Fine-tuning, mövcud AI modelini öz nümunələriniz əsasında daha da təkmilləşdirmək prosesidir ki, o, xüsusi bir üslubu, formatı və ya tapşırığı öyrənsin. LoRA (low-rank adaptation) bunun daha ucuz yoludur: bütün modeli dəyişmək əvəzinə kiçik bir əlavə təbəqəni öyrədir. Marketoloqlar üçün hər ikisi yalnız yaxşı promptlər və axtarış üsulları sınaqdan keçirildikdən və kifayət etmədikdən sonra nəzərdən keçirilməlidir.
Fine-tuning modeldə nəyi dəyişir?
Baza modeli artıq dili, qrammatikanı və bir çox ümumi faktları bilir. Fine-tuning ona yüzlərlə və ya minlərlə giriş və çıxış cütlüyünü göstərir, məsələn, məhsulun xüsusiyyətləri və komandanızın onun üçün yazdığı təsvir, beləliklə model standart olaraq bu cür çıxış yaratmağı öyrənir.
Bu, davranışı: tonu, strukturu, uzunluğu, etiketləri və formatı öyrətmək üçün yaxşıdır. Dəyişən faktları öyrətmək üçün isə zəifdir. Əgər bu mövsümün qiymətləri ilə fine-tuning etsəniz, model onları yanlış olduqdan sonra da uzun müddət təkrarlayacaq.
OpenAI API vasitəsilə bir neçə modeli üçün fine-tuning təklif edir, Google Vertex AI-da tənzimləmə təklif edir və Amazon Bedrock seçilmiş modellər üçün fərdiləşdirməni dəstəkləyir. Llama, Mistral və Qwen kimi açıq çəkili modellər öz aparatınızda və ya Hugging Face kimi xidmətlər vasitəsilə fine-tuning edilə bilər.
LoRA tam fine-tuning-dən nə ilə fərqlənir?
Tam fine-tuning modelin bütün parametrlərini yeniləyir, bu da çoxlu GPU yaddaşı tələb edir və hər versiya üçün modelin tam surətini yaradır. LoRA orijinal çəkiləri dondurur və onların yanında kiçik matrislər öyrədir. Nəticə, çox vaxt modelin ölçüsünün kiçik bir hissəsi olan adapter faylıdır.
Bunun praktiki faydaları var. Bir baza modelini saxlaya və brendə və ya tapşırığa görə adapterləri dəyişə bilərsiniz. Təlim daha sürətli və ucuzdur. QLoRA, əlaqəli bir metod, modelin sıxılmış versiyası üzərində təlim keçir və tək bir güclü GPU-da tənzimləməni mümkün edir.
LoRA həm də şəkil modelləri üçün geniş istifadə olunur. Dizaynerlər məhsulu, personajı və ya illüstrasiya üslubunu ardıcıl olaraq təkrarlamaq üçün Stable Diffusion və ya Flux üzərində LoRA adapterlərini öyrədirlər, bu, tək başına promptlərin çətinlik çəkdiyi bir şeydir.
Marketoloqlar nə vaxt promptinq, RAG və ya fine-tuning istifadə etməlidirlər?
Əksər problemlər ən ucuz variantla həll olunur. Siyahıda yalnız əvvəlki addım düzgün sınaqdan keçirildikdə və uğursuz olduqda irəliləyin.
- Nümunələrlə promptinq: əksər tapşırıqlar üçün tonu və formatı düzəldir, dəyişdirmək pulsuzdur.
- Retrieval-augmented generation (RAG): cavab zamanı modelə cari sənədlərinizi verir, dəyişən faktlar üçün ən yaxşısıdır.
- Fine-tuning və ya LoRA: çox yüksək həcmdə ardıcıl davranışı və ya promptdəki nümunələrin ələ keçirə bilmədiyi bir üslubu öyrədir.
- Sıfırdan model öyrətmək: marketinq komandası üçün demək olar ki, heç vaxt məntiqli deyil.
Faydalı bir sınaq sualı: problem nəsə bilməyi, yoxsa nəsə etməyi əhatə edir? Bilmək RAG-a işarə edir. Eyni şəkildə minlərlə dəfə etmək isə fine-tuning-ə işarə edə bilər.
Hansı marketinq tapşırıqları yaxşı namizəddir?
Yaxşı namizədlər dar, təkrarlanan və yaxşı sənədləşdirilmiş, dəqiq düzgün cavabı və ya sabit brend üslubu olanlardır. Sizə həm də təmiz nümunələr lazımdır; model təlim dəstindəki hər səhvi kopyalayacaq.
- Dəstək biletlərini və ya axtarış terminlərini öz kateqoriya siyahınıza görə təsnif etmək.
- Böyük bir kataloqda məhsul təsvirlərini sabit formatda yazmaq.
- Sərt brend və hüquqi qaydalara riayət edən reklam mətni variantları hazırlamaq.
