ఫైన్ ట్యూనింగ్ అంటే ఏమిటి మరియు మీ ప్రాంప్ట్‌లు దానితో ఎందుకు బాగా పనిచేస్తాయి?

మధ్య సరిహద్దు మంచి ప్రాంప్ట్‌లతో మీరు ఏమి సాధిస్తారు మరియు మోడల్‌ను చక్కగా ట్యూన్ చేయడం ద్వారా మీరు ఏమి సాధిస్తారు ఇది కనిపించే దానికంటే చాలా సూక్ష్మంగా ఉంటుంది, కానీ దానిని అర్థం చేసుకోవడం వల్ల సాధారణ ప్రతిస్పందనలు మరియు నిజంగా ఉపయోగకరమైన వ్యవస్థల మధ్య తేడా కనిపిస్తుంది. ఈ గైడ్‌లో, వాస్తవ ప్రపంచ ప్రాజెక్టులలో ఘన ఫలితాలను సాధించడానికి ప్రతి సాంకేతికతను ఎలా ఎంచుకోవాలో మరియు ఎలా కలపాలో ఉదాహరణలు మరియు పోలికలతో నేను మీకు చూపిస్తాను.

లక్ష్యం సిద్ధాంతంలో ఉండటం కాదు, కానీ దానిని రోజువారీగా ఆచరణలో పెట్టడం: ప్రాంప్ట్ ఇంజనీరింగ్ లేదా ప్రాంప్ట్ ట్యూనింగ్ మీకు తగినంతగా ఉన్నప్పుడు, ఫైన్ ట్యూనింగ్‌లో ఎప్పుడు పెట్టుబడి పెట్టడం విలువైనది?, ఇవన్నీ RAG ప్రవాహాలకు ఎలా సరిపోతాయి మరియు ఏ ఉత్తమ పద్ధతులు ఖర్చులను తగ్గిస్తాయి, పునరావృతాలను వేగవంతం చేస్తాయి మరియు డెడ్ ఎండ్‌లలోకి రాకుండా ఉంటాయి.

ప్రాంప్ట్ ఇంజనీరింగ్, ప్రాంప్ట్ ట్యూనింగ్ మరియు ఫైన్ ట్యూనింగ్ అంటే ఏమిటి?

కొనసాగించే ముందు, కొన్ని భావనలను స్పష్టం చేద్దాం:

• సత్వర ఇంజనీరింగ్ అనేది బాగా నిర్వచించబడిన సందర్భం మరియు అంచనాలతో స్పష్టమైన సూచనలను రూపొందించే కళ. ఇప్పటికే శిక్షణ పొందిన మోడల్‌కు మార్గనిర్దేశం చేయడానికి. chatbotఉదాహరణకు, మోడల్ బరువులను తాకకుండా అస్పష్టతను తగ్గించడానికి మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడానికి పాత్ర, టోన్, అవుట్‌పుట్ ఫార్మాట్ మరియు ఉదాహరణలను నిర్వచిస్తుంది.
• డొమైన్ నుండి అదనపు డేటాతో ముందుగా శిక్షణ పొందిన మోడల్ యొక్క అంతర్గత పారామితులను ఫైన్-ట్యూనింగ్ సవరిస్తుంది. నిర్దిష్ట పనులపై మీ పనితీరును చక్కగా ట్యూన్ చేయడానికి. మీకు ప్రత్యేకమైన పరిభాష, సంక్లిష్ట నిర్ణయాలు లేదా సున్నితమైన రంగాలలో (ఆరోగ్య సంరక్షణ, చట్టపరమైన, ఆర్థిక) గరిష్ట ఖచ్చితత్వం అవసరమైనప్పుడు ఇది అనువైనది.
• ప్రాంప్ట్ ట్యూనింగ్ ఇన్‌పుట్ టెక్స్ట్‌తో పాటు మోడల్ వివరించే శిక్షణ పొందగల వెక్టర్‌లను (సాఫ్ట్ ప్రాంప్ట్‌లు) జోడిస్తుంది.ఇది మొత్తం మోడల్‌కు తిరిగి శిక్షణ ఇవ్వదు: ఇది దాని బరువులను స్తంభింపజేస్తుంది మరియు పొందుపరిచిన "ట్రాక్‌లను" మాత్రమే ఆప్టిమైజ్ చేస్తుంది. పూర్తి ఫైన్-ట్యూనింగ్ ఖర్చు లేకుండా మీరు ప్రవర్తనను స్వీకరించాలనుకున్నప్పుడు ఇది సమర్థవంతమైన మధ్యస్థం.

