008篇 – 调优和优化技术(Tuning and Optimization Techniques)

大家好,我是元壤教育的张涛,一名知识博主,专注于生成式人工智能(AIGC)各领域的研究与实践。我喜欢用简单的方法,帮助大家轻松掌握AIGC应用技术。我的愿景是通过我的文章和教程,帮助1000万人学好AIGC,用好AIGC。

哈喽小伙伴们,上次咱们讲到《优化基于提示词的模型》,不知道大家有没有一些新的收获呢?

那么,在本章中,我们将探讨提示词工程的调优和优化技术。微调提示词和优化与语言模型的交互是实现预期行为和提高像ChatGPT这样的AI模型性能的关键步骤。

通过了解各种调优方法和优化策略,我们可以微调我们的提示词,以生成更准确和上下文相关的响应。

微调提示词

  • 增量微调:通过逐步调整提示词并分析模型响应,迭代改进性能。就像做饭,慢慢加盐,直到味道刚刚好。
  • 数据集增强:通过增加额外示例或提示词的变体来扩充数据集,以在微调过程中引入多样性和鲁棒性。就像训练肌肉,要多种训练方式混合来更有效果。

上下文提示词调优

  • 上下文窗口大小:在多轮对话中尝试不同的上下文窗口大小,以找到上下文和模型容量之间的最佳平衡。就像聊天时,既不能话太多吓跑人,也不能话太少冷场。
  • 自适应上下文包含:根据模型的响应动态调整上下文长度,以更好地指导其对正在进行的对话的理解。好比是跟朋友聊天,随时根据对方反应调整话题长度。

温度调节和Top-p采样

  • 温度缩放:在解码过程中调整温度参数以控制模型响应的随机性。较高的值引入更多的多样性,而较低的值增加确定性。

超参数:Temperature(温度)是控制模型输出的多样性。可以理解为:热力学上,温度越高,分子运动越剧烈;温度越低,分子运动越缓慢。

在大模型中也是这样,温度这个参数的值越高,代表了输出结果越多变,越"歇斯底里",用褒义词讲,叫越具有多样性和创意性。

008篇 - 调优和优化技术(Tuning and Optimization Techniques)
008篇 - 调优和优化技术(Tuning and Optimization Techniques)

图来自于: 董董灿是个攻城狮

  • Top-p采样(核采样):使用Top-p采样限制模型仅考虑最高概率的令牌生成,从而生成更集中的连贯响应。好比是只挑最靠谱的答案,减少瞎猜。

Top-p,又称为“核采样”或“p采样”,是一种用于生成模型(如语言模型)输出文本的采样方法。与Top-k采样不同,Top-p采样根据概率分布选择输出词,而不是固定选择前k个最可能的词。

具体来说,Top-p采样按以下步骤进行:

  1. 排序:首先,将所有可能的下一个词根据其概率从高到低排序。
  2. 累积概率:然后,从概率最大的词开始,累积这些词的概率,直到累积概率达到或超过设定的阈值p(通常是0.9或0.95)。
  3. 采样:最后,从这些累积概率超过阈值的词中进行随机采样。

Top-p采样的优点在于它能自适应地选择合适数量的候选词,避免了只选择固定数量的词可能带来的局限性。这种方法在生成语言模型的多样性和流畅性之间取得了良好的平衡。

示例

假设有一个词汇表,其中每个词的概率如下:

  • 词A: 0.35
  • 词B: 0.25
  • 词C: 0.20
  • 词D: 0.10
  • 词E: 0.05
  • 词F: 0.05

如果我们设定p=0.7,那么累积概率的过程如下:

  • 词A (0.35)
  • 词A + 词B (0.35 + 0.25 = 0.60)
  • 词A + 词B + 词C (0.35 + 0.25 + 0.20 = 0.80)

在累积概率达到或超过0.7时,包含的词是A、B和C。然后从这三个词中进行随机采样。

这种方法确保生成模型不仅关注高概率词,还能有一定的多样性,避免生成的文本过于单一。

小结:

Top-p采样就是一种智能的文本生成方式,不仅仅选概率最高的词,还考虑到一个累积概率的阈值p。这样做的好处是可以在保持文本连贯性的同时增加文本的多样性,使得生成的内容更加丰富和有趣。

最小或最大长度控制

  • 最小长度控制:指定模型响应的最小长度,以避免过短的答案并鼓励更有信息量的输出。就像考试作文,字数不够得扣分。
  • 最大长度控制:限制最大响应长度,以避免过于冗长或不相关的响应。类似于聊天时别滔滔不绝,让人抓狂。

过滤和后处理

  • 内容过滤:应用内容过滤以排除特定类型的响应或确保生成的内容符合预定义的指南。就像筛选朋友圈,屏蔽不想看的内容。
  • 语言校正:后处理模型输出以纠正语法错误或改善流畅性。好比是把随手写的字母大写改正确。

强化学习

  • 奖励模型:通过使用强化学习的奖励模型微调提示词,鼓励生成所需的响应。就像小狗训练,给点小零食它就更听话了。
  • 策略优化:使用基于策略的强化学习优化模型行为,以实现更准确和上下文适当的响应。好比是下棋,要不断调整策略才能赢。

持续监控和反馈

  • 实时评估:实时监控模型性能以评估其准确性并相应地进行提示词调整。就像开车看导航,随时调整路线。
  • 用户反馈:收集用户反馈以了解模型响应的优缺点并优化提示词设计。就像饭馆老板听顾客意见,调整菜品味道。

调优和优化的最佳实践

  • A/B测试:进行A/B测试以比较不同的提示词策略并识别最有效的策略。就像买衣服,试试哪套更好看。
  • 平衡复杂性:在提示词中追求平衡的复杂性,避免过于复杂的指令或过于简单的任务。好比是设计游戏关卡,既不能太难也不能太简单。

用例和应用

  • 聊天机器人和虚拟助手:优化提示词以使聊天机器人和虚拟助手提供有帮助且上下文相关的响应。就像给Siri调教得更聪明。
  • 内容审核:微调提示词以确保模型生成的内容符合社区指南和伦理标准。就像做网站管理员,确保内容健康。

结论

在本章中,我们探讨了提示词工程的调优和优化技术。通过微调提示词、调整上下文、采样策略和控制响应长度,我们可以优化与语言模型的交互,以生成更准确和上下文相关的输出。应用强化学习和持续监控确保模型响应符合我们的预期行为。

通过实验不同的调优和优化策略,我们可以提高语言模型如ChatGPT的性能和用户体验,使其成为各种应用中更有价值的工具。记住要平衡复杂性,收集用户反馈,并迭代提示词设计,以在我们的提示词工程工作中取得最佳结果。

写在最后

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其他内容:

01-前言

02-介绍

03-提示词在AI模型中的作用

04-什么是生成式人工智能?

05-NLP和ML基础

06-常见的NLP任务

07-优化基于提示词的模型

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