Kỹ thuật nhanh chóng là gì và nó hoạt động như thế nào?

Khám phá khái niệm về kỹ thuật nhanh, tầm quan trọng của nó và cách thức hoạt động của nó trong các mô hình ngôn ngữ tinh chỉnh.

Kỹ thuật nhắc nhở đã trở thành một phương pháp hiệu quả để tối ưu hóa các mô hình ngôn ngữ trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Nó đòi hỏi phải tạo ra lời nhắc hiệu quả, thường được gọi là hướng dẫn hoặc câu hỏi, để định hướng hành vi và đầu ra của các mô hình AI.

Do năng lực kỹ thuật nhanh chóng để nâng cao chức năng và quản lý các mô hình ngôn ngữ, nó đã thu hút rất nhiều sự chú ý. Bài viết này sẽ đi sâu vào khái niệm về kỹ thuật nhanh chóng, tầm quan trọng và cách thức hoạt động của nó.

Hiểu về kỹ thuật nhanh chóng

Kỹ thuật nhanh liên quan đến việc tạo ra các câu hỏi hoặc hướng dẫn chính xác và giàu thông tin cho phép người dùng thu được kết quả đầu ra mong muốn từ các mô hình AI. Những lời nhắc này đóng vai trò là đầu vào chính xác giúp định hướng hành vi mô hình hóa ngôn ngữ và tạo văn bản. Người dùng có thể sửa đổi và kiểm soát đầu ra của các mô hình AI bằng cách cấu trúc cẩn thận các lời nhắc, điều này làm tăng tính hữu dụng và độ tin cậy của chúng.

Lịch sử của kỹ thuật nhanh chóng

Để đối phó với sự phức tạp và khả năng mở rộng của các mô hình ngôn ngữ, kỹ thuật nhanh chóng đã thay đổi theo thời gian. bất chấp việc kỹ thuật nhanh có thể không có lịch sử lâu dài, nhưng nền tảng của nó có thể được nhìn thấy trong nghiên cứu NLP ban đầu và việc tạo ra các mô hình ngôn ngữ AI. Dưới đây là tổng quan ngắn gọn về lịch sử của kỹ thuật nhanh chóng:

Thời kỳ trước biến áp (Trước 2017)

Kỹ thuật nhanh ít phổ biến hơn trước khi phát triển các mô hình dựa trên máy biến áp như máy biến áp được đào tạo trước thế hệ OpenAI (GPT). Kiến thức theo ngữ cảnh và khả năng thích ứng đang thiếu trong các mô hình ngôn ngữ trước đó như mạng nơ-ron hồi quy (RNN) và mạng nơ-ron tích chập (CNN), điều này hạn chế tiềm năng của kỹ thuật nhanh chóng.

Đào tạo trước và sự xuất hiện của máy biến áp (2017)

Sự ra đời của máy biến áp, đặc biệt với bài báo Chú ý là tất cả những gì bạn cần của Vaswani et al. vào năm 2017, đã tạo ra một cuộc cách mạng trong lĩnh vực NLP. Transformers có thể đào tạo trước các mô hình ngôn ngữ trên quy mô rộng và dạy chúng cách biểu thị các từ và câu trong ngữ cảnh. Tuy nhiên, trong suốt thời gian này, kỹ thuật nhanh chóng vẫn là một kỹ thuật tương đối chưa được khám phá.

Tinh chỉnh và sự trỗi dậy của GPT (2018)

Một bước ngoặt chính cho kỹ thuật nhanh chóng xảy ra với việc giới thiệu các mô hình OpenAI GPT. Các mô hình GPT đã chứng minh tính hiệu quả của việc đào tạo trước và tinh chỉnh đối với các tác vụ cụ thể ở hạ nguồn. Vì nhiều mục đích khác nhau, các nhà nghiên cứu và người hành nghề đã bắt đầu sử dụng các kỹ thuật kỹ thuật nhanh để định hướng hành vi và đầu ra của các mô hình GPT.

Những tiến bộ trong kỹ thuật kỹ thuật nhanh (2018–hiện tại)

Khi hiểu biết về kỹ thuật nhanh chóng tăng lên, các nhà nghiên cứu bắt đầu thử nghiệm các phương pháp và chiến lược khác nhau. Điều này bao gồm thiết kế lời nhắc giàu ngữ cảnh, sử dụng các mẫu dựa trên quy tắc, kết hợp hướng dẫn người dùng hoặc hệ thống và khám phá các kỹ thuật như điều chỉnh tiền tố. Mục tiêu là tăng cường kiểm soát, giảm thiểu sai lệch và cải thiện hiệu suất tổng thể của các mô hình ngôn ngữ.

