Шта је фино подешавање и зашто ваши упити боље функционишу са њим?

Граница између Шта постижете добрим подстицајима, а шта финим подешавањем модела Суптилније је него што изгледа, али разумевање тога прави разлику између осредњих одговора и заиста корисних система. У овом водичу, показаћу вам, уз примере и поређења, како да изаберете и комбинујете сваку технику да бисте постигли солидне резултате у пројектима из стварног света.

Циљ није остати у теорији, већ је применити у пракси на дневној бази: када вам је довољно брзо инжењерство или брзо подешавање, Када се исплати улагати у фино подешавање?, како се све ово уклапа у RAG токове и које најбоље праксе смањују трошкове, убрзавају итерације и избегавају застоје.

Шта су брзи инжењеринг, брзи подешавање и фино подешавање?

Пре него што наставимо, разјаснимо неке концепте:

• Брзо инжењерство је уметност дизајнирања јасних инструкција са добро дефинисаним контекстом и очекивањима. да води већ обучен модел. У цхатбот, на пример, дефинише улогу, тон, излазни формат и примере како би се смањила двосмисленост и побољшала тачност без дирања тежина модела.
• Фино подешавање модификује унутрашње параметре претходно обученог модела додатним подацима из домена. да бисте прецизно подесили своје перформансе на одређеним задацима. Идеалан је када вам је потребна специјализована терминологија, сложене одлуке или максимална тачност у осетљивим областима (здравство, право, финансије).
• Подешавање упита додаје векторе који се могу тренирати (меке упите) које модел интерпретира заједно са улазним текстомНе преобучава цео модел: замрзава његове тежине и оптимизује само оне уграђене „трагове“. То је ефикасан средњи пут када желите да прилагодите понашање без трошкова потпуног финог подешавања.

У UX/UI дизајну, брзо инжењерство побољшава јасноћу интеракције између човека и рачунара (шта очекујем и како то тражим), док фино подешавање повећава релевантност и конзистентност резултата. У комбинацији, омогућавају корисније, брже и поузданије интерфејсе.

Брзо инжењерство у дубини: технике које померају иглу

Брзи инжењеринг није слепо тестирање. Постоји систематске методе који побољшавају квалитет без додиривања модела или ваших основних података:

• Мало удараца наспрам нула удараца. у неколико удараца Додајете неколико добро одабраних примера тако да модел обухвата тачан образац; у нуле Ослањате се на јасна упутства и таксономије без примера.
• Демонстрације у контекстуДемонстрирајте очекивани формат (улаз → излаз) помоћу мини-парова. Ово смањује грешке у форматирању и усклађује очекивања, посебно ако су вам потребна одређена поља, ознаке или стилови у одговору.
• Шаблони и променљивеДефинишите упите са резервисаним местима за промену података. Динамички упити су кључни када се структура уноса мења, на пример, приликом чишћења или стругања података форме где сваки запис стиже у различитом формату.
• ВербализаториОни су „преводиоци“ између текстуалног простора модела и ваших пословних категорија (нпр. мапирање „срећан“ → „позитиван“). Избор добрих вербализатора побољшава тачност и доследност ознака, посебно у анализи расположења и тематској класификацији.
• Низови упита (брзо уланчавање). Разбијање сложеног задатка на кораке: сумирање → издвајање метрике → анализа расположења. Уланчавање корака чини систем лакшим за дебаговање и робуснијим, и често побољшава квалитет у поређењу са „тражењем свега одједном“.
• Добре праксе форматирања: обележава улоге („Ви сте аналитичар...“), дефинише стил („одговара у табелама/JSON-у“), успоставља критеријуме за евалуацију („кажњава халуцинације, наводи изворе када постоје“) и објашњава шта треба учинити у случају неизвесности (нпр. „ако подаци недостају, наведите 'непознато'“).

Брзо подешавање компоненти

Поред природних упутстава, подешавање упутстава укључује и мека упутства (уградње које се могу обучавати) која претходе уносу. Током тренинга, градијент подешава те векторе како би приближио излаз циљу. без утицаја на остале тежине модела. Корисно је када желите преносивост и ниске трошкове.

Отпремате мастер студију права (на пример, GPT‑2 или слично), припремате примере и припремате софтверске упите за сваки уносТренирате само та уграђивања, тако да модел „види“ оптимизовани предговор који усмерава његово понашање у вашем задатку.

Практична применаУ четботу за корисничку подршку, можете укључити типичне обрасце питања и идеалан тон одговора у меким упитима. Ово убрзава адаптацију без одржавања различитих грана модела. нити трошити више GPU-а.

