Как заставить модели ИИ делать то, что вы хотите

В мире искусственного интеллекта заставить модели ИИ делать именно то, что мы хотим, может стать настоящей проблемой. Несмотря на их огромный потенциал, создание идеальных подсказок для управления этими моделями может оказаться непростой задачей.

Ключ к раскрытию истинной силы моделей ИИ лежит в овладении искусством создания эффективных подсказок. Совершенствуя наши взаимодействия и избегая распространенных ошибок, мы можем направлять модели ИИ для более последовательного получения желаемых результатов.

Что такое подсказка?

Подсказки ИИ необходимы для взаимодействия с моделями ИИ, поскольку они служат отправной точкой для мыслительного процесса модели. Они могут варьироваться от простых, прямолинейных вопросов до более сложных и нюансированных последующих задач, которые требуют от ИИ синтеза информации, вывода или предоставления творческих решений. Качество и ясность подсказки могут сильно повлиять на вывод, генерируемый моделью ИИ, поэтому крайне важно создавать подсказки, которые эффективно передают намерение пользователя и желаемый результат.

Подсказка с нулевым выстрелом

В подсказка о нулевом выстреле, модель ИИ полагается исключительно на уже существующие знания и общее понимание языка, а также на его способность рассуждать и делать выводы на основе информации, встроенной в большой язык подсказки. Этот подход контрастирует с обучением по нескольким и множественным циклам, когда модели дается ограниченное или большое количество примеров, соответственно, чтобы помочь направить ее ответы.

Пример

Представьте, что у вас есть мощная языковая модель ИИ, такая как GPT-3, которая была обучена на большом наборе данных, содержащем текст из различных источников. Вы хотите, чтобы языковые модели ИИ предоставляли краткое изложение данной статьи.

Вы можете использовать подсказки с нулевым выстрелом, просто предоставив модели ИИ текст статьи, за которым следует краткая инструкция, например «Пожалуйста, резюмируйте следующую статью в трех предложениях:». Затем модель ИИ будет обрабатывать входной текст, извлекать наиболее важные моменты и генерировать сводку, не будучи специально обученной задаче обобщения статей.

Это возможно, потому что GPT-3 и аналогичные модели ИИ имеют большую языковую модель и широкий диапазон текста во время обучения, что позволяет им обобщать и выполнять новые задачи, такие как обобщение, даже без конкретных примеров или предварительного обучения этой задаче.

Одноразовая подсказка

Одноразовая подсказка — это метод, используемый с моделями ИИ, когда модели дается описание задачи и один пример, на котором можно учиться и генерировать ответ на данную подсказку. Модель ИИ использует это описание задачи и пример в качестве справочного материала для понимания задачи и получения соответствующего результата.

Одноразовая подсказка обеспечивает баланс между нулевой подсказкой, которая предоставляет мягкие подсказки без примеров, и обучением с несколькими или несколькими подсказками, которое включает несколько примеров для управления ответами модели.

Пример

Предположим, вы используете ChatGPT и хотите, чтобы он преобразовывал температуру из градусов Фаренгейта в градусы Цельсия. Вместо того, чтобы приводить несколько примеров или вообще не давать примеров, вы даете ИИ один пример для обучения.

Вы можете предоставить следующую подсказку:

Модель ИИ обрабатывает пример и узнает, что она должна преобразовывать температуры. Затем он использует это понимание для выполнения запрошенного преобразования, предоставляя вывод, например, «68 ° F составляет примерно 20 ° C».

В однократном подсказке модель ИИ использует свои ранее существовавшие знания и общее понимание языка в сочетании с предоставленным примером для выполнения поставленной задачи. Этот подход может быть особенно полезен, когда модель может изо всех сил пытаться вывести желаемый результат, используя только подсказки с нулевым выстрелом.

Подсказка с несколькими выстрелами

Подсказка с несколькими выстрелами — это метод, используемый с моделями ИИ, в котором модели дается только небольшое количество примеров (обычно от 2 до 10), чтобы учиться и генерировать ответ на данную подсказку. Эти примеры служат справочным материалом, позволяющим модели лучше понять задачу и получить более точные результаты.

