Tinh chỉnh là gì và tại sao lời nhắc của bạn hoạt động tốt hơn khi sử dụng nó?

Đường biên giới giữa Những gì bạn đạt được với lời nhắc tốt và những gì bạn đạt được bằng cách tinh chỉnh một mô hình Nó tinh tế hơn vẻ bề ngoài, nhưng việc hiểu được nó sẽ tạo nên sự khác biệt giữa những phản hồi tầm thường và những hệ thống thực sự hữu ích. Trong hướng dẫn này, tôi sẽ chỉ cho bạn, bằng các ví dụ và so sánh, cách lựa chọn và kết hợp từng kỹ thuật để đạt được kết quả vững chắc trong các dự án thực tế.

Mục tiêu không phải là bám sát lý thuyết mà là đưa nó vào thực tiễn hàng ngày: khi kỹ thuật nhanh chóng hoặc điều chỉnh nhanh chóng là đủ đối với bạn, Khi nào thì nên đầu tư vào việc tinh chỉnh?, tất cả những điều này phù hợp với luồng RAG như thế nào và những phương pháp hay nhất nào giúp giảm chi phí, tăng tốc độ lặp lại và tránh đi vào ngõ cụt.

Kỹ thuật nhanh, điều chỉnh nhanh và điều chỉnh tinh là gì?

Trước khi tiếp tục, chúng ta hãy làm rõ một số khái niệm:

• Kỹ thuật nhanh chóng là nghệ thuật thiết kế các hướng dẫn rõ ràng với bối cảnh và kỳ vọng được xác định rõ ràng. để hướng dẫn một mô hình đã được đào tạo. Trong một chatbot, ví dụ, xác định vai trò, giọng điệu, định dạng đầu ra và ví dụ để giảm sự mơ hồ và cải thiện độ chính xác mà không cần chạm vào trọng số mô hình.
• Tinh chỉnh sẽ sửa đổi các tham số bên trong của mô hình được đào tạo trước bằng dữ liệu bổ sung từ miền. để tinh chỉnh hiệu suất của bạn trong các nhiệm vụ cụ thể. Lý tưởng khi bạn cần thuật ngữ chuyên ngành, quyết định phức tạp hoặc độ chính xác tối đa trong các lĩnh vực nhạy cảm (y tế, pháp lý, tài chính).
• Điều chỉnh nhắc nhở thêm các vectơ có thể đào tạo (nhắc nhở mềm) mà mô hình diễn giải cùng với văn bản đầu vàoPhương pháp này không đào tạo lại toàn bộ mô hình: nó đóng băng trọng số của mô hình và chỉ tối ưu hóa những "đường dẫn" được nhúng. Đây là giải pháp trung gian hiệu quả khi bạn muốn điều chỉnh hành vi mà không phải tốn kém chi phí tinh chỉnh hoàn toàn.

Trong thiết kế UX/UI, kỹ thuật nhanh chóng cải thiện tính rõ ràng của tương tác giữa người và máy tính (những gì tôi mong đợi và cách tôi yêu cầu), trong khi tinh chỉnh làm tăng tính phù hợp và tính nhất quán của kết quả đầu ra. Kết hợp lại, cho phép giao diện hữu ích hơn, nhanh hơn và đáng tin cậy hơn.

Kỹ thuật nhanh chóng chuyên sâu: các kỹ thuật tạo nên sự thay đổi

Kỹ thuật nhanh chóng không phải là về thử nghiệm mù quáng. Có phương pháp có hệ thống cải thiện chất lượng mà không ảnh hưởng đến mô hình hoặc dữ liệu cơ sở của bạn:

• Ít phát bắn so với không phát bắn. Trong ít phát bắn Bạn thêm một vài ví dụ được lựa chọn kỹ lưỡng để mô hình nắm bắt được mẫu chính xác; trong không bắn Bạn dựa vào hướng dẫn và phân loại rõ ràng mà không có ví dụ.
• Biểu tình trong bối cảnh. Trình bày định dạng mong đợi (đầu vào → đầu ra) bằng các cặp nhỏ. Điều này giúp giảm lỗi định dạng và thống nhất các kỳ vọng, đặc biệt nếu bạn yêu cầu các trường, nhãn hoặc kiểu cụ thể trong phản hồi.
• Mẫu và biếnXác định lời nhắc với các ký tự giữ chỗ để thay đổi dữ liệu. Lời nhắc động rất quan trọng khi cấu trúc đầu vào thay đổi, ví dụ, trong quá trình làm sạch hoặc trích xuất dữ liệu biểu mẫu, khi mỗi bản ghi đến ở một định dạng khác nhau.
• Người nóiChúng là "người phiên dịch" giữa không gian văn bản của mô hình và các danh mục kinh doanh của bạn (ví dụ: ánh xạ "vui vẻ" → "tích cực"). Việc lựa chọn các từ ngữ diễn đạt tốt sẽ cải thiện độ chính xác và tính nhất quán của nhãn, đặc biệt là trong phân tích cảm xúc và phân loại theo chủ đề.
• Chuỗi nhắc nhở (chuỗi nhắc). Chia nhỏ một tác vụ phức tạp thành các bước: tóm tắt → trích xuất số liệu → phân tích cảm tính. Việc chuỗi các bước lại với nhau giúp hệ thống dễ gỡ lỗi và mạnh mẽ hơn, đồng thời thường cải thiện chất lượng so với việc "yêu cầu mọi thứ cùng một lúc".
• Thực hành định dạng tốt: đánh dấu vai trò (“Bạn là nhà phân tích…”), xác định phong cách (“trả lời trong bảng/JSON”), thiết lập tiêu chí đánh giá (“xử phạt ảo giác, trích dẫn nguồn khi có”) và giải thích những việc cần làm trong trường hợp không chắc chắn (ví dụ: “nếu thiếu dữ liệu, hãy chỉ ra 'không xác định'”).

