การปรับแต่งละเอียดคืออะไร และเหตุใดการแจ้งเตือนของคุณจึงทำงานได้ดีกว่าด้วยการปรับแต่งละเอียดนี้?

เส้นแบ่งเขตระหว่าง สิ่งที่คุณบรรลุได้ด้วยคำแนะนำที่ดีและสิ่งที่คุณบรรลุได้ด้วยการปรับแต่งโมเดล แม้จะดูละเอียดอ่อนกว่าที่คิด แต่การเข้าใจมันจะช่วยสร้างความแตกต่างระหว่างการตอบสนองแบบธรรมดาๆ กับระบบที่มีประโยชน์อย่างแท้จริง ในคู่มือนี้ ฉันจะแสดงให้คุณเห็น พร้อมตัวอย่างและการเปรียบเทียบ ถึงวิธีการเลือกและผสมผสานเทคนิคแต่ละอย่างเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยมในโครงการจริง

เป้าหมายไม่ใช่การยึดติดกับทฤษฎี แต่เป็นการนำไปปฏิบัติจริงทุกวัน เมื่อการออกแบบหรือการปรับแต่งอย่างรวดเร็วเพียงพอสำหรับคุณ เมื่อใดจึงจะคุ้มค่าที่จะลงทุนในการปรับแต่งอย่างละเอียด?ทั้งหมดนี้เข้ากันได้อย่างไรกับกระแส RAG และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดที่จะช่วยลดต้นทุน เร่งความเร็วในการวนซ้ำ และหลีกเลี่ยงการติดทางตัน

วิศวกรรมพร้อมท์ การปรับแต่งพร้อมท์ และการปรับแต่งละเอียด คืออะไร?

ก่อนที่จะดำเนินการต่อ เรามาชี้แจงแนวคิดบางประการกันก่อน:

• วิศวกรรมที่รวดเร็วเป็นศิลปะของการออกแบบคำแนะนำที่ชัดเจนโดยมีบริบทและความคาดหวังที่กำหนดไว้อย่างชัดเจน เพื่อแนะนำโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมแล้ว ใน chatbotตัวอย่างเช่น กำหนดบทบาท โทน รูปแบบเอาต์พุต และตัวอย่างเพื่อลดความคลุมเครือและปรับปรุงความแม่นยำโดยไม่ต้องแตะน้ำหนักของโมเดล
• การปรับแต่งจะแก้ไขพารามิเตอร์ภายในของโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าด้วยข้อมูลเพิ่มเติมจากโดเมน เพื่อปรับแต่งประสิทธิภาพของคุณในงานเฉพาะด้าน เหมาะอย่างยิ่งเมื่อคุณต้องการคำศัพท์เฉพาะทาง การตัดสินใจที่ซับซ้อน หรือความแม่นยำสูงสุดในส่วนที่ละเอียดอ่อน (ด้านการดูแลสุขภาพ กฎหมาย การเงิน)
• การปรับแต่งพร้อมท์จะเพิ่มเวกเตอร์ที่ฝึกได้ (พร้อมท์แบบซอฟต์) ที่โมเดลตีความควบคู่ไปกับข้อความอินพุตมันไม่ได้ฝึกโมเดลใหม่ทั้งหมด แต่จะตรึงน้ำหนักและปรับแต่งเฉพาะ "แทร็ก" ที่ฝังไว้เท่านั้น เป็นวิธีสายกลางที่มีประสิทธิภาพเมื่อคุณต้องการปรับเปลี่ยนพฤติกรรมโดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายในการปรับแต่งเต็มรูปแบบ

ในการออกแบบ UX/UI วิศวกรรมที่รวดเร็วช่วยปรับปรุงความชัดเจนของการโต้ตอบระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ (สิ่งที่ฉันคาดหวังและวิธีที่ฉันร้องขอ) ในขณะที่การปรับแต่งอย่างละเอียดจะช่วยเพิ่มความเกี่ยวข้องและความสอดคล้องของผลลัพธ์ เมื่อรวมกันแล้ว ช่วยให้มีอินเทอร์เฟซที่มีประโยชน์มากขึ้น รวดเร็วขึ้น และเชื่อถือได้มากขึ้น.