Подсказка с несколькими выстрелами предлагает больше рекомендаций для модели ИИ, чем подсказка с одним выстрелом, при этом избегая необходимости в обширных обучающих данных. Это помогает модели обобщать несколько предоставленных примеров и применять это понимание к новым, невидимым подсказкам.

Пример 1

Вы используете ChatGPT и хотите, чтобы он предоставлял рифмованные двустишия на заданную тему. Вы можете привести несколько примеров для руководства моделью:

Предоставляя эти примеры, модель ИИ учится создавать рифмующиеся двустишия на основе заданной темы, а затем генерирует новое двустишие по шаблону, например:

Пример 2

Вы хотите, чтобы модель ИИ классифицировала электронные письма как спам или не спам. Вы можете привести несколько примеров для руководства моделью:

На этих примерах модель ИИ учится различать спам и не спам. Затем он классифицирует данную тему электронной почты, вероятно, как «Спам».

Что такое оперативное проектирование?

Быстрый инжиниринг является важным аспектом работы с моделями ИИ, поскольку они в основном подсказки разработаны вручную людьми, особенно теми, кто занимается обработкой естественного языка. Он включает в себя разработку и оптимизацию подсказок для повышения производительности, надежности и полезности модели ИИ, гарантируя, что генерируемые выходные данные соответствуют намерениям пользователя и желаемому результату.

Процесс требует создания четких и лаконичных подсказок с предоставлением контекста и примеров по мере необходимости. Это часто включает итеративное уточнение, чтобы определить наиболее эффективную структуру и формулировку подсказки для данной задачи. Освоив оперативное проектирование, пользователи могут получать более точные, актуальные и надежные результаты моделей ИИ, что ведет к более эффективному и продуктивному взаимодействию.

Как работает оперативное проектирование?

Основная цель быстрый инжиниринг заключается в том, чтобы максимизировать производительность, точность и полезность модели за счет тщательной разработки подсказок, которые передают намерение пользователя и желаемый результат. Это достигается с помощью нескольких методов и соображений, включая предоставление четких инструкций, достаточного контекста и примеров, когда это необходимо.

Пример

Представьте, что вы используете ChatGPT для краткого изложения книги. Вместо расплывчатых или двусмысленных подсказок, таких как «Расскажите мне об этой книге», вы можете использовать методы разработки подсказок, чтобы создать более эффективную подсказку.

Лучшей подсказкой может быть: «Пожалуйста, предоставьте краткое изложение книги Харпер Ли «Убить пересмешника», включая описание ее основных тем и персонажей, примерно в 100 словах».

В этом примере подсказка четкая, конкретная и предоставляет контекст. Модель ИИ теперь лучше понимает задачу и может генерировать более точную и актуальную сводку.

Быстрая разработка — это итеративный процесс, требующий экспериментов и уточнений, чтобы найти наиболее эффективный способ передать желаемую задачу модели ИИ. Освоив оперативное проектирование, пользователи могут получать более точные, актуальные и надежные результаты от моделей ИИ, что приводит к более эффективному и продуктивному взаимодействию с более крупными моделями.

Почему важно быстрое проектирование?

Оперативное проектирование является критически важным аспектом использования всего потенциала моделей ИИ, особенно тех, которые ориентированы на обработку естественного языка. Важность быстрой разработки заключается в ее непосредственном влиянии на качество, точность и актуальность выходных данных модели. Хорошо продуманная подсказка не только улучшает взаимодействие с пользователем, но и устраняет сложность задачи, предоставляя надлежащее руководство и ясность модели. При этом он устраняет неоднозначность и повышает общую эффективность, экономя время и ресурсы за счет сокращения количества итераций, необходимых для получения желаемого результата.

