සියුම් සුසර කිරීම යනු කුමක්ද සහ ඔබේ ඉඟි ඒ සමඟ වඩා හොඳින් ක්‍රියා කරන්නේ ඇයි?

අතර මායිම හොඳ ඉඟි සමඟ ඔබ අත්කර ගන්නා දේ සහ ආකෘතියක් සියුම් ලෙස සකස් කිරීමෙන් ඔබ අත්කර ගන්නා දේ එය පෙනෙනවාට වඩා සියුම් ය, නමුත් එය තේරුම් ගැනීම මධ්‍යස්ථ ප්‍රතිචාර සහ සැබවින්ම ප්‍රයෝජනවත් පද්ධති අතර වෙනස ඇති කරයි. මෙම මාර්ගෝපදේශය තුළ, සැබෑ ලෝක ව්‍යාපෘතිවල ශක්තිමත් ප්‍රතිඵල ලබා ගැනීම සඳහා එක් එක් තාක්ෂණය තෝරාගෙන ඒකාබද්ධ කරන්නේ කෙසේදැයි උදාහරණ සහ සැසඳීම් සමඟින් මම ඔබට පෙන්වන්නම්.

ඉලක්කය වන්නේ න්‍යාය තුළ රැඳී සිටීම නොව, එය දිනපතා ප්‍රායෝගිකව ක්‍රියාවට නැංවීමයි: කඩිනම් ඉංජිනේරු විද්‍යාව හෝ කඩිනම් සුසර කිරීම ඔබට ප්‍රමාණවත් වූ විට, සියුම් සුසර කිරීම සඳහා ආයෝජනය කිරීම වටින්නේ කවදාද?, මේ සියල්ල RAG ප්‍රවාහයන්ට ගැලපෙන ආකාරය සහ පිරිවැය අඩු කරන, පුනරාවර්තන වේගවත් කරන සහ අවහිර අන්තවලට යාමෙන් වැළකී සිටින හොඳම භාවිතයන් මොනවාද.

ක්ෂණික ඉංජිනේරු විද්‍යාව, ක්ෂණික සුසර කිරීම සහ සියුම් සුසර කිරීම යනු කුමක්ද?

ඉදිරියට යාමට පෙර, සමහර සංකල්ප පැහැදිලි කර ගනිමු:

• කඩිනම් ඉංජිනේරු විද්‍යාව යනු හොඳින් අර්ථ දක්වා ඇති සන්දර්භයක් සහ අපේක්ෂාවන් සහිත පැහැදිලි උපදෙස් සැලසුම් කිරීමේ කලාවයි. දැනටමත් පුහුණු කර ඇති ආකෘතියක් මෙහෙයවීමට. කතාබහඋදාහරණයක් ලෙස, ආකෘති බර ස්පර්ශ නොකර අපැහැදිලි බව අඩු කිරීමට සහ නිරවද්‍යතාවය වැඩි දියුණු කිරීමට භූමිකාව, ස්වරය, ප්‍රතිදාන ආකෘතිය සහ උදාහරණ නිර්වචනය කරයි.
• සියුම්-සුසර කිරීම මඟින් වසමෙන් ලැබෙන අමතර දත්ත සමඟ පෙර-පුහුණු කළ ආකෘතියක අභ්‍යන්තර පරාමිතීන් වෙනස් කරයි. නිශ්චිත කාර්යයන් සඳහා ඔබේ කාර්ය සාධනය සියුම් ලෙස සකස් කිරීමට. ඔබට විශේෂිත පාරිභාෂිතය, සංකීර්ණ තීරණ හෝ සංවේදී ක්ෂේත්‍රවල (සෞඛ්‍ය සේවා, නීතිමය, මූල්‍ය) උපරිම නිරවද්‍යතාවය අවශ්‍ය වූ විට එය වඩාත් සුදුසුය.
• ක්ෂණික සුසර කිරීම මඟින් ආදාන පෙළ සමඟ ආකෘතිය අර්ථකථනය කරන පුහුණු කළ හැකි දෛශික (මෘදු විමසුම්) එක් කරයි.එය මුළු ආකෘතියම නැවත පුහුණු නොකරයි: එය එහි බර කැටි කර ඇති අතර එම කාවැද්දූ "ධාවන පථ" පමණක් ප්‍රශස්ත කරයි. සම්පූර්ණ සියුම්-සුසර කිරීමේ වියදමකින් තොරව හැසිරීම අනුවර්තනය කිරීමට ඔබට අවශ්‍ය විට එය කාර්යක්ෂම මැද බිමකි.