Детаљно фино подешавање: када, како и са којим опрезом

Фино подешавање поново обучава (делимично или потпуно) тежине LLM-а са циљним скупом података. да га специјализује. Ово је најбољи приступ када задатак одступа од онога што је модел видео током претходне обуке или захтева прецизну терминологију и одлуке.

Не почињеш од празног листамодели подешени за ћаскање као што су гпт-3.5-турбо Већ су навикли да прате упутства. Ваше фино подешавање „одговара“ на то понашање, што може бити суптилно и неизвесно, па је добра идеја експериментисати са дизајном системских упита и уноса.

Неке платформе вам омогућавају да ланчано подешавате постојеће. Ово појачава корисне сигнале по нижој цени. да се поново обучи од нуле и олакшава итерације вођене валидацијом.

Ефикасне технике као што је LoRA убацују матрице ниског ранга да би прилагодиле модел са мало нових параметара. Предност: мања потрошња, агилно распоређивање и реверзибилност (адаптацију можете „уклонити“ без додиривања базе).

Поређење: брзо подешавање наспрам финог подешавања

• ПроцесФино подешавање ажурира тежине модела са означеним циљним скупом података; брзо подешавање замрзава модел и прилагођава само обучавајућа уграђивања која су повезана са улазом; брзо инжењерство оптимизује текст инструкција и необучене примере.
• Подешавање параметараКод финог подешавања, модификујете мрежу; код брзог подешавања, додирујете само „меке промпте“. У брзом инжењерству, нема параметарског подешавања, само дизајн.
• Формат уносаФино подешавање обично поштује оригинални формат; брзо подешавање преформулише унос помоћу уграђивања и шаблона; брзо инжењерство користи структурирани природни језик (улоге, ограничења, примере).
• СредстваФино подешавање је скупље (рачунарство, подаци и време); брзо подешавање је ефикасније; брзи инжењеринг је најјефтинији и најбржи за понављање ако случај дозвољава.
• Циљ и ризициФино подешавање оптимизује директно за задатак, елиминишући ризик од прекомерног прилагођавања; брзо подешавање се усклађује са оним што је већ научено у мастер студијама учења; брзо инжењерство ублажава халуцинације и грешке у форматирању уз помоћ најбољих пракси без додиривања модела.

Подаци и алати: гориво учинка

• Квалитет података на првом месту: исцељење, дедупликација, балансирање, покривање граничних случајева и богати метаподаци Они чине 80% резултата, без обзира да ли радите фино подешавање или брзо подешавање.
• Аутоматизујте цевоводеплатформе за инжењеринг података за генеративну вештачку интелигенцију (нпр. решења која креирају производе података за вишекратну употребу) помоћи у интеграцији, трансформацији, испоруци и праћењу скупова података за обуку и евалуацију. Концепти попут „Nexsets“ илуструју како се пакују подаци спремни за употребу модела.
• Повратна петљаПрикупљајте сигнале о коришћењу из стварног света (успеси, грешке, често постављана питања) и унесите их у своје упите, софтверске упите или скупове података. То је најбржи начин за постизање тачности.
• репродуктивностУпити за верзије, софтверски упити, подаци и прилагођене тежине. Без праћења, немогуће је знати шта је променило перформансе или се вратити у добро стање ако итерација не успе.
• ГенерализацијаКада проширујете задатке или језике, уверите се да ваши вербализатори, примери и ознаке нису превише прилагођени одређеној области. Ако мењате вертикале, можда ћете морати да извршите мало финог подешавања или да користите нове меке упите.
• Шта ако променим промпт након финог подешавања? Генерално, да: модел би требало да закључује стилове и понашања на основу онога што је научио, а не само на основу понављања токена. Управо је то поента механизма за закључивање.
• Затворите петљу помоћу метрикаПоред тачности, мери исправно форматирање, покривеност, навођење извора у RAG-у и задовољство корисника. Оно што се не мери, не побољшава се.

Избор између подстицаја, подешавања подстицаја и финог подешавања није ствар догме већ контекста.: трошкови, временски рокови, ризик од грешке, доступност података и потреба за стручношћу. Ако утврдите ове факторе, технологија ће радити у вашу корист, а не обрнуто.

Даниел Терраса

Уредник специјализован за технологију и интернет питања са више од десет година искуства у различитим дигиталним медијима. Радио сам као уредник и креатор садржаја за е-трговину, комуникацију, онлајн маркетинг и рекламне компаније. Такође сам писао на веб страницама о економији, финансијама и другим секторима. Мој посао је и моја страст. Сада, кроз моје чланке у Tecnobits, трудим се да истражим све новости и нове могућности које нам свет технологије свакодневно нуди да побољшамо своје животе.