Genel Bakış
Bağlam içi öğrenme, büyük dil modellerinin, herhangi bir yeniden eğitim gerektirmeden, istemde yer alan birkaç örnekten yeni bir görevi alabilme konusundaki şaşırtıcı yeteneğidir. Bir modele sadece ne istediğinizi göstererek anında 'öğretebilmenizin' nedeni budur.
Bağlam İçi Öğrenme, metni ve konuşmayı geniş ölçekte okumak, oluşturmak, sınıflandırmak ve dönüştürmek için kullanılan dil yapay zeka yığınının bir parçasıdır.
Derin Dalış
Normalde bir sinir ağına yeni bir görev öğretmek, eğitim yoluyla ağırlıklarını güncellemek anlamına gelir. Bağlam içi öğrenme farklıdır: Doğrudan bilgi istemine ("bağlam") birkaç örnek yazarsınız ve model, modeli çıkarır ve onu yeni bir girdiye uygular. Modelin içinde hiçbir şey değişmiyor; örnekler sadece bir sonraki jeton tahminini yönlendiriyor. 'Sıfır atış' (yalnızca talimat), 'tek atış' (bir örnek) ve 'birkaç atış' (birkaç örnek) duyacaksınız. Bu davranış 2020'de GPT-3 tarafından popüler hale getirildi ve ortaya çıkan bir yetenek olduğu ortaya çıktı: Küçük modeller bunu yapamaz, ancak kabaca 100 milyar parametreli ölçeğin ötesinde, birkaç atışlık komutların doğruluğu keskin bir şekilde artıyor. Model, ön eğitim sırasında kalıpları tanımayı ve sürdürmeyi etkili bir şekilde öğrendi, böylece bu beceriyi çıkarım zamanında yeniden kullanabilir.
Teknik Bilgi
Yorumlanabilirlik araştırması, bu yeteneğin büyük bir kısmının, eğitim sırasında ortaya çıkan ve bulanık önek eşleştirmesi gerçekleştiren dikkat devreleri olan "tümevarım kafalarına" dayandığını ortaya çıkardı: benzer bir tokenin göründüğü yeri geriye doğru tararlar ve ardından onu takip edenleri kopyalarlar. Dolayısıyla isteminiz 'elma -> meyve, havuç -> sebze' gösterdiğinde model yapıyla eşleşir ve bir sonraki öğe için doğru etiketi tahmin eder. Önemli olan, çıkarımda hiçbir gradyan akışı ve ağırlık güncellemesi olmamasıdır. Örnekler, bir sonraki jeton olasılık dağılımını besleyen aktivasyonları yeniden şekillendiriyor.
Bağlam İçi Öğrenmede Uzmanlaşmak
Bağlam içi öğrenme, büyük dil modellerinin, herhangi bir yeniden eğitim gerektirmeden, istemde yer alan birkaç örnekten yeni bir görevi alabilme konusundaki şaşırtıcı yeteneğidir. Bir modele sadece ne istediğinizi göstererek anında 'öğretebilmenizin' nedeni budur. Bağlam İçi Öğrenme, metni ve konuşmayı geniş ölçekte okumak, oluşturmak, sınıflandırmak ve dönüştürmek için kullanılan dil yapay zeka yığınının bir parçasıdır. Derin bir anlayış oluşturmak için Bağlam İçi Öğrenmeyi tek bir özellik olarak değil, bir işletim modeli olarak ele alın: arzu edilen sonuçları tanımlayın, varsayımları netleştirin ve sistemin güvenilir bir şekilde yapabileceklerini hâlâ uzman görüşü gerektiren şeylerden ayırın.
Uygulamada, Bağlam İçi Öğrenme tasarımını kullanan güçlü ekipler, tek bir entegre iletişim sistemi olarak döngüleri yönlendirir, alır ve gözden geçirir. Açık başarı kriterlerini belgeliyorlar, gerçekçi verilere ve iş akışlarına göre test ediyorlar ve tek seferlik kıyaslama kazanımları yerine gözlemlenen başarısızlık modellerine dayalı olarak yineleniyorlar. Burası teorik anlayışın ürün, politika ve operasyonlar genelinde dayanıklı yeteneğe dönüştüğü yerdir.
Dil iş akışları tutarlılıktan ödün vermeden daha hızlı ilerleyebilir. Aynı zamanda Halüsinasyonlu gerçekler sessizce raporlara, destek akışlarına veya araştırma çıktılarına girebilir. En dayanıklı yaklaşım, deneme hızını yönetişim disiplini ile birleştirmektir: pilot uygulamaları çalıştırın, kanıtları toplayın, karar günlüklerini yayınlayın ve model davranışı, kullanıcı beklentileri ve düzenleyici gereksinimler geliştikçe koruma önlemlerini sürekli olarak güncelleyin.
Stratejik Etki
Dil iş akışları tutarlılıktan ödün vermeden daha hızlı ilerleyebilir.
