Nozik sozlash nima va nima uchun sizning ko'rsatmalaringiz u bilan yaxshiroq ishlaydi?

O'rtasidagi chegara Yaxshi takliflar bilan nimaga erishasiz va modelni nozik sozlash orqali nimaga erishasiz Bu tuyulganidan ko'ra nozikroq, ammo uni tushunish o'rtacha javoblar va haqiqatan ham foydali tizimlar o'rtasidagi farqni keltirib chiqaradi. Ushbu qo'llanmada men sizga misollar va taqqoslashlar bilan haqiqiy loyihalarda aniq natijalarga erishish uchun har bir texnikani qanday tanlash va birlashtirishni ko'rsataman.

Maqsad nazariy jihatdan qolish emas, balki uni har kuni amaliyotga tatbiq etishdir: siz uchun tezkor muhandislik yoki tezkor sozlash yetarli bo'lganda, Qachon nozik sozlashga sarmoya kiritishga arziydi?, bularning barchasi RAG oqimlariga qanday mos keladi va qanday eng yaxshi amaliyotlar xarajatlarni kamaytiradi, iteratsiyalarni tezlashtiradi va boshi berk ko'chaga tushib qolishdan saqlaydi.

Tezkor muhandislik, tezkor sozlash va nozik sozlash nima?

Davom etishdan oldin, ba'zi tushunchalarni aniqlab olaylik:

• Tez muhandislik - bu aniq kontekst va taxminlar bilan aniq ko'rsatmalarni loyihalash san'ati. allaqachon o'qitilgan modelga rahbarlik qilish. a.da chatbot, masalan, noaniqlikni kamaytirish va model og'irliklariga tegmasdan aniqlikni yaxshilash uchun rol, ohang, chiqish formati va misollarni belgilaydi.
• Nozik sozlash domendan qo'shimcha ma'lumotlar bilan oldindan o'rgatilgan modelning ichki parametrlarini o'zgartiradi. muayyan vazifalar bo'yicha ishlashingizni nozik sozlash uchun. Bu sizga maxsus terminologiya, murakkab qarorlar yoki nozik sohalarda (sog‘liqni saqlash, yuridik, moliyaviy) maksimal aniqlik kerak bo‘lganda ideal.
• Tezkor sozlash oʻrgatish mumkin boʻlgan vektorlarni (yumshoq koʻrsatmalar) qoʻshadi, ularni kiritish matni bilan birga model izohlaydi.U butun modelni qayta o‘rgatmaydi: u o‘z vaznlarini muzlatib qo‘yadi va faqat o‘rnatilgan “treklarni” optimallashtiradi. To'liq sozlash xarajatlarisiz xulq-atvorni moslashtirmoqchi bo'lsangiz, bu samarali o'rta zamin.

UX/UI dizaynida tezkor muhandislik inson va kompyuter o'rtasidagi o'zaro ta'sirning ravshanligini yaxshilaydi (men kutgan narsa va men buni qanday so'rayman), nozik sozlash esa mahsulotning dolzarbligi va izchilligini oshiradi. Birlashtirilgan, yanada foydali, tezroq va ishonchli interfeyslarga imkon beradi.

Chuqurlikdagi tezkor muhandislik: ignani harakatga keltiradigan texnikalar

Tez muhandislik ko'r-ko'rona sinovdan iborat emas. Mavjud tizimli usullar modelga yoki asosiy ma'lumotlaringizga tegmasdan sifatni yaxshilaydigan:

• Kam zarba va nol zarba. en bir necha zarba Model aniq naqshni ushlashi uchun siz bir nechta yaxshi tanlangan misollarni qo'shasiz; ichida nol zarba Siz misollarsiz aniq ko'rsatmalar va taksonomiyalarga tayanasiz.
• Kontekstdagi namoyishlar. Mini-juftlar bilan kutilgan formatni (kirish → chiqish) ko'rsating. Bu formatlash xatolarini kamaytiradi va kutilgan natijalarni moslashtiradi, ayniqsa javobda muayyan maydonlar, teglar yoki uslublar talab qilinsa.
• Shablonlar va o'zgaruvchilarMa'lumotlarni o'zgartirish uchun to'ldiruvchilar bilan takliflarni aniqlang. Kirish strukturasi o'zgarganda, masalan, har bir yozuv boshqa formatda kelgan shakl ma'lumotlarini tozalash yoki qirib tashlashda dinamik takliflar muhim ahamiyatga ega.
• VerbalizersUlar modelning matn maydoni va biznes toifalari o'rtasidagi "tarjimonlar" (masalan, "baxtli" → "ijobiy" xaritasi). Yaxshi verbalizatorlarni tanlash yorliqning aniqligi va izchilligini yaxshilaydi, ayniqsa hissiyotlarni tahlil qilish va tematik tasniflashda.
• Tezkor satrlar (tezkor zanjir). Murakkab vazifani bosqichlarga bo'ling: umumlashtiring → ko'rsatkichlarni chiqaring → his-tuyg'ularni tahlil qiling. Bosqichlarni birlashtirish tizimni disk raskadrovka va mustahkam qiladi va ko'pincha "hamma narsani birdaniga so'rash" bilan solishtirganda sifatni yaxshilaydi.
• Yaxshi formatlash amaliyoti: rollarni belgilaydi (“Siz tahlilchisiz…”), uslubni belgilaydi (“jadvallarda/JSON”da javob bering”), baholash mezonlarini belgilaydi (“gallyutsinatsiyalarni jazolaydi, ular mavjud bo‘lganda manbalarni keltiradi”) va noaniqlik yuzaga kelganda nima qilish kerakligini tushuntiradi (masalan, “ma’lumotlar etishmayotgan bo‘lsa, “noma’lum”ni ko‘rsating”).

