Основное руководство в 2024 году

Настройка подсказок — это метод повышения производительности модели ИИ путем уточнения предоставляемых подсказок. Точно корректируя формулировку и структуру этих подсказок, вы можете заставить ИИ выдавать более точные и релевантные ответы.

Искусственный интеллект и машинное обучение постоянно развиваются, появляются новые методы, которые делают модели умнее и эффективнее. Одним из таких методов является быстрая настройка. Этот инновационный подход тонко настраивает то, как модели ИИ понимают и генерируют язык, выводя обработку естественного языка (NLP) на новый уровень.

Что такое быстрая настройка?

Настройка подсказок — это способ настройки предварительно обученных больших языковых моделей (LLM) для конкретных задач без тысяч аннотированных образцов. Это требует предоставления модели контекста, специфичного для конкретной задачи, с помощью правильно сконструированных подсказок, либо созданных человеком (жесткие подсказки), либо сгенерированных ИИ (мягкие подсказки).

Как работает быстрая настройка?

1. Мягкая подсказка инициации

Мягкие подсказки — это поддельные токены, введенные во входную последовательность модели. Эти подсказки, поддерживаемые ИИ, могут быть запущены множеством способов. Случайная инициализация является обычной; однако могут использоваться стратегии. После инициализации входные данные начинаются с мягких подсказок. Модель учитывает мягкие подсказки и ввод при обработке этих данных.

2. Оценка прямого паса и потерь

Обучение похоже на обычное обучение глубокой нейронной сети. При прямом проходе модель обрабатывает объединенный вход через свои слои, чтобы создать выход.

Преимущества быстрой настройки

1. Настройка подсказок более эффективна, чем тонкая настройка LLM. Обучая несколько настроек подсказок, он быстрее адаптируется к новым задачам.
2. Оперативная настройка может использоваться для обработки естественного языка, категоризации изображений и создания кода, что делает ее универсальным методом адаптации LLM.
3. Параметры подсказки можно изучить, чтобы увидеть, как настройка подсказки направляет LLM к желаемому результату. Эта интерпретируемость проливает свет на принятие решений моделью.

Применение быстрой настройки

Быстрая настройка приносит пользу приложениям ИИ в различных отраслях.

1. Создание контента

• Творческое письмо (копирайтинг): ИИ может генерировать рассказы, поэзию и сценарии с определенными темами, стилями и развитием персонажей, используя настройку подсказок. Например, подсказки могут разработать сценарий романтической комедии или фэнтезийный роман с определенными особенностями истории.
• Журналистика: настройка подсказок помогает журналистам писать для определенного жанра или аудитории. Подробный отчет об экологическом расследовании или сводка новостей общественного бюллетеня могут быть созданы с помощью подсказок.
• Реклама: Подсказки настройки могут разрабатывать материал, который обращается к определенной демографической группе или голосу бренда для рекламы. Подсказки настройки создают контент для молодежной, яркой коммерческой рекламы или изысканной, высококлассной рекламы бренда.

2. Обслуживание клиентов

• Запросы, специфичные для отрасли: Благодаря быстрой настройке чат-боты могут понимать и отвечать на вопросы, связанные с финансами, здравоохранением и путешествиями. Банковский чат-бот может отвечать на вопросы по счету, тогда как чат-бот в здравоохранении может отвечать на вопросы о назначении встреч и здоровье.

• Тон и брендинг: Помимо отраслевой экспертизы, быстрая настройка может изменить тон чат-бота в соответствии с фирменным стилем компании, например, сделать его официальным для юридических услуг или приветливым для розничной торговли.

3. Языковой перевод

• Культурная чувствительность: благодаря быстрой настройке модели перевода могут учитывать культурные тонкости, идиомы и местные выражения, обеспечивая лингвистически правильные и культурно приемлемые переводы.
• Техническая точность: в юриспруденции, медицине и инжиниринге быстрая корректировка помогает обеспечить соответствие переводов отраслевым терминам для технической и проектной документации или профессионального взаимодействия.

4. Образовательные инструменты

• Обучение, ориентированное на конкретную учебную программу: быстрая настройка может создавать образовательный контент, адаптированный к конкретной учебной программе, например, практические задачи по алгебре для старших классов или темы для обсуждения по истории на уровне колледжа.
• Адаптивные подходы к обучению: объединяйте несколько подходов к обучению с помощью быстрой настройки, например, вопросов-исследований или подробных объяснений.

Лучшие практики для быстрой настройки

Чтобы улучшить коммуникацию ИИ, давайте обсудим десять методов настройки подсказок ИИ.

1. Будьте точны

Написание подсказок со спецификой помогает ИИ предоставлять точную и релевантную информацию. Явная подсказка помогает ИИ понять контекст и сложность запроса, предотвращая широкие или не имеющие отношения к делу ответы. Включите как можно больше важных деталей, не перегружая ИИ. Этот баланс дает ИИ достаточно указаний для достижения вашей цели.

2. Приведите примеры

Используйте примеры в своих подсказках, чтобы влиять на ответы ИИ. Приводите примеры при проектировании подсказок, чтобы создать стандарт для информации или ответов. Дайте ИИ образцы, которые соответствуют требуемому качеству и стилю.

