Fine-tuning və LoRA, B2B marketinq komandalarına dil modelini öz üslublarına, formatlarına və təsnifat qaydalarına uyğunlaşdırmağa imkan verir. Fine-tuning modeli nümunələr üzərində daha da təkmilləşdirir; LoRA (low-rank adaptation) isə bütün modeli deyil, kiçik adapter çəkilərini öyrədərək bunu ucuz başa gətirir. Hər ikisi yalnız prompting və retrieval sınaqdan keçirildikdən sonra və istədiyiniz nəticənin yüzlərlə yaxşı nümunəsi olduqda məntiqlidir.
Fine-tuning və LoRA əslində nəyi dəyişir?
Baza modelinin ümumi qabiliyyəti var. Fine-tuning onun davranışını sizin nümunələrinizə doğru dəyişir: ton, struktur, etiket seçimləri, çıxış formatı. O, yeni faktları etibarlı şəkildə öyrətmir. Əgər məqsəd “ən son məhsul spesifikasiyalarımızı bilmək”dirsə, retrieval-augmented generation (RAG) daha yaxşı vasitədir, çünki faktlar dəyişir və RAG cari sənədləri oxuyur.
LoRA, Microsoft tədqiqatçılarının 2021-ci il tədqiqat işindən bir texnikadır. O, orijinal modeli dondurur və bəzi qatlara əlavə edilmiş kiçik matrisləri öyrədir. Adapter kiçik fayldır, tapşırıq üzrə dəyişdirilə bilər və tam fine-tuning-dən daha az GPU yaddaşı tələb edir. QLoRA, kvantlaşdırılmış model üzərində işləyərək daha irəli gedir, bu da bir çox açıq modellər üçün tək bir güclü GPU-da təlimi mümkün edir.
B2B komandası nə vaxt fine-tuning etməlidir?
Qərar ardıcıllığından istifadə edin. Əksər komandalar birinci və ya ikinci addımda dayanır.
- Aydın təlimatlar və bir neçə nümunə ilə prompting.
- Retrieval, problem bilik çatışmazlığı olduqda.
- Fine-tuning, model kifayət qədər bildikdə, lakin formatınıza və ya üslubunuza etibarlı şəkildə əməl etmədikdə və ya kiçik fine-tuned model böyük bahalı modeli əvəz edə bildikdə.
Yaxşı B2B namizədləri: daxil olan lead-ləri öz seqmentlərinizə təsnif etmək, məzmunu taksonomiyanızla etiketləmək, məhsul buraxılış qeydləri kimi ciddi korporativ formatda qısa çıxışlar yazmaq və RFP-lərdən sahələri sabit bir strukturda çıxarmaq. Zəif namizədlər: uzun formatlı düşüncə liderliyi, cari faktlar tələb edən hər hansı bir şey və bir neçə yüzdən az nümunəsi olan tapşırıqlar.
Harada fine-tuning edə bilərsiniz?
Host edilmiş variantlara seçilmiş GPT modelləri üçün OpenAI-ın fine-tuning API-si, Gemini və açıq modellər üçün Google Vertex AI, bir neçə model ailəsi üçün Amazon Bedrock, Azure AI Foundry və Mistral platforması daxildir. Bunlar infrastrukturu gizlədir; siz məlumatları yükləyir və təlim və istifadə üçün ödəniş edirsiniz.
Llama, Mistral, Qwen və ya Gemma kimi açıq çəkili modellər üçün Hugging Face PEFT və TRL, Unsloth və Axolotl kimi kitabxanalar öz və ya icarəyə götürülmüş GPU-larınızda LoRA təlimini işlədir. Bu yol daha çox nəzarət verir və məlumatları mühitinizdə saxlayır, lakin mühəndislik vaxtı hesabına.
Təlim məlumatlarını necə hazırlayırsınız?
Məlumat keyfiyyəti nəticəni müəyyən edir. Bir neçə yüz təmiz nümunə minlərlə səs-küylü nümunədən üstündür.
Real nümunələri toplayın
Daxil olanları və komandanızın qəbul etdiyi çıxışları çəkin: satış komandasının təyin etdiyi seqmentlə lead forması mətnləri, dərc edilmiş buraxılış qeydi ilə məhsul qeydləri, çıxarılmış sahələrlə RFP bölmələri. İstifadə etməyinizə icazə verilməyən şəxsi məlumatları olan hər şeyi silin və ya anonimləşdirin.
Çıxışları ardıcıl edin
Əgər iki nəfər oxşar lead-ləri fərqli şəkildə etiketləyibsə, model çaşqınlığı öyrənir. Nümunəni nəzərdən keçirin, etiketləmə qaydalarını yazın və ziddiyyətli nümunələri düzəldin. Bu addım çox vaxt təlimdən daha çox vaxt aparır.
Məlumatı bölün
Təlim zamanı modelin heç vaxt görmədiyi, adətən 10-20 faiz civarında olan bir test dəstini saxlayın. Bütün keyfiyyət rəqəmləri həmin dəstdən gəlir.
