ᐈ Примеры дообучение большой языковой модели LLM

Если вы хотите получить от модели более развернутый и глубокий ответ в определенном формате/стиле, то при помощи одного или нескольких примеров (подсказок) необходимо явно показать, чего вы от нее ждете. Такой метод формулирования запросов называется one/few shot prompting. Приложение https://humane-ai.eu   использует нейросеть для оптимизации текстовых инструкций к ChatGPT, Stable Diffusion, DALLE и Midjourney. Полученные промпты увеличивают вероятность получения релевантного результата от модели. Но при этом она явно недообучена под задачу, поэтому у неё возникают большие сложности с полным сохранением смысла без переписывания. При этом часто встречаются грубые ошибки, которых никогда не допустил бы человек или отдельный переводной трансформер. Например, потери больших блоков текста в переводе (undertranslation) или, наоборот, «придумывание» текста от себя в отрыве от source-предложения (overtranslation). Получается, если мы хотим иметь доступ к быстрому и доступному пользовательскому переводу хорошего качества, нам нужно делать отдельные модели для перевода. Этот метод заключается в последовательной детализации задачи, что позволяет LLM улучшать свои результаты на основе обратной связи с пользователем. Дав модели указания и то, что вы хотите достичь, — "Write", "Classify", "Summarize", "Translate", "Order" (или их русские аналоги) и т. В этом случае следует стараться быть предельно конкретными и точными при написании таких промптов. Чем более подробными и детальными они будут, тем лучше будут результаты. Это исследование решает проблему оптимизации техник RAG для улучшения производительности LLM. Оно систематически оценивает существующие методы, предлагает инновационные комбинации и демонстрирует значительные улучшения в показателях производительности. Мы разработали несколько эффективных техник для обучения модели и удержания фокуса на задаче. Также важно знать, что маленькие изменения в заданиях могут сильно изменить результат работа ChatGPT. Одна из уникальных способностей современных моделей — возможность анализировать ситуацию с разных профессиональных позиций. Этот подход к обучению языковой модели помогает получить многогранную оценку любой идеи или проекта с учетом аргументов обучения.

• Мы описываем эти и другие модели в нашем гайде по промтингу с нейросетями в GPTunneL.
• Другими словами, обучение вырождается в решение задачи ранжирования, а не генерации.
• В результате применения интеллектуального реферирования необходимый документ (отчет, обзор, аналитическая записка, реферат или иной документ) готовится за существенно более короткое время.
• Применение этих принципов значительно увеличит шансы на получение качественного и полезного ответа.

Распространённые ошибки и как их избежать

В сфере искусственного интеллекта эффективное использование больших языковых моделей (LLM) во многом зависит от качества проектирования запросов. Процесс создания эффективных промптов часто требует нескольких циклов проб и ошибок.  AUSLANDER EXPERT Даже опытные промпт-инженеры могут столкнуться с ситуацией, когда первый вариант запроса не дает желаемых результатов. Важно понимать, что итеративный подход — это ключ к совершенствованию. Начав с общего и достаточно простого запроса, вы можете получить первый https://ai-global.org   ответ от модели, который затем следует анализировать. Если результат не соответствует ожиданиям, необходимо внести корректировки, добавив уточнения или изменив формулировку.

Fine-tuning: суть подхода для улучшения качества LLM продуктов

Первичные гипотезы, которые с помощью больших языковых моделей верифицируются. При этом возможно возникновение правильных частичных решений, которые проверяются за нескольких пробных попыток. На практике чаще всего вы не можете предсказать, как будет выглядеть наиболее эффективное решение задачи. Следуя этому пошаговому руководству, вы сможете создать более эффективные промпты для AI, что в свою очередь повысит качество и релевантность получаемых ответов. Это — ключ к успешному взаимодействию с искусственным интеллектом, который может значительно облегчить вашу работу и помочь в достижении целей. В этом шаге мы рассмотрим ключевые аспекты, которые помогут вам создавать эффективные промпты для взаимодействия с ИИ. Применение этих принципов значительно увеличит шансы на получение качественного и полезного ответа. Воспринимайте ответы ИИ как черновик или отправную точку для дальнейшей проверки. Особенно если речь идёт о важных решениях или требуется фактическая точность. И в этом контексте мастерство создания промптов становится необходимым навыком не только для специалистов в этих областях. В качестве упрощенного и более короткого варианта техники few shot prompting используется прямая инструкция (instruction prompting) с перечислением возможных вариантов ответа без подробных примеров. Контрастное обучение (или contrastive learning) производится на тройках обучающих примеров — триплетах. Модели показываются два альтернативных перевода одного исходного текста, причём один из этих переводов лучше второго по какой-либо мере сравнения (оценка человека, метрика reward model, синтетические rule-based-порчи и исправления).