Kaj je fino uglaševanje in zakaj vaši pozivi z njim delujejo bolje?

Meja med Kaj dosežete z dobrimi navodili in kaj z izpopolnjevanjem modela Je bolj subtilno, kot se zdi, vendar je razumevanje le-tega tisto, kar loči med povprečnimi odzivi in resnično uporabnimi sistemi. V tem priročniku vam bom s primeri in primerjavami pokazal, kako izbrati in kombinirati posamezne tehnike, da dosežete solidne rezultate v resničnih projektih.

Cilj ni ostati pri teoriji, temveč jo vsakodnevno uporabljati v praksi: ko vam zadostuje hitro inženirstvo ali hitro uglaševanje, Kdaj se splača investirati v fino nastavitev?, kako se vse to ujema s tokovi RAG in katere najboljše prakse zmanjšujejo stroške, pospešujejo iteracije in preprečujejo slepe ulice.

Kaj so hitro inženirstvo, hitro uglaševanje in fino uglaševanje?

Preden nadaljujemo, razjasnimo nekaj konceptov:

• Hitro inženirstvo je umetnost oblikovanja jasnih navodil z dobro opredeljenim kontekstom in pričakovanji. za vodenje že izurjenega modela. V chatbotna primer definira vlogo, ton, izhodno obliko in primere za zmanjšanje dvoumnosti in izboljšanje natančnosti, ne da bi se pri tem dotaknil uteži modela.
• Natančna nastavitev spreminja notranje parametre predhodno naučenega modela z dodatnimi podatki iz domene. za izboljšanje vaše učinkovitosti pri določenih nalogah. Idealen je, kadar potrebujete specializirano terminologijo, kompleksne odločitve ali maksimalno natančnost na občutljivih področjih (zdravstvo, pravo, finance).
• Uglaševanje pozivov doda učljive vektorje (mehke pozive), ki jih model interpretira skupaj z vhodnim besedilomNe preuči celotnega modela: zamrzne njegove uteži in optimizira le tiste vdelane "sledi". To je učinkovita srednja pot, ko želite prilagoditi vedenje brez stroškov popolnega natančnega uglaševanja.

Pri oblikovanju uporabniške izkušnje/uporabniškega vmesnika hitro inženirstvo izboljša jasnost interakcije med človekom in računalnikom (kaj pričakujem in kako to zahtevam), medtem ko natančno nastavljanje poveča ustreznost in doslednost rezultata. V kombinaciji, omogočajo uporabnejše, hitrejše in zanesljivejše vmesnike.

Hitro inženirstvo v globino: tehnike, ki premikajo iglo

Pri hitrem inženiringu ne gre za slepo testiranje. Obstaja sistematične metode ki izboljšajo kakovost, ne da bi se dotaknili modela ali vaših osnovnih podatkov:

• Malo strelov v primerjavi z nič streli. V malo strelov Dodate nekaj dobro izbranih primerov, tako da model zajame natančen vzorec; v ničelni strel Zanašate se na jasna navodila in taksonomije brez primerov.
• Demonstracije v kontekstuPričakovano obliko (vnos → izhod) prikažite z mini pari. To zmanjša napake pri oblikovanju in uskladi pričakovanja, še posebej, če v odgovoru potrebujete specifična polja, oznake ali sloge.
• Predloge in spremenljivkeDoločite pozive z nadomestnimi besedili za spreminjanje podatkov. Dinamični pozivi so ključni, kadar se vhodna struktura spreminja, na primer pri čiščenju ali strganju podatkov obrazca, kjer vsak zapis prispe v drugačni obliki.
• VerbalizatorjiSo "prevajalniki" med besedilnim prostorom modela in vašimi poslovnimi kategorijami (npr. preslikava "srečen" → "pozitiven"). Izbira dobrih verbalizatorjev izboljša natančnost in doslednost oznak, zlasti pri analizi čustev in tematski klasifikaciji.
• Nizi pozivov (veriženje hitrih korakov). Razdelite kompleksno nalogo na korake: povzemite → izluščite metrike → analizirajte mnenje. Z veriženjem korakov je sistem bolj odpravljaljiv in robusten ter pogosto izboljša kakovost v primerjavi z "zahtevanjem vsega naenkrat".
• Dobre prakse oblikovanja: označuje vloge („Ste analitik ...“), definira slog („odgovarjajte v tabelah/JSON“), določa merila za ocenjevanje („kaznuje halucinacije, navaja vire, kadar obstajajo“) in pojasnjuje, kaj storiti v primeru negotovosti (npr. „če manjkajo podatki, navedite 'neznano'“).

Hitro uglaševanje komponent

Poleg naravnih pozivov uglaševanje pozivov vključuje tudi mehke pozive (vdelave, ki jih je mogoče usposobiti), ki predhodijo vnosu. Med učenjem gradient prilagodi te vektorje, da približa izhod cilju. ne da bi to vplivalo na druge teže modela. Uporabno je, kadar želite prenosljivost in nizke stroške.

Naložite LLM (na primer GPT-2 ali podobno), pripravite primere in za vsak vnos pripravite mehke poziveUčite samo te vgradnje, zato model "vidi" optimiziran predgovor, ki vodi njegovo vedenje pri vaši nalogi.

Praktična uporabaV klepetalnem robotu za pomoč strankam lahko v mehke pozive vključite tipične vzorce vprašanj in idealen ton odgovora. To pospeši prilagajanje brez ohranjanja različnih vej modelov. niti ne porabijo več grafičnega procesorja.