Кроме того, оперативное проектирование позволяет выполнять настройку, позволяя пользователям адаптировать ответы модели ИИ в соответствии со своими конкретными потребностями или предпочтениями. Это приводит к более персонализированным и контекстуально релевантным результатам. Еще одним важным аспектом оперативного инжиниринга является его роль в решении этических соображений. Создавая подсказки с соответствующими ограничениями и рекомендациями, модели искусственного интеллекта предотвращают создание потенциально вредного, предвзятого или оскорбительного контента, согласовывая выходные данные с этическими соображениями и ожиданиями пользователей. По сути, оперативное проектирование необходимо для оптимизации взаимодействия между пользователями и моделями ИИ, чтобы генерируемые результаты соответствовали ожиданиям пользователей и удовлетворяли их конкретные потребности, что в конечном итоге приводит к более эффективному и продуктивному взаимодействию.

Что такое оперативная настройка?

Оперативная настройка — это более тяжелый подход по сравнению с инжинирингом подсказок, который включает в себя уточнение входных данных, вводимых в модель в виде подсказок. Благодаря точной настройке параметров модели ИИ быстрая настройка позволяет более целенаправленно корректировать поведение модели, что приводит к более точным, актуальным и надежным результатам. Благодаря быстрой настройке модель учится тонким корректировкам своих внутренних представлений, что помогает ей лучше выполнять определенные задачи или подсказки, не требуя обширного переобучения или модификации базовой модели. В более коммерческом смысле, оперативная настройка позволяет компании с ограниченными данными адаптировать массивную модель к узкой задаче.

Как работает оперативная настройка?

Оперативную настройку можно представить как управляемый процесс коммуникации между пользователем и моделью ИИ. Думайте об ИИ как о хорошо осведомленном, но иногда чрезмерно буквальном или многословном партнере в разговоре. Ваша цель — извлечь наиболее точную, актуальную и краткую информацию из ИИ, используя тщательно разработанные текстовые подсказки.

Начните с начального оперативная настройка. Например, если запрос пользователя звучит так: «Что такое настройка подсказок?», измените запрос, сделав его более конкретным, например, «Объясните концепцию настройки подсказок в ИИ и ее назначение». После этого проанализируйте ответ ИИ и, при необходимости, снова измените подсказку, чтобы получить более точный или лаконичный ответ, например: «В двух предложениях опишите настройку подсказки и ее преимущества в ИИ».

Почему важна своевременная настройка?

Быстрая настройка помогает преодолеть некоторые присущие моделям ИИ ограничения, такие как склонность к чрезмерной многословности или буквальности, за счет поощрения более целенаправленных и кратких результатов. Поскольку технология ИИ продолжает развиваться и все больше интегрируется в различные аспекты нашей жизни, глубокое понимание быстрой настройки будет иметь важное значение для оптимизации производительности моделей ИИ, что в конечном итоге приведет к более плодотворному сотрудничеству человека и ИИ. Стимулируя эту синергию, мы можем гарантировать, что технология ИИ будет служить нам максимально эффективно, повышая нашу производительность и способствуя принятию более эффективных решений в самых разных областях.

Что такое тонкая настройка?

В настройке модели вы тонкая настройка одна и та же модель для разных задач. Это дает вам несколько разных моделей, с которыми вы не всегда можете легко вводить пакетные данные. Предварительно обученные модели, такие как GPT-3, изначально обучаются на больших объемах данных, изучении языковых шаблонов, грамматики и получении общих знаний. Тем не менее, эти модели могут по-прежнему бороться за оптимальное выполнение специализированных задач или генерировать ответы, специфичные для предметной области.

Тонкая настройка вступает в игру, когда пользователи хотят адаптировать модель ИИ к своим конкретным потребностям. Предоставляя небольшой тщательно подобранный набор данных, отражающий нюансы рассматриваемой задачи или отрасли, пользователи могут уточнить понимание модели ИИ и повысить ее эффективность в целевой области. Эта настройка гарантирует, что модель ИИ не только сохранит свои обширные общие знания, но и станет способной справляться с уникальными отраслевыми требованиями.

