Khám phá cách điều chỉnh nhanh chóng nâng cao hiệu quả của AI bằng cách tối ưu hóa các mô hình được đào tạo trước cho các tác vụ cụ thể với nguồn lực tối thiểu.
Prompt tuning là một kỹ thuật được sử dụng để điều chỉnh và tối ưu hóa các mô hình được đào tạo trước cho các tác vụ cụ thể bằng cách tinh chỉnh chỉ một tập hợp nhỏ các tham số, thường liên quan đến các lời nhắc cụ thể cho tác vụ. Phương pháp này giúp giảm chi phí tính toán và yêu cầu lưu trữ so với các phương pháp tinh chỉnh truyền thống, trong đó toàn bộ mô hình được đào tạo lại. Prompt tuning đặc biệt hiệu quả trong các lĩnh vực như Natural Language Processing (NLP) và Computer Vision (CV), cho phép người dùng tận dụng sức mạnh của các mô hình được đào tạo trước lớn cho các ứng dụng đa dạng.
Điều chỉnh nhắc nhở sửa đổi các nhắc nhở hoặc nhúng đầu vào được đưa vào mô hình được đào tạo trước, thay vì thay đổi kiến trúc cốt lõi hoặc trọng số của mô hình. Bằng cách thêm thông tin hoặc tham số cụ thể cho tác vụ vào dữ liệu đầu vào, mô hình có thể được hướng dẫn để điều chỉnh các dự đoán của nó cho một tác vụ mới. Phương pháp này đặc biệt hữu ích khi làm việc với các mô hình quy mô lớn như GPT-4 hoặc Vision Transformers (ViT) , trong đó việc đào tạo lại toàn bộ mạng sẽ tốn kém về mặt tính toán.
Để tìm hiểu sâu hơn về các kỹ thuật liên quan, hãy khám phá Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) , có những điểm tương đồng với điều chỉnh nhanh nhưng bao gồm các chiến lược rộng hơn như bộ điều hợp và điều chỉnh cấp thấp.
Việc điều chỉnh nhanh chóng đã được áp dụng thành công trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau để giải quyết các thách thức cụ thể của từng lĩnh vực. Dưới đây là hai ví dụ đáng chú ý:
Bằng cách tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT với các lời nhắc cụ thể cho từng tác vụ, doanh nghiệp có thể phân tích cảm nhận của khách hàng từ các bài đánh giá hoặc bài đăng trên mạng xã hội. Ví dụ, một mô hình có thể được nhắc phân loại phản hồi là tích cực, trung lập hoặc tiêu cực, cải thiện quy trình dịch vụ khách hàng.
Trong hình ảnh y khoa, việc điều chỉnh nhanh có thể giúp điều chỉnh các mô hình được đào tạo trước như Mô hình phân đoạn bất kỳ ( SAM ) cho các tác vụ cụ thể như phát hiện khối u hoặc phân đoạn cơ quan. Chỉ bằng cách tùy chỉnh các lời nhắc cụ thể cho tác vụ, các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe có thể đạt được kết quả chính xác mà không cần đào tạo lại toàn bộ mô hình.
Mặc dù điều chỉnh nhanh có những điểm tương đồng với các phương pháp khác như Fine-Tuning và Zero-Shot Learning , nhưng nó mang lại những lợi ích độc đáo:
Một số khuôn khổ hỗ trợ điều chỉnh nhanh chóng cho các tác vụ NLP và CV, giúp các nhà nghiên cứu và nhà phát triển có thể tiếp cận:
Việc điều chỉnh nhanh chóng sẽ ngày càng trở nên quan trọng khi các mô hình trở nên lớn hơn và phức tạp hơn. Với sự gia tăng của các mô hình học tập đa phương thức và nền tảng, việc điều chỉnh nhanh chóng cung cấp một giải pháp có thể mở rộng để thích ứng với từng nhiệm vụ cụ thể. Nó cũng phù hợp với sự thay đổi của ngành công nghiệp hướng tới việc làm cho AI dễ tiếp cận và hiệu quả hơn, đặc biệt là đối với các ứng dụng thực tế trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe và sản xuất .
Để khám phá sâu hơn về các khái niệm và ứng dụng liên quan, hãy truy cập Thuật ngữ AI và Thị giác máy tính .