Các thành phần điều chỉnh nhanh chóng

Ngoài lời nhắc tự nhiên, việc điều chỉnh lời nhắc còn kết hợp lời nhắc mềm (nhúng có thể đào tạo) trước khi nhập dữ liệu. Trong quá trình đào tạo, gradient sẽ điều chỉnh các vectơ đó để đưa đầu ra gần hơn với mục tiêu. mà không ảnh hưởng đến trọng lượng khác của mô hình. Điều này hữu ích khi bạn muốn tính di động và chi phí thấp.

Bạn tải lên LLM (ví dụ: GPT‑2 hoặc tương tự), chuẩn bị các ví dụ của bạn và bạn chuẩn bị lời nhắc nhẹ nhàng cho mỗi mục nhậpBạn chỉ đào tạo những nhúng đó, do đó mô hình sẽ "nhìn thấy" lời nói đầu được tối ưu hóa để hướng dẫn hành vi của nó trong nhiệm vụ của bạn.

Ứng dụng thực tế:Trong chatbot dịch vụ khách hàng, bạn có thể đưa vào các mẫu câu hỏi thông thường và giọng điệu phản hồi lý tưởng trong lời nhắc nhẹ nhàng. Điều này giúp tăng tốc quá trình thích ứng mà không cần duy trì các nhánh mô hình khác nhau. cũng không tiêu thụ nhiều GPU hơn.

Tinh chỉnh sâu: khi nào, như thế nào và thận trọng ra sao

Điều chỉnh chính xác sẽ đào tạo lại (một phần hoặc toàn bộ) trọng số của LLM với tập dữ liệu mục tiêu. để chuyên môn hóa nó. Đây là cách tiếp cận tốt nhất khi nhiệm vụ khác với những gì mô hình đã thấy trong quá trình đào tạo trước hoặc yêu cầu thuật ngữ và quyết định chi tiết.

Bạn không bắt đầu từ một trang giấy trắng: các mô hình được điều chỉnh theo trò chuyện như gpt-3.5-turbo Chúng đã được điều chỉnh để làm theo hướng dẫn. Sự điều chỉnh tinh tế của bạn "phản ứng" với hành vi đó, có thể tinh tế và không chắc chắn, vì vậy, bạn nên thử nghiệm thiết kế lời nhắc và đầu vào của hệ thống.

Một số nền tảng cho phép bạn thêm một bản điều chỉnh mới vào bản hiện có. Điều này tăng cường các tín hiệu hữu ích với chi phí thấp hơn. để đào tạo lại từ đầu và tạo điều kiện cho các lần lặp lại được hướng dẫn xác thực.

Các kỹ thuật hiệu quả như LoRA chèn các ma trận cấp thấp để điều chỉnh mô hình với một vài tham số mới. Ưu điểm: mức tiêu thụ thấp hơn, triển khai nhanh nhẹn và khả năng đảo ngược (bạn có thể “xóa” bản chuyển thể mà không cần chạm vào phần đế).

