Ni nini kurekebisha vizuri na kwa nini vidokezo vyako hufanya kazi vyema nayo?

Mpaka kati Unachopata kwa maongozi mazuri na kile unachopata kwa kurekebisha muundo mzuri Ni hila zaidi kuliko inavyoonekana, lakini kuelewa kunaleta tofauti kati ya majibu ya wastani na mifumo muhimu sana. Katika mwongozo huu, nitakuonyesha, kwa mifano na ulinganisho, jinsi ya kuchagua na kuchanganya kila mbinu ili kufikia matokeo thabiti katika miradi ya ulimwengu halisi.

Lengo sio kukaa katika nadharia, lakini kuiweka katika vitendo kila siku: wakati uhandisi wa haraka au urekebishaji wa haraka unatosha kwako, Ni wakati gani inafaa kuwekeza katika urekebishaji mzuri?, jinsi haya yote yanavyolingana na mtiririko wa RAG, na ni mbinu gani bora zinazopunguza gharama, kuongeza kasi ya kurudia, na kuepuka kuingia katika malengo yasiyofaa.

Uhandisi wa haraka ni nini, urekebishaji wa haraka, na urekebishaji mzuri?

Kabla ya kuendelea, hebu tufafanue dhana kadhaa:

• Uhandisi wa haraka ni sanaa ya kubuni maagizo wazi yenye muktadha na matarajio yaliyofafanuliwa vyema. kuongoza mfano tayari umefunzwa. Katika a chatbot, kwa mfano, hufafanua jukumu, toni, umbizo la towe, na mifano ili kupunguza utata na kuboresha usahihi bila kugusa uzani wa mfano.
• Urekebishaji mzuri hurekebisha vigezo vya ndani vya muundo uliofunzwa mapema na data ya ziada kutoka kwa kikoa. kurekebisha utendaji wako kwenye kazi maalum. Ni bora unapohitaji istilahi maalum, maamuzi changamano, au usahihi wa hali ya juu katika maeneo nyeti (huduma ya afya, kisheria, kifedha).
• Urekebishaji wa haraka huongeza vekta zinazoweza kufunzwa (vishawishi laini) ambavyo modeli hufasiri kando ya maandishi ya ingizo.Haitoi tena mfano mzima: inagandisha uzani wake na kuboresha "nyimbo" zile tu zilizopachikwa. Ni msingi mzuri wa kati unapotaka kurekebisha tabia bila gharama ya urekebishaji kamili.

Katika muundo wa UX/UI, uhandisi wa haraka huboresha uwazi wa mwingiliano wa kompyuta ya binadamu (ninachotarajia na jinsi ninavyoomba), huku urekebishaji mzuri huongeza umuhimu na uthabiti wa matokeo. Pamoja, ruhusu violesura muhimu zaidi, haraka, na vya kuaminika.

Uhandisi wa haraka kwa kina: mbinu zinazosonga sindano

Uhandisi wa haraka sio juu ya majaribio ya upofu. Kuna mbinu za utaratibu ambayo inaboresha ubora bila kugusa mfano au data yako ya msingi:

• Risasi chache dhidi ya sifuri. Katika risasi chache Unaongeza mifano michache iliyochaguliwa vizuri ili mfano unakamata muundo halisi; katika sifuri-risasi Unategemea maagizo ya wazi na taxonomies bila mifano.
• Maonyesho katika muktadha. Onyesha umbizo linalotarajiwa (ingizo → towe) na jozi ndogo. Hii inapunguza hitilafu za uumbizaji na kusawazisha matarajio, hasa ikiwa unahitaji sehemu mahususi, lebo au mitindo katika jibu.
• Violezo na vigezoBainisha vidokezo na vishika nafasi vya kubadilisha data. Vidokezo vinavyobadilika ni muhimu muundo wa ingizo unapotofautiana, kwa mfano, katika usafishaji wa data au uchakachuaji ambapo kila rekodi hufika katika umbizo tofauti.
• WazungumzajiWao ni "wafasiri" kati ya nafasi ya maandishi ya muundo na kategoria za biashara yako (k.m., kuchora ramani "furaha" → "chanya"). Kuchagua vitamshi vyema huboresha usahihi na uthabiti wa lebo, hasa katika uchanganuzi wa hisia na uainishaji wa mada.
• Masharti ya haraka (mnyororo wa haraka). Gawanya kazi ngumu katika hatua: fupisha → toa vipimo → changanua maoni. Hatua za kuunganisha kwa pamoja hufanya mfumo utatuliwe na kuwa thabiti zaidi, na mara nyingi huboresha ubora ikilinganishwa na "kuuliza kila kitu mara moja."
• Mbinu nzuri za uumbizaji: alama za majukumu (“Wewe ni mchambuzi…”), hufafanua mtindo (“jibu katika majedwali/JSON”), huweka vigezo vya tathmini (“huadhibu maono, hutaja vyanzo wakati zipo”) na hufafanua nini cha kufanya katika tukio la kutokuwa na uhakika (k.m., “ikiwa data haipo, onyesha 'haijulikani'”).