Tezkor sozlash komponentlari

Tabiiy takliflarga qo'shimcha ravishda, tezkor sozlash kiritishdan oldin bo'lgan yumshoq takliflarni (o'rgatish mumkin bo'lgan o'rnatish) o'z ichiga oladi. Trening davomida gradient natijani maqsadga yaqinlashtirish uchun ushbu vektorlarni moslashtiradi. modelning boshqa og'irliklariga ta'sir qilmasdan. Portativlik va arzon narxlarni xohlasangiz foydali bo'ladi.

Siz LLMni yuklaysiz (masalan, GPT‑2 yoki shunga o'xshash), misollaringizni tayyorlang va har bir kirish uchun yumshoq takliflarni tayyorlaysizSiz faqat o'sha o'rnatishlarni o'rgatasiz, shuning uchun model sizning vazifangizda uning xatti-harakatlarini boshqaradigan optimallashtirilgan kirish so'zini "ko'radi".

Amaliy dastur: Mijozlarga xizmat ko'rsatish bo'yicha chatbotda siz oddiy savollar namunalarini va yumshoq so'rovlarga ideal javob ohangini kiritishingiz mumkin. Bu modellarning turli tarmoqlarini saqlamasdan moslashishni tezlashtiradi. ko'proq GPU iste'mol qilmang.

Chuqur nozik sozlash: qachon, qanday va qanday ehtiyotkorlik bilan

Nozik sozlash LLM og'irliklarini maqsadli ma'lumotlar to'plami bilan qayta o'rgatadi (qisman yoki to'liq). uni ixtisoslashtirish. Vazifa oldingi mashg'ulot paytida model ko'rgan narsadan chetga chiqsa yoki nozik terminologiya va qarorlarni talab qilsa, bu eng yaxshi yondashuv.

Siz bo'sh varaqdan boshlamaysiz: kabi chat-sozlangan modellar gpt-3.5-turbo Ular allaqachon ko'rsatmalarga amal qilish uchun sozlangan. Sizning nozik sozlashingiz bu xatti-harakatga "javob beradi", bu nozik va noaniq bo'lishi mumkin, shuning uchun tizim takliflari va kiritishlarni loyihalash bilan tajriba o'tkazish yaxshi fikr.

Ba'zi platformalar mavjud bo'lganlar ustidan nozik sozlashni amalga oshirishga imkon beradi. Bu foydali signallarni arzon narxlarda kuchaytiradi. noldan qayta o'qitish va tekshirishga asoslangan iteratsiyalarni osonlashtiradi.

LoRA kabi samarali usullar modelni bir nechta yangi parametrlarga moslashtirish uchun past darajali matritsalarni kiritadi. Afzallik: kamroq iste'mol, tezkor joylashtirish va qayta ishlash (tayanchga tegmasdan moslashuvni "olib tashlashingiz" mumkin).

