Ladění podle instrukcí

Co je ladění podle instrukcí?

Ladění podle instrukcí je technika využívaná v oblasti umělé inteligence (AI) ke zvýšení schopností velkých jazykových modelů (LLM). Spočívá v dolaďování předtrénovaných jazykových modelů na datové sadě složené z páru instrukce a odpovědi. Cílem je naučit model lépe rozumět lidským pokynům a řídit se jimi, čímž se efektivně překonává rozdíl mezi schopností modelu pouze predikovat text a jeho schopností vykonávat konkrétní úkoly podle zadání uživatele.

V jádru ladění podle instrukcí upravuje jazykový model tak, aby nejen generoval souvislý text na základě vzorců naučených během předtrénování, ale také produkoval výstupy sladěné se zadanými instrukcemi. Díky tomu je model interaktivnější, pohotovější a užitečnější v reálných aplikacích, kde je přesné dodržování pokynů uživatele klíčové.

Jak se ladění podle instrukcí používá?

Ladění podle instrukcí se aplikuje poté, co model projde počátečním předtrénováním, které obvykle zahrnuje učení se ze velkého množství neoznačených textových dat a predikci následujícího slova v sekvenci. Toto předtrénování modelu poskytuje silné porozumění jazykové struktuře a obecným znalostem, nicméně ho samo o sobě nepřipraví na efektivní plnění specifických instrukcí nebo úkolů.

Aby se tento nedostatek odstranil, dolaďuje se model pomocí pečlivě sestavených datových sad páru instrukce a odpověď. Tyto sady pokrývají širokou škálu úkolů a pokynů, které mohou uživatelé zadávat. Trénováním na těchto příkladech se model učí interpretovat instrukce a generovat odpovídající reakce.

Klíčové kroky ladění podle instrukcí

1. Vytvoření datové sady:
   Sestavte datovou sadu obsahující rozmanité páry instrukcí a odpovědí. Instrukce mohou zahrnovat různé úkoly, například překlad, sumarizaci, odpovídání na otázky, generování textu a další.

2. Proces dolaďování:
   Pomocí učení s učitelem trénujte předtrénovaný model na této datové sadě. Model upravuje své parametry tak, aby minimalizoval rozdíl mezi generovanými výstupy a požadovanými odpověďmi v datové sadě.

3. Vyhodnocení a iterace:
   Ověřte výkon modelu na validačních úlohách, které nebyly součástí trénovacích dat, aby se zajistilo jeho dobré zobecňování na nové instrukce. Dle potřeby opakujte úpravy datové sady a tréninku pro lepší výsledky.

Příklady ladění podle instrukcí v praxi

• Jazykový překlad:
  Trénování modelu na překlad textu z jednoho jazyka do druhého na základě instrukce typu „Přelož následující větu do francouzštiny.“

• Sumarizace:
  Dolaďování modelu pro sumarizaci dlouhých článků na pokyn, například „Shrň hlavní body tohoto článku o klimatické změně.“

• Odpovídání na otázky:
  Umožnění modelu odpovídat na otázky pomocí instrukcí jako „Odpověz na následující otázku na základě poskytnutého kontextu.“

• Generování textu s požadavky na styl:
  Úprava modelu pro psaní v určitém stylu nebo tónu, například „Přepiš následující odstavec ve formálním akademickém stylu.“

Výzkum ladění podle instrukcí

Ladění podle instrukcí se ukázalo jako klíčová technika při dolaďování vícejazyčných a velkých jazykových modelů (LLM) za účelem zvýšení jejich užitečnosti v různých jazykových kontextech. Nedávné studie se zabývají různými aspekty tohoto přístupu a přinášejí vhled do jeho potenciálu a výzev.

1. Investigating Multilingual Instruction-Tuning: Do Polyglot Models Demand for Multilingual Instructions?
Autoři: Alexander Arno Weber a kol. (2024)
Tato studie zkoumá adaptaci vícejazyčných předtrénovaných LLM, aby mohly fungovat jako efektivní asistenti v různých jazycích. Systematicky se zabývá modely, které byly dolaďovány podle instrukcí na různých jazykových datových sadách se zaměřením na indoevropské jazyky. Výsledky ukazují, že dolaďování na paralelních vícejazyčných korpusech zlepšuje schopnost následovat instrukce v různých jazycích až o 9,9 %, čímž vyvracejí hypotézu o povrchním sladění. Dále studie zdůrazňuje potřebu rozsáhlých datových sad pro dolaďování vícejazyčných modelů. Autoři také provedli studii s lidským anotováním pro sladění lidského a GPT-4 hodnocení ve vícejazyčných chatovacích scénářích.
Více zde

2. OpinionGPT: Modelling Explicit Biases in Instruction-Tuned LLMs
Autoři: Patrick Haller a kol. (2023)
Tato studie zkoumá předsudky, které jsou vlastní instrukčně dolaďovaným LLM. Upozorňuje na obavy ohledně předsudků, které se v modelech objevují v důsledku tréninku na datech s určitými demografickými vlivy, například politickými či geografickými. Namísto potlačování těchto předsudků autoři navrhují je explicitně a transparentně zobrazovat pomocí aplikace OpinionGPT, která uživatelům umožňuje zkoumat a porovnávat odpovědi na základě různých předsudků. Tento přístup zahrnoval vytvoření instrukčně dolaďované datové sady reflektující různé předsudky a poskytuje tak nuancovanější pohled na problematiku předsudků v LLM.
Více zde