Ajustarea pe baza instrucțiunilor

Ce este ajustarea pe baza instrucțiunilor?

Ajustarea pe baza instrucțiunilor este o tehnică utilizată în domeniul inteligenței artificiale (AI) pentru a îmbunătăți capacitățile modelelor de limbaj de mari dimensiuni (LLM). Aceasta presupune ajustarea fină a modelelor de limbaj pre-antrenate pe un set de date format din perechi instrucțiune-răspuns. Scopul este de a antrena modelul să înțeleagă și să urmeze mai bine instrucțiunile umane, reducând diferența dintre abilitatea modelului de a prezice text și capacitatea sa de a realiza sarcini specifice, așa cum sunt indicate de utilizatori.

În esență, ajustarea pe baza instrucțiunilor adaptează un model de limbaj nu doar pentru a genera text coerent bazat pe tiparele învățate în pre-antrenare, ci și pentru a produce rezultate care să fie aliniate cu instrucțiunile primite. Acest lucru face modelul mai interactiv, receptiv și util pentru aplicații reale, unde urmarea corectă a indicațiilor utilizatorului este crucială.

Cum este folosită ajustarea pe baza instrucțiunilor?

Ajustarea pe baza instrucțiunilor se aplică după ce un model de limbaj a trecut prin etapa inițială de pre-antrenare, care implică de obicei învățarea din cantități mari de date text fără etichete pentru a prezice următorul cuvânt dintr-o secvență. Deși această pre-antrenare oferă o înțelegere solidă a structurii limbajului și a cunoștințelor generale, nu echipează modelul pentru a urma instrucțiuni specifice sau pentru a realiza eficient sarcini definite.

Pentru a rezolva această problemă, ajustarea pe baza instrucțiunilor ajustează fin modelul folosind un set de date selectat cu perechi de instrucțiuni și rezultate. Aceste seturi de date sunt concepute pentru a reprezenta o gamă largă de sarcini și instrucțiuni pe care utilizatorii le-ar putea oferi. Prin antrenarea pe aceste exemple, modelul învață să interpreteze instrucțiuni și să genereze răspunsuri potrivite.

Pași cheie în ajustarea pe baza instrucțiunilor

1. Crearea setului de date:
   Se compilează un set de date ce conține perechi diverse de instrucțiuni și răspunsuri. Instrucțiunile pot acoperi o varietate de sarcini precum traducere, rezumare, răspuns la întrebări, generare de text și multe altele.

2. Procesul de ajustare fină:
   Se folosește învățare supervizată pentru a antrena modelul pre-antrenat pe acest set de date. Modelul își ajustează parametrii pentru a minimiza diferența dintre rezultatele generate și răspunsurile dorite din setul de date.

3. Evaluare și iterație:
   Se evaluează performanța modelului pe sarcini de validare care nu au fost incluse în datele de antrenare, pentru a asigura o bună generalizare la instrucțiuni noi. Se iterează asupra setului de date și procesului de antrenare pentru a îmbunătăți performanța.

Exemple de ajustare pe baza instrucțiunilor în practică

• Traducere de limbă:
  Antrenarea unui model pentru a traduce text dintr-o limbă în alta pe baza unor instrucțiuni precum „Tradu următoarea propoziție în franceză.”

• Rezumare:
  Ajustarea fină a unui model pentru a rezuma articole lungi la cerere, de exemplu, „Rezumă punctele principale ale acestui articol despre schimbările climatice.”

• Răspuns la întrebări:
  Permite unui model să răspundă la întrebări oferind instrucțiuni precum „Răspunde la următoarea întrebare bazându-te pe contextul oferit.”

• Generare de text cu reguli de stil:
  Ajustarea unui model pentru a scrie într-un anumit stil sau ton, de exemplu, „Rescrie următorul paragraf într-un stil academic formal.”

Cercetări despre ajustarea pe baza instrucțiunilor

Ajustarea pe baza instrucțiunilor a devenit o tehnică esențială pentru rafinarea modelelor multilingve și a modelelor de limbaj de mari dimensiuni (LLM), pentru a le crește utilitatea în contexte lingvistice diverse. Studii recente abordează diverse aspecte ale acestei metode, oferind perspective asupra potențialului și provocărilor sale.

1. Investigarea ajustării pe bază de instrucțiuni multilingve: Au modelele poliglote nevoie de instrucțiuni multilingve?
De Alexander Arno Weber et al. (2024)
Acest studiu explorează adaptarea LLM-urilor multilingve pre-antrenate pentru a funcționa ca asistenți eficienți în diferite limbi. Se examinează sistematic modele multilingve ajustate pe bază de instrucțiuni folosind diverse seturi de date lingvistice, cu accent pe limbile indo-europene. Rezultatele indică faptul că ajustarea pe instrucțiuni folosind corpuri multilingve paralele îmbunătățește capacitatea de a urma instrucțiuni încrucișate între limbi cu până la 9,9%, contrazicând ipoteza alinierii superficiale. Mai mult, studiul evidențiază necesitatea unor seturi de date de ajustare pe scară largă pentru modelele multilingve. Autorii au realizat și un studiu de adnotare umană pentru a alinia evaluările umane cu cele bazate pe GPT-4 în scenarii de chat multilingv.
Vezi mai multe

2. OpinionGPT: Modelarea explicită a prejudecăților în LLM-uri ajustate pe instrucțiuni
De Patrick Haller et al. (2023)
Acest studiu investighează prejudecățile inerente modelelor LLM ajustate pe bază de instrucțiuni. Se recunosc preocupările legate de prejudecățile reflectate în modelele antrenate pe date influențate demografic, precum cele politice sau geografice. În loc să suprime aceste prejudecăți, autorii propun să le facă explicite și transparente prin OpinionGPT, o aplicație web care permite utilizatorilor să exploreze și să compare răspunsuri bazate pe prejudecăți diferite. Această abordare a presupus crearea unui corpus de ajustare pe bază de instrucțiuni care reflectă diverse prejudecăți, oferind o înțelegere mai nuanțată a bias-ului în LLM-uri.
Vezi mai multe