Fine-tuning mövcud AI modelini öz nümunələriniz əsasında daha da təkmilləşdirir ki, o, xüsusi bir üslubu və ya tapşırığı öyrənsin; LoRA (Low-Rank Adaptation) isə bunu bütün modeli deyil, kiçik bir əlavə çəki dəstini məşq etdirməklə həyata keçirən bir metoddur. Marketinqdə onlardan istifadə etmək o zaman məqsədəuyğundur ki, yalnız promptinq ardıcıl nəticələr vermir (məsələn, brend səsi, məhsul təsviri formatları və ya reklam təsnifatı üçün) və kifayət qədər təmiz nümunə məlumatları mövcuddur.
Fine-tuning və LoRA arasındakı fərq nədir?
Tam fine-tuning modelin bütün parametrlərini yeniləyir. Böyük dil modelləri üçün bu, ciddi hesablama gücü tələb edir və hər versiya üçün modelin tam surətini yaradır. Microsoft-un 2021-ci il tədqiqat işində təsvir edilən LoRA, orijinal modeli dondurur və müəyyən qatlara əlavə olunan kiçik aşağı dərəcəli matrisləri məşq etdirir. Nəticə, modelin ölçüsünün kiçik bir hissəsi olan adapter faylıdır.
Bunun praktiki üstünlükləri var. Adapterlər daha sürətli və ucuz məşq olunur, müxtəlif brendlər və ya tapşırıqlar üçün bir neçəsi saxlanıla bilər və onlar bir baza modelinin üzərində dəyişdirilə bilər. QLoRA, modelin sıxılmış versiyası üzərində məşq etməklə daha da irəli gedir ki, bu da yaddaş tələbatını azaldır.
Hostinq variantları da mövcuddur. OpenAI, Google Vertex AI və digər platformalar bəzi modellərinin fine-tuning prosesini yüklə-və-məşq-et interfeysi vasitəsilə təklif edir, beləliklə, siz infrastrukturu idarə etmirsiniz. Llama, Mistral və ya Qwen kimi açıq çəkili modellər üçün Hugging Face PEFT kimi alətlər LoRA təlimini əlçatan edir.
Fine-tuning nə vaxt yaxşı bir prompt-dan daha üstün olur?
Əksər marketinq tapşırıqları fine-tuning tələb etmir. Nümunələrlə aydın bir prompt və düzgün sənədlərin əldə edilməsi bir çox problemi daha aşağı qiymətə və daha asan yeniləmələrlə həll edir. Fine-tuning öz yerini daha dar sahələrdə qazanır.
- Nəticə hər dəfə ciddi formata uyğun olmalıdır, məsələn, minlərlə SKU üzrə sabit atribut ardıcıllığına malik məhsul adları.
- Brendin səsi fərqlidir və promptlər daim ümumi ifadələrə doğru meyl edir.
- Tapşırıq həcmli təsnifatdır, məsələn, axtarış terminlərini niyyətə görə etiketləmək və ya rəyləri problem növünə görə çeşidləmək.
- Qiymət və ya sürət vacibdir və daha kiçik, fine-tuned model daha böyük ümumi modeli əvəz edə bilər.
- Çoxlu nümunələri olan uzun promptlər miqyasda bahalaşır.
Dəyişən faktları öyrətmək üçün bu, pis bir seçimdir. Qiymətlər, stok və kampaniya detalları retrieval və ya prompt-a aiddir, çünki fine-tuned model tez yenilənə bilmir və köhnəlmiş məlumatları əminliklə təqdim edə bilər.
Hansı məlumatlara ehtiyacınız var?
Məlumatın keyfiyyəti nəticəni müəyyən edir. Orta səviyyəli mətnlər üzərində fine-tuned edilmiş model, orta səviyyəli mətn yazmağı etibarlı şəkildə öyrənir.
Təlim dəstinin qurulması
- Hədəf nəticəni təmsil edən nümunələri toplayın: təsdiqlənmiş reklam mətni, yüksək performanslı məhsul təsvirləri, redaktə edilmiş e-poçt mövzu başlıqları.
- Hər bir nəticəni onu yaradan girişlə cütləşdirin, məsələn, təsvirə aparan məhsul atributları.
- Dublikatları, köhnəlmiş təklifləri, artıq tətbiq olunmayan hüquqi iddiaları və şəxsi məlumatları olan hər şeyi silin.
- Qiymətləndirmə üçün modelin təlim zamanı heç görmədiyi nümunələrin bir hissəsini, yəni held-out dəstini saxlayın.
Platforma sənədləri üslub tapşırıqları üçün onlarla və ya yüzlərlə yüksək keyfiyyətli nümunə ilə başlamağı tövsiyə edir. Daha çoxu yalnız əlavə nümunələr də eyni dərəcədə yaxşı olduqda kömək edir.
