Ano ang fine tuning at bakit mas gumagana ang iyong mga prompt dito?

Ang hangganan sa pagitan Ano ang naabot mo sa magagandang senyas at kung ano ang naabot mo sa pamamagitan ng pag-fine-tune ng isang modelo Ito ay mas banayad kaysa sa tila, ngunit ang pag-unawa ay gumagawa ng pagkakaiba sa pagitan ng katamtaman na mga tugon at tunay na kapaki-pakinabang na mga system. Sa gabay na ito, ipapakita ko sa iyo, na may mga halimbawa at paghahambing, kung paano pipiliin at pagsamahin ang bawat diskarte upang makamit ang matatag na mga resulta sa mga proyekto sa totoong mundo.

Ang layunin ay hindi manatili sa teorya, ngunit isabuhay ito araw-araw: kapag sapat na para sa iyo ang maagang engineering o maagang pag-tune, Kailan sulit na mamuhunan sa fine tuning?, kung paano umaangkop ang lahat ng ito sa daloy ng RAG, at kung anong pinakamahuhusay na kagawian ang nakakabawas sa mga gastos, nagpapabilis ng mga pag-ulit, at iniiwasang mapunta sa mga dead end.

Ano ang maagap na engineering, maagap na pag-tune, at fine tuning?

Bago magpatuloy, linawin natin ang ilang mga konsepto:

• Ang mabilis na engineering ay ang sining ng pagdidisenyo ng malinaw na mga tagubilin na may mahusay na tinukoy na konteksto at mga inaasahan. upang gabayan ang isang sinanay na modelo. Sa isang chatbot, halimbawa, ay tumutukoy sa tungkulin, tono, format ng output, at mga halimbawa upang mabawasan ang kalabuan at pagbutihin ang katumpakan nang hindi hinahawakan ang mga timbang ng modelo.
• Binabago ng fine-tuning ang mga panloob na parameter ng isang pre-trained na modelo na may karagdagang data mula sa domain. para maayos ang iyong pagganap sa mga partikular na gawain. Ito ay perpekto kapag kailangan mo ng espesyal na terminolohiya, kumplikadong mga desisyon, o maximum na katumpakan sa mga sensitibong lugar (pangangalaga sa kalusugan, legal, pinansyal).
• Ang mabilis na pag-tune ay nagdaragdag ng mga nasasanay na vector (mga soft prompt) na binibigyang-kahulugan ng modelo kasama ng input textHindi nito muling sinasanay ang buong modelo: pini-freeze nito ang mga timbang nito at ino-optimize lang ang mga naka-embed na "track." Ito ay isang mahusay na gitnang lupa kapag gusto mong iakma ang pag-uugali nang walang gastos sa buong fine-tuning.

Sa disenyo ng UX/UI, pinapabuti ng prompt engineering ang kalinawan ng pakikipag-ugnayan ng tao-computer (kung ano ang inaasahan ko at kung paano ko ito hinihiling), habang pinatataas ng fine-tuning ang kaugnayan at pagkakapare-pareho ng output. pinagsama, nagbibigay-daan para sa mas kapaki-pakinabang, mas mabilis, at maaasahang mga interface.

Prompt engineering in depth: mga diskarteng gumagalaw sa karayom

Ang agarang engineering ay hindi tungkol sa blind testing. meron sistematikong pamamaraan na nagpapahusay sa kalidad nang hindi hinahawakan ang modelo o ang iyong baseng data:

• Few-shot vs zero-shot. Sa ilang-shot Nagdagdag ka ng ilang napiling mga halimbawa upang makuha ng modelo ang eksaktong pattern; sa zero-shot Umaasa ka sa malinaw na mga tagubilin at taxonomy na walang mga halimbawa.
• Mga demonstrasyon sa konteksto. Ipakita ang inaasahang format (input → output) na may mga mini-pares. Binabawasan nito ang mga error sa pag-format at iniaayon ang mga inaasahan, lalo na kung nangangailangan ka ng mga partikular na field, label, o istilo sa tugon.
• Mga template at variableTukuyin ang mga prompt na may mga placeholder para sa pagbabago ng data. Ang mga dynamic na prompt ay susi kapag nag-iiba ang istraktura ng input, halimbawa, sa anyo ng paglilinis o pag-scrape ng data kung saan dumarating ang bawat tala sa ibang format.
• Mga VerbalizerSila ay "mga tagapagsalin" sa pagitan ng textual space ng modelo at ng iyong mga kategorya ng negosyo (hal., pagmamapa ng "masaya" → "positibo"). Ang pagpili ng mahuhusay na verbalizer ay nagpapabuti sa katumpakan at pagkakapare-pareho ng label, lalo na sa pagsusuri ng damdamin at pag-uuri ng pampakay.
• Prompt na mga string (maagap na pagkakadena). Hatiin ang isang kumplikadong gawain sa mga hakbang: ibuod → kunin ang mga sukatan → suriin ang damdamin. Ang pagsasama-sama ng mga hakbang ay ginagawang mas made-debug at matatag ang system, at kadalasang pinapabuti ang kalidad kumpara sa "pagtatanong ng lahat nang sabay-sabay."
• Magandang mga kasanayan sa pag-format: nagmamarka ng mga tungkulin (“Ikaw ay isang analyst…”), tumutukoy sa istilo (“tumugon sa mga talahanayan/JSON”), nagtatatag ng pamantayan sa pagsusuri (“nagpaparusa sa mga guni-guni, nagbabanggit ng mga pinagmulan kapag umiiral ang mga ito”) at nagpapaliwanag kung ano ang gagawin sa kaganapan ng kawalan ng katiyakan (hal., “kung nawawala ang data, ipahiwatig ang 'hindi alam'").

Maagap na pag-tune ng mga bahagi

Bilang karagdagan sa mga natural na prompt, isinasama ng prompt tuning ang mga soft prompt (trainable embeddings) na nauuna sa input. Sa panahon ng pagsasanay, inaayos ng gradient ang mga vector na iyon upang mailapit ang output sa target. nang hindi naaapektuhan ang iba pang mga timbang ng modelo. Ito ay kapaki-pakinabang kapag gusto mo ng portability at mababang gastos.

Ina-upload mo ang LLM (halimbawa, isang GPT‑2 o katulad), ihanda ang iyong mga halimbawa at ihahanda mo ang mga soft prompt para sa bawat entrySinasanay mo lang ang mga pag-embed na iyon, kaya "nakikita" ng modelo ang isang naka-optimize na paunang salita na gumagabay sa gawi nito sa iyong gawain.

Praktikal na aplikasyon: Sa isang chatbot ng customer service, maaari mong isama ang mga karaniwang pattern ng tanong at ang perpektong tono ng pagtugon sa mga soft prompt. Pinapabilis nito ang pagbagay nang hindi pinapanatili ang iba't ibang sangay ng mga modelo. o kumonsumo ng higit pang GPU.

In-depth fine tuning: kailan, paano, at anong pag-iingat

Sinasanay muli ng fine tuning (bahagyang o ganap) ang mga timbang ng isang LLM na may target na dataset. para maging dalubhasa ito. Ito ang pinakamahusay na diskarte kapag ang gawain ay lumihis mula sa kung ano ang nakita ng modelo sa panahon ng pre-training o nangangailangan ng pinong terminolohiya at mga desisyon.

Hindi ka magsisimula sa isang blangko na talaan: chat-tuned na mga modelo tulad ng gpt-3.5-turbo Nakatutok na sila para sundin ang mga tagubilin. "Tumugon" ang iyong fine tuning sa pag-uugaling iyon, na maaaring maging banayad at hindi sigurado, kaya magandang ideya na mag-eksperimento sa disenyo ng mga prompt at input ng system.

Binibigyang-daan ka ng ilang platform na i-chain ang isang fine tune sa isang umiiral na. Pinalalakas nito ang mga kapaki-pakinabang na signal sa mas mababang halaga. upang muling magsanay mula sa simula, at pinapadali ang mga pag-ulit na ginagabayan ng pagpapatunay.

Ang mga mahusay na diskarte tulad ng LoRA ay naglalagay ng mga mababang-ranggo na matrice upang iakma ang modelo na may kaunting mga bagong parameter. Advantage: mas mababang pagkonsumo, maliksi na pag-deploy at reversibility (maaari mong "alisin" ang adaptasyon nang hindi hinahawakan ang base).