Vipengee vya kurekebisha haraka

Kando na vidokezo vya asili, urekebishaji wa papo hapo hujumuisha madokezo laini (upachikaji unaofunzwa) ambao hutangulia ingizo. Wakati wa mafunzo, gradient hurekebisha vekta hizo ili kuleta pato karibu na lengo. bila kuathiri uzani mwingine wa mfano. Ni muhimu unapotaka kubebeka na gharama ya chini.

Unapakia LLM (kwa mfano, GPT-2 au sawa), tayarisha mifano yako na unatayarisha vidokezo laini kwa kila kiingilioUnafunza upachikaji huo pekee, ili muundo "uone" dibaji iliyoboreshwa inayoongoza tabia yake katika kazi yako.

Utumizi wa vitendo: Katika chatbot ya huduma kwa wateja, unaweza kujumuisha mifumo ya kawaida ya maswali na sauti bora ya majibu katika vidokezo laini. Hii inaharakisha urekebishaji bila kudumisha matawi tofauti ya mifano. wala usitumie GPU zaidi.

Urekebishaji mzuri wa kina: lini, vipi, na kwa tahadhari gani

Urekebishaji mzuri hufunza upya (kwa kiasi au kabisa) uzani wa LLM yenye mkusanyiko wa data unaolengwa. kuibobea. Hii ndiyo mbinu bora zaidi wakati kazi inapokengeuka kutoka kwa kile modeli aliona wakati wa mafunzo ya awali au inahitaji istilahi na maamuzi yaliyoboreshwa.

Huwezi kuanza kutoka slate tupu: mifano ya gumzo kama vile gpt-3.5-turbo Tayari wamepangwa kufuata maagizo. Urekebishaji wako mzuri "hujibu" tabia hiyo, ambayo inaweza kuwa ya hila na isiyo na uhakika, kwa hivyo ni wazo nzuri kufanya majaribio na muundo wa vidokezo na pembejeo za mfumo.

Baadhi ya majukwaa hukuruhusu kuweka wimbo mzuri juu ya uliopo. Hii inaimarisha ishara muhimu kwa gharama ya chini. kujizoeza tena kutoka mwanzo, na kuwezesha marudio yanayoongozwa na uthibitishaji.

Mbinu bora kama vile LoRA huingiza matrices ya kiwango cha chini ili kurekebisha muundo na vigezo vichache vipya. Manufaa: matumizi ya chini, uwekaji wa haraka na ugeuzaji nyuma (unaweza "kuondoa" marekebisho bila kugusa msingi).