วิศวกรรมเชิงลึกที่พร้อมท์: เทคนิคที่ขับเคลื่อนเข็ม

วิศวกรรมแบบเร่งด่วนไม่ใช่การทดสอบแบบปิดตา มี วิธีการเชิงระบบ ที่ปรับปรุงคุณภาพโดยไม่ต้องสัมผัสโมเดลหรือข้อมูลพื้นฐานของคุณ:

• การยิงไม่กี่นัดเทียบกับการยิงศูนย์นัด. ใน ยิงไม่กี่นัด คุณเพิ่มตัวอย่างที่เลือกมาอย่างดีสักสองสามตัวอย่างเพื่อให้แบบจำลองจับรูปแบบที่แน่นอนได้ การยิงแบบศูนย์ คุณต้องพึ่งคำแนะนำและอนุกรมวิธานที่ชัดเจนโดยไม่ต้องมีตัวอย่าง
• การสาธิตในบริบท. สาธิตรูปแบบที่คาดหวัง (อินพุต → เอาต์พุต) ด้วยมินิแพร์ ซึ่งจะช่วยลดข้อผิดพลาดในการจัดรูปแบบและปรับให้ตรงกับความคาดหวัง โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณต้องการฟิลด์ ป้ายกำกับ หรือสไตล์เฉพาะในการตอบกลับ
• เทมเพลตและตัวแปรกำหนดพรอมต์พร้อมตัวแทนสำหรับการเปลี่ยนแปลงข้อมูล พรอมต์แบบไดนามิกเป็นสิ่งสำคัญเมื่อโครงสร้างอินพุตมีการเปลี่ยนแปลง เช่น การล้างข้อมูลในฟอร์มหรือการขูดข้อมูล ซึ่งแต่ละเรคคอร์ดมาในรูปแบบที่แตกต่างกัน
• คำกริยาวิเศษณ์พวกมันคือ "ตัวแปล" ระหว่างพื้นที่ข้อความของโมเดลและหมวดหมู่ธุรกิจของคุณ (เช่น การแมป "มีความสุข" → "เชิงบวก") การเลือกคำที่มีความหมายดีจะช่วยเพิ่มความถูกต้องและความสอดคล้องของป้ายกำกับ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการวิเคราะห์ความรู้สึกและการจำแนกประเภทตามธีม
• สตริงพร้อมท์ (การเชื่อมโยงแบบพรอมต์) แบ่งงานที่ซับซ้อนออกเป็นขั้นตอน: สรุป → ดึงข้อมูลเมตริก → วิเคราะห์ความคิดเห็น การเชื่อมโยงขั้นตอนต่างๆ เข้าด้วยกันทำให้ระบบสามารถดีบักและแข็งแกร่งขึ้น และมักจะช่วยปรับปรุงคุณภาพเมื่อเทียบกับการ "ขอให้ทำทุกอย่างพร้อมกัน"
• แนวทางการจัดรูปแบบที่ดี:ทำเครื่องหมายบทบาท (“คุณเป็นนักวิเคราะห์…”) กำหนดรูปแบบ (“ตอบกลับในตาราง/JSON”) กำหนดเกณฑ์การประเมิน (“ลงโทษภาพหลอน อ้างอิงแหล่งที่มาเมื่อมี”) และอธิบายสิ่งที่ต้องทำในกรณีที่มีความไม่แน่นอน (เช่น “หากข้อมูลหายไป ให้ระบุว่า 'ไม่ทราบ'”)

ส่วนประกอบการปรับแต่งพร้อมท์

นอกเหนือจากคำเตือนตามธรรมชาติแล้ว การปรับคำเตือนยังรวมคำเตือนแบบซอฟต์ (การฝังที่สามารถฝึกได้) ที่เกิดขึ้นก่อนอินพุตด้วย ในระหว่างการฝึก การไล่ระดับจะปรับเวกเตอร์เหล่านั้นเพื่อให้เอาต์พุตใกล้เคียงกับเป้าหมายมากขึ้น โดยไม่กระทบน้ำหนักส่วนอื่นๆ ของโมเดล มีประโยชน์เมื่อคุณต้องการความคล่องตัวและต้นทุนต่ำ

คุณอัปโหลด LLM (เช่น GPT‑2 หรือที่คล้ายกัน) เตรียมตัวอย่างของคุณและ คุณเตรียมคำแนะนำแบบนุ่มนวลสำหรับแต่ละรายการคุณฝึกเฉพาะการฝังตัวเหล่านั้นเท่านั้น ดังนั้นโมเดลจึง "มองเห็น" คำนำที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมซึ่งช่วยแนะนำพฤติกรรมในงานของคุณ

การใช้งานจริง:ในแชทบอทบริการลูกค้า คุณสามารถรวมรูปแบบคำถามทั่วไปและโทนการตอบกลับที่เหมาะสมลงในข้อความแจ้งเตือนได้ วิธีนี้จะช่วยเร่งการปรับตัวโดยไม่ต้องรักษาสาขาของโมเดลที่แตกต่างกัน ไม่ใช้ GPU มากขึ้น