UX/UI නිර්මාණයේදී, කඩිනම් ඉංජිනේරු විද්‍යාව මානව-පරිගණක අන්තර්ක්‍රියාවේ පැහැදිලි බව (මා අපේක්ෂා කරන දේ සහ මා එය ඉල්ලා සිටින ආකාරය) වැඩි දියුණු කරන අතර, සියුම්-සුසර කිරීම ප්‍රතිදානයේ අදාළත්වය සහ අනුකූලතාව වැඩි කරයි. ඒකාබද්ධව, වඩාත් ප්‍රයෝජනවත්, වේගවත් සහ විශ්වාසදායක අතුරුමුහුණත් සඳහා ඉඩ දෙන්න..

ගැඹුරින් කඩිනම් ඉංජිනේරු විද්‍යාව: ඉඳිකටුව චලනය කරන ශිල්පීය ක්‍රම

කඩිනම් ඉංජිනේරු විද්‍යාව යනු අන්ධ පරීක්ෂාව ගැන නොවේ. තිබේ ක්‍රමානුකූල ක්‍රම ආකෘතිය හෝ ඔබේ මූලික දත්ත ස්පර්ශ නොකර ගුණාත්මකභාවය වැඩි දියුණු කරන:

• ස්වල්ප පහර vs ශුන්‍ය පහර. ඒන් ස්වල්ප පහර ආකෘතියට නිශ්චිත රටාව ග්‍රහණය කර ගැනීම සඳහා ඔබ හොඳින් තෝරාගත් උදාහරණ කිහිපයක් එකතු කරයි; ශුන්‍ය-පහර උදාහරණ නොමැතිව ඔබ පැහැදිලි උපදෙස් සහ වර්ගීකරණයන් මත විශ්වාසය තබයි.
• සන්දර්භය තුළ නිරූපණ. කුඩා යුගල සමඟ අපේක්ෂිත ආකෘතිය (ආදානය → ප්‍රතිදානය) නිරූපණය කරන්න. මෙය ආකෘතිකරණ දෝෂ අඩු කරන අතර අපේක්ෂාවන් පෙළගස්වයි, විශේෂයෙන් ඔබට ප්‍රතිචාරයේ නිශ්චිත ක්ෂේත්‍ර, ලේබල හෝ විලාස අවශ්‍ය නම්.
• සැකිලි සහ විචල්‍යයන්දත්ත වෙනස් කිරීම සඳහා ස්ථාන දරන්නන් සමඟ ප්‍රේරක නිර්වචනය කරන්න. ආදාන ව්‍යුහය වෙනස් වන විට ගතික ප්‍රේරක ප්‍රධාන වේ, උදාහරණයක් ලෙස, එක් එක් වාර්තාව වෙනස් ආකෘතියකින් පැමිණෙන විට පෝරම දත්ත පිරිසිදු කිරීමේදී හෝ සීරීමේදී.
• වාචිකකරණය කරන්නන්ඔවුන් ආකෘතියේ පෙළ අවකාශය සහ ඔබේ ව්‍යාපාර කාණ්ඩ අතර "පරිවර්තකයන්" වේ (උදා: "සතුටු" → "ධනාත්මක" සිතියම්ගත කිරීම). හොඳ වාචිකකරණයන් තෝරා ගැනීම, විශේෂයෙන් හැඟීම් විශ්ලේෂණය සහ තේමාත්මක වර්ගීකරණයේදී ලේබල් නිරවද්‍යතාවය සහ අනුකූලතාව වැඩි දියුණු කරයි.
• ප්‍රොම්ප්ට් තන්තු (ක්ෂණික දාමකරණය). සංකීර්ණ කාර්යයක් පියවරවලට කඩා දමන්න: සාරාංශගත කරන්න → මිනුම් උපුටා ගන්න → හැඟීම් විශ්ලේෂණය කරන්න. පියවර එකට දාම කිරීම පද්ධතිය වඩාත් දෝෂහරණය කළ හැකි සහ ශක්තිමත් කරයි, සහ බොහෝ විට "සියල්ල එකවර ඉල්ලා සිටීම" හා සසඳන විට ගුණාත්මකභාවය වැඩි දියුණු කරයි.
• හොඳ ආකෘතිකරණ පිළිවෙත්: භූමිකාවන් සලකුණු කරයි (“ඔබ විශ්ලේෂකයෙක්…”), විලාසය නිර්වචනය කරයි (“වගු/JSON හි ප්‍රතිචාර දක්වන්න”), ඇගයීම් නිර්ණායක ස්ථාපිත කරයි (“මායාවන් දඬුවම් කරයි, ඒවා පවතින විට මූලාශ්‍ර උපුටා දක්වයි”) සහ අවිනිශ්චිතතාවයකදී කළ යුතු දේ පැහැදිලි කරයි (උදා: “දත්ත අස්ථානගත වී ඇත්නම්, 'නොදන්නා' යන්න දක්වන්න”).

