6 일반적인 LLM 사용자 정의 전략이 간단히 설명되었습니다

이 기사는 간단한 기술에서보다 리소스 집약적 인 방법에 이르기까지 대형 언어 모델 (LLM)을 사용자 정의하기위한 6 가지 주요 전략을 탐색합니다. 올바른 접근 방식을 선택하는 것은 특정 요구, 자원 및 기술 전문 지식에 달려 있습니다.

왜 llms를 사용자 정의 하는가?

미리 훈련 된 LLM은 강력하지만 종종 특정 비즈니스 또는 도메인 요구 사항에 미치지 못합니다. LLM을 사용자 정의하면 모델을 처음부터 훈련시키는 데 금지 비용없이 정확한 요구에 맞게 기능을 조정할 수 있습니다. 이것은 광범위한 자원이없는 소규모 팀에게 특히 중요합니다.

오른쪽 선택 :

사용자 정의 전에 적절한 기본 모델을 선택하는 것이 중요합니다. 고려해야 할 요소는 다음을 포함합니다

오픈 소스 vs. 독점 : 오픈 소스 모델은 유연성과 제어력을 제공하지만 기술 기술을 수요하는 반면 독점 모델은 비용으로 쉽게 접근 할 수 있고 종종 우수한 성능을 제공합니다. 작업 및 메트릭 :

다른 모델이 다양한 작업에서 뛰어납니다 (질문 답변, 요약, 코드 생성). 벤치 마크 메트릭 및 도메인 별 테스트는 필수적입니다

아키텍처 : 디코더 전용 모델 (GPT 등)은 텍스트 생성에서 강력하지만 인코더 디코더 모델 (예 : T5)은 번역에 더 적합합니다. 전문가 혼합 (MOE)과 같은 신흥 아키텍처는 약속을 보여줍니다 모델 크기 :

대형 모델은 일반적으로 더 잘 수행하지만 더 많은 계산 리소스가 필요합니다.

• 6 개의 LLM 사용자 정의 전략 (자원 강도에 의해 순위가 매겨짐) : 다음 전략은 자원 소비의 오름차순으로 제시됩니다. 1. 프롬프트 엔지니어링 <.>
• 프롬프트 엔지니어링에는 LLM의 응답을 안내하기 위해 입력 텍스트 (프롬프트)를 신중하게 제작해야합니다. 여기에는 지침, 컨텍스트, 입력 데이터 및 출력 표시기가 포함됩니다. 제로 샷, 원샷 및 소수의 프롬프트와 같은 기술뿐만 아니라 사고 체인 (COT), 사고의 나무, 자동 추론 및 도구 사용 (ART)과 같은 고급 방법은 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. . 프롬프트 엔지니어링은 효율적이고 쉽게 구현됩니다 2. 디코딩 및 샘플링 전략
• 디코딩 전략 제어 (욕심 많은 검색, 빔 검색, 샘플링) 및 추론 시간에 샘플링 매개 변수 (온도, Top-K, Top-P)를 사용하면 LLM 출력의 무작위성 및 다양성을 조정할 수 있습니다. 이것은 모델 동작에 영향을 미치는 저렴한 방법입니다.

  3. 검색 증강 생성 (rag)

  Rag는 외부 지식을 통합하여 LLM 응답을 향상시킵니다. 여기에는 지식 기반에서 관련 정보를 검색하고 사용자의 쿼리와 함께 LLM에 공급하는 것이 포함됩니다. 이는 환각을 줄이고 특히 도메인 별 작업의 경우 정확도를 향상시킵니다. 래그는 LLM을 재교육 할 필요가 없기 때문에 비교적 자원 효율적입니다. 4. 에이전트 기반 시스템

  에이전트 기반 시스템을 사용하면 LLM이 환경과 상호 작용하고 도구를 사용하며 메모리를 유지할 수 있습니다. React (상승 추론 및 연기)와 같은 프레임 워크는 추론을 행동 및 관찰과 결합하여 복잡한 작업의 성능을 향상시킵니다. 에이전트는 복잡한 워크 플로 및 도구 활용을 관리 할 때 상당한 이점을 제공합니다.
  5. 미세 조정

  미세 조정에는 사용자 정의 데이터 세트를 사용하여 LLM의 매개 변수를 업데이트하는 것이 포함됩니다. LORA와 같은 파라미터 효율적인 미세 조정 (PEFT) 방법은 전체 미세 조정에 비해 계산 비용을 크게 줄입니다. 이 접근법은 이전 방법보다 더 많은 리소스가 필요하지만보다 실질적인 성능 이득을 제공합니다.

  6. 인간 피드백 (RLHF)의 강화 학습

  RLHF는 인간의 피드백을 기반으로 보상 모델을 훈련시켜 LLM의 출력을 인간 선호도와 정렬합니다. 이것은 가장 자원 집약적 인 방법으로, 상당한 인간 주석과 계산 능력이 필요한 방법이지만, 응답 품질과 원하는 행동과의 정렬에서 상당한 개선으로 이어질 수 있습니다.

  . 이 개요는 다양한 LLM 사용자 정의 기술에 대한 포괄적 인 이해를 제공하여 특정 요구 사항 및 리소스를 기반으로 가장 적절한 전략을 선택할 수 있습니다. 선택할 때 자원 소비와 성능 이득 사이의 상충 관계를 고려해야합니다.

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위 내용은 6 일반적인 LLM 사용자 정의 전략이 간단히 설명되었습니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!