Ohjeistuksen hienosäätö

Mikä on ohjeistuksen hienosäätö?

Ohjeistuksen hienosäätö on tekoälyn (AI) alalla käytetty tekniikka, jonka tavoitteena on parantaa suurten kielimallien (LLM) kykyjä. Siinä valmiiksi koulutettuja kielimalleja hienosäädetään aineistolla, joka koostuu ohje-vastaus -pareista. Tavoitteena on opettaa mallia ymmärtämään ja noudattamaan paremmin ihmisen antamia ohjeita, jolloin malli kykenee aiempaa tarkemmin suorittamaan käyttäjien määrittelemiä erityistehtäviä.

Ytimeltään ohjeistuksen hienosäätö mukauttaa kielimallin tuottamaan tekstiä, joka ei perustu pelkästään esikoulutusvaiheessa opittuihin kaavoihin, vaan on aidosti linjassa annettujen ohjeiden kanssa. Tämä tekee mallista vuorovaikutteisemman, reagoivamman ja hyödyllisemmän todellisissa sovelluksissa, joissa käyttäjän ohjeiden tarkka noudattaminen on tärkeää.

Miten ohjeistuksen hienosäätöä käytetään?

Ohjeistuksen hienosäätö tehdään sen jälkeen, kun kielimalli on ensin esikoulutettu, mikä yleensä tarkoittaa valtavista, merkitsemättömistä tekstiaineistoista oppimista seuraavan sanan ennustamiseksi. Vaikka tällainen esikoulutus antaa mallille vahvan käsityksen kielen rakenteesta ja yleistiedosta, se ei tee siitä automaattisesti hyvää seuraamaan tarkkoja ohjeita tai suorittamaan määriteltyjä tehtäviä.

Tätä varten mallia hienosäädetään tarkkaan valikoidulla ohje- ja vastauspareista koostuvalla aineistolla. Nämä aineistot on suunniteltu kattamaan laajan kirjon tehtäviä ja ohjeita, joita käyttäjät saattavat antaa. Näiden esimerkkien avulla malli oppii tulkitsemaan ohjeet ja tuottamaan niihin sopivia vastauksia.

Ohjeistuksen hienosäädön päävaiheet

1. Aineiston luominen:
   Koota monipuolinen ohje-vastaus -aineisto. Ohjeet voivat kattaa esimerkiksi käännöksiä, tiivistyksiä, kysymyksiin vastaamista, tekstin tuottamista ja paljon muuta.

2. Hienosäätöprosessi:
   Käytä valvottua oppimista mallin kouluttamiseen tällä aineistolla. Mallin parametreja säädetään niin, että mallin tuottamien vastausten ja aineistossa olevien toivottujen vastausten ero pienenee.

3. Arviointi ja iterointi:
   Arvioi mallin suorituskykyä tehtävillä, joita ei ole käytetty koulutuksessa, varmistaen, että se yleistyy uusiin ohjeisiin. Päivitä aineistoa ja koulutusprosessia tarpeen mukaan suorituskyvyn parantamiseksi.

Esimerkkejä ohjeistuksen hienosäädöstä käytännössä

• Kielten kääntäminen:
  Mallin kouluttaminen kääntämään tekstiä ohjeen perusteella, esimerkiksi: “Käännä seuraava lause ranskaksi.”

• Tiivistäminen:
  Mallin hienosäätö pitkien artikkeleiden tiivistämiseen pyydettäessä, esim. “Tiivistä tämän ilmastonmuutoartikkelin pääkohdat.”

• Kysymyksiin vastaaminen:
  Mallin mahdollistaminen vastaamaan kysymyksiin annettujen ohjeiden perusteella, kuten “Vastaa seuraavaan kysymykseen annetun kontekstin perusteella.”

• Tekstin tuottaminen tietyllä tyylillä:
  Mallin säätäminen kirjoittamaan tietyssä tyylissä tai sävyssä, esimerkiksi “Kirjoita seuraava kappale uudelleen muodolliseen akateemiseen tyyliin.”

Tutkimusta ohjeistuksen hienosäädöstä

Ohjeistuksen hienosäätö on noussut keskeiseksi tekniikaksi monikielisten ja suurten kielimallien (LLM) kehittämisessä, parantaen niiden hyödyllisyyttä erilaisissa kielellisissä ympäristöissä. Viimeaikaiset tutkimukset tarkastelevat tätä lähestymistapaa monista näkökulmista, tuoden esiin sekä mahdollisuuksia että haasteita.

1. Investigating Multilingual Instruction-Tuning: Do Polyglot Models Demand for Multilingual Instructions?
Kirjoittajat: Alexander Arno Weber ym. (2024)
Tässä tutkimuksessa tarkastellaan monikielisten esikoulutettujen LLM-mallien mukauttamista tehokkaiksi apulaisiksi eri kielissä. Siinä tutkitaan systemaattisesti monikielisiä malleja, joita on hienosäädetty erikielisillä aineistoilla, erityisesti indoeurooppalaisilla kielillä. Tulokset osoittavat, että rinnakkaisilla monikielisillä aineistoilla tehty ohjeistuksen hienosäätö parantaa ohjeiden noudattamista kielten välillä jopa 9,9 %, haastamalla ns. Superficial Alignment Hypothesiksen. Lisäksi tutkimus korostaa laajojen ohjeistuksen hienosäätöaineistojen tarvetta monikielisille malleille. Tekijät toteuttivat myös ihmisanalyysiin perustuvan tutkimuksen, jossa vertailtiin ihmisten ja GPT-4:n arvioita monikielisissä keskustelutilanteissa.
Lisätietoja

2. OpinionGPT: Modelling Explicit Biases in Instruction-Tuned LLMs
Kirjoittajat: Patrick Haller ym. (2023)
Tämä tutkimus tarkastelee ohjeistuksen hienosäädetyissä LLM-malleissa esiintyviä vinoumia. Tutkimuksessa tunnistetaan huoli siitä, että mallit voivat heijastaa koulutusaineiston taustalla olevia demografisia, poliittisia tai maantieteellisiä vinoumia. Sen sijaan, että nämä vinoumat pyrittäisiin piilottamaan, tekijät ehdottavat niiden tekemistä näkyviksi ja läpinäkyviksi OpinionGPT-verkkosovelluksen avulla, jossa käyttäjä voi tarkastella ja vertailla erilaisiin vinoumiin perustuvia vastauksia. Tätä varten luotiin ohjeistuksen hienosäätöaineisto, joka heijastaa erilaisia vinoumia ja tarjoaa syvemmän käsityksen vinoumista suurissa kielimalleissa.
Lisätietoja