Fine-tuned modeli necə qiymətləndirirsiniz?
Eyni test dəstində üç variantı müqayisə edin: ən yaxşı prompt-unuzla baza modeli, prompt və few-shot nümunələri ilə baza modeli və fine-tuned model. Tapşırıq ölçülərindən istifadə edin: təsnifat üçün dəqiqlik və F1, çıxarma üçün sahə səviyyəsində dəqiqlik, yazma üçün qiymətləndirmə rubriki.
- Fine-tuned model aydın şəkildə daha yaxşı və hər çağırış üçün daha ucuzdur: onu qəbul edin.
- Fine-tuned model prompting ilə oxşardır: prompting-i davam etdirin; onu saxlamaq daha asandır.
- Fine-tuned model bəzi kateqoriyalarda daha pisdir: onlar üçün nümunələr əlavə edin və yenidən təlim keçin.
Reqressiyaları da yoxlayın. Bir formatda sərt şəkildə tənzimlənmiş model yeni təlimatlara əməl etməkdə daha pis ola bilər. Nəyin dəyişdiyini görmək üçün bir neçə ümumi tapşırığı sınaqdan keçirin.
Bu neçəyə başa gəlir və onu kim saxlayır?
Xərclərə məlumat hazırlama vaxtı, təlim qaçışları, hostinq və ya hər çağırış üçün haqlar və taksonomiyanız, məhsullarınız və ya üslubunuz dəyişdikdə yenidən təlim daxildir. LoRA təlim xərclərini aşağı saxlayır, lakin məlumat işi eyni qalır. Məlumat dəstini rüblük yeniləyən və hər dəyişiklikdən sonra qiymətləndirməni yenidən işlədən bir sahib planlaşdırın. Sahibsiz, fine-tuned model biznes onun ətrafında dəyişərkən sakitcə köhnəlir.
B2B-də idarəetmə vacibdir. Hər model versiyasını hansı məlumatların öyrətdiyini, kimin təsdiqlədiyini və adapterlərin harada saxlandığını sənədləşdirin. Müştərilər və auditorlar getdikcə daha çox soruşurlar.
Hansı səhvlər fine-tuning büdcəsini israf edir?
Üçü təkrar-təkrar ortaya çıxır. Komandalar faktları daxil etmək üçün fine-tuning edir, sonra modelin hələ də köhnə məlumatlarla cavab verdiyini görürlər. Onlar heç kimin nəzərdən keçirmədiyi çıxışlar üzərində təlim keçirlər, buna görə də model keçmiş səhvləri sədaqətlə kopyalayır. Və onlar baza xəttini ötürürlər, buna görə də heç kim tənzimlənmiş modelin yaxşı yazılmış prompt-dan daha yaxşı olub-olmadığını deyə bilməz. Dördüncüsü daha az gözə çarpır: provayderin sonradan təqaüdə çıxardığı model versiyası üzərində təlim keçmək, bu da yenidən qurmağa məcbur edir. Host edilmiş baza modelini seçməzdən əvvəl istifadə müddəti haqqında soruşun və məlumat dəstinizi başqa modeldə təkrar istifadə edə biləcəyiniz formatda saxlayın.
Alien Road B2B müştəriləri üçün fine-tuning-i necə tətbiq edir
Tipik bir işdə AI optimallaşdırma komandamız əvvəlcə tapşırığı prompting və retrieval ilə həll etməyə çalışır və nəticələri test dəstində qeyd edir. Yalnız aydın bir boşluq qaldıqda, məlumat işi və işləmə xərclərinin yazılı təxmini ilə fine-tuning təklif edirik.
Təsdiqlənmiş layihələr üçün biz müştərinin nümunələrini komandası ilə təmizləyir və etiketləyirik, açıq modeldə LoRA adapteri öyrədirik və ya host edilmiş fine-tuning xidmətindən istifadə edirik və onu yalnız prompt baza xətti ilə müqayisə edirik. Adapter və məlumat dəsti müştərinin mühitində qalır.
Aylıq hesabatlar saxlanılan dəstdə dəqiqliyi, böyük model baza xəttinə qarşı hər çağırış üçün xərcləri və ballar düşdükdə yenidən təlim tövsiyəsi ilə təzə nümunələrdə sürüşmə yoxlamalarını əhatə edir.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Komandanızın əllə etdiyi bir təsnifat tapşırığını seçin, məsələn, daxil olan lead-ləri etiketləmək. İnsanların təyin etdiyi etiketlərlə 300 keçmiş nümunəni ixrac edin, onlardan 50-ni ardıcıllıq üçün yoxlayın və təmiz dəstdə güclü bir prompt-u sınaqdan keçirin. Əgər dəqiqlik hələ də satışın ehtiyac duyduğundan aşağıdırsa, sizin fine-tuning namizədiniz və məlumat dəstinin başlanğıcı var.
Oxumağa davam edin: Süni intellekt optimallaşdırması · Süni intellekt optimallaşdırması