UX/UI డిజైన్‌లో, సత్వర ఇంజనీరింగ్ మానవ-కంప్యూటర్ పరస్పర చర్య యొక్క స్పష్టతను మెరుగుపరుస్తుంది (నేను ఏమి ఆశిస్తున్నాను మరియు నేను దానిని ఎలా అడుగుతాను), అయితే ఫైన్-ట్యూనింగ్ అవుట్‌పుట్ యొక్క ఔచిత్యాన్ని మరియు స్థిరత్వాన్ని పెంచుతుంది. కలిపి, మరింత ఉపయోగకరమైన, వేగవంతమైన మరియు నమ్మదగిన ఇంటర్‌ఫేస్‌లను అనుమతిస్తుంది.

లోతుగా సత్వర ఇంజనీరింగ్: సూదిని కదిలించే పద్ధతులు

ప్రాంప్ట్ ఇంజనీరింగ్ అనేది బ్లైండ్ టెస్టింగ్ గురించి కాదు. ఉంది క్రమబద్ధమైన పద్ధతులు మోడల్ లేదా మీ బేస్ డేటాను తాకకుండా నాణ్యతను మెరుగుపరిచేవి:

• ఫ్యూ-షాట్ vs జీరో-షాట్. లో కొన్ని షాట్లు మీరు కొన్ని బాగా ఎంచుకున్న ఉదాహరణలను జోడిస్తారు, తద్వారా మోడల్ ఖచ్చితమైన నమూనాను సంగ్రహిస్తుంది; లో జీరో-షాట్ మీరు ఉదాహరణలు లేకుండా స్పష్టమైన సూచనలు మరియు వర్గీకరణలపై ఆధారపడతారు.
• సందర్భంలో ప్రదర్శనలు. మినీ-పెయిర్‌లతో ఆశించిన ఫార్మాట్ (ఇన్‌పుట్ → అవుట్‌పుట్) ను ప్రదర్శించండి. ఇది ఫార్మాటింగ్ లోపాలను తగ్గిస్తుంది మరియు అంచనాలను సమలేఖనం చేస్తుంది, ప్రత్యేకించి మీకు ప్రతిస్పందనలో నిర్దిష్ట ఫీల్డ్‌లు, లేబుల్‌లు లేదా శైలులు అవసరమైతే.
• టెంప్లేట్‌లు మరియు వేరియబుల్స్డేటాను మార్చడానికి ప్లేస్‌హోల్డర్‌లతో ప్రాంప్ట్‌లను నిర్వచించండి. ఇన్‌పుట్ నిర్మాణం మారినప్పుడు డైనమిక్ ప్రాంప్ట్‌లు కీలకం, ఉదాహరణకు, ఫారమ్ డేటా క్లెన్సింగ్ లేదా స్క్రాపింగ్‌లో ప్రతి రికార్డ్ వేరే ఫార్మాట్‌లో వస్తుంది.
• వెర్బలైజర్లువారు మోడల్ యొక్క పాఠ్య స్థలం మరియు మీ వ్యాపార వర్గాల మధ్య "అనువాదకులు" (ఉదా., "సంతోషం" → "సానుకూల" మ్యాపింగ్). మంచి వెర్బలైజర్‌లను ఎంచుకోవడం వల్ల లేబుల్ ఖచ్చితత్వం మరియు స్థిరత్వం మెరుగుపడుతుంది, ముఖ్యంగా సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ మరియు నేపథ్య వర్గీకరణలో.
• ప్రాంప్ట్ స్ట్రింగ్‌లు (ప్రాంప్ట్ చైన్నింగ్). సంక్లిష్టమైన పనిని దశలుగా విభజించండి: సంగ్రహించండి → మెట్రిక్‌లను సంగ్రహించండి → సెంటిమెంట్‌ను విశ్లేషించండి. దశలను కలిపి చైన్ చేయడం వల్ల సిస్టమ్ మరింత డీబగ్గబుల్ మరియు దృఢంగా మారుతుంది మరియు "అన్నీ ఒకేసారి అడగడం"తో పోలిస్తే తరచుగా నాణ్యతను మెరుగుపరుస్తుంది.
• మంచి ఫార్మాటింగ్ పద్ధతులు: పాత్రలను గుర్తిస్తుంది (“మీరు విశ్లేషకుడు…”), శైలిని నిర్వచిస్తుంది (“పట్టికలు/JSONలో ప్రతిస్పందించండి”), మూల్యాంకన ప్రమాణాలను ఏర్పాటు చేస్తుంది (“భ్రాంతులను శిక్షిస్తుంది, మూలాలు ఉన్నప్పుడు వాటిని ఉదహరిస్తుంది”) మరియు అనిశ్చితి సందర్భంలో ఏమి చేయాలో వివరిస్తుంది (ఉదా., “డేటా తప్పిపోతే, 'తెలియదు' అని సూచించండి”).

