Kontakt z nami

Artificial Intelligence

Odsłonięcie panelu sterowania: kluczowe parametry kształtujące wyniki LLM

mm

Opublikowany

 on

Modele wielkojęzyczne (LLM) wyłoniły się jako siła transformacyjna, znacząco wpływająca na branże takie jak opieka zdrowotna, finanse i usługi prawne. Na przykład niedawne badanie przeprowadzone przez McKinsey ustaliło, że kilka przedsiębiorstw w sektorze finansowym wykorzystuje LLM do automatyzacji zadań i generowania raportów finansowych.

Co więcej, LLM mogą przetwarzać i generować formaty tekstowe o jakości ludzkiej, bezproblemowo tłumaczyć języki i dostarczać informacyjne odpowiedzi na złożone zapytania, nawet w niszowych dziedzinach nauki.

Na tym blogu omówiono podstawowe zasady LLM i zbadano, w jaki sposób dostrojenie tych modeli może uwolnić ich prawdziwy potencjał, stymulując innowacyjność i wydajność.

Jak działają LLM: przewidywanie następnego słowa w sekwencji

LLM to potęgi oparte na danych. Są szkoleni w zakresie ogromnych ilości danych tekstowych, obejmujących książki, artykuły, kod i rozmowy w mediach społecznościowych. Te dane szkoleniowe wystawiają LLM na skomplikowane wzorce i niuanse ludzkiego języka.

W sercu tych LLM leży wyrafinowana architektura sieci neuronowej zwana a transformator. Rozważ transformator jako złożoną sieć połączeń, która analizuje relacje między słowami w zdaniu. Pozwala to LLM zrozumieć kontekst każdego słowa i przewidzieć najbardziej prawdopodobne słowo, które będzie następować w sekwencji.

Rozważ to w ten sposób: podajesz LLM zdanie typu „Kot usiadł na…” Na podstawie danych szkoleniowych LLM rozpoznaje kontekst („Kot usiadł na„) i przewiduje najbardziej prawdopodobne słowo, które nastąpi, np. „mata.” Ten proces przewidywania sekwencyjnego pozwala LLM generować całe zdania, akapity, a nawet kreatywne formaty tekstu.

Podstawowe parametry LLM: Dostrajanie wyjścia LLM

Teraz, gdy rozumiemy podstawowe działanie LLM, przyjrzyjmy się panelowi sterowania, który zawiera parametry dostroić ich dorobek twórczy. Dostosowując te parametry, możesz skierować LLM w stronę generowania tekstu zgodnego z Twoimi wymaganiami.

1. Temperatura

Wyobraź sobie temperaturę jako pokrętło kontrolujące losowość sygnału wyjściowego LLM. Ustawienie wysokiej temperatury dodaje dawki kreatywności, zachęcając LLM do odkrywania mniej prawdopodobnych, ale potencjalnie bardziej interesujących wyborów słów. Może to prowadzić do zaskakujących i unikalnych wyników, ale także zwiększa ryzyko powstania bezsensownego lub nieistotnego tekstu.

I odwrotnie, ustawienie niskiej temperatury pozwala LLM skupić się na najbardziej prawdopodobnych słowach, co skutkuje bardziej przewidywalnymi, ale potencjalnie zrobotyzowanymi wynikami. Kluczem jest znalezienie równowagi pomiędzy kreatywnością a spójnością z konkretnymi potrzebami.

2. Góra-k

Próbkowanie Top-k działa jak filtr, ograniczając LLM w wyborze następnego słowa z całego wszechświata możliwości. Zamiast tego ogranicza opcje do k najbardziej prawdopodobnych słów na podstawie poprzedniego kontekstu. Takie podejście pomaga LLM wygenerować bardziej skoncentrowany i spójny tekst, odwracając go od całkowicie nieistotnych wyborów słów.

Na przykład, jeśli instruujesz LLM, aby napisał wiersz, użycie próbkowania od góry k z niską wartością k, np. k=3, popchnie LLM w kierunku słów powszechnie kojarzonych z poezją, takich jak „miłość""serce"Lub"marzenie”, zamiast uciekać się do niepowiązanych ze sobą terminów, takich jak „kalkulator” czy „ekonomia”.

3. Do góry str

Próbkowanie Top-p przyjmuje nieco inne podejście. Zamiast ograniczać opcje do ustalonej liczby słów, ustawia skumulowany próg prawdopodobieństwa. Następnie LLM bierze pod uwagę tylko słowa mieszczące się w tym progu prawdopodobieństwa, zapewniając równowagę między różnorodnością a trafnością.