ක්ෂණික සුසර කිරීමේ සංරචක

ස්වාභාවික ප්‍රේරක වලට අමතරව, ප්‍රේරක සුසර කිරීම ආදානයට පෙර ඇති මෘදු ප්‍රේරක (පුහුණු කළ හැකි කාවැද්දීම්) ඇතුළත් කරයි. පුහුණුව අතරතුර, අනුක්‍රමණය මඟින් එම දෛශික සකස් කර ප්‍රතිදානය ඉලක්කයට සමීප කරයි. ආකෘතියේ අනෙකුත් බරට බලපෑමක් නොකර. ඔබට අතේ ගෙන යා හැකි සහ අඩු පිරිවැයක් අවශ්‍ය විට එය ප්‍රයෝජනවත් වේ.

ඔබ LLM උඩුගත කරන්න (උදාහරණයක් ලෙස, GPT‑2 හෝ ඊට සමාන), ඔබේ උදාහරණ සකස් කරන්න සහ ඔබ සෑම ඇතුළත් කිරීමකටම මෘදු විමසුම් සකස් කරයි.ඔබ එම කාවැද්දීම් පමණක් පුහුණු කරයි, එබැවින් ආකෘතිය ඔබේ කාර්යයේදී එහි හැසිරීම මෙහෙයවන ප්‍රශස්ත පෙරවදනක් "දකියි".

ප්රායෝගික යෙදුම: පාරිභෝගික සේවා කතාබස් බොට් එකකදී, ඔබට මෘදු විමසුම්වල සාමාන්‍ය ප්‍රශ්න රටා සහ කදිම ප්‍රතිචාර ස්වරය ඇතුළත් කළ හැකිය. මෙය ආකෘතිවල විවිධ ශාඛා පවත්වා නොගෙන අනුවර්තනය වේගවත් කරයි. වැඩි GPU පරිභෝජනය කරන්නෙත් නැහැ.

ගැඹුරු සියුම් සුසර කිරීම: කවදාද, කෙසේද සහ කුමන ප්‍රවේශමෙන්ද

සියුම් සුසර කිරීම ඉලක්ක දත්ත කට්ටලයක් සහිත LLM හි බර (අර්ධ වශයෙන් හෝ සම්පූර්ණයෙන්ම) නැවත පුහුණු කරයි. එය විශේෂීකරණය කිරීමට. පූර්ව පුහුණුව අතරතුර ආකෘතිය දුටු දෙයින් කාර්යය බැහැර වන විට හෝ සියුම් පාරිභාෂික වචන සහ තීරණ අවශ්‍ය වන විට මෙය හොඳම ප්‍රවේශයයි.

ඔබ හිස් ලෑල්ලකින් පටන් ගන්නේ නැහැ.: වැනි කතාබස්-සුසර කළ ආකෘති gpt-3.5-ටර්බෝ ඔවුන් දැනටමත් උපදෙස් අනුගමනය කිරීමට සුසර කර ඇත. ඔබේ සියුම් සුසර කිරීම එම හැසිරීමට "ප්‍රතිචාර දක්වයි"., එය සියුම් හා අවිනිශ්චිත විය හැකි බැවින්, පද්ධති විමසුම් සහ යෙදවුම් සැලසුම් කිරීම සමඟ අත්හදා බැලීම හොඳ අදහසකි.

සමහර වේදිකා මඟින් ඔබට පවතින එකක් මත සියුම් තානයක් සම්බන්ධ කිරීමට ඉඩ සලසයි. මෙය අඩු වියදමකින් ප්‍රයෝජනවත් සංඥා ශක්තිමත් කරයි. මුල සිටම නැවත පුහුණු වීමට සහ වලංගුකරණයෙන් මඟ පෙන්වන පුනරාවර්තන සඳහා පහසුකම් සපයයි.

