Üretkenliğin ortasında Yapay zeka patlamasının ardından inovasyon direktörleri, özelleştirilmiş sohbet robotları veya yüksek lisans (LLM) arayışında işletmelerinin BT departmanını güçlendiriyor. ChatGPT’yi istiyorlar, ancak geniş işlevsellik, veri güvenliği ve uyumluluğunun yanı sıra gelişmiş doğruluk ve alakayı destekleyen alana özgü bilgilerle.
Sık sık şu soru ortaya çıkıyor: Sıfırdan bir yüksek lisans mı kurmalılar, yoksa mevcut bir yüksek lisans eğitiminde kendi verileriyle ince ayar mı yapmalılar? Şirketlerin çoğunluğu için her iki seçenek de pratik değildir. İşte nedeni.
TL;DR: Doğru bilgi istemleri dizisi verildiğinde, Yüksek Lisans’lar sizin isteğinize göre hareket etme konusunda son derece akıllıdır. LLM’nin kendisinin veya eğitim verilerinin, onu belirli verilere veya alan bilgilerine uyarlamak için değiştirilmesine gerek yoktur.
Daha maliyetli alternatifleri düşünmeden önce kapsamlı bir “hızlı mimari” oluşturma konusunda yorucu çabalar sarf edilmesi tavsiye edilir. Bu yaklaşım, API destekli araçları geliştirerek çeşitli istemlerden elde edilen değeri en üst düzeye çıkarmak için tasarlanmıştır.
TL;DR: Doğru bilgi istemleri dizisi verildiğinde, Yüksek Lisans’lar sizin isteğinize göre hareket etme konusunda son derece akıllıdır.
Bunun yetersiz olduğu ortaya çıkarsa (azınlık durumlarda), Daha sonra bir ince ayar süreci (veri hazırlığı nedeniyle genellikle daha maliyetli olan) düşünülebilir. Sıfırdan bir tane inşa etmek neredeyse her zaman söz konusu olamaz.
Aranan sonuç, sık yapılan görevlerin yürütülmesini veya sık sorulan sorguların yanıtlanmasını doğru, hızlı ve güvenli bir şekilde otomatikleştiren özel çözümler oluşturmak için mevcut belgelerinizden yararlanmanın bir yolunu bulmaktır. Prompt mimarisi bunu başarmanın en verimli ve uygun maliyetli yolu olarak öne çıkıyor.
Hızlı mimari ile ince ayar arasındaki fark nedir?
Hızlı mimarlık yapmayı düşünüyorsanız, muhtemelen ince ayar kavramını zaten araştırmışsınızdır. İşte ikisi arasındaki temel ayrım:
İnce ayar, temeldeki LLM’nin değiştirilmesini içerirken, hızlı mimari bunu gerektirmez.
İnce ayar, bir LLM’nin bir bölümünün büyük, yeni bir veri kümesiyle (ideal olarak sizin özel veri kümeniz) yeniden eğitilmesini gerektiren önemli bir çabadır. Bu süreç, LLM’yi alana özgü bilgilerle doldurur ve onu sektörünüze ve iş bağlamınıza göre uyarlamaya çalışır.
Buna karşılık, hızlı mimari, modelin kendisini veya eğitim verilerini değiştirmeden mevcut LLM’lerden yararlanmayı içerir. Bunun yerine, tutarlı çıktı sağlamak için karmaşık ve akıllıca tasarlanmış bir dizi istemi birleştirir.
