊل کي منجمد ڪري ٿي ۽ صرف تربيت يافته ايمبيڊنگز کي ترتيب ڏئي ٿي جيڪي ان پٽ سان ڳنڍيل آهن؛ پرامپٽ انجنيئرنگ هدايتن جي متن ۽ غير تربيت يافته مثالن کي بهتر بڻائي ٿي.
• اجسٽي ڊي پيرميٽروسفائن ٽيوننگ ۾، توهان نيٽ ورڪ کي تبديل ڪندا آهيو؛ پرامپٽ ٽيوننگ ۾، توهان صرف "نرم پرامپٽس" کي ڇهندا آهيو. پرامپٽ انجنيئرنگ ۾، ڪو به پيراميٽرڪ ٽيوننگ ناهي، صرف ڊيزائن.
• انپٽ فارميٽفائن ٽيوننگ عام طور تي اصل فارميٽ جو احترام ڪري ٿي؛ پرامپٽ ٽيوننگ ان پٽ کي ايمبيڊنگ ۽ ٽيمپليٽس سان ٻيهر ترتيب ڏئي ٿي؛ پرامپٽ انجنيئرنگ منظم قدرتي ٻولي (ڪردار، رڪاوٽون، مثال) جو فائدو وٺي ٿي.
• ذريعافائن ٽيوننگ وڌيڪ مهانگو آهي (ڳڻپيوڪر، ڊيٽا، ۽ وقت)؛ فوري ٽيوننگ وڌيڪ ڪارآمد آهي؛ فوري انجنيئرنگ سستي ترين ۽ تيز ترين آهي جيڪڏهن ڪيس اجازت ڏئي ته ان کي ٻيهر ورجايو وڃي.
• مقصد ۽ خطرافائن ٽيوننگ ڪم کي سڌو سنئون بهتر بڻائي ٿي، اوور فٽنگ جي خطري کي ختم ڪري ٿي؛ پرامپٽ ٽيوننگ ايل ايل ايم ۾ اڳ ۾ ئي سکيل شين سان مطابقت رکي ٿي؛ پرامپٽ انجنيئرنگ ماڊل کي ڇهڻ کان سواءِ بهترين طريقن سان هيلوسينيشن ۽ فارميٽنگ غلطين کي گهٽائي ٿي.

ڊيٽا ۽ اوزار: ڪارڪردگي جو ايندھن

• ڊيٽا جي معيار پهرين: شفا، ڊيڊپليڪيشن، بيلنسنگ، ايج ڪيس ڪوريج ۽ رچ ميٽا ڊيٽا اهي نتيجي جو 80 سيڪڙو آهن، ڇا توهان فائن ٽيوننگ ڪريو ٿا يا پرامپٽ ٽيوننگ.
• خودڪار پائپ لائنون: جنريٽو AI لاءِ ڊيٽا انجنيئرنگ پليٽ فارم (مثال طور، حل جيڪي ٻيهر استعمال لائق ڊيٽا پراڊڪٽس ٺاهيندا آهن) ڊيٽاسيٽس کي ضم ڪرڻ، تبديل ڪرڻ، پهچائڻ ۽ نگراني ڪرڻ ۾ مدد ڪريو تربيت ۽ تشخيص لاءِ. "Nexsets" جهڙا تصور بيان ڪن ٿا ته ماڊل استعمال لاءِ تيار ڪيل ڊيٽا کي ڪيئن پيڪيج ڪجي.
• موٽ جو سلسلو: حقيقي دنيا جي استعمال جا سگنل (ڪاميابيون، غلطيون، اڪثر پڇيا ويندڙ سوال) گڏ ڪريو ۽ انهن کي پنهنجي پرامپٽس، سافٽ پرامپٽس، يا ڊيٽاسيٽس ۾ واپس فيڊ ڪريو. اهو درستگي حاصل ڪرڻ جو تيز ترين طريقو آهي.
• پيداواري صلاحيت: ورجن پرامپٽس، نرم پرامپٽس، ڊيٽا، ۽ ٽيلر ٿيل وزن. ٽريس ايبلٽي کان سواءِ، اهو ڄاڻڻ ناممڪن آهي ته ڪارڪردگي ڪهڙي تبديل ڪئي يا جيڪڏهن ڪو ورجاءُ ناڪام ٿئي ته سٺي حالت ۾ واپس اچڻ.
• عام ڪرڻڪمن يا ٻولين کي وڌائڻ وقت، پڪ ڪريو ته توهان جا وربلائيزر، مثال، ۽ ليبل ڪنهن مخصوص ڊومين سان تمام گهڻو ٺهيل نه آهن. جيڪڏهن توهان عمودي تبديل ڪري رهيا آهيو، ته توهان کي ڪجهه هلڪو فائن ٽيوننگ ڪرڻ يا نوان نرم اشارا استعمال ڪرڻ جي ضرورت پوندي.
• جيڪڏهن مان فائن ٽيوننگ کان پوءِ پرامپٽ تبديل ڪريان ته ڇا ٿيندو؟ عام طور تي، ها: ماڊل کي اندازن ۽ رويي جو اندازو ان مان لڳائڻ گهرجي جيڪو ان سکيو آهي، نه ته صرف ٽوڪن کي ورجايو. اهو ئي هڪ انفرنس انجن جو نقطو آهي.
• ميٽرڪس سان لوپ بند ڪريودرستگي کان ٻاهر، اهو صحيح فارميٽنگ، ڪوريج، RAG ۾ سورس حوالا، ۽ صارف جي اطمينان کي ماپي ٿو. جيڪو ماپيو نه ويندو آهي اهو بهتر نه ٿيندو آهي.

اشارن، تڪڙي ترتيب ۽ فائن ٽيوننگ جي وچ ۾ چونڊ ڪرڻ عقيدي جو معاملو ناهي پر تناظر جو معاملو آهي.: خرچ، وقت جي حد، غلطي جو خطرو، ڊيٽا جي دستيابي، ۽ مهارت جي ضرورت. جيڪڏهن توهان انهن عنصرن کي پورو ڪيو، ته ٽيڪنالاجي توهان جي حق ۾ ڪم ڪندي، نه ته ٻئي طريقي سان.

ڊينيل ٽراسا

ايڊيٽر مختلف ڊجيٽل ميڊيا ۾ ڏهن سالن کان وڌيڪ تجربي سان ٽيڪنالاجي ۽ انٽرنيٽ جي مسئلن ۾ ماهر. مون اي ڪامرس، ڪميونيڪيشن، آن لائن مارڪيٽنگ ۽ اشتهارن جي ڪمپنين لاءِ ايڊيٽر ۽ مواد ٺاهيندڙ طور ڪم ڪيو آهي. مون اقتصاديات، فنانس ۽ ٻين شعبن جي ويب سائيٽن تي پڻ لکيو آهي. منهنجو ڪم به منهنجو شوق آهي. هاڻي، منهنجي مضمونن ذريعي Tecnobitsمان ڪوشش ڪريان ٿو انهن سڀني خبرن ۽ نون موقعن کي ڳولڻ جي جيڪي ٽيڪنالاجي جي دنيا اسان کي هر روز اسان جي زندگين کي بهتر بڻائڻ لاءِ پيش ڪري ٿي.