Преглед
Обучението в контекст е изненадващата способност на големите езикови модели да избират нова задача от няколко примера, поставени в подканата, без каквото и да е преквалификация. Това е причината да можете да „обучите“ модел в движение, просто като му покажете какво искате.
Обучението в контекста е част от набора език-AI, използван за четене, генериране, класифициране и трансформиране на текст и реч в мащаб.
Дълбоко гмуркане
Обикновено обучението на невронна мрежа на нова задача означава актуализиране на нейните тегла чрез обучение. Обучението в контекст е различно: пишете няколко примера директно в подканата („контекста“), а моделът извежда модела и го прилага към нов вход. Нищо вътре в модела не се променя; примерите просто насочват прогнозата за следващия токен. Ще чуете „нулев удар“ (само за инструкции), „един удар“ (един пример) и „няколко удара“ (няколко примера). Това поведение беше популяризирано от GPT-3 през 2020 г. и се оказа нововъзникваща способност: малките модели не могат да го направят, но надхвърляйки приблизително 100-милиардния параметър, точността на подканите с няколко изстрела рязко се покачва. Моделът ефективно се научи да разпознава и продължава модели по време на предварителното обучение, така че може да използва повторно това умение по време на извод.
Техническа информация
Изследванията за интерпретация проследиха голяма част от тази способност до „индукционни глави“ — вериги на вниманието, които се появяват по време на обучение и извършват размито съпоставяне на префикси: те сканират обратно къде се е появил подобен токен, след което копират това, което го последва. Така че, когато вашата подкана показва „ябълка -> плод, морков -> зеленчук“, моделът съответства на структурата и предвижда правилния етикет за следващия елемент. Най-важното е, че няма градиенти и тегла не се актуализират при извод. Примерите просто променят активациите, които захранват разпределението на вероятността за следващия токен.
Овладяване на ученето в контекст
Обучението в контекст е изненадващата способност на големите езикови модели да избират нова задача от няколко примера, поставени в подканата, без каквото и да е преквалификация. Това е причината да можете да „обучите“ модел в движение, просто като му покажете какво искате. Обучението в контекста е част от набора език-AI, използван за четене, генериране, класифициране и трансформиране на текст и реч в мащаб. За да изградите дълбоко разбиране, третирайте In-Context Learning като оперативен модел, а не като отделна функция: дефинирайте желаните резултати, изяснете предположенията и отделете това, което системата може да направи надеждно, от това, което все още изисква експертна преценка.
На практика силни екипи, използващи In-Context Learning, проектират подкани, извличане и цикли за преглед като една интегрирана комуникационна система. Те документират изрични критерии за успех, тестват срещу реалистични данни и работни потоци и повтарят въз основа на наблюдавани модели на неуспех, а не на еднократни победи в бенчмарка. Това е мястото, където теоретичното разбиране се превръща в трайна способност за продукти, политики и операции.
Езиковите работни процеси могат да се движат по-бързо, без да се жертва последователността. В същото време халюцинираните факти могат тихо да влизат в отчети, поддържащи потоци или резултати от изследвания. Най-устойчивият подход е да се комбинира скоростта на експериментиране с дисциплината на управление: стартирайте пилотни проекти, събирайте доказателства, публикувайте регистрационни файлове за решения и непрекъснато актуализирайте предпазните мерки, докато поведението на модела, очакванията на потребителите и регулаторните изисквания се развиват.
Стратегическо въздействие
Езиковите работни процеси могат да се движат по-бързо, без да се жертва последователността.
Езиковите работни процеси могат да се движат по-бързо, без да се жертва последователността. При висококачествени внедрявания това се превръща в измерими правила за работа, граници на собствеността и повтарящи се ритуали за преглед, така че екипите да могат да мащабират доверието, вместо да мащабират неяснотата.
Той разширява достъпа между езици и стилове на комуникация.
Той разширява достъпа между езици и стилове на комуникация. При висококачествени внедрявания това се превръща в измерими правила за работа, граници на собствеността и повтарящи се ритуали за преглед, така че екипите да могат да мащабират доверието, вместо да мащабират неяснотата.
Екипите могат да отделят повече време за преценка, докато автоматизацията се справя с повторението.