ప్రాంప్ట్ ట్యూనింగ్ భాగాలు

సహజ ప్రాంప్ట్‌లతో పాటు, ప్రాంప్ట్ ట్యూనింగ్ ఇన్‌పుట్‌కు ముందు ఉండే సాఫ్ట్ ప్రాంప్ట్‌లను (శిక్షణ పొందగల ఎంబెడ్డింగ్‌లు) కలిగి ఉంటుంది. శిక్షణ సమయంలో, ప్రవణత ఆ వెక్టర్‌లను సర్దుబాటు చేసి అవుట్‌పుట్‌ను లక్ష్యానికి దగ్గరగా తీసుకువస్తుంది. మోడల్ యొక్క ఇతర బరువులను ప్రభావితం చేయకుండా. మీరు పోర్టబిలిటీ మరియు తక్కువ ఖర్చులు కోరుకున్నప్పుడు ఇది ఉపయోగపడుతుంది.

మీరు LLM (ఉదాహరణకు, GPT‑2 లేదా అలాంటిది) అప్‌లోడ్ చేయండి, మీ ఉదాహరణలను సిద్ధం చేసుకోండి మరియు మీరు ప్రతి ఎంట్రీకి మృదువైన ప్రాంప్ట్‌లను సిద్ధం చేస్తారు.మీరు ఆ ఎంబెడ్డింగ్‌లకు మాత్రమే శిక్షణ ఇస్తారు, కాబట్టి మోడల్ మీ పనిలో దాని ప్రవర్తనను మార్గనిర్దేశం చేసే ఆప్టిమైజ్ చేసిన ముందుమాటను "చూస్తుంది".

ప్రాక్టికల్ అప్లికేషన్: కస్టమర్ సర్వీస్ చాట్‌బాట్‌లో, మీరు సాధారణ ప్రశ్న విధానాలను మరియు మృదువైన ప్రాంప్ట్‌లలో ఆదర్శ ప్రతిస్పందన టోన్‌ను చేర్చవచ్చు. ఇది నమూనాల విభిన్న శాఖలను నిర్వహించకుండానే అనుసరణను వేగవంతం చేస్తుంది. లేదా ఎక్కువ GPU ని వినియోగించవద్దు.

లోతైన చక్కటి ట్యూనింగ్: ఎప్పుడు, ఎలా, మరియు ఎంత జాగ్రత్తగా

లక్ష్య డేటాసెట్‌తో LLM యొక్క బరువులను (పాక్షికంగా లేదా పూర్తిగా) ఫైన్ ట్యూనింగ్ తిరిగి శిక్షణ ఇస్తుంది. దానిని ప్రత్యేకపరచడానికి. మోడల్ ముందస్తు శిక్షణ సమయంలో చూసిన దాని నుండి పని వైదొలిగినప్పుడు లేదా సూక్ష్మమైన పరిభాష మరియు నిర్ణయాలు అవసరమైనప్పుడు ఇది ఉత్తమ విధానం.

మీరు ఖాళీ స్లేట్ నుండి ప్రారంభించరు: వంటి చాట్-ట్యూన్ చేయబడిన మోడల్‌లు gpt-3.5-టర్బో వారు ఇప్పటికే సూచనలను అనుసరించడానికి ట్యూన్ చేయబడ్డారు. మీ చక్కటి ట్యూనింగ్ ఆ ప్రవర్తనకు "ప్రతిస్పందిస్తుంది"., ఇది సూక్ష్మంగా మరియు అనిశ్చితంగా ఉండవచ్చు, కాబట్టి సిస్టమ్ ప్రాంప్ట్‌లు మరియు ఇన్‌పుట్‌ల రూపకల్పనతో ప్రయోగాలు చేయడం మంచిది.

కొన్ని ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు ఇప్పటికే ఉన్న దాని కంటే చక్కటి ట్యూన్‌ను చైన్ చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తాయి. ఇది తక్కువ ఖర్చుతో ఉపయోగకరమైన సంకేతాలను బలోపేతం చేస్తుంది. మొదటి నుండి తిరిగి శిక్షణ ఇవ్వడానికి మరియు ధ్రువీకరణ-గైడెడ్ పునరావృతాలను సులభతరం చేస్తుంది.

