İnce ayar nedir ve neden istemleriniz bununla daha iyi çalışır?

Arasındaki sınır İyi istemlerle ve bir modeli ince ayar yaparak neler başarabilirsiniz? Göründüğünden daha incelikli, ancak anlaşılması vasat yanıtlar ile gerçekten kullanışlı sistemler arasındaki farkı yaratır. Bu kılavuzda, örnekler ve karşılaştırmalarla, gerçek dünya projelerinde sağlam sonuçlar elde etmek için her tekniği nasıl seçip birleştireceğinizi göstereceğim.

Amaç teoride kalmak değil, onu günlük olarak pratiğe dökmektir: Hızlı mühendislik veya hızlı ayarlama sizin için yeterli olduğunda, İnce ayara yatırım yapmak ne zaman değerlidir?, tüm bunların RAG akışlarına nasıl uyduğu ve en iyi uygulamaların maliyetleri nasıl azalttığı, yinelemeleri nasıl hızlandırdığı ve çıkmazlara girmekten nasıl kaçındığı.

Hızlı mühendislik, hızlı ayarlama ve ince ayar nedir?

Devam etmeden önce bazı kavramları açıklığa kavuşturalım:

• Hızlı mühendislik, iyi tanımlanmış bağlam ve beklentilerle net talimatlar tasarlama sanatıdır. Zaten eğitilmiş bir modeli yönlendirmek için. chatbotÖrneğin, model ağırlıklarına dokunmadan belirsizliği azaltmak ve doğruluğu artırmak için rolü, tonu, çıktı biçimini ve örnekleri tanımlar.
• İnce ayar, önceden eğitilmiş bir modelin iç parametrelerini etki alanından gelen ek verilerle değiştirir. Belirli görevlerdeki performansınızı hassas bir şekilde ayarlamak için. Özel terminolojiye, karmaşık kararlara veya hassas alanlarda (sağlık, hukuk, finans) maksimum doğruluğa ihtiyaç duyduğunuzda idealdir.
• İstem ayarı, modelin giriş metniyle birlikte yorumladığı eğitilebilir vektörler (yumuşak istemler) eklerTüm modeli yeniden eğitmez: ağırlıklarını dondurur ve yalnızca gömülü "izleri" optimize eder. Davranışı tam ince ayar maliyeti olmadan uyarlamak istediğinizde verimli bir orta yoldur.

UX/UI tasarımında, hızlı mühendislik insan-bilgisayar etkileşiminin netliğini (ne beklediğimi ve nasıl istediğimi) artırırken, ince ayar çıktının alakalılığını ve tutarlılığını artırır. daha kullanışlı, daha hızlı ve güvenilir arayüzlere olanak tanır.

Derinlemesine hızlı mühendislik: İbreyi hareket ettiren teknikler

Hızlı mühendislik, kör testlerle ilgili değildir. sistematik yöntemler modelinize veya temel verilerinize dokunmadan kaliteyi artıran:

• Az atışlı vs sıfır atışlımaktan çekinmeyin. az atışlı Modelin tam deseni yakalaması için birkaç iyi seçilmiş örnek eklersiniz; sıfır atış Örneklere yer vermeden açık talimatlara ve sınıflandırmalara güveniyorsunuz.
• Bağlamdaki gösterilerBeklenen biçimi (girdi → çıktı) mini çiftlerle gösterin. Bu, biçimlendirme hatalarını azaltır ve özellikle yanıtta belirli alanlara, etiketlere veya stillere ihtiyaç duyuyorsanız beklentileri uyumlu hale getirir.
• Şablonlar ve değişkenlerVerileri değiştirmek için yer tutucular içeren istemleri tanımlayın. Giriş yapısı değiştiğinde, örneğin her kaydın farklı bir biçimde geldiği form verisi temizleme veya tarama işlemlerinde dinamik istemler önemlidir.
• SözcükleştiricilerBunlar, modelin metinsel alanı ile iş kategorileriniz arasında "çevirmenler"dir (örneğin, "mutlu" → "olumlu" eşlemesi). İyi sözelleştiriciler seçmek, özellikle duygu analizi ve tematik sınıflandırmada etiket doğruluğunu ve tutarlılığını artırır.
• İstem dizeleri (istemli zincirleme). Karmaşık bir görevi adımlara bölün: özetleyin → metrikleri çıkarın → duyguyu analiz edin. Adımları birbirine zincirlemek, sistemi daha hata ayıklanabilir ve sağlam hale getirir ve genellikle "her şeyi aynı anda istemeye" kıyasla kaliteyi artırır.
• İyi biçimlendirme uygulamaları: rolleri işaretler (“Siz bir analistsiniz…”), stili tanımlar (“tablolarda/JSON'da yanıt verin”), değerlendirme kriterlerini oluşturur (“halüsinasyonları cezalandırır, mevcut olduklarında kaynakları belirtir”) ve belirsizlik durumunda ne yapılacağını açıklar (örneğin, “veri eksikse, 'bilinmiyor'u belirtin”).

