Як прокачати відповіді великих мовних моделей: RAG, Fine-tuning та Prompt Engineering
Привіт, геймери технологій! 👋 З вами Кейсі Байт, і сьогодні ми зануримося у світ великих мовних моделей (LLMs) та розглянемо, як зробити так, щоб вони відповідали на ваші питання з більшою точністю та корисністю. Готові позмагатися з алгоритмами? Тоді погнали!
Все починається з питання… та Google
Згадайте, як колись ми шукали себе в Google? Вбивали ім’я, дивилися, що про нас знає пошуковик. Зараз усе те саме, тільки з чат-ботами. Запитуєш LLM “Хто такий Мартін Кін?”, а відповіді – як карти в покері: залежить від моделі, бо вони мають різні набори даних для навчання та дати обрізання знань.
Але як покращити відповіді? Є три основні способи, кожен з яких має свої плюси та мінуси. Давайте розберемося!
1. RAG: Retrieval Augmented Generation – Збагачення знань
RAG (Retrieval Augmented Generation) – це як дати LLM доступ до оновленої бібліотеки знань. Метод передбачає:
- Retrieval (Видобування): Пошук зовнішньої, актуальної інформації.
- Augmentation (Збагачення): Додавання отриманої інформації до вихідного запиту.
- Generation (Генерація): Створення відповіді на основі збагаченого контексту.
Як це працює?
- Запит: Ви ставите питання LLM.
- Пошук в корпусі: RAG шукає інформацію в “корпусі” – наприклад, у документах вашої компанії (таблиці, PDF, внутрішні вікіпедії).
- Векторні представлення: Запит та документи перетворюються на векторні представлення. Це як перетворити слова та фрази в довгі списки чисел, які відображають їхнє значення.
- Пошук за семантикою: RAG знаходить документи, які мають математичну схожість з вашим запитом, навіть якщо вони не містять точних слів. (“Виручка” замість “дохід за квартал”).
- Збагачення запиту: Знайдена інформація додається до вашого вихідного запиту.
- Генерація відповіді: Модель генерує відповідь, враховуючи актуальні факти та дані.
Плюси RAG:
- Актуальність: Відповіді містять свіжу інформацію.
- Доменна специфіка: Можна додавати інформацію, специфічну для вашої галузі чи компанії.
Мінуси RAG:
- Продуктивність: Додає затримку через етап видобування даних.
- Вартість: Потрібно мати базу даних векторних представлень та витрати на її обслуговування.
2. Fine-tuning: Точне налаштування для глибших знань
Fine-tuning – це як індивідуальне навчання для вашої LLM. Йдеться про навчання існуючої моделі на специфічному наборі даних.
Як це працює?
- Вибір базової моделі: Беремо існуючу, вже навчену модель.
- Спеціалізоване навчання: Надаємо моделі додаткове навчання на конкретному наборі даних (транскрипти відео, медичні записи, юридичні документи).
- Налаштування ваг: У процесі fine-tuning змінюються внутрішні параметри моделі. Вона вчиться розпізнавати специфічні шаблони та взаємозв’язки в обраних даних.
- Супервізійне навчання: Використання пар “вхід-вихід”, щоб продемонструвати потрібні відповіді (наприклад, питання клієнта та відповіді технічної підтримки).
- Оптимізація: Модель регулює свої параметри (“ваги”), щоб мінімізувати різницю між очікуваним і фактичним результатом.
Плюси Fine-tuning:
- Доменна експертиза: Модель набуває глибоких знань у певній галузі.
- Швидкість: Швидше генерування відповідей, ніж з RAG (немає пошуку зовнішніх даних).
Мінуси Fine-tuning:
- Складність навчання: Потрібно мати велику кількість високоякісних навчальних прикладів.
- Обчислювальні витрати: Навчання вимагає великих обчислювальних ресурсів (GPU).
- Обслуговування: Оновлення моделі вимагає нового навчання.
- Катастрофічне забування: Ризик втрати загальних здібностей моделі в процесі навчання на вузькоспеціалізованих даних.
3. Prompt Engineering: Мистецтво “наказу”
Prompt Engineering – це як навчити LLM розумному запиту. Це включає в себе уточнення, контекст та вказівки щодо формату відповіді.
Як це працює?
- Запит: Ви вводите запит до моделі.
- Проходження через шари: Модель обробляє запит через серію шарів, які сфокусовані на різних аспектах вашого запиту (увага до конкретних слів, контексту).
- Направлення уваги: Додаючи приклади, контекст або вказівки, ви спрямовуєте увагу моделі на релевантні шаблони, які вона вивчила під час навчання. Наприклад, кажучи “думай крок за кроком”, ви активуєте патерни, пов’язані з логічним мисленням.
Приклад:
- Поганий запит: “Чи безпечний цей код?”
- Інженерний запит: “Проаналізуйте наступний код з точки зору безпеки. Обґрунтуйте кожен висновок, вказуючи на потенційні вразливості та запропонуйте рішення. Використовуйте наступний формат: [Назва вразливості]: [Опис]. Перевірте код на наявність [Список ключових вразливостей]”.
Плюси Prompt Engineering:
- Немає зміни інфраструктури: Не потрібно змінювати бекенд.
- Миттєві результати: Ви відразу бачите зміни у відповідях.
Мінуси Prompt Engineering:
- Мистецтво, а не наука: Вимагає експерименту і досвіду, щоб створити ефективні запити.
- Обмежене знаннями моделі: Не можна ввести нову інформацію – лише активувати наявні знання.
RAG, Fine-tuning та Prompt Engineering: Разом сильніші!
Ці техніки часто використовуються разом, щоб досягти найкращих результатів.
Приклад: система для юридичних консультацій
-
RAG: Видобуває інформацію з юридичних документів та судових рішень.
-
Prompt Engineering: Форматує відповіді відповідно до юридичних стандартів.
-
Fine-tuning: Навчає модель специфічним політикам юридичної фірми.
-
Prompt Engineering: Забезпечить гнучкість та швидкі результати, але не збагачує знання.
-
RAG: Розширює знання, забезпечуючи актуальну інформацію, але потребує обчислювальних ресурсів.
-
Fine-tuning: Дозволяє отримати глибокі знання в певній галузі, але потребує значних ресурсів та підтримки.
Підсумок: Експериментуйте та перемагайте!
Шлях від пошуку в Google до ефективної взаємодії з LLM – це захоплююча подорож. Не бійтеся експериментувати з різними методами, щоб знайти те, що працює найкраще для вас. Головне – не зупинятися, адже світ технологій постійно розвивається!
Ну що, друзі, як вам ці способи? Діліться своїми думками в коментарях. До зустрічі в наступних епізодах, де ми будемо розбирати ще більше технічних тонкощів! 😉
