Əksər kiçik bizneslər yaxşı promptlar və lazım gələrsə, öz sənədlərinin axtarışı ilə başlamalıdır, fine-tuning ilə deyil. Fine-tuning və LoRA, yüzlərlə yüksək keyfiyyətli təkrar olunan tapşırıq nümunəniz olduqda və yalnız prompt üslubu və ya formatı ardıcıl olaraq düzgün əldə edə bilmədikdə, məsələn, sorğuların təsnifatı və ya müəyyən bir üslubda məhsul təsvirlərinin yazılması zamanı dəyərli olur.
Fine-tuning, mövcud dil və ya şəkil modelini öz nümunələriniz üzərində təlim etməyə davam etmək deməkdir ki, o, bir nümunəni öyrənsin. Tam fine-tuning modelin bütün çəkilərini yeniləyir, bu isə bahalıdır. LoRA (low-rank adaptation) Microsoft tədqiqatçıları tərəfindən təqdim edilən və dondurulmuş modelin üzərində kiçik bir əlavə parametr dəstini öyrədən bir texnikadır. Nəticə, modelin davranışını xərclərin bir hissəsinə dəyişən yüngül bir adapter faylıdır. LoRA, Llama, Mistral və Stable Diffusion kimi açıq modellərlə geniş istifadə olunur və OpenAI, Google və digərlərinin host edilmiş fine-tuning xidmətləri aparat idarə etmədən oxşar nəticələr təklif edir.
Fine-tuning əslində hansı problemi həll edir?
Fine-tuning faktları deyil, formanı öyrədir. O, modelin formatı izləməsi, tonu qəbul etməsi və ya girişləri komandanızın etdiyi kimi təsnif etməsi üçün yaxşıdır. Qiymətlər, stok səviyyələri və ya iş saatları kimi dəyişən məlumatları öyrətmək üçün zəif bir yoldur, çünki onlar yenidən təlim keçə biləcəyinizdən daha sürətli dəyişir.
Faktlar üçün, retrieval-augmented generation adətən daha yaxşıdır: model sual zamanı cari sənədlərə baxır. Fine-tuning-ə ehtiyacı olduğunu düşünən bir çox biznesin əslində yaxşı təşkil edilmiş FAQ və axtarış sisteminə ehtiyacı var.
Fine-tuning-ə yoxsa daha yaxşı bir prompt-a ehtiyacınız var?
Hər hansı bir pul xərcləməzdən əvvəl üç sual verin:
- Beş və ya daha çox yaxşı nümunə ilə ətraflı bir prompt sınamısınızmı? Few-shot prompting bir çox üslub problemini həll edir.
- Tapşırıq ayda ən azı yüzlərlə dəfə təkrarlanırmı? Əgər yoxdursa, nəticələri əllə redaktə etmək daha ucuzdur.
- Modelin kopyalamasından məmnun qalacağınız ən azı bir neçə yüz təmiz giriş və çıxış cütünüz varmı?
Əgər cavablar xeyr, bəli və xeyrdirsə, dürüst növbəti addım təlim keçmək deyil, nümunələr toplamaqdır.
Hansı kiçik biznes tapşırıqları fine-tuning üçün uyğundur?
Yaxşı namizədlərin aydın girişi, aydın çıxışı və ardıcıl standartı var. 3000 məhsulu olan bir mebel mağazası, təchizatçı cədvəllərini öz səsi ilə məhsul təsvirlərinə çevirmək üçün bir modeli fine-tune edə bilər. Bir klinika, veb sorğularını randevu, qiymət sualı, şikayət və ya digər kateqoriyalara ayıran bir təsnifatçı öyrədə bilər ki, işçilər əvvəlcə düzgün olanlara cavab versinlər.
Şəkil LoRA-ları, illüstrasiyalı sosial yazılar kimi bir ardıcıl üslubda çoxlu vizuallara ehtiyacı olan bizneslər üçün uyğundur. Onlar heç vaxt hüquqlarınız olmayan şəkillər üzərində öyrədilməməlidir və real bir insanın üzündə təlim keçmək həmin şəxsin razılığını tələb edir.
Hansı məlumatlara ehtiyacınız var?
Keyfiyyət kəmiyyətdən daha vacibdir. Bir neçə yüz diqqətlə yoxlanılmış nümunə çox vaxt minlərlə uyğunsuz nümunədən daha yaxşıdır, çünki model səhvləri yaxşı iş kimi sadiq şəkildə kopyalayır.
Təlim dəstinin hazırlanması
- Öz işinizdən real nümunələr toplayın: təsdiqlənmiş təsvirlər, düzgün etiketlənmiş sorğular, ən yaxşı işçilərinizin yazdığı cavablar.