Dil iş akışları tutarlılıktan ödün vermeden daha hızlı ilerleyebilir. Yüksek kaliteli dağıtımlarda bu, ölçülebilir işletim kurallarına, sahiplik sınırlarına ve yinelenen inceleme ritüellerine dönüştürülür, böylece ekipler belirsizliği ölçeklendirmek yerine güveni ölçeklendirebilir.
Diller ve iletişim tarzları arasında erişimi genişletir.
Diller ve iletişim tarzları arasında erişimi genişletir. Yüksek kaliteli dağıtımlarda bu, ölçülebilir işletim kurallarına, sahiplik sınırlarına ve yinelenen inceleme ritüellerine dönüştürülür, böylece ekipler belirsizliği ölçeklendirmek yerine güveni ölçeklendirebilir.
Otomasyon tekrarlamayı yönetirken ekipler karar vermeye daha fazla zaman ayırabilir.
Otomasyon tekrarlamayı yönetirken ekipler karar vermeye daha fazla zaman ayırabilir. Yüksek kaliteli dağıtımlarda bu, ölçülebilir işletim kurallarına, sahiplik sınırlarına ve yinelenen inceleme ritüellerine dönüştürülür, böylece ekipler belirsizliği ölçeklendirmek yerine güveni ölçeklendirebilir.
Gerçek Dünya Uygulaması
Bir chatbot'a üç örnek destek bildirimi ve bunların kategorilerini vermek, ardından yeni bir bildirimi aynı şekilde sınıflandırmasını sağlamak
Geri kalanını dönüştürecek şekilde temiz JSON olarak yeniden biçimlendirilen dağınık metin çiftlerinden iki önce/sonra bir model gösteriliyor
Yeni açıklamaların stile uyması için markanızın tarzına birkaç örnek ürün açıklaması yapıştırmak
Modelin benzer problemleri aynı akıl yürütme biçimiyle çözmesi için adım adım çalışılan zor bir matematik kelime probleminin gösterilmesi
Uygulama Modelleri
Uygulamada Bağlam İçi Öğrenme
Bir chatbot'a üç örnek destek bileti ve bunların kategorilerini verip, ardından yeni bir bileti aynı şekilde sınıflandırmasını sağlamak.
Bir chatbot'a üç örnek destek bildirimi ve kategorileri vererek, ardından yeni bir bildirimi aynı şekilde sınıflandırmasını sağlayın. Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden tanımladıklarında, uç durumlar için insani bir yükseltme yolu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.
Uygulamada Bağlam İçi Öğrenme
Geri kalanını dönüştürecek şekilde temiz JSON'a yeniden biçimlendirilmiş dağınık metin çiftlerinden iki önce/sonra bir model gösteriliyor.
Geri kalanları dönüştürecek şekilde temiz JSON'a yeniden biçimlendirilmiş iki öncesi/sonrası karışık metin çifti modeli gösteriliyor Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden tanımladıklarında, uç durumlar için insani bir yükseltme yolu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.
Uygulamada Bağlam İçi Öğrenme
Yeni açıklamaların stile uyması için markanızın tarzına birkaç örnek ürün açıklaması yapıştırın.
Yenilerinin stile uyması için markanızın tonuna birkaç örnek ürün açıklaması yapıştırmak Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden belirlediklerinde, uç durumlar için insani bir yükseltme yolu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.
Uygulamada Bağlam İçi Öğrenme
Zor bir matematik kelime problemini adım adım göstererek modelin benzer problemleri aynı akıl yürütme biçimiyle çözmesini sağladık.
Modelin benzer problemleri aynı akıl yürütme formatıyla çözmesi için adım adım çalışılan zorlu bir matematik kelime probleminin gösterilmesi Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden belirlediklerinde, uç durumlar için insani bir yükseltme yolunu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.
Riskler ve Korkuluklar
Halüsinasyonlu gerçekler sessizce raporlara, destek akışlarına veya araştırma çıktılarına girebilir.
İstem hassasiyeti, benzer istekler arasında tutarsız sonuçlar yaratabilir.
Erişim kontrolleri zayıfsa hassas metin verileri açığa çıkabilir.
Uygulama Yol Haritası
Kullanıma sunmadan önce çıktı formatını, tonunu ve kalite standartlarını tanımlayın.
Kullanıma sunmadan önce çıktı formatını, tonunu ve kalite standartlarını tanımlayın. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.
Doğruluğun önemli olduğu durumlarda güvenilir kaynaklarla zemin müdahaleleri.
Doğruluğun önemli olduğu durumlarda güvenilir kaynaklarla zemin müdahaleleri. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.
Yüksek riskli çıktılar için insan incelemesi kontrol noktası bulundurun.
Yüksek riskli çıktılar için insan incelemesi kontrol noktası bulundurun. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.
Arıza modellerini takip edin ve istemleri veya iş akışlarını düzenli olarak yeniden eğitin.
Arıza modellerini takip edin ve istemleri veya iş akışlarını düzenli olarak yeniden eğitin. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.