Kỹ Thuật Nhằm Tối Đa Hóa Hiệu Suất của ChatGPT

Phần 1: Giới thiệu về Kỹ thuật Tối ưu hóa

• Podcast nói về việc tối đa hóa hiệu suất của Mô hình Ngôn ngữ (LLM) khi giải quyết vấn đề bằng cách tinh chỉnh.

• Người nói gồm John Allard, trưởng nhóm kỹ sư tại OpenAI, và Colin, người đứng đầu bộ phận giải pháp tại Châu Âu.

• Họ thảo luận về thách thức trong việc tối ưu hóa LLM và thiếu một giải pháp toàn diện cho kỹ thuật tối ưu hóa.

• Họ giới thiệu một khung cảnh cho việc tối ưu hóa, tập trung vào tối ưu hóa bối cảnh và tối ưu hóa LLM.

PHẦN 2: KỸ THUẬT PROMPT VÀ GENERATION TĂNG CƯỜNG TRÍCH XUẤT (RAG)

• Quá trình tối ưu hóa thường bắt đầu với kỹ thuật prompt, nơi mà việc đưa ra hướng dẫn rõ ràng, phân chia nhiệm vụ phức tạp, và cung cấp thời gian suy nghĩ là những chiến lược quan trọng.

• RAG là một kỹ thuật khác cung cấp quyền truy cập vào nội dung cụ thể của lĩnh vực để cải thiện hiệu suất.

• RAG hữu ích cho việc giới thiệu thông tin mới, giảm ảo tưởng, và cập nhật kiến thức của mô hình.

• Người nói chia sẻ một câu chuyện thành công nơi kỹ thuật prompt và RAG được sử dụng để đạt được độ chính xác 98% mà không cần tinh chỉnh.

• Họ cũng cảnh báo rằng RAG có thể phản tác dụng nếu việc tìm kiếm nội dung liên quan không chính xác, dẫn đến câu trả lời sai.

• Họ đề cập đến khung đánh giá gọi là Ragas, đo lường sự trung thực, tính liên quan của câu trả lời, và các chỉ số khác để đánh giá hiệu suất của RAG.

PHẦN 3: KỸ THUẬT TINH CHỈNH

• Tinh chỉnh là kỹ thuật mà một mô hình đã được đào tạo trước đó được huấn luyện thêm trên một tập dữ liệu nhỏ hơn và cụ thể hơn về lĩnh vực.

• Tinh chỉnh cho phép đạt được mức hiệu suất mà không thể nếu không có nó.

• Các mô hình được tinh chỉnh thường hiệu quả hơn trong giao tiếp và yêu cầu ít hướng dẫn phức tạp hơn.

• Tinh chỉnh tốt cho việc nhấn mạnh kiến thức hiện có trong mô hình gốc và chỉnh sửa/cá nhân hóa cấu trúc hoặc âm điệu đầu ra của mô hình.

• Tinh chỉnh không tốt cho việc thêm kiến thức mới vào mô hình hoặc lặp lại nhanh chóng trên một trường hợp sử dụng mới.

• Quan trọng là phải thiết lập một cơ sở trước khi tinh chỉnh và bắt đầu với kỹ thuật prompt và học tập với vài ví dụ.

• Chất lượng dữ liệu quan trọng hơn số lượng dữ liệu khi nói đến tinh chỉnh.

• Kết hợp tinh chỉnh với RAG có thể có lợi cho một số trường hợp sử dụng.

• Bảng đánh giá Spider 1.0 được sử dụng để kiểm tra các kỹ thuật tinh chỉnh và prompt khác nhau cho việc tạo ra câu lệnh SQL từ câu hỏi ngôn ngữ tự nhiên và sơ đồ cơ sở dữ liệu.

• Các phương pháp khác nhau đã được thử nghiệm, bao gồm trích xuất đơn giản, nhúng tài liệu giả định, trích xuất theo ngữ cảnh, và kiểm tra tự nhất quán.

• Kết quả tốt nhất đạt được với phương pháp kiểm tra tự nhất quán, nơi mà mô hình xây dựng và chạy truy vấn và nhận được thông báo lỗi nếu mắc lỗi.

PHẦN 4: NGHIÊN CỨU TRƯỜNG HỢP VÀ KẾT QUẢ

• Người nói sử dụng nhúng tài liệu giả định và tìm kiếm tương đồng để cải thiện hiệu suất cho một vấn đề cụ thể.

• Trích xuất theo ngữ cảnh cũng được thử nghiệm, nơi mà các ví dụ về độ khó bằng nhau được đưa lại trong RAG.

• Các kỹ thuật tiên tiến hơn như suy luận chuỗi suy nghĩ đã được khám phá, nhưng người nói quyết định sử dụng kiểm tra tự nhất quán.

• Kiểm tra tự nhất quán bao gồm việc xây dựng một truy vấn, chạy nó, và đưa ra thông báo lỗi nếu thất bại, sau đó thử lại.

• Phương pháp này cho thấy kết quả tốt, đặc biệt khi độ trễ và chi phí không phải là vấn đề lớn.

• Kết quả cho thấy rằng kỹ thuật prompt một mình không tốt, nhưng thêm vài ví dụ cải thiện hiệu suất.

• Sử dụng RAG với câu hỏi và nhúng tài liệu giả định cải thiện thêm hiệu suất.

• Tăng số lượng ví dụ cũng dẫn đến sự tăng cường đáng kể về hiệu suất.

• Tinh chỉnh sau đó được giao cho Scale AI, người đã đạt gần 82% hiệu suất sử dụng kỹ thuật prompt đơn giản.

• RAG được sử dụng với mô hình được tinh chỉnh để tiêm động các ví dụ dựa trên câu hỏi, dẫn đến hiệu suất 83,5%.

• Người nói nhấn mạnh rằng cách tiếp cận của họ không yêu cầu xử lý dữ liệu phức tạp hoặc mã hóa cứng các trường hợp cạnh.

• Sức mạnh của tinh chỉnh và RAG kết hợp được chứng minh trong việc đạt được hiệu suất hàng đầu trên một chuẩn mực nổi tiếng.

PHẦN 5: KHUYẾN NGHỊ VÀ KẾT LUẬN

• Diễn giả khuyến nghị bắt đầu với kỹ thuật kích hoạt dấu nhắc và lặp lại cho đến khi đạt đến một ngưỡng hiệu suất không thay đổi.

• Nếu cần kiến thức mới hoặc ngữ cảnh rộng hơn, có thể sử dụng RAG. Nếu mô hình cần tuân thủ theo hướng dẫn chặt chẽ hoặc cấu trúc đầu ra, hoặc cần tương tác hiệu quả hơn, có thể thử nghiệm tinh chỉnh.

• Quá trình này không tuần tự và có thể bao gồm việc nhảy qua lại giữa các kỹ thuật.
  Link: