Menu
Khi bạn ở đây, rất có thể bạn đã được thông tin đầy đủ về những điều kỳ diệu của Generative AI có thể thông qua các công cụ như ChatGPT, DALL-E hoặc Azure OpenAI. Nếu bạn ngạc nhiên trước khả năng của công nghệ này và thắc mắc: “Này, công nghệ này thật tuyệt vời, nhưng làm cách nào để tăng chất lượng phản hồi?”—bạn đã đến đúng chỗ.
Theo quan điểm của tôi, có hai phương pháp để nâng cao chất lượng của Generative AI: kỹ thuật nhanh chóng và tinh chỉnh. Hiểu cách chúng có thể giúp chúng tôi khai thác toàn bộ tiềm năng của các ứng dụng được hỗ trợ bởi AI. Ngoài ra, chúng cho phép chúng tôi tận dụng kiến thức có sẵn trong các mô hình được đào tạo trước như GPT-3 (tức là DaVinci, Curie, Babbage) đồng thời chuyên môn hóa các mô hình này cho các yêu cầu riêng trong kịch bản kinh doanh của chúng tôi. Hiệu quả này đặc biệt quan trọng trong các ngành có nhịp độ phát triển nhanh, nơi thời gian đưa sản phẩm ra thị trường là rất quan trọng.
Kỹ thuật prompt là việc truyền đạt hiệu quả nhu cầu của chúng ta đến các ứng dụng AI, đảm bảo chúng có thể hỗ trợ chúng ta một cách chính xác và chính xác. Chúng ta hãy dành một chút thời gian để tìm hiểu sâu hơn về khái niệm này.
Hãy tưởng tượng việc sử dụng Bing Chat AI để giải một bài toán. Nếu chúng ta hỏi một câu hỏi mơ hồ như “Bạn có thể giúp tôi một bài toán được không?” chúng tôi có thể sẽ nhận được phản hồi nhưng nó có thể không chính xác là những gì chúng tôi cần. Tuy nhiên, nếu chúng ta đưa ra hướng dẫn rõ ràng và cụ thể như “Vui lòng tính tổng của 13 và 7” thì chúng ta đang thực hành kỹ thuật nhanh chóng. Kết quả? Chúng tôi nhận được câu trả lời chính xác và phù hợp hơn vì chúng tôi đã hướng dẫn AI bằng hướng dẫn hoặc lời nhắc có cấu trúc rõ ràng.
Về mặt kinh doanh, hãy nghĩ đến việc yêu cầu phân tích xu hướng bán hàng hoặc thị trường từ một công cụ dựa trên OpenAI. Nếu chúng ta hỏi một câu hỏi rộng như “Hãy cho tôi biết về ngành ngân hàng”, chúng ta có thể không nhận được thông tin chi tiết mà chúng ta yêu cầu. Tuy nhiên, bằng cách áp dụng kỹ thuật nhanh chóng và nói: “Vui lòng cung cấp báo cáo chi tiết về xu hướng thị trường hiện tại cho ngành ngân hàng Hoa Kỳ, bao gồm dữ liệu về chiến lược gần đây của các đối thủ cạnh tranh hàng đầu của chúng tôi và sở thích của người tiêu dùng”, chúng tôi đã đặt ra những kỳ vọng rõ ràng. Độ chính xác này cho phép Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã chọn hiểu được yêu cầu của chúng tôi một cách toàn diện và cung cấp những hiểu biết có giá trị.
Vì vậy, cho dù chúng ta đang giải các bài toán hay đang tìm kiếm phân tích thị trường chuyên sâu, hãy nhớ rằng sự rõ ràng trong các hướng dẫn của chúng ta rất quan trọng. Chúng ta thiết kế lời nhắc của mình càng tốt thì phản hồi chúng ta nhận được càng chính xác và có giá trị.
Tôi khuyên bạn nên nuôi dưỡng văn hóa kỹ thuật nhanh chóng và khuyến khích các nhóm chia sẻ những bài học và kinh nghiệm thực tiễn tốt nhất để tạo ra những lời nhắc hiệu quả. Cách tiếp cận hợp tác này có thể nâng cao đáng kể hiệu quả, tăng năng suất và đưa đến việc ra quyết định thông minh hơn. Đó là một khoản đầu tư mang lại lợi nhuận theo nhiều cách!
Việc quan sát các nhà phát triển ưu tiên tiếp thu các kỹ năng kỹ thuật nhanh chóng và kết hợp các nhiệm vụ tối ưu hóa nhanh chóng vào giai đoạn thử nghiệm ứng dụng ngày càng trở nên phổ biến.
Phương pháp thứ hai để khai thác toàn bộ tiềm năng của Generative AI là tinh chỉnh. Nó trao quyền cho các cá nhân tận dụng các mô hình AI được đào tạo trước và điều chỉnh chúng cho phù hợp với các lĩnh vực cụ thể, khiến nó trở thành một kỹ năng vô giá cho những ai đang tìm cách khai thác AI một cách hiệu quả và điều chỉnh nó cho phù hợp với các yêu cầu riêng của họ.
