ஃபைன் ட்யூனிங் என்றால் என்ன, உங்கள் ப்ராம்ட்கள் ஏன் அதனுடன் சிறப்பாகச் செயல்படுகின்றன?

இடையிலான எல்லை நல்ல தூண்டுதல்களால் நீங்கள் என்ன சாதிக்கிறீர்கள், ஒரு மாதிரியை நன்றாகச் சரிசெய்வதன் மூலம் நீங்கள் என்ன சாதிக்கிறீர்கள் இது தோன்றுவதை விட மிகவும் நுட்பமானது, ஆனால் அதைப் புரிந்துகொள்வது சாதாரணமான பதில்களுக்கும் உண்மையிலேயே பயனுள்ள அமைப்புகளுக்கும் இடையிலான வித்தியாசத்தை ஏற்படுத்துகிறது. இந்த வழிகாட்டியில், நிஜ உலக திட்டங்களில் உறுதியான முடிவுகளை அடைய ஒவ்வொரு நுட்பத்தையும் எவ்வாறு தேர்வு செய்து இணைப்பது என்பதை எடுத்துக்காட்டுகள் மற்றும் ஒப்பீடுகளுடன் உங்களுக்குக் காண்பிப்பேன்.

கோட்பாட்டில் நிலைத்திருப்பது குறிக்கோள் அல்ல, ஆனால் அதை தினசரி அடிப்படையில் நடைமுறைப்படுத்துவதே குறிக்கோள்: உடனடி பொறியியல் அல்லது உடனடி சரிப்படுத்தும் முறை உங்களுக்கு போதுமானதாக இருக்கும்போது, ஃபைன் டியூனிங்கில் எப்போது முதலீடு செய்வது மதிப்புக்குரியது?, இவை அனைத்தும் RAG ஓட்டங்களில் எவ்வாறு பொருந்துகின்றன, மேலும் என்ன சிறந்த நடைமுறைகள் செலவுகளைக் குறைக்கின்றன, மறு செய்கைகளை விரைவுபடுத்துகின்றன மற்றும் முட்டுச்சந்தில் சிக்குவதைத் தவிர்க்கின்றன.

உடனடி பொறியியல், உடனடி ட்யூனிங் மற்றும் நுண்ணிய ட்யூனிங் என்றால் என்ன?

தொடர்வதற்கு முன், சில கருத்துக்களை தெளிவுபடுத்துவோம்:

• உடனடி பொறியியல் என்பது நன்கு வரையறுக்கப்பட்ட சூழல் மற்றும் எதிர்பார்ப்புகளுடன் தெளிவான வழிமுறைகளை வடிவமைக்கும் கலையாகும். ஏற்கனவே பயிற்சி பெற்ற மாதிரியை வழிநடத்த. ஒரு chatbotஎடுத்துக்காட்டாக, மாதிரி எடைகளைத் தொடாமல் தெளிவின்மையைக் குறைத்து துல்லியத்தை மேம்படுத்த பங்கு, தொனி, வெளியீட்டு வடிவம் மற்றும் எடுத்துக்காட்டுகளை வரையறுக்கிறது.
• டொமைனில் இருந்து கூடுதல் தரவுகளைப் பயன்படுத்தி முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரியின் உள் அளவுருக்களை ஃபைன்-ட்யூனிங் மாற்றியமைக்கிறது. குறிப்பிட்ட பணிகளில் உங்கள் செயல்திறனை மேம்படுத்த. சிறப்பு சொற்களஞ்சியம், சிக்கலான முடிவுகள் அல்லது முக்கியமான பகுதிகளில் (சுகாதாரப் பராமரிப்பு, சட்டம், நிதி) அதிகபட்ச துல்லியம் தேவைப்படும்போது இது சிறந்தது.
• உடனடி டியூனிங், மாதிரி உள்ளீட்டு உரையுடன் இணைந்து விளக்கும் பயிற்சியளிக்கக்கூடிய திசையன்களை (மென்மையான தூண்டுதல்கள்) சேர்க்கிறது.இது முழு மாதிரியையும் மீண்டும் பயிற்றுவிப்பதில்லை: இது அதன் எடைகளை உறைய வைத்து, உட்பொதிக்கப்பட்ட "தடங்களை" மட்டுமே மேம்படுத்துகிறது. முழுமையான ஃபைன்-ட்யூனிங் செலவு இல்லாமல் நீங்கள் நடத்தையை மாற்றியமைக்க விரும்பும்போது இது ஒரு திறமையான நடுத்தர மைதானமாகும்.