Например, компания, работающая в фармацевтической отрасли, может точно настроить языковую модель для медицинской литературы и фармацевтических руководств, что позволит ИИ генерировать более точные и надежные ответы в этом контексте. Используя тонкую настройку, пользователи могут задействовать весь потенциал языковых моделей ИИ, превращая их в мощные инструменты, отвечающие их конкретным потребностям и задачам, что в конечном итоге приводит к повышению эффективности, лучшему принятию решений и более успешному развертыванию ИИ.

Как работает тонкая настройка?

Сам процесс тонкой настройки включает в себя обучение модели ИИ на этом специализированном наборе данных в течение определенного количества эпох, что позволяет модели настраивать свои параметры и изучать шаблоны, терминологию и нюансы, уникальные для пользовательского приложения. Это обучение следует проводить осторожно, чтобы избежать переоснащения или недообучения, обеспечивая правильный баланс между сохранением общих знаний о модели и ее адаптацией к конкретному варианту использования.

После завершения процесса тонкой настройки модель ИИ становится настраиваемым инструментом, хорошо знакомым с целевой областью пользователя. Затем эту адаптированную модель можно развернуть для решения конкретных задач пользователя, получая более точные, релевантные и надежные результаты, чем может дать предварительно обученная модель общего назначения. Выполняя тонкую настройку, пользователи могут раскрыть истинный потенциал технологии искусственного интеллекта, превратив ее в мощного союзника, который удовлетворяет их уникальные потребности и требования, в конечном итоге способствуя успеху и инновациям в своей области.

Почему тонкая настройка важна?

Путем точной настройки модели ИИ пользователи могут гарантировать, что модель будет давать более точные, актуальные и надежные результаты в их конкретном контексте, что, в свою очередь, приведет к лучшему принятию решений, повышению эффективности и производительности. Этот процесс настройки также позволяет модели ИИ стать более согласованной с целями и задачами пользователя, что делает ее более эффективным и ценным активом для решения их уникальных задач.

Кроме того, точная настройка может помочь смягчить некоторые ограничения или погрешности, присущие предварительно обученным моделям, на которые мог повлиять разнообразный и неконтролируемый характер данных, на которых они изначально обучались. Обучая ИИ на тщательно отобранном специализированном наборе данных, пользователи могут направлять модель к более объективным, надежным и соответствующим контексту ответам, что в конечном итоге позволяет им использовать всю мощь технологии ИИ в своей конкретной области, а также внедрять инновации и добиваться успеха.

Что такое оперативное проектирование и оперативная настройка?

Быстрая разработка и быстрая настройка — два взаимодополняющих подхода к оптимизации производительности и результатов ИИ. Хотя обе стратегии сосредоточены на совершенствовании взаимодействия между пользователем и ИИ, они различаются своими конкретными целями и методами.

Инжиниринг подсказок — это искусство разработки эффективных подсказок для получения желаемых ответов от модели ИИ. Этот процесс часто требует творчества и экспериментов при формулировании подсказок, а также глубокого понимания сильных и слабых сторон ИИ. Добавляя контекст, уточняя ожидания и итеративно уточняя подсказку на основе ответов ИИ, пользователи могут направлять ИИ к получению более точных, актуальных и контекстно-зависимых результатов. Быстрая разработка особенно полезна при работе с предварительно обученными моделями, поскольку позволяет пользователям получать более качественные результаты без необходимости изменять базовую модель.

С другой стороны, настройка подсказок — это более продвинутый метод, который включает в себя точную настройку самой модели ИИ, в частности, нацеленную на способность модели генерировать желаемые ответы на заданную подсказку ввода. Настройку подсказок можно рассматривать как подмножество более широкого процесса тонкой настройки с упором на улучшение производительности модели ИИ для определенных подсказок или структур подсказок. Обучая модель ИИ на специализированном наборе данных, содержащем примеры подсказок ввода и соответствующих им желаемых результатов, пользователи могут оптимизировать поведение модели и улучшить ее способность обрабатывать подобные подсказки в будущем.

