Революционизация специализации моделей: сила настройки подсказок

Большие языковые модели, такие как ChatGPT, являются примерами базовых моделей - больших, многоразовых моделей, которые были обучены на огромном количестве знаний из Интернета. Эти модели обладают высокой гибкостью, способны анализировать юридические документы или писать стихотворение о футбольной команде.

Однако для улучшения производительности предварительно обученных больших языковых моделей для специализированных задач появилась более простая и энергоэффективная техника: настройка подсказок. Настройка подсказок позволяет компаниям с ограниченными данными адаптировать огромную модель к очень узкой задаче без необходимости сбора тысяч размеченных примеров, требуемых для тонкой настройки.

При настройке подсказок лучшие подсказки или начальные подсказки подаются в модель ИИ, чтобы обеспечить контекст, специфичный для задачи. Эти подсказки могут быть дополнительными словами, введенными человеком, или чаще всего числовыми встраиваниями, сгенерированными ИИ, введенными в слой встраивания модели, чтобы направить модель к желаемому решению или прогнозу.

Инженерия подсказок, задача разработки подсказок, которые направляют большую языковую модель на выполнение специализированных задач, является захватывающей областью. Однако было показано, что сгенерированные ИИ "мягкие" подсказки превосходят разработанные человеком "жесткие" подсказки, поскольку они могут извлекать знания из более крупной модели и служить заменой дополнительных тренировочных данных.

Тонкая настройка - это метод, при котором предварительно обученная модель дополняется большим количеством размеченных примеров, специфичных для целевой задачи. Это позволяет модели адаптироваться и специализироваться для конкретной задачи. В отличие от этого, настройка подсказок - это более простая и эффективная техника, которая вводит контекст, специфичный для задачи, с помощью подсказок, без необходимости в обширных размеченных данных.

Инженерия подсказок включает в себя ручное создание подсказок, которые направляют предварительно обученную модель на выполнение специализированной задачи. Эти "жесткие подсказки" могут быть эффективными, но они требуют человеческих усилий и экспертизы. С другой стороны, мягкие подсказки - это сгенерированные ИИ встраивания, которые оптимизированы для направления модели к желаемому выходу. Было показано, что мягкие подсказки превосходят разработанные человеком подсказки, что делает настройку подсказок более мощным и масштабируемым подходом.

Основное преимущество настройки подсказок - это ее эффективность. Используя знания, уже содержащиеся в предварительно обученной модели, и настраивая только подсказку, настройка подсказок может адаптировать модель к специализированным задачам гораздо быстрее и с меньшими ресурсами, чем традиционная тонкая настройка. Это делает ее особенно полезной для задач, требующих быстрой адаптации, таких как многозадачное обучение или непрерывное обучение.

Инженерия подсказок - это задача разработки подсказок, которые направляют большую языковую модель (LLM) на выполнение специализированных задач. В отличие от тонкой настройки, которая требует сбора и разметки больших наборов данных, инженерия подсказок позволяет компаниям с ограниченными данными адаптировать огромную модель к узкой задаче.

Ключом к инженерии подсказок является создание правильных подсказок. Эти подсказки могут быть простыми, всего несколько слов, или более сложными, представляющими собой многопредложенную инструкцию. Подсказки обеспечивают контекст, специфичный для задачи, направляя LLM на извлечение соответствующего ответа из его обширной памяти.

Например, чтобы обучить LLM в качестве переводчика с английского на французский, подсказка может начинаться с "Переведите следующие английские слова на французский:" с несколькими примерами переводов. Это настраивает модель на выполнение желаемой задачи.

Хотя разработанные человеком подсказки, известные как "жесткие подсказки", могут быть эффективными, было показано, что сгенерированные ИИ "мягкие подсказки" превосходят их. Эти мягкие подсказки неузнаваемы для человеческого глаза, состоят из встраиваний или строк чисел, которые извлекают знания из более крупной модели.

Настройка подсказок - это мощная техника, которая позволяет компаниям с ограниченными данными адаптировать огромные языковые модели к специализированным задачам. В отличие от тонкой настройки, которая требует сбора и разметки тысяч примеров, настройка подсказок полагается на сгенерированные ИИ "мягкие подсказки" для направления выходных данных модели.

Эти мягкие подсказки неузнаваемы для человеческого глаза, состоят из числовых встраиваний, которые извлекают знания из более крупной модели. Они могут быть высокоуровневыми или специфичными для задачи, действуя как замена дополнительных тренировочных данных и эффективно направляя модель к желаемому выходу.

Одно из ключевых преимуществ мягких подсказок заключается в том, что они, как было показано, превосходят разработанные человеком "жесткие подсказки" во многих случаях. В то время как жесткие подсказки требуют ручной инженерии подсказок, мягкие подсказки автоматически генерируются ИИ, оптимизируясь для данной задачи.

Однако недостатком мягких подсказок является их отсутствие интерпретируемости. В отличие от подсказок, разработанных человеком, сгенерированные ИИ встраивания являются непрозрачными, что затрудняет понимание, почему модель выбрала именно эти подсказки. Этот компромисс между производительностью и интерпретируемостью является распространенной проблемой в моделях глубокого обучения.

Настройка подсказок зарекомендовала себя как революционная техника в различных областях, особенно в многозадачном обучении и непрерывном обучении.

В многозадачном обучении, где модели должны быстро переключаться между задачами, исследователи находят способы создания универсальных подсказок, которые можно легко повторно использовать. Техники, такие как многозадачная настройка подсказок, позволяют быстро адаптировать модель и при этом затрачивать лишь небольшую долю ресурсов по сравнению с повторным обучением.

Настройка подсказок также показывает перспективы в области непрерывного обучения, где модели ИИ должны изучать новые задачи и концепции, не забывая старые. По сути, настройка подсказок позволяет адаптировать вашу модель к специализированным задачам быстрее, чем тонкая настройка и инженерия подсказок, что упрощает поиск и исправление проблем.

Основное преимущество настройки подсказок заключается в ее способности использовать мощь предварительно обученных больших языковых моделей, одновременно адаптируя их к конкретным задачам. Путем введения сгенерированных ИИ мягких подсказок модель может быть направлена к желаемому выходу без необходимости в обширной тонкой настройке или ручной инженерии подсказок.