LoRA వంటి సమర్థవంతమైన పద్ధతులు తక్కువ-ర్యాంక్ మాత్రికలను చొప్పించి, మోడల్‌ను కొన్ని కొత్త పారామితులతో అనుకూలీకరించాయి. ప్రయోజనం: తక్కువ వినియోగం, చురుకైన విస్తరణలు మరియు రివర్సిబిలిటీ (మీరు బేస్‌ను తాకకుండానే అనుసరణను "తీసివేయవచ్చు").

పోలిక: ప్రాంప్ట్ ట్యూనింగ్ vs ఫైన్ ట్యూనింగ్

• Procesoఫైన్ ట్యూనింగ్ అనేది లేబుల్ చేయబడిన టార్గెట్ డేటాసెట్‌తో మోడల్ బరువులను నవీకరిస్తుంది; ప్రాంప్ట్ ట్యూనింగ్ మోడల్‌ను స్తంభింపజేస్తుంది మరియు ఇన్‌పుట్‌కు అనుసంధానించబడిన శిక్షణ పొందగల ఎంబెడ్డింగ్‌లను మాత్రమే సర్దుబాటు చేస్తుంది; ప్రాంప్ట్ ఇంజనీరింగ్ ఇన్‌స్ట్రక్షన్ టెక్స్ట్ మరియు శిక్షణ లేని ఉదాహరణలను ఆప్టిమైజ్ చేస్తుంది.
• అజుస్టే డి పారమెట్రోస్ఫైన్ ట్యూనింగ్‌లో, మీరు నెట్‌వర్క్‌ను సవరించుకుంటారు; ప్రాంప్ట్ ట్యూనింగ్‌లో, మీరు "సాఫ్ట్ ప్రాంప్ట్‌లను" మాత్రమే తాకుతారు. ప్రాంప్ట్ ఇంజనీరింగ్‌లో, పారామెట్రిక్ ట్యూనింగ్ లేదు, కేవలం డిజైన్ మాత్రమే ఉంటుంది.
• ఇన్‌పుట్ ఆకృతిఫైన్ ట్యూనింగ్ సాధారణంగా అసలు ఆకృతిని గౌరవిస్తుంది; ప్రాంప్ట్ ట్యూనింగ్ ఎంబెడ్డింగ్‌లు మరియు టెంప్లేట్‌లతో ఇన్‌పుట్‌ను తిరిగి రూపొందిస్తుంది; ప్రాంప్ట్ ఇంజనీరింగ్ నిర్మాణాత్మక సహజ భాషను (పాత్రలు, పరిమితులు, ఉదాహరణలు) ప్రభావితం చేస్తుంది.
• అంటేఫైన్ ట్యూనింగ్ ఖరీదైనది (కంప్యూటేషన్, డేటా మరియు సమయం); ప్రాంప్ట్ ట్యూనింగ్ మరింత సమర్థవంతంగా ఉంటుంది; కేసు అనుమతిస్తే ప్రాంప్ట్ ఇంజనీరింగ్ చౌకైనది మరియు వేగవంతమైనది.
• లక్ష్యం మరియు నష్టాలుఫైన్-ట్యూనింగ్ నేరుగా పనికి ఆప్టిమైజ్ చేస్తుంది, ఓవర్ ఫిట్టింగ్ ప్రమాదాన్ని తొలగిస్తుంది; ప్రాంప్ట్ ట్యూనింగ్ LLMలో ఇప్పటికే నేర్చుకున్న దానితో సమలేఖనం అవుతుంది; ప్రాంప్ట్ ఇంజనీరింగ్ మోడల్‌ను తాకకుండానే ఉత్తమ పద్ధతులతో భ్రాంతులు మరియు ఫార్మాటింగ్ లోపాలను తగ్గిస్తుంది.

