“`html

Оптимизация языковых моделей (LM) с помощью MIPRO

Языковые модели (LM) значительно улучшили сложные задачи обработки естественного языка (NLP) благодаря сложным техникам подсказок и многоступенчатым конвейерам. Однако проектирование этих программ LM сильно зависит от ручной “инженерии подсказок”, что является трудоемким процессом создания длинных подсказок методом проб и ошибок. Этот подход сталкивается с проблемами, особенно в многоступенчатых программах LM, где часто отсутствуют золотые метки или метрики оценки для отдельных вызовов LM. Отсутствие этих метрик затрудняет оценку и оптимизацию каждого этапа независимо, что затрудняет общую эффективность и эффективность программ LM. В результате существует настоятельная необходимость в более систематических и автоматизированных подходах к оптимизации многоступенчатых конвейеров LM.

Оптимизация программ LM

Различные подходы были предложены для оптимизации программ LM, включая градиентно-ориентированный поиск, переупорядочивание методом грубой силы, эволюционные алгоритмы и подсказки других LM. Некоторые исследования исследовали обучение с подкреплением для оптимизации подсказок, сосредотачиваясь на редактировании уровня слов или фраз. Одной из заметных попыток является DSPy, который представил программную модель для выражения и оптимизации программ LM, и подход моделирования совместной оптимизации подсказок для вызовов стековых LLM как вариационное вывод. Однако эти методы часто не справляются с сложностями многоступенчатых программ LM, особенно при работе с произвольным количеством модулей и различными архитектурами LM. Существующие подходы ограничены своим фокусом на конкретные типы редактирования, зависимостью от логарифмических вероятностей или неспособностью оптимизировать свободные инструкции для сложных многоуровневых конвейеров. Это оставляет пробел для более гибкого и всестороннего подхода к оптимизации, который может обрабатывать сложные многоступенчатые конвейеры LM без ограничительных предположений.

Метод MIPRO

Исследователи предлагают надежный подход к оптимизации подсказок для программ LM, сосредотачиваясь на максимизации метрик на выходе без необходимости меток или градиентов на уровне модулей. Их метод, называемый MIPRO, факторизует проблему оптимизации на уточнение свободных инструкций и несколько демонстраций для каждого модуля в программе LM. MIPRO использует несколько инновационных стратегий для преодоления вызовов оптимизации подсказок в многоступенчатых конвейерах. Эти стратегии включают техники, осведомленные о программе и данных, для генерации эффективных инструкций, стохастическую мини-пакетную функцию оценки для обучения замещающей модели цели и процедуру мета-оптимизации, которая улучшает конструкцию предложения LM со временем. Этот всесторонний подход позволяет MIPRO навигировать сложности кредитного присвоения между модулями и создавать задачные инструкции.

Архитектура MIPRO

Исследователи представляют подробную архитектуру для оптимизации многоступенчатых программ LM, MIPRO. Этот метод сосредотачивается на оптимизации свободных инструкций и нескольких демонстраций для каждого модуля в программе. Он решает ключевые вызовы через несколько инновационных стратегий. Для проблемы предложения он использует бутстрапинг демонстраций, техники основания и обучение предложениям. Эти подходы помогают генерировать задачные инструкции и демонстрации. Для кредитного присвоения между модулями MIPRO исследует жадные, замещающие и исторические методы. Замещающая модель использует байесовский подход для предсказания качества комбинаций переменных, в то время как исторический метод использует прошлые оценки для информирования будущих предложений. Он также включает стохастическую мини-пакетную функцию оценки и процедуру мета-оптимизации для уточнения генерации предложений со временем. Эта всесторонняя архитектура позволяет MIPRO эффективно навигировать по сложному ландшафту оптимизации многоступенчатых программ LM.

Результаты MIPRO

Результаты подхода оптимизации MIPRO раскрывают несколько ключевых идей. Оптимизация бутстрапинг демонстраций в качестве нескольких примеров оказалась решающей для достижения лучшей производительности в большинстве задач. MIPRO, который оптимизирует как инструкции, так и несколько примеров, в целом дал лучшую производительность по всем задачам. Оптимизация инструкций оказалась особенно важной для задач с условными правилами, которые не являются немедленно очевидными для LM и не могут быть легко выражены ограниченным количеством нескольких примеров. Техники основания в целом оказались полезными для предложений инструкций, хотя лучшая стратегия предложения варьировалась в зависимости от задачи.

Заключение

Это исследование формализует оптимизацию программ LM как проблему поиска подсказок, решая вызовы генерации предложений и кредитного присвоения. Исследование демонстрирует, что оптимизация нескольких примеров является очень эффективной для различных задач, в то время как оптимизация инструкций критична для сложных задач. Исследование в конечном итоге показывает, что совместная оптимизация как демонстраций, так и инструкций дает лучшие результаты, открывая путь к более эффективным и мощным многоступенчатым программам LM.

Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта.

Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.

Не забудьте присоединиться к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram.

Попробуйте ИИ ассистент в продажах здесь.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.

“`