Ottimizzazione delle prestazioni del LLM: un confronto tra strategie di fine-tuning e di ingegneria rapida
Nel mondo in rapido sviluppo dell'Intelligenza Artificiale (IA), il futuro potrebbe risiedere in un delicato equilibrio tra l'affinamento e l'ingegneria delle domande. Entrambe le metodologie hanno i loro punti di forza unici e vengono sempre più utilizzate dalle aziende per affrontare una vasta gamma di compiti.
L'affinamento, simile al miglioramento di uno smartphone per un fotografo professionista con strumenti fotografici migliori, memoria e software di editing, trasforma i modelli IA per scopi specifici. Tuttavia, può essere costoso e potrebbe portare a un modello troppo specializzato, rendendolo meno versatile. D'altra parte, l'ingegneria delle domande, simile all'apprendimento di scorciatoie per utilizzare il telefono in modo più efficace senza dover installare nuove app, si concentra su come la domanda o l'istruzione è scritta per migliorare la risposta del modello.
I grandi modelli linguistici come Claude vengono utilizzati per vari compiti, come la stesura di saggi, la sintesi di ricerche e la generazione di codice per computer. In compiti quotidiani come la scrittura di contenuti brevi, la stesura di email o la sintesi di articoli, l'ingegneria delle domande funziona bene.
Tuttavia, in compiti specializzati, sia l'affinamento che l'ingegneria delle domande sono utili. L'affinamento fornisce conoscenze più approfondite e coerenti che le domande da sole non possono offrire. Questo è particolarmente importante in settori in cui gli errori possono avere conseguenze serie, come la sanità, il diritto e la finanza.
Un concetto più recente, non menzionato in precedenza, modifica il modo in cui le domande vengono lette senza ritraining del modello completo, risparmiando denaro ma migliorando ancora i risultati. Le aziende come Beam AI hanno sviluppato un concetto che improves the interpretation of prompts without needing to fully retrain the model. This is achieved by allowing direct customization of prompts and variables within a node editor, making the AI agent behaviour fine-tunable and transparent.
Despite these advancements, it's crucial to remember that human checking remains essential, especially in areas where accuracy cannot be compromised. A clear prompt often leads to a better answer from the model, but it's important to note that prompt engineering can sometimes provide wrong answers with high confidence, making it unpredictable.
If the training datasets have errors or bias, it can affect the model's accuracy. Therefore, the combination of fine-tuning and prompt engineering can lead to stronger results, including faster study, smarter business tools, and safer systems in healthcare.
In conclusion, the future of AI development may rest on the ability to effectively balance fine-tuning and prompt engineering, using the right tool for the right job. By leveraging the flexibility of prompt engineering and the reliability of fine-tuning, we can create AI models that are versatile, efficient, and accurate.
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