Poglobljeno fino uglaševanje: kdaj, kako in s kakšno previdnostjo

Natančna nastavitev delno ali v celoti preuči uteži LLM s ciljnim naborom podatkov. specializirati ga. To je najboljši pristop, kadar se naloga razlikuje od tistega, kar je model videl med predhodnim učenjem, ali zahteva natančno terminologijo in odločitve.

Ne začneš iz praznega listamodeli, uglašeni za klepet, kot so gpt-3.5-turbo Že so uglašeni, da sledijo navodilom. Vaša fina nastavitev se "odzove" na to vedenje, kar je lahko subtilno in negotovo, zato je dobro eksperimentirati z zasnovo sistemskih pozivov in vnosov.

Nekatere platforme vam omogočajo, da nadgradite obstoječo funkcijo. To okrepi uporabne signale po nižji ceni. za ponovno učenje iz nič in omogoča iteracije, ki jih vodi validacija.

Učinkovite tehnike, kot je LoRA, vstavljajo matrike nizkega ranga za prilagoditev modela z nekaj novimi parametri. Prednost: manjša poraba, agilne uvedbe in reverzibilnost (adaptacijo lahko "odstranite", ne da bi se dotaknili podnožja).

Primerjava: hitro uglaševanje v primerjavi z natančnim uglaševanjem

• procesoNatančna nastavitev posodobi uteži modela z označenim ciljnim naborom podatkov; nastavitev s promptom zamrzne model in prilagodi le učljive vgradnje, ki so združene z vhodom; inženiring promptov optimizira besedilo navodil in neizurjene primere.
• Nastavitev parametrovPri finem uglaševanju spreminjate omrežje; pri promptnem uglaševanju se dotikate le "mehkih pozivov". Pri promptnem inženirstvu ni parametričnega uglaševanja, ampak samo načrtovanje.
• Vhodna oblikaNatančno uglaševanje običajno spoštuje izvirno obliko; hitro uglaševanje preoblikuje vhod z vdelavami in predlogami; hitro inženirstvo uporablja strukturiran naravni jezik (vloge, omejitve, primeri).
• ViriNatančna nastavitev je dražja (izračunavanje, podatki in čas); hitra nastavitev je učinkovitejša; hitri inženiring je najcenejši in najhitrejši za iteracije, če primer dopušča.
• Cilj in tveganjaNatančna nastavitev optimizira neposredno glede na nalogo in odpravlja tveganje prekomernega prilagajanja; hitro nastavljanje se uskladi s tem, kar se je že naučilo v LLM; hitro inženirstvo blaži halucinacije in napake pri oblikovanju z najboljšimi praksami, ne da bi se dotaknilo modela.

Podatki in orodja: gorivo za uspešnost

• Kakovost podatkov na prvem mestu: celjenje, deduplikacija, uravnoteženje, pokrivanje robnih primerov in bogati metapodatki Predstavljajo 80 % rezultata, ne glede na to, ali izvajate fino ali hitro nastavitev.
• Avtomatizirajte cevovode: platforme za podatkovni inženiring za generativno umetno inteligenco (npr. rešitve, ki ustvarjajo podatkovne izdelke za večkratno uporabo) pomagati integrirati, preoblikovati, dostaviti in spremljati nabore podatkov za usposabljanje in vrednotenje. Koncepti, kot je »Nexsets«, ponazarjajo, kako zapakirati podatke, pripravljene za uporabo v modelu.
• Povratna zankaZbirajte signale uporabe iz resničnega sveta (uspehe, napake, pogosto zastavljena vprašanja) in jih vključite v svoje pozive, mehke pozive ali nabore podatkov. To je najhitrejši način za doseganje natančnosti.
• ponovljivostPozivi za različice, mehki pozivi, podatki in prilagojene uteži. Brez sledljivosti je nemogoče vedeti, kaj je spremenilo delovanje, ali se vrniti v dobro stanje, če iteracija ne uspe.
• SplošnostPri širjenju nalog ali jezikov se prepričajte, da vaši verbalizatorji, primeri in oznake niso preveč prilagojeni določeni domeni. Če spreminjate vertikale, boste morda morali opraviti nekaj manjših prilagoditev ali uporabiti nove mehke pozive.
• Kaj pa, če po natančni nastavitvi spremenim poziv? Na splošno da: model bi moral sklepati o slogih in vedenju na podlagi tega, kar se je naučil, ne le na podlagi ponavljajočih se žetonov. Prav to je bistvo mehanizma sklepanja.
• Zaprite zanko z meritvamiPoleg natančnosti meri tudi pravilno oblikovanje, pokritost, navajanje virov v RAG in zadovoljstvo uporabnikov. Kar se ne meri, se ne izboljša.

Izbira med pozivi, optimizacijo pozivov in finim prilagajanjem ni stvar dogme, temveč konteksta.: stroški, časovni okviri, tveganje napak, razpoložljivost podatkov in potreba po strokovnem znanju. Če boste te dejavnike upoštevali, bo tehnologija delovala v vašo korist in ne obratno.

Daniel Terrasa

Urednik, specializiran za tehnološka in internetna vprašanja, z več kot desetletnimi izkušnjami v različnih digitalnih medijih. Delal sem kot urednik in ustvarjalec vsebin za podjetja za e-trgovino, komunikacije, spletni marketing in oglaševanje. Pisal sem tudi na spletnih straneh s področja ekonomije, financ in drugih sektorjev. Moje delo je tudi moja strast. Zdaj pa skozi moje članke v Tecnobits, poskušam raziskati vse novosti in nove priložnosti, ki nam jih svet tehnologije ponuja vsak dan za izboljšanje našega življenja.