Ulinganisho: urekebishaji wa haraka dhidi ya urekebishaji mzuri

• MchakatoUrekebishaji mzuri husasisha uzani wa muundo na mkusanyiko wa data unaolengwa; urekebishaji wa haraka husimamisha kielelezo na kurekebisha tu upachikaji unaofunzwa ambao umeshikamana na ingizo; uhandisi wa haraka huboresha maandishi ya maagizo na mifano ambayo haijafunzwa.
• Marekebisho ya parámetrosKwa kurekebisha vizuri, unarekebisha mtandao; katika kurekebisha kwa haraka, unagusa tu "vidokezo laini." Katika uhandisi wa haraka, hakuna urekebishaji wa vigezo, muundo tu.
• Njia ya kuingiaUrekebishaji mzuri kwa kawaida huheshimu umbizo asili; urekebishaji wa haraka hurekebisha pembejeo na upachikaji na violezo; uhandisi wa haraka huongeza lugha ya asili iliyopangwa (majukumu, vikwazo, mifano).
• RasilimaliUrekebishaji mzuri ni ghali zaidi (kuhesabu, data, na wakati); urekebishaji wa haraka ni mzuri zaidi; uhandisi wa haraka ndio wa bei nafuu zaidi na wa haraka zaidi wa kurudia ikiwa kesi inaruhusu.
• Lengo na hatariUrekebishaji mzuri huboresha moja kwa moja kwa kazi hiyo, kuondoa hatari ya kupita kiasi; urekebishaji wa haraka unalingana na yale ambayo tayari yamejifunza katika LLM; uhandisi wa haraka hupunguza maonesho na makosa ya uumbizaji kwa mbinu bora bila kugusa muundo.

Data na zana: mafuta ya utendaji

• Ubora wa data kwanza: uponyaji, upunguzaji, kusawazisha, chanjo ya kesi ya makali na metadata tajiri Ni 80% ya matokeo, iwe unarekebisha vizuri au urekebishaji wa haraka.
• Otomatiki mabomba: majukwaa ya uhandisi wa data ya AI generative (k.m., suluhu zinazounda bidhaa za data zinazoweza kutumika tena) kusaidia kujumuisha, kubadilisha, kutoa na kufuatilia hifadhidata kwa mafunzo na tathmini. Dhana kama vile "Nexsets" zinaonyesha jinsi ya kufunga data tayari kwa matumizi ya muundo.
• Kitanzi cha maoni: Kusanya mawimbi ya utumiaji ya ulimwengu halisi (mafanikio, hitilafu, maswali yanayoulizwa mara kwa mara) na uwarudishe katika maekezo yako, vidokezo rahisi au seti za data. Ndiyo njia ya haraka zaidi ya kupata usahihi.
• kuzaliana: Vidokezo vya matoleo, vidokezo laini, data na uzani uliowekwa maalum. Bila ufuatiliaji, haiwezekani kujua ni nini kilibadilisha utendakazi au kurudi katika hali nzuri ikiwa marudio hayatafaulu.
• UjumlaUnapopanua kazi au lugha, hakikisha vitamshi, mifano na lebo zako hazijalengwa kulingana na kikoa mahususi. Ikiwa unabadilisha wima, unaweza kuhitaji kurekebisha mwanga au kutumia vidokezo vipya laini.
• Je, nikibadilisha kidokezo baada ya kusawazisha vizuri? Kwa ujumla, ndio: mtindo unapaswa kukisia mitindo na tabia kutoka kwa kile umejifunza, sio kurudia ishara tu. Hiyo ndiyo uhakika wa injini ya uelekezaji.
• Funga kitanzi kwa kutumia vipimoZaidi ya usahihi, hupima umbizo sahihi, chanjo, manukuu ya chanzo katika RAG, na kuridhika kwa mtumiaji. Kile ambacho hakijapimwa hakiboreshi.

Kuchagua kati ya maongozi, kurekebisha kwa haraka na kusawazisha vizuri si suala la mafundisho ya awali bali ni muktadha.: gharama, nyakati, hatari ya hitilafu, upatikanaji wa data na hitaji la utaalamu. Ikiwa unasisitiza mambo haya, teknolojia itafanya kazi kwa niaba yako, sio kinyume chake.

Daniel Terrasa

Mhariri aliyebobea katika masuala ya teknolojia na intaneti akiwa na tajriba ya zaidi ya miaka kumi katika midia tofauti ya dijiti. Nimefanya kazi kama mhariri na muundaji wa maudhui kwa biashara ya mtandaoni, mawasiliano, uuzaji mtandaoni na makampuni ya utangazaji. Pia nimeandika kwenye tovuti za uchumi, fedha na sekta nyinginezo. Kazi yangu pia ni shauku yangu. Sasa, kupitia makala yangu katika Tecnobits, Ninajaribu kuchunguza habari zote na fursa mpya ambazo ulimwengu wa teknolojia hutupatia kila siku ili kuboresha maisha yetu.