Основное руководство в 2024 году

Оперативная настройка — это метод повышения производительности модели ИИ за счет уточнения предоставляемых подсказок. Точно корректируя формулировку и структуру этих подсказок, вы можете заставить ИИ давать более точные и релевантные ответы.

Искусственный интеллект и машинное обучение постоянно развиваются, появляются новые методы, делающие модели более инновационными и эффективными. Одним из таких методов является быстрая настройка. Этот инновационный подход позволяет точно настроить то, как модели ИИ понимают и генерируют язык, выводя обработку естественного языка (НЛП) на новый уровень.

Что такое быстрая настройка?

Быстрая настройка — это способ настроить предварительно обученные модели большого языка (LLM) для конкретных задач без тысяч аннотированных образцов. Это требует предоставления контекста конкретной задачи модели с правильно построенными подсказками, созданными либо человеком (сложные подсказки), либо созданными искусственным интеллектом (мягкие подсказки).

Как работает быстрая настройка?

1. Инициирование мягкой подсказки

Мягкие подсказки — это поддельные токены, вводимые во входную последовательность модели. Эти подсказки, поддерживаемые искусственным интеллектом, можно запускать разными способами. Случайная инициализация является обычной; однако стратегии можно использовать. После инициализации входные данные начинаются с программных подсказок. Модель учитывает мягкие подсказки и ввод при обработке этих данных.

2. Проход вперед и оценка потерь

Обучение похоже на обычное обучение глубокой нейронной сети. При прямом проходе модель обрабатывает объединенные входные данные через свои слои для получения выходных данных.

Преимущества быстрой настройки

1. Быстрая настройка более эффективна, чем тонкая настройка LLM. Обучив несколько настроек подсказки, он быстрее адаптируется к новым задачам.
2. Быструю настройку можно использовать 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 приводит LLM к желаемому результату. Эта интерпретируемость освещает процесс принятия решений моделью.

Применение быстрой настройки

1. Создание контента

• Креативное письмо (копирайтинг). ИИ может генерировать повествования, стихи и сценарии с конкретными темами, стилями и развитием персонажей, используя быструю настройку. Например, подсказки могут разработать сценарий романтической комедии или фэнтезийного романа с заданными сюжетными особенностями.
• Журналистика: быстрая настройка помогает журналистам писать для определенного жанра или аудитории. С помощью подсказок можно создать отчет об углубленном экологическом расследовании или сводку новостей сообщества.
• Реклама. Оперативная настройка позволяет разработать материал, который будет привлекателен для рекламы определенной демографической группы или бренда. Tune предлагает создать контент для молодой, яркой коммерческой рекламы или сложного, высококлассного продвижения бренда.

2. Обслуживание клиентов

• Отраслевые запросы. 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 счетам, тогда как медицинский чат-бот может отвечать на вопросы о расписании встреч и здоровье.

• Тон и брендинг. Помимо отраслевого опыта, быстрая настройка может изменить тон чат-бота, чтобы он соответствовал идентичности компании, например, формальный для юридических услуг или гостеприимный для розничной торговли.

3. Языковой перевод

• Культурная чувствительность: при 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 технике быстрая корректировка помогает обеспечить соответствие переводов отраслевым терминам технической и проектной документации или профессионального взаимодействия.

4. Образовательные инструменты

• Обучение по конкретному учебному плану. Быстрая настройка позволяет создать образовательный контент, адаптированный к конкретным учебным программам, например, практические задачи по алгебре в средней школе или темы для обсуждения по истории на уровне колледжа.
• Адаптивные подходы к обучению. Включите несколько подходов к обучению путем быстрой настройки, например, с помощью исследовательских вопросов или подробных объяснений.

Лучшие практики для быстрой настройки

Чтобы улучшить взаимодействие ИИ, давайте обсудим некоторые из лучших практик быстрой настройки ИИ.

1. Будьте точны

Написание конкретных подсказок помогает ИИ предоставлять точную и актуальную информацию. Явное приглашение помогает ИИ понять контекст и сложность запроса, предотвращая общие или несвязанные 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. Приведите примеры, пока инженеры предлагают создать стандарт для информации или ответов. Предоставьте образцы ИИ, которые соответствуют требуемому качеству и стилю.

3. Предоставьте данные для более эффективных ответов

Включение подробных и актуальных данных в подсказки помогает ИИ понять контекст и написать точные ответы. Всегда используйте обновленные, хорошо организованные данные и устанавливайте четкие параметры для сравнения, чтобы гарантировать, что ИИ дает наиболее релевантные и содержательные результаты.

