Dostrajanie a zaawansowane promptowanie

Witamy! W miarę zdobywania doświadczenia w projektowaniu promptów napotkają Państwo sytuacje, w których samo przygotowanie lepszego promptu może nie wystarczyć.

Ta lekcja przedstawia dwa skuteczne sposoby dostosowywania dużych modeli językowych (LLM): zaawansowane promptowanie i dostrajanie. Porównamy je, aby pomóc Państwu zdecydować, która strategia najlepiej sprawdzi się w różnych sytuacjach.

Zaawansowane promptowanie polega na starannym projektowaniu danych wejściowych, które kierują wstępnie wytrenowanym LLM tak, aby generował konkretne wyniki wysokiej jakości, bez zmieniania jego wewnętrznych wag.

• Przypomina to przekazywanie bardzo szczegółowych instrukcji osobie o rozległej wiedzy.
• Stosowane techniki obejmują Chain-of-Thought, RAG (Retrieval Augmented Generation) oraz promptowanie z użyciem persony.

Model korzysta z posiadanej wiedzy, a prompt wyznacza kierunek jego działania.

Zaawansowane promptowanie oferuje wiele korzyści, szczególnie w przypadku dynamicznych lub zróżnicowanych zadań:

• Elastyczność: Łatwo można dostosować model do nowych zadań, zmieniając prompt.
• Szybkość: Nie trzeba trenować modelu — wystarczy przygotować prompt i go przetestować.
• Opłacalność: Początkowe koszty konfiguracji są niższe niż w przypadku dostrajania.
• Uniwersalność: Rozwiązanie dobrze sprawdza się w szerokim zakresie tematów i stylów.

Zaawansowane promptowanie warto rozważyć, gdy:

• Potrzebują Państwo szybkiego prototypowania lub wymagania często się zmieniają.
• Zadania są różnorodne, a nie wysoce powtarzalne lub specjalistyczne.
• Mają Państwo zewnętrzne, dynamiczne dane do przekazania, na przykład za pośrednictwem RAG.
• Wymagana wiedza znajduje się już w danych treningowych LLM.

To idealne rozwiązanie do szybkich eksperymentów i szerokiego zakresu zastosowań.

Dostrajanie to proces polegający na dalszym trenowaniu wstępnie wytrenowanego LLM na mniejszym zbiorze danych specyficznym dla danego zadania.

• Proces ten rzeczywiście modyfikuje wewnętrzne wagi modelu.
• Dostosowuje LLM do określonej dziedziny, stylu lub zadania.
• Można to porównać do uczenia eksperta bardzo konkretnej nowej umiejętności aż do jej opanowania.

Model uczy się głębokiej specjalizacji na podstawie dostarczonych danych.

Dostrajanie sprawdza się szczególnie dobrze, gdy kluczowe znaczenie mają głęboka specjalizacja i spójność:

• Głęboka specjalizacja: Zapewnia większą dokładność i spójność w przypadku wąskich, konkretnych zadań.
• Krótsze prompty: Model uczy się kontekstu, dzięki czemu podczas inferencji wymagane są krótsze i prostsze prompty.
• Mniejsze opóźnienia i koszty: Krótsze prompty oznaczają mniej tokenów, co prowadzi do szybszej i często tańszej inferencji na dużą skalę.
• Większa spójność: Gwarantuje, że wyniki będą konsekwentnie zgodne z określonym stylem, tonem lub formatem.

Dostrajanie jest zazwyczaj preferowane, gdy:

• Mają Państwo dużą liczbę spójnych, wysoce specjalistycznych zadań.
• W określonej dziedzinie, na przykład prawnej lub medycznej, najważniejsze są wysoka dokładność i spójność.
• Potrzebują Państwo, aby LLM przyjął unikalny sposób komunikacji lub styl marki.
• Chcą Państwo zmniejszyć koszty i opóźnienia inferencji w przypadku powtarzalnych zapytań.

To inwestycja odpowiednia dla specjalistycznych zastosowań wymagających wysokiej wydajności.

Największe różnice dotyczą danych i nakładu pracy:

• Promptowanie: Wymaga starannie przygotowanego kontekstu wejściowego, przykładów few-shot lub danych zewnętrznych (RAG). Iteracyjne modyfikowanie rozwiązania wymaga stosunkowo niewielkiego nakładu pracy.
• Dostrajanie: Wymaga obszernego zbioru wysokiej jakości danych z etykietami — od setek do tysięcy przykładów. Konieczne są przygotowanie danych, trenowanie modelu i jego ocena. Początkowy nakład pracy jest większy.

Wybór zależy od dostępności danych i gotowości do zaangażowania zasobów.

Przyjrzyjmy się kosztom i rezultatom:

• Promptowanie: Niższy koszt początkowy. Koszt pojedynczego zapytania może być wyższy w przypadku złożonych promptów, które zawierają więcej tokenów. Wydajność może w większym stopniu zależeć od jakości promptu.
• Dostrajanie: Wyższy koszt początkowy, obejmujący trenowanie i przygotowanie danych. Koszt pojedynczego zapytania może być niższy w przypadku specjalistycznych zadań dzięki krótszym promptom. Rozwiązanie zapewnia bardziej spójne wyniki wyższej jakości w określonej dziedzinie.

Należy uwzględnić budżet, czas i cele dotyczące wydajności.

Te strategie wzajemnie się nie wykluczają! Często najlepsze rozwiązanie łączy oba podejścia:

• Dostrajanie pod kątem podstawowej wiedzy: Należy dostroić LLM na podstawie własnych danych lub języka charakterystycznego dla danej dziedziny.
• Promptowanie z użyciem dynamicznych instrukcji: Na dostrojonym modelu należy stosować zaawansowane techniki promptowania w celu przekazywania instrukcji dotyczących konkretnego zadania, określania formatów wyników lub integrowania danych w czasie rzeczywistym.

Pozwala to wykorzystać zalety obu podejść i stworzyć wysoce zoptymalizowany system.

Potrzebują Państwo, aby LLM generował odpowiedzi dla działu obsługi klienta, które ściśle遵egają dokumenty zawierające zasady Państwa firmy i wykorzystują bardzo specyficzny wewnętrzny żargon. Mają Państwo tysiące wcześniejszych zgłoszeń do działu obsługi oraz odpowiadających im prawidłowych rozwiązań.

Które podejście będzie ogólnie bardziej odpowiednie w tym przypadku?

W tej lekcji poznali Państwo kluczowe różnice między zaawansowanym promptowaniem a dostrajaniem służącymi do dostosowywania LLM.

• Promptowanie jest elastyczne, szybkie i idealnie nadaje się do różnorodnych, dynamicznych zadań.
• Dostrajanie zapewnia głęboką specjalizację, spójność i oszczędności w przypadku dużej liczby zadań w określonej dziedzinie.
• Często najlepsze rezultaty zapewnia podejście hybrydowe, łączące zalety obu metod.

Opanowanie tej decyzji ma kluczowe znaczenie dla wydajnego i skutecznego wdrażania LLM!