İstemi Ayarlama

İstemi Ayarlama Nasıl Çalışır?

Prompt Tuning'de temel fikir, önceden eğitilmiş modelin parametrelerinin büyük çoğunluğunu dondurulmuş halde tutmaktır. Duygu analizi veya metin oluşturma gibi bir görev için modeli uyarlarken, milyarlarca weights and biases Model içinde, yalnızca küçük bir istem parametreleri kümesi (yumuşak istem katıştırmaları) gradyan inişi kullanılarak eğitilir. Öğrenilen bu katıştırmalar, belirli bir görev için istenen çıktıyı üretmesi için dondurulmuş modele rehberlik eden talimatlar veya bağlam olarak işlev görür. Bu, parametre-etkin ince ayarın (PEFT) bir biçimi haline gelir ve büyük temel modellerin uzmanlaşmasının önündeki engeli önemli ölçüde azaltır.

Hızlı Ayarlamanın Faydaları

Prompt Tuning çeşitli avantajlar sunar:

• Hesaplama Verimliliği: Eğitim sırasında parametrelerin yalnızca küçük bir kısmı güncellendiğinden, tam ince ayara kıyasla önemli ölçüde daha az hesaplama ve bellek gerektirir.
• Azaltılmış Depolama: İnce ayarlı modelin tam bir kopyası yerine, her görev için yalnızca küçük istem katıştırmaları kümesinin depolanması gerekir.
• Daha Hızlı Adaptasyon: Göreve özel ipuçlarını eğitmek, tüm modele ince ayar yapmaktan çok daha hızlıdır.
• Katastrofik Unutmanın Azaltılması: Orijinal model parametreleri değişmeden kaldığından, model ön eğitim sırasında öğrenilen genel yeteneklerini korur ve bir görevdeki ince ayarın diğer görevlerdeki performansı düşürmesi(felaket müdahalesi) sorununu önler.
• Basitleştirilmiş Dağıtım: Birden fazla göreve özgü istem, tek bir paylaşılan çekirdek modelle kullanılabilir ve MLOps işlem hatlarında model dağıtımını ve yönetimini basitleştirir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Prompt Tuning, özel uygulamalar için büyük dil modellerini özelleştirmek için özellikle etkilidir:

1. Özelleştirilmiş Müşteri Hizmetleri Sohbet Robotları: Bir şirket GPT-4 gibi önceden eğitilmiş genel bir LLM'yi alabilir ve farklı destek alanları (örneğin faturalama, teknik destek, ürün sorguları) için özel istemler oluşturmak üzere İstem Ayarlama özelliğini kullanabilir. Her bir istem, ayrı ince ayarlı modellere ihtiyaç duymadan, şirkete özgü dil ve bilgiyi kullanarak temel modeli söz konusu özel bağlamda uygun şekilde yanıt vermeye yönlendirir. Bu, chatbot yeteneklerinin verimli bir şekilde ölçeklendirilmesine olanak tanır.
2. Özel İçerik Üretimi: Bir pazarlama ajansı, belirli marka sesleri veya stillerinde (örneğin, resmi raporlar, gündelik blog gönderileri, akılda kalıcı reklam metni) içerik oluşturmak üzere büyük bir metin oluşturma modelini uyarlamak için İstem Ayarlama özelliğini kullanabilir. Her stil için ayrı istemler eğitilerek OpenAI veya Google AI gibi kuruluşların aynı güçlü temel modelinin farklı müşteri ihtiyaçlarına göre çok yönlü kullanılmasına olanak sağlanır.

İstemi Ayarlama ve İlgili Kavramlar

Prompt Tuning'i benzer tekniklerden ayırmak önemlidir:

• İnce ayar: Önceden eğitilmiş model parametrelerinin büyük bir kısmının, hatta tamamının yeni bir veri kümesi üzerinde güncellenmesini içerir. Hesaplama açısından daha yoğundur ancak bazen modelin dahili temsillerini derinlemesine uyarlayarak daha yüksek performans elde edebilir. Model eğitimi ipuçları genellikle ince ayarın yönlerini kapsar.
• Hızlı Mühendislik: Önceden eğitilmiş donmuş bir modelden istenen davranışı ortaya çıkarmak için etkili metin tabanlı istemleri (zor istemler) manuel olarak tasarlamaya odaklanır. Girdi metninin kendi içinde talimatlar ve örnekler oluşturmayı içerir ve herhangi bir yeni parametrenin eğitilmesini içermez. Düşünce zinciri yönlendir mesi gibi teknikler bu kategoriye girer.
• İstemi Zenginleştirme: Bir kullanıcının giriş istemini, yapay zeka modeli tarafından işlenmeden önce bağlam veya ilgili bilgiler ekleyerek (örneğin, Geri Alma-Artırılmış Üretim (RAG) kullanarak) otomatik olarak geliştirir. Komut istemi ayarlamasının aksine, modeli değiştirmez veya parametreleri eğitmez; giriş sorgusunu iyileştirir.
• LoRA (Düşük Sıralı Adaptasyon): Önceden eğitilmiş modelin mevcut katmanlarına ( dikkat mekanizması gibi) küçük, eğitilebilir düşük rütbeli matrisler enjekte eden başka bir PEFT tekniği. Yalnızca girdi katıştırmalarına odaklanan Prompt Tuning ile karşılaştırıldığında modelin farklı bölümlerini günceller. Her ikisi de genellikle Hugging Face PEFT kütüphanesi gibi kütüphanelerde bulunur.

Prompt Tuning ağırlıklı olarak Doğal Dil İşleme (NLP) alanındaki LLM'lere uygulanırken, verimli adaptasyonun temel prensibi Yapay Zeka (AI) genelinde geçerlidir. Bilgisayarlı Görü'de (CV) modellerin tam ince ayarı yapılırken Ultralytics YOLOÖzel veri kümeleri üzerinde nesne algılama gibi görevler için yaygın olan PEFT yöntemleri, özellikle büyük çok modlu modeller için ilgi görmektedir. Ultralytics HUB gibi platformlar, gelecekte bu tür verimli teknikleri potansiyel olarak dahil ederek çeşitli yapay zeka modellerini eğitme ve dağıtma sürecini kolaylaştırır.

Özetle, Prompt Tuning, LLM'ler gibi önceden eğitilmiş büyük modelleri çeşitli görevler için uzmanlaştırmak ve performansı hesaplama fizibilitesi ile dengelemek için güçlü ve verimli bir yöntem sunar. Güçlü yapay zeka modellerinin daha uyarlanabilir ve erişilebilir hale getirilmesinde önemli bir ilerlemeyi temsil etmektedir.