การปรับแต่งอย่างละเอียด: เมื่อใด อย่างไร และด้วยความระมัดระวังอย่างไร

การปรับแต่งละเอียดจะฝึกใหม่ (บางส่วนหรือทั้งหมด) น้ำหนักของ LLM ด้วยชุดข้อมูลเป้าหมาย เพื่อให้มีความเฉพาะทาง นี่เป็นแนวทางที่ดีที่สุดเมื่องานเบี่ยงเบนไปจากสิ่งที่แบบจำลองเห็นในระหว่างการฝึกอบรมเบื้องต้น หรือต้องใช้คำศัพท์และการตัดสินใจที่ละเอียด

คุณไม่ได้เริ่มต้นจากกระดานชนวนเปล่า:โมเดลที่ปรับแต่งการสนทนา เช่น จีพีที-3.5-เทอร์โบ พวกมันได้รับการปรับแต่งให้ปฏิบัติตามคำสั่งแล้ว การปรับแต่งของคุณ “ตอบสนอง” ต่อพฤติกรรมนั้นซึ่งอาจจะละเอียดอ่อนและไม่แน่นอน ดังนั้นจึงเป็นความคิดที่ดีที่จะทดลองออกแบบคำแนะนำและอินพุตของระบบ

แพลตฟอร์มบางแห่งอนุญาตให้คุณปรับแต่งค่าต่างๆ บนแพลตฟอร์มที่มีอยู่ให้ดีขึ้นได้ วิธีนี้จะทำให้สัญญาณที่มีประโยชน์แข็งแกร่งขึ้นด้วยต้นทุนที่ต่ำลง เพื่อฝึกอบรมใหม่ตั้งแต่ต้น และอำนวยความสะดวกในการทำซ้ำโดยได้รับคำแนะนำจากการตรวจสอบ

เทคนิคที่มีประสิทธิภาพ เช่น LoRA จะแทรกเมทริกซ์อันดับต่ำเพื่อปรับโมเดลด้วยพารามิเตอร์ใหม่เพียงไม่กี่รายการ ข้อดี: การบริโภคที่ลดลง การปรับใช้ที่คล่องตัว และการย้อนกลับได้ (คุณสามารถ “ถอด” การดัดแปลงออกได้โดยไม่ต้องสัมผัสฐาน)

การเปรียบเทียบ: การปรับแต่งแบบรวดเร็วกับการปรับแต่งแบบละเอียด

• กระบวนการการปรับปรุงละเอียดจะอัปเดตน้ำหนักของโมเดลด้วยชุดข้อมูลเป้าหมายที่มีป้ายกำกับ การปรับพร้อมท์จะหยุดโมเดลและปรับเฉพาะการฝังที่ฝึกได้ซึ่งเชื่อมโยงกับอินพุต วิศวกรรมพร้อมท์จะเพิ่มประสิทธิภาพข้อความคำสั่งและตัวอย่างที่ไม่ได้รับการฝึกอบรม
• Ajuste เดอ parametrosในการปรับแต่งอย่างละเอียด คุณจะปรับเปลี่ยนเครือข่าย ในการปรับแต่งพร้อมท์ คุณจะแตะเฉพาะ "พร้อมท์แบบซอฟต์" เท่านั้น ในการออกแบบด้านวิศวกรรมพร้อมท์ ไม่มีการปรับแต่งแบบพารามิเตอร์ มีเพียงการออกแบบเท่านั้น
• รูปแบบการป้อนข้อมูลการปรับแต่งอย่างละเอียดโดยทั่วไปจะเคารพรูปแบบดั้งเดิม การปรับแต่งพร้อมท์จะปรับปรุงอินพุตใหม่ด้วยการฝังและเทมเพลต วิศวกรรมพร้อมท์จะใช้ประโยชน์จากภาษาธรรมชาติที่มีโครงสร้าง (บทบาท ข้อจำกัด ตัวอย่าง)
• Recursosการปรับแต่งละเอียดจะมีราคาแพงกว่า (การคำนวณ ข้อมูล และเวลา) การปรับแต่งแบบรวดเร็วจะมีประสิทธิภาพมากกว่า วิศวกรรมแบบรวดเร็วจะถูกที่สุดและเร็วที่สุดในการทำซ้ำหากกรณีนั้นอนุญาต
• วัตถุประสงค์และความเสี่ยงการปรับแต่งอย่างละเอียดจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพโดยตรงกับงาน ช่วยขจัดความเสี่ยงของการติดตั้งมากเกินไป การปรับแต่งอย่างรวดเร็วจะสอดคล้องกับสิ่งที่ได้เรียนรู้ไปแล้วในหลักสูตร LLM วิศวกรรมอย่างรวดเร็วจะช่วยลดอาการประสาทหลอนและข้อผิดพลาดในการจัดรูปแบบด้วยแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดโดยไม่ต้องแตะต้องโมเดล

