ИИ-обучение: тонкая настройка vs оперативный инжиниринг

Многие думают, что нейросеть — один большой разум, который появился из ниоткуда, но знает буквально все. Это не совсем так.

На деле, «знаменитые» нейросети представляют собой системы, которые могут выявлять закономерности в больших и сложных наборах данных, а затем осмысленно выдавать эти взаимосвязи пользователям. Такие системы в значительной степени зависят от методов их проектирования — каждая модель для повышения производительности обучается в своей предметной области, и при обучении для каждой из них используются разные методы.

Методы оптимизации ИИ-моделей

Существует два ключевых метода оптимизации моделей, используемых при обучении моделей GenAI, особенно моделей больших языков (LaL) — оперативное проектирование и точная (тонкая) настройка.

Процесс, в течении которого обучается модель до запланированных результатов, называется ИИ — инжинирингом.

Ввод параметров в генеративную модель ИИ играет ключевую роль — это влияет на результат, который она выдает. Такие входные данные называются промптами (подсказками) от слова «prompt», а процесс написания этих подсказок называется разработкой подсказок или prompt engineering.

Промпт-инжиниринг — это не просто технический навык, это смесь креативности, критического мышления и понимания возможностей и границ ИИ. Посмотрите на востребованность и уровень з/п prompt-Инженеров.

Оперативный инжиниринг

Результаты ИИ настолько хороши и точны, насколько хорошо и точно введены инженером подсказки.
Оперативный инжиниринг — это практика разработки исходных данных и промптов для обучение ИИ-моделей, выдающих оптимальные результаты.

Тонкая настройка

Тонкая настройка (fine-tuning) предполагает использование уже существующей модели GenAI, а именно ее дообучение в соответствии с конкретными потребностями людей, предприятий, стремящихся максимально эффективно использовать возможности ИИ и подогнать результаты под свои цели и специфику. Ввод дополнительных промптов, присущих конкретной деятельности, позволяет моделям адаптироваться к нишевым областям, таким как поддержка клиентов, проведение опросов, медицинских исследований, юридического анализа и т. д. Эффективность точной настройки зависит от вводных данных, обучения и, самое важное, понимания специфики деятельности инженером. Дополнительные наборы данных являются для ИИ новой информацией, и обучение проводится по системе обратной связи, где результаты, полученные с помощью модели, оцениваются, а процесс повторяется и непрерывно улучшается.

Тонкая настройка модели ИИ влечет за собой дополнительные затраты, но в долгосрочной перспективе зачастую она оказывается гораздо более рентабельной по сравнению с обучением языковой модели с нуля.

Тонкая настройка vs оперативный инжиниринг

Стратегии оперативного проектирования и точной настройки играют важную роль в повышении производительности моделей ИИ. Однако они отличаются друг от друга по нескольким важным аспектам:

1) Оперативный инжиниринг позволяет пользователям получать высокоточные ответы, а тонкая настройка помогает оптимизировать производительность модели ИИ, предварительно обученной для решения конкретных задач.

2) Разработка подсказок требует, чтобы пользователи создавали подсказки разными способами и предоставляли больше контекста, предоставляя эффективные входные данные, добавляя новую информацию, уточняя запрос и даже делая запросы последовательно. С другой стороны, тонкая настройка направлена ​​на обучение модели ИИ на дополнительных наборах данных для улучшения знаний и адаптации ее к конкретным требованиям бизнеса.

В то время как оперативный инжиниринг — это подход, ориентированный на точность, который обеспечивает больший контроль над действиями и результатами модели, точная настройка направлена ​​на добавление более подробной информации к темам, которые имеют отношение к языковой модели.

3) Поскольку промпты создаются людьми, для их разработки не требуются компьютерные ресурсы (или они минимальны). Тонкая настройка требует ресурсов и предполагает обучение языковой модели на дополнительных наборах данных, что может потребовать значительных вычислительных ресурсов.

Как итог, оперативный инжиниринг и тонкая настройка являются ключевыми (самыми эффективными) методами повышения производительности модели для получения точных и желаемых результатов.
Однако при разработке модели они играют разные роли: тонкая настройка включает обновление внутренних механизмов модели для ее адаптации к конкретным потребностям, а оперативный инжиниринг — это процесс создания оптимальных подсказок с помощью интерфейса для получения лучших результатов от ИИ.

Еще больше материалов по теме ИИ, digital и технологий на Digitbin.