UX/UI வடிவமைப்பில், உடனடி பொறியியல் மனித-கணினி தொடர்புகளின் தெளிவை மேம்படுத்துகிறது (நான் என்ன எதிர்பார்க்கிறேன், எப்படிக் கேட்கிறேன்), அதே நேரத்தில் நன்றாகச் சரிசெய்தல் வெளியீட்டின் பொருத்தத்தையும் நிலைத்தன்மையையும் அதிகரிக்கிறது. இணைந்து, மிகவும் பயனுள்ள, வேகமான மற்றும் நம்பகமான இடைமுகங்களை அனுமதிக்கிறது..

ஆழமான உடனடி பொறியியல்: ஊசியை நகர்த்தும் நுட்பங்கள்

உடனடி பொறியியல் என்பது குருட்டு சோதனை பற்றியது அல்ல. உள்ளது முறையான முறைகள் மாதிரியையோ அல்லது உங்கள் அடிப்படைத் தரவையோ தொடாமல் தரத்தை மேம்படுத்தும்:

• சில ஷாட்கள் vs ஜீரோ ஷாட்கள். en சில ஷாட்கள் மாதிரி சரியான வடிவத்தைப் பிடிக்கும் வகையில், நீங்கள் சில நன்கு தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட எடுத்துக்காட்டுகளைச் சேர்க்கிறீர்கள்; பூஜ்ஜிய-ஷாட் உதாரணங்கள் இல்லாமல் தெளிவான வழிமுறைகள் மற்றும் வகைபிரித்தல்களை நீங்கள் நம்பியிருக்கிறீர்கள்.
• சூழலில் ஆர்ப்பாட்டங்கள். மினி-ஜோடிகளைப் பயன்படுத்தி எதிர்பார்க்கப்படும் வடிவமைப்பை (உள்ளீடு → வெளியீடு) நிரூபிக்கவும். இது வடிவமைப்பு பிழைகளைக் குறைத்து எதிர்பார்ப்புகளை சீரமைக்கிறது, குறிப்பாக பதிலில் குறிப்பிட்ட புலங்கள், லேபிள்கள் அல்லது பாணிகள் தேவைப்பட்டால்.
• வார்ப்புருக்கள் மற்றும் மாறிகள்தரவை மாற்றுவதற்கான பிளேஸ்ஹோல்டர்களைப் பயன்படுத்தி ப்ராம்ட்களை வரையறுக்கவும். உள்ளீட்டு அமைப்பு மாறுபடும் போது டைனமிக் ப்ராம்ட்கள் முக்கியம், எடுத்துக்காட்டாக, படிவத் தரவு சுத்திகரிப்பு அல்லது ஸ்கிராப்பிங், ஒவ்வொரு பதிவும் வெவ்வேறு வடிவத்தில் வரும் இடத்தில்.
• சொற்பொழிவாளர்கள்அவை மாதிரியின் உரை இடத்திற்கும் உங்கள் வணிக வகைகளுக்கும் இடையில் "மொழிபெயர்ப்பாளர்கள்" (எ.கா., "மகிழ்ச்சி" → "நேர்மறை" என்று மேப்பிங் செய்தல்). நல்ல சொற்களஞ்சியங்களைத் தேர்ந்தெடுப்பது லேபிள் துல்லியத்தையும் நிலைத்தன்மையையும் மேம்படுத்துகிறது, குறிப்பாக உணர்வு பகுப்பாய்வு மற்றும் கருப்பொருள் வகைப்பாட்டில்.
• தூண்டுதல் சரங்கள் (உடனடியாகச் சங்கிலி செய்தல்). ஒரு சிக்கலான பணியைப் படிகளாகப் பிரிக்கவும்: சுருக்கவும் → அளவீடுகளைப் பிரித்தெடுக்கவும் → உணர்வை பகுப்பாய்வு செய்யவும். படிகளை ஒன்றாகச் சங்கிலி செய்வது அமைப்பை மேலும் பிழைத்திருத்தக்கூடியதாகவும் வலுவானதாகவும் ஆக்குகிறது, மேலும் பெரும்பாலும் "அனைத்தையும் ஒரே நேரத்தில் கேட்பதை" ஒப்பிடும்போது தரத்தை மேம்படுத்துகிறது.
• நல்ல வடிவமைப்பு நடைமுறைகள்: பாத்திரங்களைக் குறிக்கிறது (“நீங்கள் ஒரு ஆய்வாளர்…”), பாணியை வரையறுக்கிறது (“அட்டவணைகள்/JSON இல் பதிலளிக்கவும்”), மதிப்பீட்டு அளவுகோல்களை நிறுவுகிறது (“மாயத்தோற்றங்களைத் தண்டிக்கிறது, அவை இருக்கும்போது ஆதாரங்களை மேற்கோள் காட்டுகிறது”) மற்றும் நிச்சயமற்ற நிலையில் என்ன செய்ய வேண்டும் என்பதை விளக்குகிறது (எ.கா., “தரவு காணவில்லை என்றால், 'தெரியாதது' என்பதைக் குறிக்கவும்”).