- Şəkil LoRA ilə məhsulun və ya maskotun brendə uyğun şəkillərini yaratmaq.
- Təchizatçı sənədlərindən strukturlaşdırılmış məlumatları çıxarmaq.
Fine-tuning layihəsinə nə lazımdır?
Məlumat
Tapşırıqdan asılı olaraq bir neçə yüzdən bir neçə minə qədər yüksək keyfiyyətli nümunə toplayın. Şəxsi məlumatları, köhnəlmiş iddiaları və təkrarlanmasını istəmədiyiniz hər şeyi silin. Modelin təlim zamanı heç görmədiyi bir sınaq dəstini ayırın.
Qiymətləndirmə
Təlimdən əvvəl uğuru necə qiymətləndirəcəyinizə qərar verin. Təsnifat üçün sınaq dəstindəki dəqiqlikdən istifadə edin. Yazı üçün redaktorların tənzimlənmiş çıxışı prompt edilmiş çıxışla müqayisə etdiyi və hansının hansı olduğunu bilmədiyi kor baxışdan istifadə edin.
Baxım
Baza modeli yeni versiya aldıqda, adapteriniz yenidən təlim tələb edə bilər. Bunun üçün büdcə ayırın və təlim məlumatlarını və parametrlərini versiya nəzarətində saxlayın.
Risklər nələrdir?
Fine-tuned modellər daha dar ola bilər. Məhsul təsvirləri üzərində çox tənzimlənmiş model ümumi təlimatlarda pisləşə bilər. Tənzimləmə bəzi təhlükəsizlik davranışlarını da zəiflədə bilər, buna görə də hostinq provayderləri təlim məlumatları üzərində yoxlamalar aparırlar.
Lisenziyalaşdırma açıq çəkili modellər və fotoşəkillər və ya illüstrasiyalar üzərində öyrədilmiş şəkil LoRA-ları üçün vacibdir. Yalnız sahib olduğunuz və ya istifadə hüququnuz olan materiallar üzərində öyrədin və hər bir təlim faylının haradan gəldiyini qeyd edin.
Alien Road fine-tuning və LoRA-nı necə tətbiq edir
AI optimallaşdırma komandamız fine-tuning-i sonrakı bir addım kimi görür. Kəşfiyyat tapşırığı güclü promptlərlə və faktların vacib olduğu yerlərdə axtarış quruluşu ilə sınaqdan keçirməklə başlayır. Yalnız bunlar yüksək həcmdə keyfiyyət və ya xərc baxımından çatışmazlıq yaradarsa, tənzimləmə təklif edirik.
Bunu etdikdə, təlim dəstini müştərinin redaktorları ilə birlikdə qururuq, şəxsi və köhnəlmiş məzmunu silirik və sınaq dəstini saxlayırıq. Şəkil LoRA-ları yalnız müştərinin sahib olduğu məhsul fotoqrafiyası üzərində öyrədilir.
Hesabatlar tənzimlənmiş modeli prompt edilmiş baza xətti ilə dəqiqlik, redaktə vaxtı və min çıxış üçün xərc baxımından müqayisə edir. Əgər qazanc azdırsa, promptlərlə davam etməyi tövsiyə edirik, çünki onları saxlamaq daha asandır.
Bu neçəyə başa gəlir?
Hostinq edilmiş fine-tuning adətən təlim tokeni üçün ödəniş alır, üstəgəl tənzimlənmiş modeldən istifadə etdikdə token başına daha yüksək tarif tətbiq edir. Açıq çəkilər üzərində LoRA GPU saatları tələb edir, bu da kiçik modellər üçün mülayim ola bilər. Daha böyük xərc insanlardır: məlumatların hazırlanması, nəticələrin qiymətləndirilməsi və dəyişikliklər olduqda yenidən təlim. Promptinq ilə müqayisə etməzdən əvvəl bu saatların qiymətini hesablayın.
Maraqlı tərəflər üçün qərarı sadə saxlayın. Baza xəttini, tənzimlənmiş nəticəni və illik baxım xərcini bir slaydda göstərin. Əgər tənzimlənmiş model biznesin hər gün təkrarladığı bir tapşırıqda açıq-aşkar qalib gəlirsə, iş özü-özünü sübut edir; əgər fərq uzun izahat tələb edirsə, yəqin ki, baxımına dəyməz.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Çıxış keyfiyyətinin qeyri-sabit olduğu bir təkrarlanan tapşırıq seçin. Üç nümunə ilə bacardığınız ən yaxşı prompti yazın və onu əlli real giriş üzərində işlədin. Nəticələri qiymətləndirin. Əgər bir neçədən çoxu ağır redaktə tələb edirsə, redaktə edilmiş versiyaları gəldikcə toplayın; bu, gələcək təlim dəstinin nüvəsi olacaq və tənzimlənmiş modelin nəyi keçməli olduğunu dəqiq biləcəksiniz.
Oxumağa davam edin: Süni intellekt optimallaşdırması · Süni intellekt optimallaşdırması