Đóng góp và khám phá cộng đồng (2018–hiện tại)

Khi kỹ thuật nhanh chóng trở nên phổ biến trong giới chuyên gia NLP, các học giả và lập trình viên bắt đầu trao đổi các ý tưởng nền tảng, bài học kinh nghiệm và các phương pháp hay nhất. Diễn đàn thảo luận trực tuyến, ấn phẩm học thuật và thư viện mã nguồn mở đã góp phần đáng kể vào việc phát triển các phương pháp kỹ thuật nhanh chóng.

Nghiên cứu đang thực hiện và định hướng trong tương lai (hiện tại và sau này)

Kỹ thuật nhanh tiếp tục là một lĩnh vực nghiên cứu và phát triển tích cực. Các nhà nghiên cứu đang khám phá các cách để làm cho kỹ thuật nhanh chóng hiệu quả hơn, dễ hiểu hơn và thân thiện với người dùng hơn. Các kỹ thuật như phần thưởng dựa trên quy tắc, mô hình phần thưởng và phương pháp tiếp cận con người trong vòng lặp đang được nghiên cứu để tinh chỉnh các chiến lược kỹ thuật nhanh chóng.

Ý nghĩa của kỹ thuật nhanh chóng

Kỹ thuật nhanh là điều cần thiết để cải thiện khả năng sử dụng và khả năng diễn giải của các hệ thống AI. Nó có một số lợi ích, bao gồm:/p>

Kiểm soát được cải thiện

Người dùng có thể điều khiển mô hình ngôn ngữ để tạo phản hồi mong muốn bằng cách đưa ra hướng dẫn rõ ràng thông qua lời nhắc. Mức độ giám sát này có thể hỗ trợ đảm bảo rằng các mô hình AI cung cấp kết quả tuân thủ các tiêu chuẩn hoặc yêu cầu định trước.

Giảm sự thiên vị trong các hệ thống AI

Kỹ thuật nhanh có thể được sử dụng như một công cụ để giảm sai lệch trong các hệ thống AI. Có thể tìm thấy và giảm bớt các sai lệch trong văn bản được tạo bằng cách thiết kế lời nhắc cẩn thận, dẫn đến kết quả công bằng và công bằng hơn.

Sửa đổi hành vi của mô hình

Các mô hình ngôn ngữ có thể được sửa đổi để hiển thị các hành vi mong muốn bằng cách sử dụng kỹ thuật nhanh chóng. Do đó, các hệ thống AI có thể trở thành chuyên gia trong các nhiệm vụ hoặc lĩnh vực cụ thể, giúp nâng cao độ chính xác và độ tin cậy của chúng trong các tình huống sử dụng cụ thể.

Cách thức hoạt động của kỹ thuật nhanh chóng

Kỹ thuật nhắc việc sử dụng một quy trình có phương pháp để tạo ra các lời nhắc mạnh mẽ. Dưới đây là một số hành động quan trọng:

GPT-4 General Prompting Tips

The following tips will help give you a competitive advantage with the latest version of ChatGPT:

→ Capture Your Writing Style
Feed GPT a few samples of your writing and ask it to create a style guide for future outputs.

Example prompt:… pic.twitter.com/JWYYLV4ZLS

— Chase Curtis (@realchasecurtis) April 2, 2023

Nêu nhiệm vụ

Thiết lập mục đích hoặc mục tiêu chính xác mà bạn muốn mô hình ngôn ngữ đạt được. Bất kỳ nhiệm vụ NLP nào, bao gồm hoàn thành văn bản, dịch thuật và tóm tắt, đều có thể được tham gia.

Xác định đầu vào và đầu ra

Xác định rõ ràng đầu vào mà mô hình ngôn ngữ yêu cầu và đầu ra mong muốn mà bạn mong đợi từ hệ thống.

Tạo lời nhắc cung cấp thông tin

Tạo lời nhắc truyền đạt rõ ràng hành vi dự kiến cho mô hình. Những câu hỏi này cần phải rõ ràng, ngắn gọn và phù hợp với mục đích đưa ra. Việc tìm lời nhắc tốt nhất có thể yêu cầu thử và sai và sửa đổi.

Lặp lại và đánh giá

Đưa lời nhắc đã tạo vào thử nghiệm bằng cách đưa chúng vào mô hình ngôn ngữ và đánh giá kết quả. Xem lại kết quả, tìm lỗi và điều chỉnh các hướng dẫn để tăng giá hiệu suất.

Hiệu chỉnh và tinh chỉnh

Cân nhắc kết quả đánh giá khi hiệu chỉnh và tinh chỉnh lời nhắc. Để có được hành vi mô hình được yêu cầu và đảm bảo rằng nó phù hợp với yêu cầu và công việc dự định, quy trình này đòi hỏi phải thực hiện các điều chỉnh nhỏ.

Theo CoinTelegraph