உடனடி சரிப்படுத்தும் கூறுகள்

இயற்கையான தூண்டுதல்களுடன் கூடுதலாக, உடனடி சரிப்படுத்தும் முறைமை உள்ளீட்டிற்கு முந்தைய மென்மையான தூண்டுதல்களை (பயிற்சியளிக்கக்கூடிய உட்பொதிப்புகள்) உள்ளடக்கியது. பயிற்சியின் போது, வெளியீட்டை இலக்கை நெருங்கி வர, சாய்வு அந்த திசையன்களை சரிசெய்கிறது. மாடலின் மற்ற எடைகளைப் பாதிக்காமல். நீங்கள் எடுத்துச் செல்லக்கூடிய தன்மை மற்றும் குறைந்த செலவுகளை விரும்பும் போது இது பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

நீங்கள் LLM-ஐ பதிவேற்றுங்கள் (எடுத்துக்காட்டாக, GPT‑2 அல்லது அதைப் போன்றது), உங்கள் எடுத்துக்காட்டுகளைத் தயாரித்து, ஒவ்வொரு உள்ளீட்டிற்கும் மென்மையான குறிப்புகளைத் தயாரிக்கிறீர்கள்.நீங்கள் அந்த உட்பொதிப்புகளை மட்டுமே பயிற்றுவிக்கிறீர்கள், எனவே மாதிரி உங்கள் பணியில் அதன் நடத்தையை வழிநடத்தும் உகந்த முன்னுரையை "பார்க்கிறது".

நடைமுறை பயன்பாடு: வாடிக்கையாளர் சேவை சாட்போட்டில், மென்மையான தூண்டுதல்களில் வழக்கமான கேள்வி வடிவங்களையும் சிறந்த பதில் தொனியையும் நீங்கள் சேர்க்கலாம். இது மாதிரிகளின் வெவ்வேறு கிளைகளைப் பராமரிக்காமல் தழுவலை துரிதப்படுத்துகிறது. மேலும் GPU-ஐ உட்கொள்ள வேண்டாம்.