Taqqoslash: tezkor sozlash va nozik sozlash

• JarayonNozik sozlash yorliqli maqsadli ma'lumotlar to'plami bilan model og'irliklarini yangilaydi; tezkor sozlash modelni muzlatib qo'yadi va faqat kirishga birlashtirilgan o'rgatish mumkin bo'lgan o'rnatishlarni sozlaydi; tezkor muhandislik ko'rsatmalar matni va o'rganilmagan misollarni optimallashtiradi.
• Parametrlarni sozlashNozik sozlashda siz tarmoqni o'zgartirasiz; tezkor sozlashda siz faqat "yumshoq so'rovlar" ga tegasiz. Tezkor muhandislikda parametrik sozlash yo'q, faqat dizayn.
• Kiritish formatiNozik sozlash odatda asl formatni hurmat qiladi; zudlik bilan sozlash kiritishni o'rnatish va andozalar bilan qayta shakllantiradi; tezkor muhandislik tuzilgan tabiiy tildan foydalanadi (rollar, cheklovlar, misollar).
• ResurslarNozik sozlash qimmatroq (hisoblash, ma'lumotlar va vaqt); tezkor sozlash samaraliroq; tezkor muhandislik, agar vaziyat imkon bersa, takrorlash uchun eng arzon va tezdir.
• Maqsad va xavflarNozik sozlash to'g'ridan-to'g'ri vazifani optimallashtiradi, ortiqcha o'rnatish xavfini yo'q qiladi; tezkor sozlash LLMda allaqachon o'rganilgan narsalarga mos keladi; tezkor muhandislik gallyutsinatsiyalar va formatlash xatolarini eng yaxshi amaliyotlar yordamida modelga tegmasdan yumshatadi.

Ma'lumotlar va asboblar: ishlash yoqilg'isi

• Ma'lumotlar sifati birinchi navbatda: shifolash, deduplikatsiya, muvozanatlash, chekka ishni qoplash va boy metama'lumotlar Nozik sozlash yoki tezkor sozlashni amalga oshirasizmi, ular natijaning 80% ni tashkil qiladi.
• Quvurlarni avtomatlashtirish: generativ AI uchun ma'lumotlar muhandisligi platformalari (masalan, qayta foydalanish mumkin bo'lgan ma'lumotlar mahsulotlarini yaratuvchi echimlar) ma'lumotlar to'plamlarini integratsiyalash, o'zgartirish, yetkazib berish va kuzatishda yordam beradi o'qitish va baholash uchun. "Nexsets" kabi tushunchalar modelni ishlatish uchun tayyor ma'lumotlarni qanday paketlashni ko'rsatadi.
• Qayta aloqa davri: Haqiqiy foydalanish signallarini (muvaffaqiyatlar, xatolar, tez-tez so'raladigan savollar) to'plang va ularni takliflar, yumshoq takliflar yoki ma'lumotlar to'plamlariga qaytaring. Bu aniqlikka erishishning eng tezkor usuli.
• takrorlanuvchanlik: Versiyalar takliflari, yumshoq takliflar, ma'lumotlar va moslashtirilgan og'irliklar. Kuzatish mumkin bo'lmasa, unumdorlikni nima o'zgartirganini bilish yoki iteratsiya muvaffaqiyatsiz bo'lsa, yaxshi holatga qaytish mumkin emas.
• UmumlashtirishVazifalar yoki tillarni kengaytirganda, verbalizerlaringiz, misollaringiz va yorliqlaringiz ma'lum bir domenga haddan tashqari moslashtirilmaganligiga ishonch hosil qiling. Agar siz vertikallarni o'zgartirayotgan bo'lsangiz, biroz nozik sozlashni amalga oshirishingiz yoki yangi yumshoq takliflardan foydalanishingiz kerak bo'lishi mumkin.
• Nozik sozlashdan so'ng so'rovni o'zgartirsam nima bo'ladi? Umuman olganda, ha: model faqat takroriy belgilarni emas, balki o'rgangan narsalaridan uslublar va xatti-harakatlar haqida xulosa chiqarishi kerak. Bu aniq xulosa chiqarish mexanizmining nuqtasi.
• Ko'rsatkichlar bilan tsiklni yopingAniqlikdan tashqari, u to'g'ri formatlashni, qamrovni, RAGdagi manba iqtiboslarini va foydalanuvchi qoniqishini o'lchaydi. O'lchanmagan narsa yaxshilanmaydi.

Ko'rsatmalar, tezkor sozlash va nozik sozlash o'rtasida tanlov dogma emas, balki kontekst masalasidir.: xarajatlar, vaqt shkalasi, xatolik xavfi, ma'lumotlarning mavjudligi va ekspertiza zarurati. Agar siz ushbu omillarni mixlab qo'ysangiz, texnologiya sizning foydangizga ishlaydi, aksincha emas.

Daniel Terrasa

Turli raqamli ommaviy axborot vositalarida o'n yildan ortiq tajribaga ega texnologiya va internet masalalariga ixtisoslashgan muharrir. Men elektron tijorat, aloqa, onlayn marketing va reklama kompaniyalarida muharrir va kontent yaratuvchisi sifatida ishlaganman. Iqtisodiyot, moliya va boshqa sohalar veb-saytlarida ham yozganman. Mening ishim ham mening ishtiyoqim. Endi mening maqolalarim orqali Tecnobits, Men hayotimizni yaxshilash uchun har kuni texnologiya olami bizga taqdim etayotgan barcha yangiliklar va yangi imkoniyatlarni o‘rganishga harakat qilaman.