Dostrajanie do instrukcji

Czym jest dostrajanie do instrukcji?

Dostrajanie do instrukcji to technika stosowana w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI), mająca na celu zwiększenie możliwości dużych modeli językowych (LLM). Polega ona na dostrajaniu wstępnie wytrenowanych modeli językowych na zbiorze danych składającym się z par instrukcja-odpowiedź. Celem jest nauczenie modelu lepszego rozumienia i wykonywania ludzkich poleceń, efektywnie zmniejszając dystans między umiejętnością przewidywania tekstu a zdolnością realizacji konkretnych zadań wyznaczonych przez użytkowników.

W istocie dostrajanie do instrukcji powoduje, że model językowy nie tylko generuje spójny tekst na podstawie wzorców poznanych podczas wstępnego treningu, ale także wytwarza odpowiedzi zgodne z przekazanymi instrukcjami. Dzięki temu model staje się bardziej interaktywny, responsywny i przydatny w praktycznych zastosowaniach, gdzie kluczowa jest dokładna realizacja poleceń użytkownika.

Jak wykorzystywane jest dostrajanie do instrukcji?

Dostrajanie do instrukcji stosuje się po wstępnym wytrenowaniu modelu językowego, które zazwyczaj polega na uczeniu się z ogromnych ilości nieoznaczonych danych tekstowych w celu przewidywania kolejnych słów w sekwencji. Chociaż taki pre-trening daje modelowi solidną znajomość struktury języka i wiedzy ogólnej, nie przygotowuje go do wykonywania konkretnych poleceń ani definiowanych zadań.

Aby rozwiązać ten problem, dostrajanie do instrukcji polega na dalszym uczeniu modelu na starannie dobranym zbiorze par instrukcja–odpowiedź. Zbiory te są projektowane tak, by reprezentowały szeroki zakres zadań i poleceń, jakie mogą przekazywać użytkownicy. Trenując na tych przykładach, model uczy się interpretować instrukcje i generować adekwatne odpowiedzi.

Kluczowe etapy dostrajania do instrukcji

1. Tworzenie zbioru danych:
   Skonstruowanie zbioru różnorodnych par instrukcja-odpowiedź. Instrukcje mogą obejmować rozmaite zadania, takie jak tłumaczenie, streszczanie, odpowiadanie na pytania, generowanie tekstu i wiele innych.

2. Proces dostrajania:
   Wykorzystanie uczenia nadzorowanego do treningu wstępnie wytrenowanego modelu na tym zbiorze. Model dostosowuje swoje parametry, by minimalizować różnicę między generowanymi przez siebie odpowiedziami a oczekiwanymi odpowiedziami z danych.

3. Ewaluacja i iteracja:
   Ocena wydajności modelu na zadaniach walidacyjnych, które nie były zawarte w danych treningowych, aby upewnić się, że dobrze generalizuje do nowych instrukcji. W razie potrzeby powtarza się cykl budowy zbioru i treningu, by poprawić wyniki.

Przykłady praktycznego dostrajania do instrukcji

• Tłumaczenie językowe:
  Trenowanie modelu do tłumaczenia tekstu z jednego języka na inny na podstawie instrukcji typu „Przetłumacz poniższe zdanie na francuski”.

• Streszczanie:
  Dostrajanie modelu, by streszczał dłuższe artykuły na polecenie, np. „Streszcz najważniejsze punkty tego artykułu o zmianach klimatu”.

• Odpowiadanie na pytania:
  Umożliwienie modelowi udzielania odpowiedzi na pytania poprzez instrukcje takie jak „Odpowiedz na poniższe pytanie w oparciu o podany kontekst”.

• Generowanie tekstu według wytycznych dotyczących stylu:
  Dostosowanie modelu do pisania w określonym stylu lub tonie, na przykład „Przepisz poniższy akapit w formalnym stylu akademickim”.

Badania nad dostrajaniem do instrukcji

Dostrajanie do instrukcji stało się kluczową techniką usprawniającą wielojęzyczne i duże modele językowe (LLM), zwiększając ich użyteczność w różnych kontekstach językowych. Najnowsze badania analizują różne aspekty tego podejścia, dostarczając wglądu zarówno w jego potencjał, jak i wyzwania.

1. Investigating Multilingual Instruction-Tuning: Do Polyglot Models Demand for Multilingual Instructions?
Autorzy: Alexander Arno Weber i in. (2024)
Badanie to analizuje adaptację wielojęzycznych wstępnie wytrenowanych LLM do roli skutecznych asystentów w różnych językach. Systematycznie bada modele wielojęzyczne dostrajane do instrukcji na różnych zbiorach językowych, ze szczególnym uwzględnieniem języków indoeuropejskich. Wyniki wskazują, że dostrajanie na równoległych wielojęzycznych korpusach poprawia zdolność modeli do podążania za instrukcjami w różnych językach nawet o 9,9%, podważając hipotezę Superficial Alignment. Podkreślają także potrzebę tworzenia wielkoskalowych zbiorów do dostrajania instrukcji dla modeli wielojęzycznych. Autorzy przeprowadzili także badanie z udziałem ludzi, aby porównać oceny ludzkie i te generowane przez GPT-4 w scenariuszach wielojęzycznych rozmów.
Dowiedz się więcej

2. OpinionGPT: Modelling Explicit Biases in Instruction-Tuned LLMs
Autorzy: Patrick Haller i in. (2023)
Badanie to dotyczy uprzedzeń obecnych w modelach LLM dostrajanych do instrukcji. Autorzy zwracają uwagę na ryzyko przenoszenia uprzedzeń demograficznych, takich jak polityczne czy geograficzne, z danych treningowych do modelu. Zamiast tłumić te uprzedzenia, proponują ich jawne i przejrzyste przedstawienie za pomocą OpinionGPT — aplikacji webowej pozwalającej użytkownikom eksplorować i porównywać odpowiedzi modeli pod kątem różnych typów stronniczości. W tym celu stworzono korpus do dostrajania instrukcji, który odzwierciedla różnorodne uprzedzenia, oferując bardziej zniuansowane spojrzenie na problem stronniczości w LLM.
Dowiedz się więcej