ஆழமான நுணுக்க சரிசெய்தல்: எப்போது, எப்படி, எந்த எச்சரிக்கையுடன்

இலக்கு தரவுத்தொகுப்புடன் கூடிய LLM இன் எடைகளை (பகுதியாகவோ அல்லது முழுமையாகவோ) மீண்டும் பயிற்சியளிக்கிறது. முன் பயிற்சியின் போது மாதிரி பார்த்ததிலிருந்து பணி விலகும்போது அல்லது நுட்பமான சொற்களஞ்சியம் மற்றும் முடிவுகள் தேவைப்படும்போது இதுவே சிறந்த அணுகுமுறையாகும்.

நீங்கள் வெற்றுப் பலகையிலிருந்து தொடங்குவதில்லை.: அரட்டை-டியூன் செய்யப்பட்ட மாதிரிகள் போன்றவை ஜிபிடி-3.5-டர்போ அவர்கள் ஏற்கனவே வழிமுறைகளைப் பின்பற்றுவதற்கு டியூன் செய்யப்பட்டுள்ளனர். உங்கள் நுணுக்கமான சரிசெய்தல் அந்த நடத்தைக்கு "பதிலளிக்கிறது"., இது நுட்பமானதாகவும் நிச்சயமற்றதாகவும் இருக்கலாம், எனவே கணினி தூண்டுதல்கள் மற்றும் உள்ளீடுகளின் வடிவமைப்பில் பரிசோதனை செய்வது நல்லது.

சில தளங்கள் ஏற்கனவே உள்ள ஒன்றின் மீது ஒரு சிறந்த இசையை இணைக்க உங்களை அனுமதிக்கின்றன. இது குறைந்த செலவில் பயனுள்ள சமிக்ஞைகளை வலுப்படுத்துகிறது. புதிதாக மீண்டும் பயிற்சி பெறவும், சரிபார்ப்பு-வழிகாட்டப்பட்ட மறு செய்கைகளை எளிதாக்கவும்.

லோரா போன்ற திறமையான நுட்பங்கள், குறைந்த தரவரிசை அணிகளைச் செருகி, மாதிரியை சில புதிய அளவுருக்களுடன் மாற்றியமைக்கின்றன. நன்மை: குறைந்த நுகர்வு, சுறுசுறுப்பான பயன்பாடுகள் மற்றும் மீள்தன்மை (நீங்கள் அடித்தளத்தைத் தொடாமல் தழுவலை "அகற்றலாம்").