Paghahambing: agarang tuning vs fine tuning

• ParaanIna-update ng fine tuning ang mga timbang ng modelo na may label na target na dataset; Ang mabilis na pag-tune ay nag-freeze ng modelo at nag-aayos lamang ng mga naisasanay na pag-embed na pinagsama sa input; ino-optimize ng prompt engineering ang text ng pagtuturo at mga hindi sanay na halimbawa.
• Pagtatakda ng mga parameterSa fine tuning, binago mo ang network; sa prompt tuning, pinindot mo lang ang "soft prompts." Sa agarang engineering, walang parametric tuning, disenyo lang.
• Format ng pag-inputKaraniwang nirerespeto ng fine tuning ang orihinal na format; Ang mabilis na pag-tune ay nagre-reformulate ng input na may mga embed at template; Ang mabilis na engineering ay gumagamit ng nakabalangkas na natural na wika (mga tungkulin, mga hadlang, mga halimbawa).
• KayamananMas mahal ang fine tuning (computation, data, at oras); ang mabilis na pag-tune ay mas mahusay; Ang prompt engineering ay ang pinakamura at pinakamabilis na umulit kung papayagan ng kaso.
• Layunin at mga panganibAng fine-tuning ay direktang nag-optimize sa gawain, na inaalis ang panganib ng overfitting; ang mabilis na pag-tune ay nakaayon sa kung ano ang natutunan na sa LLM; pinapagaan ng prompt engineering ang mga guni-guni at mga error sa pag-format gamit ang pinakamahuhusay na kagawian nang hindi hinahawakan ang modelo.

Data at mga tool: ang gasolina ng pagganap

• Ang kalidad ng data muna: healing, deduplication, pagbabalanse, edge case coverage at mayamang metadata Ang mga ito ay 80% ng resulta, kung gagawin mo ang fine-tuning o maagap na pag-tune.
• I-automate ang mga pipeline: mga platform ng data engineering para sa generative AI (hal., mga solusyon na lumilikha ng mga reusable na produkto ng data) tumulong sa pagsasama, pagbabago, paghahatid at pagsubaybay sa mga dataset para sa pagsasanay at pagsusuri. Ang mga konsepto tulad ng "Nexsets" ay naglalarawan kung paano i-package ang data na handa para sa pagkonsumo ng modelo.
• Feedback loop: Kolektahin ang mga signal ng paggamit sa totoong mundo (mga tagumpay, mga error, mga madalas itanong) at ibalik ang mga ito sa iyong mga prompt, soft prompt, o mga dataset. Ito ang pinakamabilis na paraan upang makakuha ng katumpakan.
• reproducibility: Mga senyas ng mga bersyon, malambot na senyas, data, at pinasadyang mga timbang. Kung walang traceability, imposibleng malaman kung ano ang nagbago sa performance o bumalik sa magandang estado kung mabibigo ang isang pag-ulit.
• PaglalahatKapag nagpapalawak ng mga gawain o wika, tiyaking ang iyong mga verbalizer, halimbawa, at label ay hindi masyadong iniangkop sa isang partikular na domain. Kung magpapalit ka ng mga vertical, maaaring kailanganin mong gumawa ng ilang light fine-tuning o gumamit ng mga bagong soft prompt.
• Paano kung palitan ko ang prompt pagkatapos ng fine-tuning? Sa pangkalahatan, oo: ang modelo ay dapat maghinuha ng mga istilo at pag-uugali mula sa kung ano ang natutunan nito, hindi lamang paulit-ulit na mga token. Iyan mismo ang punto ng isang inference engine.
• Isara ang loop gamit ang mga sukatanHigit pa sa katumpakan, sinusukat nito ang tamang pag-format, saklaw, pagsipi ng pinagmulan sa RAG, at kasiyahan ng user. Ang hindi nasusukat ay hindi umuunlad.

Ang pagpili sa pagitan ng mga senyas, agarang pag-tune at pag-fine-tune ay hindi isang usapin ng dogma kundi ng konteksto.: mga gastos, timescale, panganib ng error, availability ng data, at pangangailangan para sa kadalubhasaan. Kung kukunin mo ang mga salik na ito, gagana ang teknolohiya sa iyong pabor, hindi sa kabaligtaran.

Daniel Terrasa

Dalubhasa ang editor sa mga isyu sa teknolohiya at internet na may higit sa sampung taong karanasan sa iba't ibang digital media. Nagtrabaho ako bilang isang editor at tagalikha ng nilalaman para sa e-commerce, komunikasyon, online na marketing at mga kumpanya ng advertising. Nagsulat din ako sa mga website ng ekonomiya, pananalapi at iba pang sektor. Ang aking trabaho ay hilig ko rin. Ngayon, sa pamamagitan ng aking mga artikulo sa Tecnobits, sinusubukan kong tuklasin ang lahat ng mga balita at mga bagong pagkakataon na iniaalok sa atin ng mundo ng teknolohiya araw-araw upang mapabuti ang ating buhay.