Практические применения динамической техники малообучаемых подсказок Microsoft с Azure OpenAI
Понимание Малообучаемых Подсказок
Малообучаемые подсказки – это методика, при которой модели предоставляются несколько помеченных примеров, “выстрелов”, для направления их генерации ответов. Этот подход ценен в ситуациях, где помеченные данные ограничены, поскольку он позволяет модели обобщать информацию без необходимости обширных обучающих наборов данных. Методика малообучаемых подсказок повышает способность модели выполнять разнообразные задачи, делая ее мощным инструментом для приложений от классификации текста до суммирования и извлечения данных.
Вызовы и Динамическое Решение
Одной из основных проблем со статическими малообучаемыми подсказками является управление размером и актуальностью предоставленных примеров. По мере увеличения числа примеров размер подсказки может стать неудобным, усложняя обработку моделью и увеличивая риск вывода неактуальной или несвязанной информации. Для решения этих ограничений Microsoft реализовал динамическую технику малообучаемых подсказок, использующую векторное хранилище для хранения полного списка примеров. Когда поступает пользовательский ввод, он сопоставляется с векторным хранилищем с использованием вложений OpenAI для определения наиболее актуальных примеров, гарантируя включение в подсказку только наиболее соответствующих данных.
Роль Векторных Хранилищ и Вложений OpenAI
Архитектура этой динамической системы малообучаемых подсказок включает три основных компонента: векторное хранилище, модель вложений и модель GPT. Векторное хранилище отвечает за хранение примеров малообучаемых подсказок. Каждый пример индексируется на основе ввода, представляя содержимое в виде пары ввод-вывод. Модель вложений преобразует ввод пользователя в векторное представление, которое затем используется для запроса векторного хранилища. Этот шаг гарантирует, что в подсказку попадают только наиболее контекстуально актуальные примеры.
Реализация Динамической Техники Малообучаемых Подсказок
Внедрение динамической техники малообучаемых подсказок с Azure OpenAI просто и требует минимальных усилий по кодированию. Решение включает в себя определение списка примеров, индексацию этих примеров в векторном хранилище и встраивание ввода пользователя для определения наиболее актуальных примеров. Microsoft предоставляет реализацию на Python с использованием пакета ‘langchain-core’, упрощая процесс выбора примеров путем встраивания ввода примеров и индексации их в векторном хранилище. Класс ‘SemanticSimilarityExampleSelector’ из пакета ‘langchain-core’ выбирает и возвращает наиболее актуальные примеры на основе ввода пользователя.
Преимущества и Применение
Динамическая техника малообучаемых подсказок позволяет уменьшить вычислительные затраты, связанные с обширными подсказками. Поскольку обрабатывается меньше токенов, общая стоимость использования модели снижается, делая этот метод как экономичным, так и оптимизированным с точки зрения производительности. Кроме того, динамический подход поддерживает легкое добавление новых примеров и сценариев использования, расширяя гибкость и применимость модели.
Заключение
Динамическая техника малообучаемых подсказок, представленная Microsoft с Azure OpenAI, представляет собой переломный момент в реализации малообучаемого обучения. Путем использования векторного хранилища и моделей вложений для динамического выбора наиболее актуальных примеров этот метод решает основные проблемы традиционного малообучаемого обучения, такие как размер и актуальность подсказки. Результатом является высокоэффективная, масштабируемая и контекстно осознанная модель, способная выдавать качественные результаты с минимальными данными. Эта техника готова принести пользу различным приложениям в области обработки естественного языка, от чат-ботов и виртуальных ассистентов до автоматизированных систем классификации и суммирования текста.