ஒப்பீடு: உடனடி ட்யூனிங் vs நுண் சரிப்படுத்தும் முறை

• செயல்முறைலேபிளிடப்பட்ட இலக்கு தரவுத்தொகுப்புடன் மாதிரி எடைகளை ஃபைன் ட்யூனிங் புதுப்பிக்கிறது; ப்ராம்ட் ட்யூனிங் மாதிரியை உறைய வைக்கிறது மற்றும் உள்ளீட்டுடன் இணைக்கப்பட்ட பயிற்சியளிக்கக்கூடிய உட்பொதிவுகளை மட்டுமே சரிசெய்கிறது; ப்ராம்ட் இன்ஜினியரிங் அறிவுறுத்தல் உரை மற்றும் பயிற்சி பெறாத எடுத்துக்காட்டுகளை மேம்படுத்துகிறது.
• அஜுஸ்டே டி பாரமெட்ரோஸ்நன்றாகச் சரிப்படுத்தும் செயல்பாட்டில், நீங்கள் நெட்வொர்க்கை மாற்றியமைக்கிறீர்கள்; உடனடியாகச் சரிப்படுத்தும் செயல்பாட்டில், நீங்கள் "மென்மையான தூண்டுதல்களை" மட்டுமே தொடுகிறீர்கள். உடனடியாகச் சரிப்படுத்தும் பொறியியலில், அளவுரு சரிப்படுத்தும் வசதி இல்லை, வடிவமைப்பு மட்டுமே உள்ளது.
• உள்ளீட்டு வடிவம்நுண் சரிப்படுத்தும் முறை பொதுவாக அசல் வடிவமைப்பை மதிக்கிறது; உடனடி சரிப்படுத்தும் முறை உட்பொதிப்புகள் மற்றும் வார்ப்புருக்கள் மூலம் உள்ளீட்டை மறுசீரமைக்கிறது; உடனடி பொறியியல் கட்டமைக்கப்பட்ட இயற்கை மொழியை (பாத்திரங்கள், கட்டுப்பாடுகள், எடுத்துக்காட்டுகள்) பயன்படுத்துகிறது.
• வழிமுறையாகநேர்த்தியான சரிப்படுத்தும் முறை (கணக்கீடு, தரவு மற்றும் நேரம்) மிகவும் விலை உயர்ந்தது; உடனடி சரிப்படுத்தும் முறை மிகவும் திறமையானது; சூழ்நிலை அனுமதித்தால், உடனடி பொறியியல் முறை மிகவும் மலிவானது மற்றும் விரைவானது.
• குறிக்கோள் மற்றும் அபாயங்கள்ஃபைன்-ட்யூனிங் நேரடியாக பணிக்கு உகந்ததாக்குகிறது, அதிகப்படியான பொருத்துதலின் அபாயத்தை நீக்குகிறது; உடனடி ட்யூனிங் ஏற்கனவே LLM இல் கற்றுக்கொண்டவற்றுடன் ஒத்துப்போகிறது; உடனடி பொறியியல் மாதிரியைத் தொடாமல் சிறந்த நடைமுறைகளுடன் மாயத்தோற்றங்கள் மற்றும் வடிவமைப்பு பிழைகளைக் குறைக்கிறது.