LoRA වැනි කාර්යක්ෂම ශිල්පීය ක්‍රම මඟින් නව පරාමිතීන් කිහිපයක් සමඟ ආකෘතිය අනුවර්තනය කිරීම සඳහා පහළ ශ්‍රේණියේ න්‍යාස ඇතුළත් කරයි. වාසිය: අඩු පරිභෝජනය, කඩිසර යෙදවීම් සහ ආපසු හැරවීමේ හැකියාව (ඔබට පාදම ස්පර්ශ නොකර අනුවර්තනය "ඉවත්" කළ හැකිය).

සංසන්දනය: ක්ෂණික සුසර කිරීම vs සියුම් සුසර කිරීම

• ක්‍රියාවලියසියුම් සුසර කිරීම ලේබල් කරන ලද ඉලක්ක දත්ත කට්ටලයක් සමඟ ආකෘති බර යාවත්කාලීන කරයි; ක්ෂණික සුසර කිරීම ආකෘතිය කැටි කරන අතර ආදානයට සම්බන්ධ කර ඇති පුහුණු කළ හැකි කාවැද්දීම් පමණක් සකස් කරයි; ක්ෂණික ඉංජිනේරු විද්‍යාව උපදෙස් පෙළ සහ නුපුහුණු උදාහරණ ප්‍රශස්ත කරයි.
• පරාමිතීන් සැකසීමසියුම් සුසර කිරීමේදී, ඔබ ජාලය වෙනස් කරයි; ක්ෂණික සුසර කිරීමේදී, ඔබ ස්පර්ශ කරන්නේ "මෘදු විමසුම්" පමණි. ක්ෂණික ඉංජිනේරු විද්‍යාවේදී, පරාමිතික සුසර කිරීමක් නොමැත, නිර්මාණය පමණි.
• ආදාන ආකෘතියසියුම් සුසර කිරීම සාමාන්‍යයෙන් මුල් ආකෘතියට ගරු කරයි; ක්ෂණික සුසර කිරීම කාවැද්දීම් සහ සැකිලි සමඟ ආදානය ප්‍රතිසංස්කරණය කරයි; ක්ෂණික ඉංජිනේරු විද්‍යාව ව්‍යුහගත ස්වාභාවික භාෂාව (භූමිකාවන්, සීමාවන්, උදාහරණ) උත්තේජනය කරයි.
• සම්පත්සියුම් සුසර කිරීම වඩා මිල අධිකයි (ගණනය කිරීම, දත්ත සහ කාලය); කඩිනම් සුසර කිරීම වඩාත් කාර්යක්ෂමයි; නඩුව ඉඩ දෙන්නේ නම්, කඩිනම් ඉංජිනේරු විද්‍යාව නැවත නැවත කිරීමට ලාභම සහ වේගවත්ම වේ.
• අරමුණ සහ අවදානම්සියුම්-සුසර කිරීම කාර්යයට සෘජුවම ප්‍රශස්ත කරයි, අධික ලෙස සවි කිරීමේ අවදානම ඉවත් කරයි; ක්ෂණික සුසර කිරීම LLM හි දැනටමත් ඉගෙන ගෙන ඇති දේ සමඟ සමපාත වේ; ක්ෂණික ඉංජිනේරු විද්‍යාව ආකෘතිය ස්පර්ශ නොකර හොඳම භාවිතයන් සමඟ මායාවන් සහ ආකෘතිකරණ දෝෂ අවම කරයි.