Alien Road müştəri kampaniyalarında fine-tuning və LoRA-nı necə tətbiq edir
Tipik bir əməkdaşlıqda, Alien Road fine-tuning-i başlanğıc nöqtəsi deyil, sonrakı bir addım kimi görür. Kəşf prosesi tapşırığın özü ilə başlayır: nə istehsal olunur, nə qədər tez-tez, kim tərəfindən və “yaxşı” nə deməkdir. Komanda əvvəlcə prompt-plus-examples versiyasını qurur və onu ölçür. Yalnız bu baza ardıcıllıq, qiymət və ya sürət baxımından çatışmazlıq göstərdikdə fine-tuning masaya qoyulur.
Əgər belədirsə, proses dörd mərhələdən ibarətdir.
- Məlumatların hazırlanması: müştərinin təsdiqlənmiş aktivləri toplanır və təmizlənir, insan redaktoru isə hansı nümunələrin həqiqətən brendə uyğun olduğunu etiketləyir.
- Təlim: müştərinin məlumat qaydalarından asılı olaraq, ya hostinq edilmiş fine-tuning xidməti, ya da açıq çəkili model üzərində LoRA adapteri istifadə olunur (məlumatlar idarə olunan infrastrukturda qalmalı olduqda).
- Qiymətləndirmə: held-out dəstindən alınan nəticələr yalnız prompt versiyası ilə kor-koranə müqayisə edilir, brend rəyçiləri tərəfindən ton, dəqiqlik və format baxımından qiymətləndirilir.
- Nəzərdən keçirmə ilə tətbiq: model layihələri mövcud təsdiq iş axınına daxil edir. Heç bir şey insanın imzası olmadan canlı yayıma keçmir.
Hesabatlılıq aktiv başına redaktə vaxtını, rəydəki rədd dərəcəsini, çıxış başına qiyməti və reklam kimi işləyən nəticələrin əvvəlki kreativlərlə müqayisədə performansını əhatə edir. Tipik bir nümunə, böyük bir kataloq üçün məhsul təsvirinin hazırlanmasıdır, burada ardıcıl format kreativ diapazondan daha vacibdir.
Risklər və məhdudiyyətlər nələrdir?
Fine-tuned modellər həddindən artıq uyğunlaşa bilər (overfit): onlar təlim məlumatlarından ifadələri çox yaxından kopyalayır və ya ümumi qabiliyyətlərini itirirlər. Onlar həmçinin nümunələrdəki qərəzi gücləndirə bilərlər. Əgər təlim mətnlərinin çoxu bir auditoriyanı hədəf alırsa, model digərləri ilə çətinlik çəkə bilər.
Həmçinin texniki xidmət var. Brend səsi dəyişdikdə, model yeni məlumatlara və yenidən məşqə ehtiyac duyur. Baza modeli yeniləndikdə və ya provayder tərəfindən dayandırıldıqda, fine-tune yenidən edilməli ola bilər. Lisenziyalar da vacibdir: açıq çəkili modellər kommersiya istifadəsini tənzimləyən şərtlərlə gəlir, ona görə də birini qurmazdan əvvəl onları oxuyun.
Onun işlədiyini necə ölçürsünüz?
Heç nə ilə deyil, istifadə edəcəyiniz alternativlə müqayisə edin. Faydalı ölçülərə bunlar daxildir.
- Fine-tuned və yalnız prompt çıxışları arasında kor-koranə rəylərdə insan seçimi.
- Format uyğunluğu dərəcəsi: çıxışın tələb olunan strukturu nə qədər tez-tez izlədiyi.
- Təsdiqdən əvvəl redaktə məsafəsi və ya redaktə vaxtı.
- Sorğu başına qiymət və cavab müddəti.
- Canlı istifadə üçün, aşağı axın metriki: reklam mətni üçün klik dərəcəsi, məhsul səhifələri üçün konversiya dərəcəsi.
Əgər fine-tuned versiya digərlərini itirmədən bunlardan ən azı birində açıq şəkildə qalib gəlmirsə, prompt əsaslı quruluşu saxlayın.
Qiymətləndirmə vərəqini saxlayın. Bu, gələcək hər hansı fine-tune üçün qiymətləndirmə dəsti olur və daha yeni baza modelinin problemi artıq həll edib-etmədiyini göstərir.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Təkrarlanan bir məzmun tapşırığını seçin və əla hesab etdiyiniz iyirmi çıxış nümunəsi toplayın. Onlardan beşini özündə birləşdirən bir prompt yazın və qalan on beş girişdə onu sınayın.
Nəticələri dürüst qiymətləndirin. Əgər prompt artıq yaxınlaşırsa, onu təkmilləşdirin. Əgər eyni şəkildə çatışmazlıqlar davam edirsə, fine-tune və ya LoRA adapterinin investisiyaya dəyər olduğuna dair ilk sübuta sahibsiniz.
Oxumağa davam edin: Süni intellekt optimallaşdırması · Süni intellekt optimallaşdırması