தரவு மற்றும் கருவிகள்: செயல்திறனின் எரிபொருள்

• முதலில் தரவு தரம்: குணப்படுத்துதல், நகல் நீக்கம், சமநிலைப்படுத்துதல், விளிம்பு வழக்கு கவரேஜ் மற்றும் உயர் மெட்டாடேட்டா நீங்கள் நன்றாகச் சரிசெய்தாலும் சரி அல்லது உடனடியாகச் சரிசெய்தாலும் சரி, அவை 80% முடிவாகும்.
• குழாய்களை தானியங்கியாக்கு: உருவாக்க AI-க்கான தரவு பொறியியல் தளங்கள் (எ.கா., மீண்டும் பயன்படுத்தக்கூடிய தரவு தயாரிப்புகளை உருவாக்கும் தீர்வுகள்) தரவுத்தொகுப்புகளை ஒருங்கிணைக்க, மாற்ற, வழங்க மற்றும் கண்காணிக்க உதவுங்கள். பயிற்சி மற்றும் மதிப்பீட்டிற்காக. "Nexsets" போன்ற கருத்துக்கள் மாதிரி நுகர்வுக்குத் தயாராக தரவை எவ்வாறு தொகுக்க வேண்டும் என்பதை விளக்குகின்றன.
• பின்னூட்ட வளையம்: நிஜ உலக பயன்பாட்டு சமிக்ஞைகளை (வெற்றிகள், பிழைகள், அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள்) சேகரித்து, அவற்றை உங்கள் ப்ராம்ட்கள், மென்மையான ப்ராம்ட்கள் அல்லது தரவுத்தொகுப்புகளில் மீண்டும் ஊட்டவும். துல்லியத்தைப் பெறுவதற்கான வேகமான வழி இது.
• மறுஉருவாக்கம்: பதிப்புகள் ப்ராம்ட்கள், மென்மையான ப்ராம்ட்கள், தரவு மற்றும் வடிவமைக்கப்பட்ட எடைகள். கண்டறியும் தன்மை இல்லாமல், செயல்திறன் என்ன மாறியது என்பதை அறியவோ அல்லது ஒரு மறு செய்கை தோல்வியுற்றால் நல்ல நிலைக்குத் திரும்பவோ முடியாது.
• பொதுமைப்படுத்தல்பணிகள் அல்லது மொழிகளை விரிவாக்கும்போது, உங்கள் சொற்பொழிவாளர்கள், எடுத்துக்காட்டுகள் மற்றும் லேபிள்கள் ஒரு குறிப்பிட்ட களத்திற்கு அதிகமாக வடிவமைக்கப்படவில்லை என்பதை உறுதிப்படுத்திக் கொள்ளுங்கள். நீங்கள் செங்குத்துகளை மாற்றினால், நீங்கள் சிறிது நன்றாகச் சரிசெய்ய வேண்டியிருக்கலாம் அல்லது புதிய மென்மையான அறிவுறுத்தல்களைப் பயன்படுத்த வேண்டியிருக்கலாம்.
• நன்றாகச் சரிசெய்த பிறகு நான் ப்ராம்ட்டை மாற்றினால் என்ன செய்வது? பொதுவாக, ஆம்: மாதிரியானது, தான் கற்றுக்கொண்டவற்றிலிருந்து பாணிகளையும் நடத்தைகளையும் ஊகிக்க வேண்டும், வெறும் டோக்கன்களை மீண்டும் மீண்டும் கூறாமல். அதுதான் ஒரு அனுமான இயந்திரத்தின் துல்லியமாகப் பயன்பாடாகும்.
• அளவீடுகளுடன் வளையத்தை மூடுதுல்லியத்திற்கு அப்பால், இது சரியான வடிவமைப்பு, கவரேஜ், RAG இல் மூல மேற்கோள் மற்றும் பயனர் திருப்தியை அளவிடுகிறது. அளவிடப்படாதது மேம்படாது.

தூண்டுதல்கள், உடனடி சரிசெய்தல் மற்றும் நன்றாகச் சரிசெய்தல் ஆகியவற்றுக்கு இடையே தேர்ந்தெடுப்பது என்பது கோட்பாட்டின் விஷயம் அல்ல, மாறாக சூழலின் விஷயம்.: செலவுகள், கால அளவுகள், பிழை ஆபத்து, தரவு கிடைக்கும் தன்மை மற்றும் நிபுணத்துவத்தின் தேவை. இந்த காரணிகளை நீங்கள் சரியாகக் கையாண்டால், தொழில்நுட்பம் உங்களுக்கு சாதகமாக செயல்படும், நேர்மாறாக அல்ல.

டேனியல் டெர்ராசா

பல்வேறு டிஜிட்டல் மீடியாக்களில் பத்து வருடங்களுக்கும் மேலான அனுபவத்துடன் தொழில்நுட்பம் மற்றும் இணைய சிக்கல்களில் நிபுணத்துவம் பெற்ற ஆசிரியர். நான் ஈ-காமர்ஸ், கம்யூனிகேஷன், ஆன்லைன் மார்க்கெட்டிங் மற்றும் விளம்பர நிறுவனங்களுக்கு எடிட்டராகவும், உள்ளடக்கத்தை உருவாக்குபவராகவும் பணியாற்றியுள்ளேன். பொருளாதாரம், நிதி மற்றும் பிற துறைகளின் இணையதளங்களிலும் நான் எழுதியுள்ளேன். என் வேலையும் என் விருப்பம். இப்போது, ​​என் கட்டுரைகள் மூலம் Tecnobits, நமது வாழ்க்கையை மேம்படுத்த தொழில்நுட்ப உலகம் ஒவ்வொரு நாளும் நமக்கு வழங்கும் அனைத்து செய்திகளையும் புதிய வாய்ப்புகளையும் ஆராய முயற்சிக்கிறேன்.