දත්ත සහ මෙවලම්: කාර්ය සාධනයේ ඉන්ධනය

• පළමුව දත්ත ගුණාත්මකභාවය: සුව කිරීම, අනුපිටපත් කිරීම, තුලනය කිරීම, දාර නඩු ආවරණය සහ සරු පාර-දත්ත ඔබ සියුම් සුසර කිරීම හෝ ක්ෂණික සුසර කිරීම කළත්, ප්‍රතිඵලයෙන් 80% ක්ම ඒවා වේ.
• නල මාර්ග ස්වයංක්‍රීය කරන්න: උත්පාදක AI සඳහා දත්ත ඉංජිනේරු වේදිකා (උදා: නැවත භාවිතා කළ හැකි දත්ත නිෂ්පාදන නිර්මාණය කරන විසඳුම්) දත්ත කට්ටල ඒකාබද්ධ කිරීමට, පරිවර්තනය කිරීමට, ලබා දීමට සහ නිරීක්ෂණය කිරීමට උපකාරී වේ පුහුණුව සහ ඇගයීම සඳහා. "Nexsets" වැනි සංකල්ප මඟින් ආකෘති පරිභෝජනය සඳහා සූදානම් දත්ත ඇසුරුම් කරන ආකාරය නිරූපණය කෙරේ.
• ප්‍රතිපෝෂණ ලූපය: සැබෑ ලෝක භාවිත සංඥා (සාර්ථකත්වයන්, දෝෂ, නිතර අසනු ලබන ප්‍රශ්න) එකතු කර ඒවා ඔබේ විමසුම්, මෘදු විමසුම් හෝ දත්ත කට්ටලවලට නැවත සංග්‍රහ කරන්න. නිරවද්‍යතාවය ලබා ගැනීමට ඇති වේගවත්ම ක්‍රමය එයයි.
• ප්රතිනිෂ්පාදනය: අනුවාද විමසුම්, මෘදු විමසුම්, දත්ත සහ සකස් කළ බර. සොයා ගැනීමේ හැකියාව නොමැතිව, කාර්ය සාධනය වෙනස් කළේ කුමක් දැයි දැන ගැනීමට හෝ පුනරාවර්තනයක් අසමත් වුවහොත් හොඳ තත්ත්වයට නැවත පැමිණීමට නොහැකිය.
• සාමාන්‍යකරණයකාර්යයන් හෝ භාෂා පුළුල් කරන විට, ඔබේ වාචිකකරණ, උදාහරණ සහ ලේබල නිශ්චිත වසමකට ඕනෑවට වඩා සකස් කර නොමැති බවට වග බලා ගන්න. ඔබ සිරස් වෙනස් කරන්නේ නම්, ඔබට සැහැල්ලු සියුම් සුසර කිරීමක් කිරීමට හෝ නව මෘදු ප්‍රේරක භාවිතා කිරීමට අවශ්‍ය විය හැකිය.
• සියුම්-සුසර කිරීමෙන් පසු මම විමසුම වෙනස් කළහොත් කුමක් කළ යුතුද? සාමාන්‍යයෙන්, ඔව්: ආකෘතිය එය ඉගෙන ගත් දෙයින් විලාසයන් සහ හැසිරීම් අනුමාන කළ යුතු අතර, ටෝකන පුනරාවර්තනය කිරීම පමණක් නොවේ. අනුමාන එන්ජිමක කාරණය හරියටම එයයි.
• මිනුම් සමඟ ලූපය වසා දමන්නනිරවද්‍යතාවයට අමතරව, එය නිවැරදි හැඩතල ගැන්වීම, ආවරණය, RAG හි මූලාශ්‍ර උපුටා දැක්වීම සහ පරිශීලක තෘප්තිය මනිනු ලබයි. මනිනු නොලබන දේ වැඩිදියුණු නොවේ.

ප්‍රේරක, කඩිනම් සුසර කිරීම සහ සියුම් සුසර කිරීම අතර තේරීම මූලධර්මයේ කාරණයක් නොව සන්දර්භයේ කාරණයකි.: පිරිවැය, කාල පරිමාණයන්, දෝෂ අවදානම, දත්ත ලබා ගැනීමේ හැකියාව සහ විශේෂඥතාව සඳහා අවශ්‍යතාවය. ඔබ මෙම සාධක නිසි ලෙස හසුරුවන්නේ නම්, තාක්ෂණය ඔබට වාසිදායක ලෙස ක්‍රියා කරනු ඇත, අනෙක් අතට නොවේ.

ඩැනියෙල් ටෙරාසා

විවිධ ඩිජිටල් මාධ්‍යවල වසර දහයකට වැඩි පළපුරුද්දක් ඇති තාක්‍ෂණ සහ අන්තර්ජාල ගැටලු පිළිබඳ විශේෂඥ සංස්කාරක. මම ඊ-වාණිජ්‍යය, සන්නිවේදනය, මාර්ගගත අලෙවිකරණ සහ ප්‍රචාරණ සමාගම් සඳහා සංස්කාරක සහ අන්තර්ගත නිර්මාපකයෙකු ලෙස කටයුතු කර ඇත. මම ආර්ථික විද්‍යාව, මූල්‍ය සහ වෙනත් අංශවල වෙබ් අඩවිවල ද ලියා ඇත. මගේ රැකියාවත් මගේ ආශාවයි. දැන්, මගේ ලිපි හරහා Tecnobits, අපගේ ජීවිත වැඩිදියුණු කිරීම සඳහා සෑම දිනකම තාක්‍ෂණ ලෝකය අපට ලබා දෙන සියලුම ප්‍රවෘත්ති සහ නව අවස්ථා ගවේෂණය කිරීමට මම උත්සාහ කරමි.