Załóżmy, że chcesz, aby LLM napisał post na blogu o sztucznej inteligencji (AI). Próbkowanie Top-p umożliwia ustawienie progu obejmującego najbardziej prawdopodobne słowa związane z sztuczną inteligencją, takie jak „uczenie maszynowe"I"algorytmy”. Pozwala jednak również na badanie mniej prawdopodobnych, ale potencjalnie wnikliwych terminów, takich jak „etyka"I"Ograniczenia".

4. Limit tokenów

Wyobraź sobie żeton jako pojedyncze słowo lub znak interpunkcyjny. Parametr limitu tokenów pozwala kontrolować całkowitą liczbę tokenów generowanych przez LLM. Jest to kluczowe narzędzie zapewniające zgodność treści stworzonych przez LLM z określonymi wymaganiami dotyczącymi liczby słów. Na przykład, jeśli potrzebujesz opisu produktu na 500 słów, możesz odpowiednio ustawić limit tokenów.

5. Zatrzymaj sekwencje

Sekwencje zatrzymania są jak magiczne słowa dla LLM. Te predefiniowane frazy lub znaki sygnalizują LLM, aby wstrzymał generowanie tekstu. Jest to szczególnie przydatne, aby zapobiec utknięciu LLM w nieskończonych pętlach lub wypadnięciu ze stycznych.

Na przykład możesz ustawić sekwencję zatrzymania jako „KONIEC”, aby poinstruować LLM, aby zakończył generowanie tekstu po napotkaniu tej frazy.

6. Blokuj obraźliwe słowa

Parametr „blokuj obraźliwe słowa” jest kluczowym zabezpieczeniem uniemożliwiającym LLM generowanie obraźliwego lub nieodpowiedniego języka. Jest to niezbędne do utrzymania bezpieczeństwa marki w różnych przedsiębiorstwach, zwłaszcza tych, które w dużym stopniu opierają się na komunikacji publicznej, takich jak agencje marketingowe i reklamowe, obsługa klienta itp.

Co więcej, blokowanie obraźliwych słów kieruje LLM w stronę generowania włączających i odpowiedzialnych treści, co stanowi obecnie rosnący priorytet dla wielu firm.

Rozumiejąc te kontrole i eksperymentując z nimi, firmy z różnych sektorów mogą wykorzystać LLM do tworzenia wysokiej jakości, ukierunkowanych treści, które rezonują z ich odbiorcami.

Poza podstawami: odkrywanie dodatkowych parametrów LLM

Chociaż parametry omówione powyżej stanowią solidną podstawę do kontrolowania wyników LLM, istnieją dodatkowe parametry umożliwiające dostrojenie modeli w celu uzyskania dużej przydatności. Oto kilka przykładów:

  • Kara za częstotliwość: Ten parametr zniechęca LLM do zbyt częstego powtarzania tego samego słowa lub frazy, promując bardziej naturalny i zróżnicowany styl pisania.
  • Kara za obecność: Zniechęca to LLM do używania słów lub wyrażeń już obecnych w monicie, zachęcając go do generowania bardziej oryginalnych treści.
  • Bez powtarzania N-gramów: To ustawienie uniemożliwia LLM generowanie sekwencji słów (n-gramów) już występujących w określonym oknie w wygenerowanym tekście. Pomaga zapobiegać powtarzającym się schematom i zapewnia płynniejszy przepływ.
  • Filtrowanie górnego k: Ta zaawansowana technika łączy próbkowanie top-k i próbkowanie jądra (top-p). Umożliwia ograniczenie liczby słów kandydujących i ustawienie minimalnego progu prawdopodobieństwa w ramach tych opcji. Zapewnia to jeszcze lepszą kontrolę nad kierunkiem twórczym LLM.

Eksperymentowanie i znajdowanie właściwej kombinacji ustawień jest kluczem do uwolnienia pełnego potencjału LLM dla Twoich konkretnych potrzeb.

LLM to potężne narzędzia, ale ich prawdziwy potencjał można odblokować poprzez dostrojenie podstawowych parametrów, takich jak temperatura, top-k i top-p. Dostosowując te parametry LLM, możesz przekształcić swoje modele we wszechstronnych asystentów biznesowych, zdolnych do generowania różnych formatów treści dostosowanych do konkretnych potrzeb.

Aby dowiedzieć się więcej o tym, jak LLM mogą wzmocnić Twoją firmę, odwiedź stronę Unite.ai.