Екипите могат да отделят повече време за преценка, докато автоматизацията се справя с повторението. При висококачествени внедрявания това се превръща в измерими правила за работа, граници на собствеността и повтарящи се ритуали за преглед, така че екипите да могат да мащабират доверието, вместо да мащабират неяснотата.
Внедряване в реалния свят
Дайте на чатбот три примерни билета за поддръжка и техните категории, след което го накарайте да класифицира нов билет по същия начин
Показване на модел две преди/след двойки разхвърлян текст, преформатиран в чист JSON, така че да преобразува останалите
Поставете няколко примерни описания на продукта в тона на вашата марка, така че новите да отговарят на стила
Демонстрацията на сложна математическа задача с думи работи стъпка по стъпка, така че моделът решава подобни проблеми със същия формат на разсъждение
Модели на изпълнение
Учене в контекст на практика
Дайте на чатбот три примерни билета за поддръжка и техните категории, след което го накарайте да класифицира нов билет по същия начин.
Предоставяне на чатбот на три примерни билета за поддръжка и техните категории, след което го накарате да класифицира нов билет по същия начин. Екипите обикновено получават по-добри резултати, когато определят праговете на качеството предварително, поддържат път на човешка ескалация за крайни случаи и проследяват както печалбите в производителността, така и разходите за грешки във времето.
Учене в контекст на практика
Показване на модел с две двойки преди/след разхвърлян текст, преформатиран в чист JSON, така че да преобразува останалите.
Показване на модел две преди/след двойки разхвърлян текст, преформатиран в чист JSON, така че да преобразува останалите Екипите обикновено получават по-добри резултати, когато дефинират прагове за качество отпред, поддържат човешка пътека за ескалация за крайни случаи и проследяват както печалбите в производителността, така и разходите за грешки във времето.
Учене в контекст на практика
Поставете няколко примерни описания на продукта в тона на вашата марка, така че новите да отговарят на стила.
Поставяне на няколко примерни описания на продукта в тона на вашата марка, така че новите да отговарят на стила. Екипите обикновено получават по-добри резултати, когато определят праговете на качеството предварително, поддържат човешка ескалация за крайни случаи и проследяват както печалбите в производителността, така и разходите за грешки във времето.
Учене в контекст на практика
Демонстрацията на сложна математическа задача с думи работи стъпка по стъпка, така че моделът решава подобни проблеми със същия формат на разсъждение.
Демонстрирането на сложен математически проблем с думи работи стъпка по стъпка, така че моделът решава подобни проблеми със същия формат на разсъждение. Екипите обикновено получават по-добри резултати, когато определят праговете за качество предварително, поддържат път на човешка ескалация за крайни случаи и проследяват както печалбите в производителността, така и разходите за грешки във времето.
Рискове и предпазни огради
Халюцинираните факти могат тихо да влязат в отчети, потоци за поддръжка или резултати от изследвания.
Бързата чувствителност може да създаде противоречиви резултати при подобни заявки.
Чувствителните текстови данни могат да бъдат разкрити, ако контролите за достъп са слаби.
Пътна карта за изпълнение
Определете изходен формат, тон и стандарти за качество преди внедряване.
Определете изходен формат, тон и стандарти за качество преди внедряване. Отнасяйте се към всяка стъпка като към вход за доказателства: ако критериите не са изпълнени, поставете на пауза разпространението, запълнете празнината и едва след това разширете използването.
Наземни отговори с доверени източници винаги, когато точността има значение.
Наземни отговори с доверени източници винаги, когато точността има значение. Отнасяйте се към всяка стъпка като към вход за доказателства: ако критериите не са изпълнени, поставете на пауза разпространението, запълнете празнината и едва след това разширете използването.
Поддържайте контролна точка за човешки преглед за изходи с високи залози.
Поддържайте контролна точка за човешки преглед за изходи с високи залози. Отнасяйте се към всяка стъпка като към вход за доказателства: ако критериите не са изпълнени, поставете на пауза разпространението, запълнете празнината и едва след това разширете използването.
Проследявайте моделите на неуспехи и редовно обучавайте подкани или работни потоци.
Проследявайте моделите на неуспехи и редовно обучавайте подкани или работни потоци. Отнасяйте се към всяка стъпка като към вход за доказателства: ако критериите не са изпълнени, поставете на пауза разпространението, запълнете празнината и едва след това разширете използването.