- Aydın bir hüquqi əsasınız olmadıqca adlar, telefon nömrələri və ünvanlar kimi şəxsi məlumatları silin.
- Formatı nümunələr arasında eyni edin, adətən giriş və çıxış sahələri olan bir JSONL faylı.
- Nümunələrin 10-20 faizini test üçün saxlayın; heç vaxt onlar üzərində təlim keçməyin.
- Yaxşı bir çıxışın necə göründüyünü təsvir edən bir səhifəlik standart yazın ki, nəticələri qiymətləndirə biləsiniz.
Bu nə qədər başa gəlir və nə qədər çətindir?
İki geniş yol var. Model təminatçısından host edilmiş fine-tuning, fayl yükləmək, təlim tokeni üçün və sonra istifadə üçün ödəmək deməkdir. Heç bir aparat və az kod tələb etmir. Açıq modeldə öz-özünə host edilən LoRA, buludda və ya yerli olaraq kirayəyə götürülmüş bir GPU, üstəgəl Hugging Face-in PEFT kitabxanası kimi alətlərlə rahat olan birini tələb edir.
Qiymətlər tez-tez dəyişir, buna görə cari qiymət səhifələrini yoxlayın. Kiçik bir biznes üçün daha böyük xərc adətən məlumatları hazırlamaq və yoxlamaq üçün işçi vaxtı və standartınız dəyişdikdə yenidən təlim keçməyin davamlı işidir.
Bunun işlədiyini necə bilirsiniz?
Fine-tuned modeli saxlanılan nümunələr üzərində ən yaxşı promptunuzla müqayisə edin. Hər ikisini bir səhifəlik standartınıza qarşı qiymətləndirin. Əgər fine-tuned versiya açıq şəkildə daha yaxşı deyilsə, promptu saxlayın; sabah dəyişdirmək daha asandır.
Təsnifatçılar üçün, ümumi deyil, kateqoriya üzrə dəqiqliyi ölçün. 90 faiz hallarda düzgün olan, lakin şikayətlərin çoxunu qaçıran bir model problemdir.
Fine-tuning-in riskləri nələrdir?
Fine-tuned model, qüsurları da daxil olmaqla məlumatlarınızı kopyalayır. Keçmiş məhsul təsvirləriniz köhnəlmiş iddialar və ya uyğunsuz yazılışlar ehtiva edirsə, model onları inamla təkrarlayacaq. Təmiz nümunələr isteğe bağlı deyil.
Həm də texniki xidmət riski var. Əsas model təqaüdə çıxdıqda və ya yeniləndikdə, fine-tune-unuzun yenidən edilməsi lazım ola bilər. Təlim faylını, test dəstini və balları bir qovluqda saxlayın ki, yenidən təlim yeni bir layihə deyil, rutin bir iş olsun.
Alien Road fine-tuning və LoRA-nı necə tətbiq edir
Tipik bir əməkdaşlıqda ilk çatdırılma çox vaxt hələ fine-tuning etməmək tövsiyəsidir. Müştərinin tapşırığını nəzərdən keçiririk, nümunələrlə strukturlaşdırılmış bir promptu sınayırıq və yalnız boşluq real olduqda irəliləyirik.
Fine-tuning mənalı olduqda, müştərinin öz təsdiqlənmiş işindən təlim dəstini qurmağa və təmizləməyə, açıq modeldə host edilmiş fine-tune və ya LoRA işlətməyə və onu saxlanılan məlumatlar üzərində prompt bazası ilə müqayisə etməyə kömək edirik. Müştəri ballar, min çıxış üçün xərc və yenidən təlim planı ilə qısa bir hesabat alır və məlumat dəstinin mülkiyyətini saxlayır.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Komandanızın ən çox təkrarladığı tək mətn tapşırığını seçin. Onun üçün bir səhifəlik standartı yazın, sonra təsdiqlənmiş nümunələrin paylaşılan qovluğunu başladın, komandanızın istehsal etdiyi hər yaxşı nümunəni əlavə edin.
Paralel olaraq, bu nümunələrdən beşi ilə bir prompt qurun və onu on yeni giriş üzərində sınayın. Əgər prompt artıq sizi yolun çox hissəsinə çatdırırsa, özünüzü bir təlim layihəsindən xilas etmisiniz. Əgər yoxdursa, qovluğunuz artıq məlumat dəstinə çevrilir.
Bir ay sonra bir baxış tarixi təyin edin. O vaxta qədər prompt çıxışı ilə standartınız arasındakı boşluğun öz-özünə bağlandığını və ya təlimin həqiqətən növbəti addım olduğunu biləcəksiniz.
Oxumağa davam edin: Süni intellekt optimallaşdırması · Süni intellekt optimallaşdırması