什麼是微調以及為什麼您的提示透過微調會更好地發揮作用？

之間的邊界 透過良好的提示和微調模型可以實現什麼 它比看起來更微妙，但理解它，就能區分平庸的反應和真正有用的系統。在本指南中，我將透過範例和比較，向您展示如何選擇和組合每種技術，以便在實際專案中取得可靠的成果。

我們的目標不是停留在理論層面，而是在日常實踐中付諸實踐：當快速工程或快速調優對你來說足夠時， 什麼時候值得投資微調？，所有這些如何融入 RAG 流程，以及哪些最佳實踐可以降低成本、加快迭代速度並避免陷入死胡同。

什麼是快速工程、快速調整和微調？

在繼續之前，我們先明確一些概念：

• 提示工程是設計具有明確背景和期望的清晰指令的藝術。 來指導已經訓練好的模型。在 聊天機器人例如，定義角色、語氣、輸出格式和範例，以減少歧義並提高準確性，而無需觸及模型權重。
• 微調利用來自域的附加資料修改預訓練模型的內部參數。 幫助您在特定任務上的表現更上一層樓。當您需要專業術語、複雜決策，或在敏感領域（醫療保健、法律、財務）追求極致精準度時，它是理想之選。
• 提示調整添加了可訓練向量（軟提示），模型可以將其與輸入文字一起解釋它不會重新訓練整個模型：它會凍結權重，並僅優化那些嵌入的「軌跡」。當你想在不進行全面微調的情況下調整行為時，這是一種有效的中間立場。

在使用者體驗/使用者介面設計中，快速工程可以提高人機互動的清晰度（我的期望是什麼以及我如何要求），而微調則可以提高輸出的相關性和一致性。兩者結合起來， 允許更有用、更快速、更可靠的介面.

深入推進工程：推動進展的技術

快速工程並非盲測。 系統方法 無需觸及模型或基礎數據即可提高品質：

• 少量樣本 vs 零樣本。 在 少量樣本 你加入一些精心挑選的例子，以便模型捕捉到準確的模式； 零樣本 您依賴清晰的說明和分類法，而無需範例。
• 示威活動背景用小範例示範預期的格式（輸入→輸出）。這可以減少格式錯誤並符合預期，尤其是在您需要回應中包含特定欄位、標籤或樣式的情況下。
• 模板和變數使用佔位符定義用於更改資料的提示。當輸入結構發生變化時，動態提示至關重要，例如在表單資料清理或抓取過程中，每個記錄的格式都不同。
• 言語表達者它們是模型文字空間和您的業務類別之間的“翻譯器”（例如，將“快樂”映射到“積極”）。選擇好的言語化器可以提高標籤的準確性和一致性，尤其是在情緒分析和主題分類方面。
• 提示字串 （快速連結）。將複雜的任務分解為幾個步驟：總結 → 擷取指標 → 分析情緒。將各個步驟串聯起來，可以使系統更易於調試、更健壯，並且通常比「一次完成所有任務」更能提高品質。
• 良好的格式實踐：標記角色（「你是分析師...」），定義風格（「以表格/ JSON 格式回應」），建立評估標準（「懲罰幻覺，在存在時引用來源」）並解釋在不確定的情況下該怎麼做（例如，「如果缺少數據，請註明『未知』」）。

快速調整組件

除了自然提示之外，提示調整還包含輸入先前的軟提示（可訓練的嵌入）。 在訓練期間，梯度會調整這些向量，使輸出更接近目標。 不會影響模型的其他權重。當你追求可移植性和低成本時，它非常有用。

您上傳 LLM（例如，GPT-2 或類似文件），準備您的範例並 你為每個條目準備軟提示您只訓練那些嵌入，因此模型「看到」一個最佳化的前言，指導其在您的任務中的行為。

 

實際應用：在客戶服務聊天機器人中，您可以在軟提示中包含典型的問題模式和理想的回應語氣。 這加快了適應速度，而無需維護不同的模型分支。 也不會消耗更多的 GPU。

深入微調：何時、如何、謹慎行事

微調使用目標資料集重新訓練（部分或全部）LLM 的權重。 使其專業化。當任務與模型在預訓練期間看到的內容有偏差，或需要細粒度的術語和決策時，這是最好的方法。

你不是從一張白紙開始的：聊天調節模型，例如 GPT-3.5-Turbo 它們已經適應遵循指令。 你的微調會「回應」這種行為，這可能是微妙且不確定的，因此嘗試系統提示和輸入的設計是一個好主意。

一些平台允許您在現有平台上連結微調。 這可以以較低的成本增強有用的訊號。 從頭開始重新訓練，並促進驗證指導的迭代。

LoRA 等高效率技術插入低秩矩陣，以使用少量新參數來調整模型。 優勢：消耗低、部署靈活、可逆性 （無需觸碰底座即可「移除」轉接器）。

比較：快速調整與微調

• 過程微調使用標記的目標資料集更新模型權重；快速調整凍結模型並僅調整與輸入連接的可訓練嵌入；快速工程最佳化指令文字和未訓練的範例。
• 參數調整在微調中，你需要修改網路；在快速調整中，你只需要觸及「軟提示」。在快速工程中，沒有參數調整，只有設計。
• 輸入格式微調通常尊重原始格式；快速調整使用嵌入和模板重新制定輸入；快速工程利用結構化的自然語言（角色、限制、範例）。
• recursos微調成本更高（計算、數據和時間）；快速調整效率更高；如果情況允許，快速工程是最便宜且迭代速度最快的。
• 目標和風險微調直接針對任務進行最佳化，消除了過度擬合的風險；快速調整與 LLM 中已經學到的知識相一致；快速工程無需觸及模型，即可透過最佳實踐減輕幻覺和格式錯誤。

數據與工具：績效的動力

• 數據品質第一：修復、重複資料刪除、平衡、邊緣情況覆蓋範圍和 豐富的元數據 無論您進行微調還是快速調整，它們都佔結果的 80%。
• 自動化管道：生成式人工智慧的資料工程平台（例如，建立可重複使用資料產品的解決方案） 幫助整合、轉換、交付和監控資料集 用於訓練和評估。 「Nexsets」等概念說明如何打包可供模型使用的資料。
• 回饋迴路：收集實際使用情況訊號（成功、錯誤、常見問題），並將其回饋到提示、軟提示或資料集中。這是提高準確性的最快方法。
• 再現性：版本提示、軟提示、資料和自訂權重。如果沒有可追溯性，就無法知道效能究竟發生了哪些變化，也無法在迭代失敗後恢復到良好狀態。
• 概括在擴展任務或語言時，請確保你的言語表達工具、範例和標籤不會過度針對特定領域。如果你要更改垂直領域，則可能需要進行一些輕微的微調或使用新的軟提示。
• 如果我微調後更改提示怎麼辦？ 一般來說，是的：模型應該根據所學知識推斷風格和行為，而不僅僅是重複標記。這正是推理引擎的意義。
• 利用指標完成閉環除了準確性之外，它還衡量格式的正確性、覆蓋範圍、在 RAG 中的來源引用以及使用者滿意度。沒有衡量的內容就不會改進。

在提示、提示調整和微調之間進行選擇不是教條問題，而是背景問題。：成本、時間、錯誤風險、資料可用性以及對專業知識的需求。如果你能把握住這些因素，技術就會為你服務，而不是反過來。