Как быстрое проектирование, так и быстрая настройка служат конечной цели повышения производительности ИИ и максимального использования его потенциала для пользователей. Хотя оперативное проектирование часто выполняется быстрее и требует меньше вычислительных ресурсов, оперативная настройка может привести к более значительным и долговременным улучшениям в поведении ИИ, что делает его мощным инструментом для пользователей, стремящихся адаптировать модель ИИ к своим конкретным потребностям и задачам. На практике пользователи могут использовать комбинацию этих методов, используя свои уникальные преимущества для достижения наилучших возможных результатов от своих моделей ИИ.

Что такое оперативная настройка по сравнению с тонкой настройкой?

Настройка подсказок фокусируется на уточнении входных текстовых подсказок, предоставляемых модели ИИ, для получения более точных, актуальных и учитывающих контекст ответов. Это включает в себя тщательную проработку подсказок путем добавления контекста, уточнения ожиданий и многократного уточнения входного текста на основе ответов ИИ. Ключевое преимущество быстрой настройки заключается в том, что она не требует изменения базовой модели ИИ, что делает ее более быстрой и ресурсоэффективной. Быстрая настройка особенно полезна при работе с предварительно обученными моделями, поскольку она позволяет пользователям получать более качественные результаты без необходимости повторного обучения или адаптации самой модели.

Тонкая настройка, с другой стороны, — это процесс адаптации предварительно обученной модели ИИ для лучшей работы с конкретными задачами, областями или приложениями путем ее обучения на меньшем специализированном наборе данных. Этот набор данных отражает нюансы целевой области или задачи пользователя, позволяя модели ИИ изучать шаблоны, терминологию и контекст, уникальные для этого конкретного варианта использования. Тонкая настройка требует больше вычислительных ресурсов и времени, чем быстрая настройка, так как включает в себя переобучение модели ИИ и корректировку ее параметров. Однако это может привести к более значительным и устойчивым улучшениям в производительности прогнозирования модели ИИ, что сделает ее мощным инструментом для пользователей, стремящихся адаптировать модель ИИ к своим конкретным потребностям и задачам.

Какой способ самый простой?

По мере того, как мы изучаем различные методы оптимизации моделей ИИ, наблюдается явный прогресс в уровне необходимых знаний в области машинного обучения. Инжиниринг подсказок, который фокусируется на создании эффективных подсказок ввода, не требует глубоких знаний моделей машинного обучения, что делает его доступным для пользователей с ограниченным техническим опытом.

По мере того, как мы переходим к более продвинутым методам, таким как быстрая настройка и тонкая настройка, становится необходимым более глубокое понимание машинного обучения. Быстрая настройка предполагает работу с моделью ИИ и предоставление ей нужных подсказок, а точная настройка требует дополнительного обучения исходной модели на конкретном наборе данных, адаптированном к потребностям пользователя. Обучение с подкреплением на основе отзывов людей (RLHF), хотя и не рассматривается в этой статье, является наиболее сложным методом и требует опыта в разработке механизмов для сбора отзывов людей. По мере того, как пользователи осваивают эти методы, они могут использовать весь потенциал моделей ИИ, выбирая наиболее подходящий метод с учетом своих уникальных задач и технических навыков.

Последние мысли

В заключение, чтобы заставить модели ИИ делать то, что вы хотите, требуется комбинация методов, адаптированных к вашему конкретному варианту использования. Для общих задач нулевые, однократные и малократные подсказки могут дать ценные результаты без дополнительного обучения. Для дальнейшей оптимизации производительности проектирование подсказок может помочь создать эффективные подсказки для ввода, а подстройка подсказок и точная настройка позволяют настраивать модель ИИ в соответствии со специализированными задачами или областями. Лучший метод зависит от ваших уникальных требований: оперативная разработка и стратегии подсказок идеально подходят для быстрой и ресурсосберегающей оптимизации, а тонкая настройка обеспечивает более глубокую настройку для более специализированных потребностей. Понимая и используя эти методы, вы можете использовать весь потенциал моделей ИИ, превращая их в мощные инструменты, которые решают ваши конкретные задачи и способствуют успеху в вашей области.