Về bản chất, tinh chỉnh cho phép chúng tôi tinh chỉnh các mô hình được đào tạo trước như GPT-3.5 hoặc GPT-4 cho các ứng dụng chính xác bằng cách đưa chúng vào tập dữ liệu được nhắm mục tiêu phù hợp chặt chẽ với nhiệm vụ cụ thể hiện tại (tức là một ứng dụng tập trung vào đưa ra ý kiến pháp lý dựa trên nền tảng kiến thức hiện có).
Tinh chỉnh bao gồm việc cung cấp cho mô hình một tập dữ liệu chứa các ví dụ được gắn nhãn phù hợp với nhiệm vụ cụ thể hiện tại. Điều tôi học được là việc tinh chỉnh thành công nằm ở dữ liệu bổ sung và quá trình đào tạo mà nó đòi hỏi. Điều này bao gồm việc cung cấp phản hồi hoặc xếp hạng các phản hồi của AI và điều khiển hệ thống bằng các câu hỏi được thiết kế tỉ mỉ bằng cách sử dụng các kỹ thuật kỹ thuật nhanh chóng.
Generative AI là gì, mô hình nền tảng là gì và tại sao chúng lại quan trọng?
Mặc dù đúng là việc tinh chỉnh trong Generative AI đi kèm với chi phí bổ sung, nhưng về lâu dài, nó thường tiết kiệm chi phí hơn gấp ba lần so với việc đào tạo một mô hình từ đầu hoặc đầu tư nhiều giờ vào việc tối ưu hóa các truy vấn bằng cách sử dụng các kỹ thuật kỹ thuật nhanh chóng, đặc biệt là khi xử lý các vấn đề liên quan đến AI. các nhiệm vụ phức tạp như xây dựng chatbot trong một miền đòi hỏi kiến thức cao.
Như đã đề cập trước đây, kỹ thuật tinh chỉnh và kịp thời thể hiện các phương pháp riêng biệt để khai thác khả năng LLM nhằm giải quyết các nhiệm vụ cụ thể. Một số nhiệm vụ có thể yêu cầu tinh chỉnh để đạt được kết quả tối ưu, trong khi những nhiệm vụ khác có thể được giải quyết hiệu quả chỉ thông qua kỹ thuật nhanh chóng. Điều này thường dẫn đến các câu hỏi: Tại sao và khi nào chúng ta nên cân nhắc đầu tư vào việc tinh chỉnh?
Cả hai phương pháp được đề cập đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng; nó thực sự phụ thuộc vào trường hợp sử dụng cụ thể và các tài nguyên sẵn có. Dựa trên những hiểu biết sâu sắc thu được từ các dự án mà nhóm của tôi đã tham gia, dưới đây là một số điểm chính:
Chỉ dựa vào kỹ thuật nhanh chóng có thể là một thách thức khi phấn đấu đạt được độ chính xác và chất lượng cao, vì LLM vẫn có thể tạo ra các kết quả đầu ra không liên quan hoặc sai sót. Tinh chỉnh trở nên vô giá trong việc nâng cao độ chính xác và chất lượng đầu ra của mô hình. Nó cũng giảm thiểu rủi ro tạo ra những phản hồi không liên quan hoặc mâu thuẫn dẫn đến sự hài lòng của khách hàng.
Việc tạo ra các lời nhắc hiệu quả thông qua kỹ thuật kịp thời có thể là một quá trình tốn nhiều thời gian và công sức, thường đòi hỏi phải thử nghiệm nhiều lần, sai sót và thử nghiệm để tìm ra lời nhắc tối ưu. Hơn nữa, các lời nhắc mở rộng có thể gây ra độ trễ và làm giảm hiệu quả của mô hình.
Tinh chỉnh giúp giảm sự phụ thuộc vào thiết kế nhanh chóng, nâng cao độ bền và tính nhất quán của mô hình trên các định dạng và kiểu đầu vào khác nhau. Nó cũng mở rộng khả năng của mô hình, cho phép nó thực hiện các nhiệm vụ ngoài những nhiệm vụ được hỗ trợ bởi mô hình được đào tạo trước ban đầu.
Vì những lý do này, tôi khuyên bạn nên đầu tư vào việc tinh chỉnh ở bất kỳ tổ chức nào muốn khai thác sức mạnh của AI một cách hiệu quả trong các trường hợp sử dụng nhắm mục tiêu duy trì tính cạnh tranh. Chắc chắn, việc tinh chỉnh sẽ giảm chi phí cao liên quan đến các mô hình đào tạo ngay từ đầu, khiến việc áp dụng AI trở nên khả thi hơn về mặt tài chính.
Tóm lại, việc tinh chỉnh trong lĩnh vực Generative AI đóng vai trò là động lực biến đổi cho cả doanh nghiệp và nhà phát triển. Nó tạo điều kiện cho việc sử dụng hiệu quả các mô hình AI được đào tạo trước tiên tiến trên nhiều ứng dụng đa dạng. Tính hiệu quả, tiết kiệm chi phí và khả năng khai thác kiến thức sẵn có khiến nó trở thành tài sản không thể thiếu trong bối cảnh AI đương đại. Để duy trì tính cạnh tranh và thúc đẩy đổi mới, đầu tư vào việc tinh chỉnh không chỉ là một lựa chọn mà còn là điều cần thiết.
Nguồn: forbes.com