ข้อมูลและเครื่องมือ: เชื้อเพลิงแห่งประสิทธิภาพ

• คุณภาพข้อมูลเป็นอันดับแรก: การรักษา การลบข้อมูลซ้ำซ้อน การปรับสมดุล การครอบคลุมกรณีขอบ และ เมตาดาต้าที่อุดมไปด้วย เป็นผลลัพธ์ 80% ไม่ว่าคุณจะปรับแต่งละเอียดหรือปรับแต่งทันที
• ระบบท่อส่งอัตโนมัติ:แพลตฟอร์มวิศวกรรมข้อมูลสำหรับ AI เชิงสร้างสรรค์ (เช่น โซลูชันที่สร้างผลิตภัณฑ์ข้อมูลที่สามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้) ช่วยบูรณาการ แปลง ส่งมอบ และตรวจสอบชุดข้อมูล สำหรับการฝึกอบรมและการประเมินผล แนวคิดเช่น "Nexsets" แสดงให้เห็นถึงวิธีการจัดแพ็กเกจข้อมูลให้พร้อมสำหรับการใช้งานแบบจำลอง
• วงจรข้อเสนอแนะ: รวบรวมสัญญาณการใช้งานจริง (ความสำเร็จ ข้อผิดพลาด คำถามที่พบบ่อย) และป้อนกลับเข้าสู่พรอมต์ พรอมต์แบบซอฟต์ หรือชุดข้อมูลของคุณ เป็นวิธีที่เร็วที่สุดในการเพิ่มความแม่นยำ
• การสืบพันธุ์:พรอมต์เวอร์ชัน พรอมต์แบบซอฟต์ ข้อมูล และน้ำหนักที่ปรับแต่งได้ หากไม่มีการตรวจสอบย้อนกลับ จะไม่สามารถทราบได้ว่าประสิทธิภาพการทำงานเปลี่ยนแปลงไปอย่างไร หรือไม่สามารถกลับสู่สถานะที่ดีได้หากการวนซ้ำล้มเหลว
• ลักษณะทั่วไปเมื่อขยายงานหรือภาษา ตรวจสอบให้แน่ใจว่าตัวสร้างคำ ตัวอย่าง และป้ายกำกับของคุณไม่ได้ถูกปรับแต่งให้เข้ากับโดเมนเฉพาะมากเกินไป หากคุณกำลังเปลี่ยนแปลงแนวตั้ง คุณอาจต้องปรับแต่งเล็กน้อยหรือใช้คำสั่งแบบซอฟต์พรอมต์ใหม่
• จะเกิดอะไรขึ้นหากฉันเปลี่ยนคำเตือนหลังจากปรับแต่งแล้ว? โดยทั่วไปแล้ว ใช่ครับ โมเดลควรอนุมานรูปแบบและพฤติกรรมจากสิ่งที่เรียนรู้ ไม่ใช่แค่การทำซ้ำโทเค็น นั่นคือจุดประสงค์ของเอนจินการอนุมานอย่างแท้จริง
• ปิดวงจรด้วยเมตริกนอกเหนือจากความแม่นยำแล้ว มันยังวัดความถูกต้องของการจัดรูปแบบ ความครอบคลุม การอ้างอิงแหล่งที่มาใน RAG และความพึงพอใจของผู้ใช้ สิ่งที่ไม่ได้วัดก็ไม่ได้ทำให้ดีขึ้น

การเลือกใช้ระหว่างคำเตือน การปรับแต่งคำเตือน และการปรับแต่งอย่างละเอียด ไม่ใช่เรื่องของหลักคำสอน แต่เป็นเรื่องของบริบท: ต้นทุน ระยะเวลา ความเสี่ยงจากข้อผิดพลาด ความพร้อมของข้อมูล และความต้องการความเชี่ยวชาญ หากคุณเข้าใจปัจจัยเหล่านี้ เทคโนโลยีจะเอื้อประโยชน์ต่อคุณ ไม่ใช่ในทางกลับกัน

แดเนียล เทอราซ่า

บรรณาธิการเชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีและอินเทอร์เน็ตด้วยประสบการณ์มากกว่าสิบปีในสื่อดิจิทัลต่างๆ ฉันทำงานเป็นบรรณาธิการและผู้สร้างเนื้อหาให้กับบริษัทอีคอมเมิร์ซ การสื่อสาร การตลาดออนไลน์ และการโฆษณา ฉันยังได้เขียนไว้ในเว็บไซต์เศรษฐศาสตร์ การเงิน และภาคส่วนอื่นๆ ด้วย งานของฉันก็คือความหลงใหลของฉันเช่นกัน ตอนนี้ผ่านบทความของฉันใน Tecnobitsฉันพยายามสำรวจข่าวสารและโอกาสใหม่ ๆ ที่โลกแห่งเทคโนโลยีมอบให้เราทุกวันเพื่อปรับปรุงชีวิตของเรา