Hızlı ayar bileşenleri

Doğal uyarılara ek olarak, uyarı ayarlaması girdiden önce gelen yumuşak uyarıları (eğitilebilir yerleştirmeler) içerir. Eğitim sırasında, gradyan bu vektörleri ayarlayarak çıktıyı hedefe yaklaştırır. Modelin diğer ağırlıklarını etkilemeden. Taşınabilirlik ve düşük maliyet istediğinizde kullanışlıdır.

LLM'yi (örneğin, GPT‑2 veya benzeri) yükleyin, örneklerinizi hazırlayın ve her giriş için yumuşak istemleri hazırlarsınızSadece bu yerleştirmeleri eğitirsiniz, böylece model görevinizdeki davranışını yönlendiren optimize edilmiş bir önsöz "görür".

Pratik uygulama:Bir müşteri hizmetleri sohbet robotunda, yumuşak komutlarda tipik soru kalıplarını ve ideal yanıt tonunu ekleyebilirsiniz. Bu, farklı model dallarını sürdürmeden adaptasyonu hızlandırır. veya daha fazla GPU tüketmez.

Derinlemesine ince ayar: Ne zaman, nasıl ve hangi dikkatle?

İnce ayar, bir LLM'nin ağırlıklarını hedef veri kümesiyle (kısmen veya tamamen) yeniden eğitir. Uzmanlaşmak için. Bu, görevin modelin ön eğitim sırasında gördüklerinden farklı olduğu veya ayrıntılı terminoloji ve kararlar gerektirdiği durumlarda en iyi yaklaşımdır.

Boş bir sayfadan başlamazsınız: sohbete uygun modeller gibi gpt-3.5-turbo Zaten talimatları takip edecek şekilde ayarlanmışlar. İnce ayarınız bu davranışa "tepki verir", incelikli ve belirsiz olabilir, bu nedenle sistem istemleri ve girdilerinin tasarımıyla denemeler yapmak iyi bir fikirdir.

Bazı platformlar mevcut bir platformun üzerine ince ayar yapmanıza olanak tanır. Bu, daha düşük maliyetle faydalı sinyalleri güçlendirir. sıfırdan yeniden eğitmeyi ve doğrulama rehberliğinde yinelemeleri kolaylaştırır.

LoRA gibi etkili teknikler, modeli az sayıda yeni parametreyle uyarlamak için düşük rütbeli matrisler ekler. Avantaj: daha düşük tüketim, çevik dağıtımlar ve geri döndürülebilirlik (Tabanına dokunmadan adaptasyonu “kaldırabilirsiniz”).