4. Выберите выход

При общении с ИИ указывайте формат и структуру ответа. Выберите подробный отчет, сводку, пункт списка или повествование, чтобы настроить выходные данные ИИ. Укажите тон, стиль и предпочтения заголовков/подзаголовков. Указывая результат, вы заставляете ИИ производить информацию, соответствующую вашим потребностям.

5. Расскажите людям, что делать и чего не делать

Вместо перечисления того, чего следует избегать, подсказки, поддерживаемые ИИ, должны направлять систему к желаемому действию. Хорошие инструкции уменьшают двусмысленность и концентрируют вычислительные мощности ИИ на хороших результатах. ИИ должен знать и инвертировать негативные команды, что увеличивает когнитивное напряжение и непонимание. Четкие инструкции позволяют ИИ выполнять задачу напрямую, повышая эффективность и точность.

Повысьте свою карьеру с помощью профессионального сертификационного курса по генеративному искусственному интеллекту и машинному обучению от IIT Kanpur. Получите передовые навыки, практический опыт и понимание отрасли. Зарегистрируйтесь сейчас, чтобы стать лидером в области инноваций в области искусственного интеллекта!

6. Создайте модель персонажа или контекста

Придание модели ИИ персонажа или системы отсчета может повысить ее актуальность и точность. Это даст вам более релевантные ответы с конкретной точки зрения или 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 формируют ожидания и делают взаимодействие с искусственным интеллектом более актуальным и привлекательным для пользователей.

7. Попробуйте объединить мысли

Цепочка мыслей получает более осознанный и объяснительный ответ, если ИИ просит объяснить свой ответ. Попросив ИИ объяснить свои доводы, потребители смогут лучше понять логику и достоверность ответа.

Этот метод хорошо работает при решении сложных задач или рассуждениях, которые так же важны, как и ответ. Это способствует решению проблем и показывает пользователям, как нужно думать.

8. Упростите сложные задачи

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

Этот метод также делает более доступным пошаговый мониторинг и регулировку, улучшая контроль качества. ИИ может лучше распределять ресурсы и фокусироваться на наиболее насущных проблемах за счет разделения, улучшая свой метод решения проблем.

9. Поймите недостатки модели

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

10. Попробуйте экспериментальные подсказки

Будучи новой областью, быстрое проектирование требует экспериментов. По мере перемещения по этой новой области пробуйте разные подсказки, учитывая, насколько небольшие изменения могут изменить реакцию ИИ. Только тестовые модели покажут свои ответы.

Сохраняйте приверженность 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 различных направлениях.

Заключение

Быстрая настройка повышает производительность и эффективность модели искусственного интеллекта. Исследования по быстрой настройке интересны, а модели искусственного интеллекта являются продвинутыми. Следите за достижениями в области генеративного искусственного интеллекта по мере их развития. Simplilearn предоставляет обширные ресурсы искусственного интеллекта для улучшения ваших навыков. Вы хотите улучшить свои навыки быстрой настройки? Ознакомьтесь с программой профессиональных сертификатов Simplilearn по программе «Генеративный искусственный интеллект и машинное обучение» и изучите такие инструменты, как ChatGPT, OpenAI, Hugging Face, Python и другие.

С другой стороны, вам необходимо изучить наши первоклассные программы GenAI и освоить наиболее востребованные концепции, такие как генеративный искусственный интеллект, оперативное проектирование, GPT и многое другое. Не упустите свой шанс — исследуйте и зарегистрируйтесь сегодня, чтобы оставаться впереди революции искусственного интеллекта!

Часто задаваемые вопросы

1. Чем оперативное проектирование отличается от тонкой настройки?

Переобучение модели на основе настроенного набора данных позволяет точно настроить ответы на конкретные сценарии или области. Напротив, при разработке подсказок подсказка для ввода настраивается так, чтобы направлять выходные данные модели без повторной подготовки данных, что позволяет экономить ресурсы.

2. Что такое визуальная подсказка?

Визуальная настройка подсказок (VPT) — это новая концепция, в которой используются запоминаемые слова-подсказки, чтобы сделать предварительно обученные модели более полезными для последующих задач.

3. Что такое оперативная настройка LLM?

Настройка подсказки включает в себя создание и ввод хорошо адаптированной текстовой «подсказки» в LLM. Подсказка направляет реакцию модели в соответствии с желаемым стилем, тоном или содержанием вывода.