So sánh: điều chỉnh nhanh so với điều chỉnh chính xác

• Quy trìnhTinh chỉnh cập nhật trọng số mô hình bằng tập dữ liệu mục tiêu được gắn nhãn; tinh chỉnh nhanh chóng đóng băng mô hình và chỉ điều chỉnh các nhúng có thể đào tạo được nối với đầu vào; kỹ thuật nhanh chóng tối ưu hóa văn bản hướng dẫn và các ví dụ chưa được đào tạo.
• Ajuste de parametrosTrong tinh chỉnh, bạn sửa đổi mạng; trong điều chỉnh nhanh, bạn chỉ chạm vào "lời nhắc mềm". Trong kỹ thuật nhanh, không có điều chỉnh tham số, chỉ có thiết kế.
• định dạng đầu vàoTinh chỉnh thường tôn trọng định dạng gốc; tinh chỉnh nhanh chóng định dạng lại đầu vào bằng nhúng và mẫu; kỹ thuật nhanh chóng tận dụng ngôn ngữ tự nhiên có cấu trúc (vai trò, ràng buộc, ví dụ).
• RecursosĐiều chỉnh chính xác tốn kém hơn (tính toán, dữ liệu và thời gian); điều chỉnh nhanh chóng hiệu quả hơn; kỹ thuật nhanh chóng là phương pháp lặp lại rẻ nhất và nhanh nhất nếu trường hợp cho phép.
• Mục tiêu và rủi roTinh chỉnh tối ưu hóa trực tiếp cho nhiệm vụ, loại bỏ nguy cơ quá khớp; tinh chỉnh nhanh chóng phù hợp với những gì đã học trong LLM; kỹ thuật nhanh chóng giảm thiểu ảo giác và lỗi định dạng bằng các phương pháp hay nhất mà không cần động đến mô hình.

Dữ liệu và công cụ: nhiên liệu của hiệu suất

• Chất lượng dữ liệu là trên hết: chữa lành, loại bỏ trùng lặp, cân bằng, bao phủ trường hợp ngoại lệ và siêu dữ liệu phong phú Chúng chiếm 80% kết quả, cho dù bạn thực hiện tinh chỉnh hay điều chỉnh tức thời.
• Tự động hóa đường ống: nền tảng kỹ thuật dữ liệu cho AI tạo sinh (ví dụ: các giải pháp tạo ra các sản phẩm dữ liệu có thể tái sử dụng) giúp tích hợp, chuyển đổi, phân phối và giám sát các tập dữ liệu để đào tạo và đánh giá. Các khái niệm như “Nexsets” minh họa cách đóng gói dữ liệu sẵn sàng cho việc sử dụng mô hình.
• Vòng phản hồi: Thu thập các tín hiệu sử dụng thực tế (thành công, lỗi, câu hỏi thường gặp) và đưa chúng trở lại lời nhắc, lời nhắc mềm hoặc tập dữ liệu của bạn. Đây là cách nhanh nhất để đạt được độ chính xác.
• Rep replicibilidad: Các lời nhắc phiên bản, lời nhắc mềm, dữ liệu và trọng số được điều chỉnh. Nếu không có khả năng truy xuất nguồn gốc, sẽ không thể biết hiệu suất đã thay đổi như thế nào hoặc không thể khôi phục trạng thái tốt nếu một lần lặp lại bị lỗi.
• Sự khái quátKhi mở rộng nhiệm vụ hoặc ngôn ngữ, hãy đảm bảo các từ ngữ, ví dụ và nhãn của bạn không được thiết kế quá mức cho một lĩnh vực cụ thể. Nếu bạn đang thay đổi ngành dọc, bạn có thể cần tinh chỉnh nhẹ hoặc sử dụng các gợi ý mềm mới.
• Nếu tôi thay đổi lời nhắc sau khi tinh chỉnh thì sao? Nhìn chung là đúng: mô hình phải suy ra các kiểu và hành vi từ những gì nó đã học được, chứ không chỉ lặp lại các mã thông báo. Đó chính xác là mục đích của một công cụ suy luận.
• Đóng vòng lặp với số liệuNgoài độ chính xác, nó còn đo lường định dạng chính xác, phạm vi bao phủ, trích dẫn nguồn trong RAG và mức độ hài lòng của người dùng. Những gì không được đo lường sẽ không được cải thiện.

Việc lựa chọn giữa lời nhắc, điều chỉnh lời nhắc và điều chỉnh chính xác không phải là vấn đề giáo điều mà là vấn đề bối cảnh.: chi phí, thời gian, rủi ro sai sót, tính khả dụng của dữ liệu và nhu cầu chuyên môn. Nếu bạn nắm vững những yếu tố này, công nghệ sẽ mang lại lợi ích cho bạn chứ không phải ngược lại.

Daniel Terrasa

Biên tập viên chuyên về các vấn đề công nghệ và internet với hơn mười năm kinh nghiệm trong các lĩnh vực truyền thông kỹ thuật số khác nhau. Tôi đã từng làm biên tập viên và người sáng tạo nội dung cho các công ty thương mại điện tử, truyền thông, tiếp thị và quảng cáo trực tuyến. Tôi cũng đã viết trên các trang web kinh tế, tài chính và các lĩnh vực khác. Công việc của tôi cũng là niềm đam mê của tôi. Bây giờ, qua bài viết của tôi trong Tecnobits, Tôi cố gắng khám phá tất cả những tin tức và cơ hội mới mà thế giới công nghệ mang đến cho chúng ta hàng ngày để cải thiện cuộc sống của chúng ta.