W dziedzinie przetwarzania języka naturalnego (NLP) pojawienie się dużych modeli językowych (LLM), takich jak GPT-3, zapoczątkowało znaczny postęp w sposobie, w jaki maszyny rozumieją i generują tekst podobny do ludzkiego. Modele te, wyszkolone na ogromnych bazach danych, posiadają niesamowitą zdolność wykonywania zadań przy niewielkim lub żadnym bezpośrednim szkoleniu opartym na przykładach. Zdolność ta wyraża się w tym, co nazywamy podpowiedzią „zero-shot” – techniką, która pozwala LLM zastosować zdobytą wiedzę do zupełnie nowych zadań bez konkretnych wcześniejszych przykładów.
Szybka inżynieria, prompt engineering, inżynieria podpowiedzi, poleceń to podstawowa umiejętność w erze dużych modeli językowych (LLM), takich jak GPT-3. Obejmuje strategiczne projektowanie podpowiedzi, aby zmaksymalizować skuteczność i dokładność odpowiedzi LLM. Chociaż podstawowy projekt podpowiedzi może wystarczyć w przypadku prostych zadań, opanowanie zaawansowanych technik podpowiedzi jest niezbędne do radzenia sobie z bardziej złożonymi zapytaniami oraz zwiększania niezawodności i wydajności wyników LLM. Tu z pomocą przychodzi pierwsza z opisywanych przez nas technik: zero-shot prompting.
Zrozumienie podpowiedzi Zero-Shot
Podpowiadanie zerowe, zero-shot prompting, to forma interakcji z LLM, w której model otrzymuje zadanie, którego nie widział wyraźnie podczas szkolenia, ale jest w stanie wykonać w oparciu o swoje ogólne możliwości. Na przykład, gdy zostaniesz poproszony o sklasyfikowanie nastawienia związanego ze wyrażeniem „Myślę, że jedzenie lodów jest w porządku” jako pozytywnego, negatywnego lub neutralnego, model zerowy może poprawnie zidentyfikować go jako neutralny bez żadnych wcześniejszych konkretnych przykładów klasyfikacji nastrojów podanych podczas zapytania.
Zdolność ta wynika z szeroko zakrojonych szkoleń LLM, podczas których uczą się nie tylko języka, ale także podstawowych pojęć, takich jak tekst, nastroje i nie tylko. Dostrajanie instrukcji, metoda polegająca na dostrajaniu modeli na zbiorach danych zawierających dane instruktażowe, oraz uczenie się przez wzmacnianie na podstawie informacji zwrotnych od ludzi (RLHF), które pomaga dostosować wyniki modelu do preferencji ludzi, jeszcze bardziej usprawniło uczenie się od zera.
Zastosowanie i korzyści
Możliwość zerowego strzału, zero-shot learning, pozwala na elastyczne i dynamiczne wykorzystanie LLM w różnych domenach bez konieczności ponownego szkolenia lub obszernego przygotowywania danych. Jest to szczególnie przydatne w scenariuszach, w których dane są ograniczone lub zbyt dynamiczne dla tradycyjnych metod szkoleniowych. Od generowania treści po złożone podejmowanie decyzji – uczenie się od zera oferuje usprawnione i skuteczne podejście do wykorzystania sztucznej inteligencji.
Szybka inżynieria: sztuka uczenia się od zera
Skuteczne uczenie się od zera zależy w dużej mierze od struktury pytań i podpowiedzi. Szybka inżynieria, prompt engineering, jest zatem kluczową umiejętnością, obejmującą staranne formułowanie zapytań w celu uzyskania najlepszych odpowiedzi od LLM. Oto kilka strategii:
- Jasne instrukcje : Zawsze określaj, co model powinien zrobić, używając bezpośredniego i jasnego języka.
- Znaczenie kontekstowe : zapewnij wystarczający kontekst, aby pomóc modelowi w zrozumieniu zadania.
- Użycie ograniczenia : Ogranicz zakres odpowiedzi modelu, aby zachować zgodność z zapytaniem.
Kiedy technika zero-shot nie wystarczy
Chociaż uczenie się od zera jest potężne, ma swoje ograniczenia, szczególnie w przypadku złożonych lub zróżnicowanych zadań, w przypadku których modelowi może brakować wystarczającego przeszkolenia. W takich przypadkach można zastosować uczenie się kilkukrotne lub jednorazowe. Metody te obejmują podanie jednego lub kilku przykładów w podpowiedzi, co zwiększa zdolność modelu do dokładniejszego reagowania poprzez naśladowanie podanych przykładów.
Przyszłe kierunki
Ciągły rozwój LLM zapewnia jeszcze bardziej wyrafinowane możliwości „zerowego strzału”. Ciągłe udoskonalenia architektury modeli, metodologii uczenia i różnorodności danych prawdopodobnie zwiększą użyteczność podpowiedzi zero-shot, czyniąc LLM jeszcze bardziej niezbędnymi narzędziami w sztucznej inteligencji.
Wniosek
Technika zero-shot, zero-shot prompting, stanowi znaczący krok naprzód w sposobie, w jaki używamy modeli językowych, dając wgląd w przyszłość, w której sztuczna inteligencja może zrozumieć nasze potrzeby i reagować na nie przy minimalnym przygotowaniu. W miarę ciągłego rozwoju tej technologii jej wpływ na różne sektory – biznes, edukację czy rozrywkę – będzie rosnąć, zmieniając sposób, w jaki współdziałamy z technologiami uczenia maszynowego i korzystamy z nich.