డేటా మరియు సాధనాలు: పనితీరుకు ఇంధనం

• మొదట డేటా నాణ్యత: హీలింగ్, డీప్లికేషన్, బ్యాలెన్సింగ్, ఎడ్జ్ కేస్ కవరేజ్ మరియు రిచ్ మెటాడేటా మీరు ఫైన్-ట్యూనింగ్ చేసినా లేదా ప్రాంప్ట్ ట్యూనింగ్ చేసినా, ఫలితంలో అవి 80% ఉంటాయి.
• పైప్‌లైన్‌లను ఆటోమేట్ చేయండి: ఉత్పాదక AI కోసం డేటా ఇంజనీరింగ్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు (ఉదా., పునర్వినియోగ డేటా ఉత్పత్తులను సృష్టించే పరిష్కారాలు) డేటాసెట్‌లను ఏకీకృతం చేయడం, మార్చడం, అందించడం మరియు పర్యవేక్షించడంలో సహాయపడటం శిక్షణ మరియు మూల్యాంకనం కోసం. "నెక్‌సెట్‌లు" వంటి భావనలు మోడల్ వినియోగానికి సిద్ధంగా ఉన్న డేటాను ఎలా ప్యాకేజీ చేయాలో వివరిస్తాయి.
• అభిప్రాయ లూప్: వాస్తవ ప్రపంచ వినియోగ సంకేతాలను (విజయాలు, లోపాలు, తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు) సేకరించి, వాటిని మీ ప్రాంప్ట్‌లు, సాఫ్ట్ ప్రాంప్ట్‌లు లేదా డేటాసెట్‌లలోకి తిరిగి ఫీడ్ చేయండి. ఖచ్చితత్వాన్ని పొందడానికి ఇది వేగవంతమైన మార్గం.
• పునరుత్పత్తి: వెర్షన్ ప్రాంప్ట్‌లు, సాఫ్ట్ ప్రాంప్ట్‌లు, డేటా మరియు టైలర్డ్ వెయిట్‌లు. ట్రేసబిలిటీ లేకుండా, పనితీరులో ఏమి మారిందో తెలుసుకోవడం లేదా పునరావృతం విఫలమైతే మంచి స్థితికి తిరిగి రావడం అసాధ్యం.
• సాధారణీకరణపనులు లేదా భాషలను విస్తరిస్తున్నప్పుడు, మీ వెర్బలైజర్‌లు, ఉదాహరణలు మరియు లేబుల్‌లు నిర్దిష్ట డొమైన్‌కు అతిగా రూపొందించబడలేదని నిర్ధారించుకోండి. మీరు వర్టికల్స్‌ను మారుస్తుంటే, మీరు కొంచెం ఫైన్-ట్యూనింగ్ చేయాల్సి రావచ్చు లేదా కొత్త సాఫ్ట్ ప్రాంప్ట్‌లను ఉపయోగించాల్సి రావచ్చు.
• ఫైన్-ట్యూనింగ్ తర్వాత నేను ప్రాంప్ట్‌ను మార్చినట్లయితే ఏమి జరుగుతుంది? సాధారణంగా, అవును: మోడల్ కేవలం టోకెన్లను పునరావృతం చేయకుండా, నేర్చుకున్న దాని నుండి శైలులు మరియు ప్రవర్తనలను ఊహించాలి. అదే అనుమితి ఇంజిన్ యొక్క ఖచ్చితమైన ఉద్దేశ్యం.
• మెట్రిక్స్‌తో లూప్‌ను మూసివేయండిఖచ్చితత్వానికి మించి, ఇది సరైన ఫార్మాటింగ్, కవరేజ్, RAGలో మూల ప్రస్తావన మరియు వినియోగదారు సంతృప్తిని కొలుస్తుంది. కొలవబడనిది మెరుగుపడదు.

ప్రాంప్ట్‌లు, ప్రాంప్ట్ ట్యూనింగ్ మరియు ఫైన్-ట్యూనింగ్ మధ్య ఎంచుకోవడం అనేది పిడివాదానికి సంబంధించిన విషయం కాదు, సందర్భానికి సంబంధించినది.: ఖర్చులు, సమయ ప్రమాణాలు, దోషాల ప్రమాదం, డేటా లభ్యత మరియు నైపుణ్యం అవసరం. మీరు ఈ అంశాలను అదుపులో ఉంచుకుంటే, సాంకేతికత మీకు అనుకూలంగా పనిచేస్తుంది, దీనికి విరుద్ధంగా కాదు.

డేనియల్ టెర్రాసా

వివిధ డిజిటల్ మీడియాలో పదేళ్ల కంటే ఎక్కువ అనుభవం ఉన్న సాంకేతికత మరియు ఇంటర్నెట్ సమస్యలలో నిపుణుడైన ఎడిటర్. నేను ఇ-కామర్స్, కమ్యూనికేషన్, ఆన్‌లైన్ మార్కెటింగ్ మరియు అడ్వర్టైజింగ్ కంపెనీలకు ఎడిటర్‌గా మరియు కంటెంట్ క్రియేటర్‌గా పనిచేశాను. నేను ఎకనామిక్స్, ఫైనాన్స్ మరియు ఇతర రంగాల వెబ్‌సైట్లలో కూడా వ్రాసాను. నా పని కూడా నా అభిరుచి. ఇప్పుడు, నా వ్యాసాల ద్వారా Tecnobits, టెక్నాలజీ ప్రపంచం మన జీవితాలను మెరుగుపరచుకోవడానికి ప్రతిరోజూ అందించే అన్ని వార్తలు మరియు కొత్త అవకాశాలను అన్వేషించడానికి నేను ప్రయత్నిస్తాను.