Karşılaştırma: hızlı ayarlama ile ince ayarlama

• Süreçİnce ayar, model ağırlıklarını etiketli bir hedef veri kümesiyle günceller; hızlı ayarlama, modeli dondurur ve yalnızca girdiye eklenen eğitilebilir yerleştirmeleri ayarlar; hızlı mühendislik, talimat metnini ve eğitilmemiş örnekleri optimize eder.
• Ayar parametreleriİnce ayarda, ağı değiştirirsiniz; hızlı ayarda, yalnızca "yumuşak komutlara" dokunursunuz. Hızlı mühendislikte, parametrik ayar yoktur, yalnızca tasarım vardır.
• Giriş formatıİnce ayar genellikle orijinal formata saygı gösterir; hızlı ayarlama, girdiyi yerleştirmeler ve şablonlarla yeniden formüle eder; hızlı mühendislik, yapılandırılmış doğal dili (roller, kısıtlamalar, örnekler) kullanır.
• Ücretsiz Destekler İnce ayar daha pahalıdır (hesaplama, veri ve zaman); anında ayarlama daha verimlidir; anında mühendislik, durum izin veriyorsa yineleme yapmak için en ucuz ve en hızlı yoldur.
• Amaç ve risklerİnce ayar, aşırı uyum riskini ortadan kaldırarak doğrudan göreve göre optimize edilir; anında ayarlama, LLM'de daha önce öğrenilenlerle uyumludur; anında mühendislik, modele dokunmadan en iyi uygulamalarla halüsinasyonları ve biçimlendirme hatalarını azaltır.

Veriler ve araçlar: performansın yakıtı

• Önce veri kalitesi: iyileştirme, veri çoğaltımı, dengeleme, uç durum kapsamı ve zengin meta veri İster ince ayar yapın, ister anında ayar yapın, sonucun %80'ini bunlar oluşturur.
• Boru hatlarını otomatikleştirin: üretken yapay zeka için veri mühendisliği platformları (örneğin, yeniden kullanılabilir veri ürünleri oluşturan çözümler) veri kümelerini entegre etmeye, dönüştürmeye, sunmaya ve izlemeye yardımcı olun Eğitim ve değerlendirme için. "Nexsets" gibi kavramlar, verilerin model tüketimine hazır hale getirilmesi için nasıl paketleneceğini göstermektedir.
• Geri bildirim döngüsüGerçek dünyadaki kullanım sinyallerini (başarılar, hatalar, sık sorulan sorular) toplayın ve bunları istemlerinize, yumuşak istemlerinize veya veri kümelerinize geri besleyin. Doğruluk elde etmenin en hızlı yoludur.
• Yeniden üretilebilirlik: Sürüm istemleri, yumuşak istemler, veriler ve özelleştirilmiş ağırlıklar. İzlenebilirlik olmadan, performansı neyin değiştirdiğini bilmek veya bir yineleme başarısız olursa iyi bir duruma geri dönmek imkansızdır.
• GenellemeGörevleri veya dilleri genişletirken, sözcüklerinizin, örneklerinizin ve etiketlerinizin belirli bir alana aşırı uyarlanmadığından emin olun. Dikey geçiş yapıyorsanız, bazı ince ayarlar yapmanız veya yeni yumuşak komutlar kullanmanız gerekebilir.
• İnce ayar yaptıktan sonra komut istemini değiştirirsem ne olur? Genel olarak evet: Model, öğrendiklerinden stiller ve davranışlar çıkarsamalıdır, sadece tekrarlayan belirteçlerden değil. Bir çıkarım motorunun amacı da tam olarak budur.
• Döngüyü ölçümlerle kapatınDoğruluğun ötesinde, doğru biçimlendirmeyi, kapsamı, RAG'deki kaynak gösterimini ve kullanıcı memnuniyetini ölçer. Ölçülmeyen şey gelişmez.

İstemler, istem ayarlamaları ve ince ayarlar arasında seçim yapmak bir dogma meselesi değil, bağlam meselesidir.: maliyetler, zaman ölçekleri, hata riski, veri kullanılabilirliği ve uzmanlık ihtiyacı. Bu faktörleri doğru bir şekilde belirlerseniz, teknoloji sizin lehinize çalışır, tersi değil.

daniel terrasa

Farklı dijital mecralarda on yıldan fazla deneyime sahip, teknoloji ve internet konularında uzmanlaşmış editör. E-ticaret, iletişim, online pazarlama ve reklam şirketlerinde editör ve içerik yaratıcısı olarak çalıştım. Ekonomi, finans ve diğer sektörlerin internet sitelerinde de yazılar yazdım. İşim aynı zamanda tutkumdur. Artık makalelerim aracılığıyla Tecnobits, Hayatlarımızı iyileştirmek için teknoloji dünyasının bize her gün sunduğu tüm haberleri ve yeni fırsatları keşfetmeye çalışıyorum.