Revolutioneren van modelspecialisatie: de kracht van prompt-afstemming

Grote taalmodellen zoals ChatGPT zijn voorbeelden van foundation models - grote, herbruikbare modellen die zijn getraind op enorme hoeveelheden kennis van het internet. Deze modellen zijn zeer flexibel, in staat om juridische documenten te analyseren of een gedicht over een voetbalteam te schrijven.

Om de prestaties van vooraf getrainde grote taalmodellen voor gespecialiseerde taken te verbeteren, is er echter een eenvoudiger en energie-efficiëntere techniek naar voren gekomen: prompt tuning. Prompt tuning stelt bedrijven met beperkte gegevens in staat om een enorm model aan te passen aan een zeer specifieke taak, zonder dat er duizenden gelabelde voorbeelden nodig zijn voor fine-tuning.

Bij prompt tuning worden de beste hints of front-end prompts aan het AI-model gevoerd om taakspecifieke context te bieden. Deze prompts kunnen extra woorden zijn die door mensen worden ingevoerd of, wat vaker voorkomt, door AI gegenereerde numerieke embeddings die in de embeddings-laag van het model worden geïntroduceerd om het model te sturen naar de gewenste beslissing of voorspelling.

Prompt engineering, de taak om prompts te ontwikkelen die een groot taalmodel helpen bij het uitvoeren van gespecialiseerde taken, is een opwindend veld. Echter, door AI gegenereerde "zachte" prompts zijn bewezen beter te presteren dan door mensen ontworpen "harde" prompts, omdat ze kennis uit het grotere model kunnen destilleren en fungeren als een substituut voor extra trainingsgegevens.

Hoewel prompt tuning voordelen biedt ten opzichte van fine-tuning en prompt engineering, heeft het ook een nadeel - het gebrek aan interpreteerbaarheid. De door AI ontdekte prompts die zijn geoptimaliseerd voor een bepaalde taak zijn vaak ondoorzichtig, net als de ondoorzichtigheid van diepe leermodellen zelf.

Fine-tuning is een methode waarbij een vooraf getraind model wordt aangevuld met een groot aantal gelabelde voorbeelden specifiek voor de doeltaak. Hierdoor kan het model zich aanpassen en specialiseren voor de betreffende taak. Prompt tuning is daarentegen een eenvoudiger en efficiëntere techniek die taakspecifieke context introduceert via prompts, zonder de noodzaak van uitgebreide gelabelde gegevens.

Prompt engineering omvat het handmatig ontwerpen van prompts die het vooraf getrainde model helpen bij het uitvoeren van een gespecialiseerde taak. Deze "harde prompts" kunnen effectief zijn, maar vereisen menselijke inspanning en expertise. Zachte prompts daarentegen zijn door AI gegenereerde embeddings die zijn geoptimaliseerd om het model in de gewenste richting te sturen. Zachte prompts blijken beter te presteren dan door mensen ontworpen prompts, waardoor prompt tuning een krachtiger en schaalbaardere aanpak wordt.

Het belangrijkste voordeel van prompt tuning is de efficiëntie ervan. Door gebruik te maken van de kennis die al is vastgelegd in het vooraf getrainde model en alleen de prompt bij te stellen, kan prompt tuning het model veel sneller en met minder middelen aanpassen aan gespecialiseerde taken dan traditionele fine-tuning. Dit maakt het bijzonder nuttig voor taken die snel moeten worden aangepast, zoals in multi-taak leren of continue leren scenario's.

Het nadeel van prompt tuning is echter het gebrek aan interpreteerbaarheid. De door AI gegenereerde zachte prompts zijn ondoorzichtig, waardoor het moeilijk is te begrijpen waarom het model een bepaalde prompt heeft gekozen. Dit staat in contrast met de transparantie van door mensen ontworpen prompts in prompt engineering.

Prompt engineering is de taak om prompts te ontwikkelen die een groot taalmodel (LLM) helpen bij het uitvoeren van gespecialiseerde taken. In tegenstelling tot fine-tuning, waarbij grote datasets moeten worden verzameld en gelabeld, stelt prompt engineering bedrijven met beperkte gegevens in staat om een enorm model aan te passen aan een specifieke taak.

De sleutel tot prompt engineering is het ontwikkelen van de juiste prompts. Deze prompts kunnen zo eenvoudig zijn als een paar woorden of zo complex als een instructie van meerdere zinnen. De prompts bieden taakspecifieke context, waardoor het LLM de juiste reactie uit zijn uitgebreide geheugen kan ophalen.

Om bijvoorbeeld een LLM op te leiden als een Engels-naar-Frans vertaler, zou een prompt kunnen beginnen met "Vertaal de volgende Engelse woorden naar het Frans:" gevolgd door een paar voorbeeldvertalingen. Dit bereidt het model voor op de gewenste taak.

Hoewel door mensen ontworpen prompts, ook wel "harde prompts" genoemd, effectief kunnen zijn, zijn door AI gegenereerde "zachte prompts" bewezen beter te presteren. Deze zachte prompts zijn onherkenbaar voor het menselijk oog, bestaande uit embeddings of reeksen getallen die kennis uit het grotere model destilleren.

Het voordeel van zachte prompts is hun vermogen om zich aan te passen aan complexe taken zonder de noodzaak van uitgebreide menselijke engineering. Dit gaat echter ten koste van de interpreteerbaarheid, aangezien de door AI ontdekte prompts ondoorzichtig kunnen zijn, net als de interne werking van diepe leermodellen zelf.