3. Предоставьте данные для более точных ответов

Включение подробных и релевантных данных в ваши подсказки помогает ИИ понять контекст и написать точные ответы. Всегда используйте обновленные, хорошо организованные данные и устанавливайте четкие параметры для сравнений, чтобы гарантировать, что ИИ выдаст наиболее релевантные и проницательные результаты.

4. Выберите свой результат

При общении с ИИ предоставьте формат и структуру ответа. Выберите подробный отчет, резюме, маркер или повествование, чтобы настроить вывод ИИ. Укажите тон, стиль и предпочтения для заголовков/подзаголовков. Указывая свой вывод, вы побуждаете ИИ выдавать информацию, которая соответствует вашим потребностям.

5. Расскажите людям, что делать и чего не делать

Вместо перечисления вещей, которых следует избегать, подсказки, поддерживаемые ИИ, должны направлять систему к желаемому действию. Хорошая инструкция снижает неоднозначность и фокусирует вычислительную мощность ИИ на хороших результатах. ИИ должен знать и инвертировать отрицательные команды, что увеличивает когнитивное напряжение и непонимание. Четкие инструкции позволяют ИИ выполнять задачу напрямую, повышая эффективность и точность.

Повысьте свою карьеру с профессиональным сертификационным курсом по генеративному ИИ и машинному обучению от IIT Kanpur. Получите передовые навыки, практический опыт и отраслевые знания. Зарегистрируйтесь сейчас, чтобы стать лидером в области инноваций в области ИИ!

6. Создайте модель персоны или контекста

Предоставление модели ИИ персоны или системы отсчета может повысить ее релевантность и точность. Это даст вам более релевантные ответы с определенной точки зрения или экспертного опыта, гарантируя, что информация соответствует вашим потребностям.

Этот метод помогает ИИ использовать правильный тон и язык в деловых ситуациях, когда знание предметной области имеет решающее значение. Персоны устанавливают ожидания и делают взаимодействие ИИ более релевантным и интересным для пользователей.

7. Попробуйте цепочку мыслей

Цепочка подсказок мысли получает более обдуманный и объяснительный ответ, если попросить ИИ объяснить свой ответ. Прося ИИ объяснить свои рассуждения, потребители могут лучше понять логику и надежность ответа.

Этот метод хорошо работает при решении сложных проблем или рассуждений, которые так же важны, как и ответ. Он укрепляет способность решать проблемы и показывает пользователям, как думать.

8. Упростите сложные задачи

ИИ может лучше справляться со сложными задачами, разделяя их на более мелкие части. Используя пошаговые инструкции, ИИ не перегружается и тщательно выполняет каждую задачу.

Этот метод также делает мониторинг и корректировку шагов более доступными, улучшая контроль качества. ИИ может лучше распределять ресурсы и фокусироваться на самых насущных проблемах посредством компартментализации, улучшая свой метод решения проблем.

9. Поймите недостатки модели

Чтобы задать реалистичные подсказки ИИ, признайте ограничения модели. Принуждение ИИ к общению с внешними базами данных или предоставлению обновлений в реальном времени приведет к галлюцинациям ИИ, которые бесполезны и потенциально вводят в заблуждение.

10. Попробуйте экспериментальное подсказывание

Как новая область, проектирование подсказок требует экспериментов. Пробуйте разные подсказки итеративно, пока вы перемещаетесь по этой новой области, учитывая, как малые изменения могут изменить ответы ИИ. Только тестовые модели покажут их ответы.

Оставайтесь приверженными конфиденциальности и этике ИИ, но попробуйте несколько фраз и структур, чтобы найти лучшие подсказки. Метод проб и ошибок может улучшить результаты и помочь массивным языковым моделям понять, как понимать и действовать в разных направлениях.

Заключение

Быстрая настройка повышает производительность и эффективность модели ИИ. Исследования быстрой настройки интересны, а модели ИИ совершенствуются. Следите за прорывами в области генеративного ИИ по мере их развития. Simplilearn предоставляет обширные ресурсы ИИ для улучшения ваших навыков. Хотите улучшить свои навыки быстрой настройки? Ознакомьтесь с этой программой профессиональной сертификации по программе генеративного ИИ и машинного обучения.

Часто задаваемые вопросы

1. Чем оперативное проектирование отличается от точной настройки?

Переобучение модели на настроенном наборе данных подстраивает ответы под конкретные сценарии или домены. Напротив, проектирование подсказок настраивает подсказку ввода для направления вывода модели без переобучения для данных, экономя ресурсы.

2. Что такое настройка визуальных подсказок?

Настройка визуальных подсказок (VPT) — это новая концепция, которая использует запоминаемые слова-подсказки, чтобы сделать предварительно обученные модели более полезными для последующих задач.

3. Что такое быстрая настройка для LLM?

Настройка подсказки включает в себя создание и ввод хорошо подобранного текстового «подсказки» в LLM. Подсказка направляет ответ модели к желаемому выходному стилю, тону или содержанию.