Samenvattend zijn prompt engineering en prompt tuning krachtige technieken die het mogelijk maken om grote taalmodellen op efficiënte wijze aan te passen aan gespecialiseerde taken, waardoor een kosteneffectief alternatief voor traditionele fine-tuning benaderingen wordt geboden.

Prompt tuning is een krachtige techniek waarmee bedrijven met beperkte gegevens enorme taalmodellen kunnen aanpassen aan gespecialiseerde taken. In tegenstelling tot fine-tuning, waarbij duizenden voorbeelden moeten worden verzameld en gelabeld, maakt prompt tuning gebruik van door AI gegenereerde "zachte prompts" om de uitvoer van het model te sturen.

Deze zachte prompts zijn onherkenbaar voor het menselijk oog, bestaande uit numerieke embeddings die kennis uit het grotere model destilleren. Ze kunnen op hoog niveau of taakspecifiek zijn, fungeren als een substituut voor extra trainingsgegevens en sturen het model effectief naar de gewenste uitvoer.

Een belangrijk voordeel van zachte prompts is dat ze beter presteren dan door mensen ontworpen "harde prompts" in veel gevallen. Terwijl harde prompts handmatige prompt engineering vereisen, worden zachte prompts automatisch gegenereerd door de AI, geoptimaliseerd voor de gegeven taak.

Het nadeel van zachte prompts is echter het gebrek aan interpreteerbaarheid. In tegenstelling tot door mensen ontworpen prompts, zijn de door AI gegenereerde embeddings ondoorzichtig, waardoor het moeilijk is te begrijpen waarom het model die specifieke prompts heeft gekozen. Deze afweging tussen prestatie en interpreteerbaarheid is een veel voorkomende uitdaging in diepe leermodellen.

Ongeacht deze beperking blijkt prompt tuning met zachte prompts een game-changer te zijn in verschillende toepassingen, zoals multi-taak leren en continue leren. Door het mogelijk maken van snellere en kostenefficiëntere modelaanpassing, maakt prompt tuning het gemakkelijker om problemen in gespecialiseerde taken te vinden en op te lossen.

Prompt tuning heeft zich ontwikkeld tot een game-changing techniek op verschillende gebieden, met name in multi-taak leren en continue leren.

In multi-taak leren, waarbij modellen snel tussen taken moeten schakelen, vinden onderzoekers manieren om universele prompts te creëren die gemakkelijk kunnen worden hergebruikt. Technieken als multi-taak prompt tuning stellen het model in staat om snel en tegen een fractie van de kosten van hertrainen te worden aangepast.

Prompt tuning toont ook veelbelovende resultaten op het gebied van continue leren, waarbij AI-modellen nieuwe taken en concepten moeten leren zonder de oude te vergeten. Prompt tuning stelt je in feite in staat om je model sneller aan te passen aan gespecialiseerde taken dan fine-tuning en prompt engineering, waardoor het gemakkelijker wordt om problemen te vinden en op te lossen.

Het belangrijkste voordeel van prompt tuning is het vermogen om het vermogen van vooraf getrainde grote taalmodellen te benutten, terwijl ze worden aangepast aan specifieke taken. Door het introduceren van door AI gegenereerde zachte prompts, kan het model worden gestuurd naar de gewenste uitvoer zonder de noodzaak van uitgebreide fine-tuning of handmatige prompt engineering.

Hoewel prompt tuning mogelijk minder interpreteerbaarheid biedt dan door mensen ontworpen prompts, maken de efficiëntie en effectiviteit ervan bij het aanpassen van modellen aan gespecialiseerde taken het tot een waardevol hulpmiddel in het arsenaal van de AI-onderzoeker.

De opkomst van prompt tuning als alternatief voor fine-tuning en prompt engineering heeft aanzienlijke gevolgen voor het veld van grote taalmodellen. Prompt tuning stelt bedrijven met beperkte gegevens in staat om enorme modellen aan te passen aan gespecialiseerde taken, zonder de noodzaak van het verzamelen van duizenden gelabelde voorbeelden die nodig zijn voor fine-tuning.

Het belangrijkste voordeel van prompt tuning is het gebruik van door AI gegenereerde "zachte prompts" die zijn geoptimaliseerd voor de gewenste taak. Deze zachte prompts, weergegeven als embeddings of reeksen getallen, presteren beter dan door mensen ontworpen "harde prompts" in het sturen van het model naar de gewenste uitvoer.

Hoewel prompt tuning minder interpreteerbaarheid biedt dan door mensen ontworpen prompts, biedt het verschillende voordelen. Het maakt snellere aanpassing van modellen aan nieuwe taken mogelijk, wat het bijzonder nuttig maakt voor multi-taak leren en continue leren scenario's. Bovendien maakt de kosteneffectiviteit van prompt tuning in vergelijking met het opnieuw trainen van modellen vanaf nul het tot een aantrekkelijke optie voor organisaties die hun grote taalmodellen willen specialiseren.

Naarmate het veld van prompt-based learning zich verder ontwikkelt, kan de rol van prompt engineers afnemen, aangezien door AI gegenereerde zachte prompts steeds geavanceerder en effectiever worden. De fundamentele principes van prompt engineering, zoals het begrijpen hoe prompts moeten worden ontworpen om het modelgedrag te sturen, blijven echter waardevol en zullen waarschijnlijk een rol blijven spelen bij de ontwikkeling van geavanceerde taalmodellen.