LLM优化技术：提示调优和提示。..-托洛卡

微调被认为是提升人工智能（AI）模型性能的最佳方法之一。然而，还有一些更具成本效益和效率的方式可以定制大型语言模型（LLM），例如提示调优和提示工程。在本文中，我们将深入探讨这些优化技术的核心概念，以及它们如何帮助数据科学家充分释放AI模型在各种应用中的潜力。

定制预训练模型的优化选项

提示调优和提示工程是通过为AI模型设计特定输入或指令（提示）来获得所需输出的关键技术。这些方法对于优化LLM的性能至关重要，因为尽管LLM具有强大的能力，但它们在没有明确指导的情况下可能会产生不可预测或不相关的结果。因此，这些技术被用来提升预训练模型的表现，使其更好地适应特定任务。

以下是为特定任务定制模型的主要优化技术。

微调

微调是提升LLM能力的最常见且有效的方法之一。通过微调，模型会接收额外的训练数据，这些数据包含模型未来输出的标记示例。

虽然微调通常需要大量的新数据，但与从头训练一个新的大型语言模型相比，这个过程要简单得多。然而，微调并不是唯一的选择。提示调优和提示工程为模型优化提供了更轻量化的替代方案。

提示调优与提示工程

提示调优和提示工程是无需大量标记数据即可提升LLM性能的有效方法。这些技术特别适用于数据资源有限的企业。以下是对这两种方法的详细解析。

提示工程

提示工程是一种为预训练模型设计明确指令以完成特定任务的技术。这些指令被称为硬提示。

硬提示是静态且明确的指令，通常由人工手动编写的文本提示组成。这些提示可以是额外的单词、指令或示例，用于引导模型从其庞大的知识库中生成相关输出。

某些任务可能只需要一两条硬提示即可完成，但对于更复杂的任务，可能需要几十条提示。由于手动编写这些提示的难度较大，因此出现了一种更高效的方法——提示调优。

提示调优

提示调优通过引入软提示来优化LLM。软提示是由人工智能生成的嵌入向量，添加到模型的嵌入层中，用于帮助模型理解特定任务的上下文。

与硬提示不同，软提示无法被人类直接识别或编辑，因为它们是由一串数字组成的嵌入。这些嵌入由一个小型可训练模型生成，并通过文本提示编码过程创建。随后，这些嵌入被添加到模型的提示中，用于优化特定任务。

此外，还有一种类似的技术称为前缀调优。前缀调优通过在提示的开头添加额外信息来优化模型，而无需调整模型的权重。这种方法专注于优化一个紧凑的专用向量，称为“前缀”，从而帮助模型更好地理解请求。

优化技术的重要性

在LLM中引入硬提示或软提示是一种比微调更经济高效的方法，可以引导预训练模型完成特定任务。例如，一个设计良好的提示可以替代大量额外的训练数据，并引导模型生成准确的输出。以下是提示调优和提示工程的主要优势：

定制化

提示可以根据不同任务进行定制，适用于从问答到内容生成等多种应用。这种定制化确保了模型的响应能够满足用户的目标和需求。

提高效率

精确设计的提示能够显著提升AI模型的效率，减少后期处理或手动编辑的需求，从而节省时间和资源。

参数效率

这些技术无需创建全新的大型模型或修改整个模型，而是专注于优化提示或前缀。这种方法对计算资源和标记数据的需求较低，适合资源有限的场景。

降低数据依赖性

提示调优和提示工程能够减少模型对大规模数据的依赖，使其在数据有限的情况下也能表现出色，尤其适用于专业任务。

模型可重复使用

通过提示调优和提示工程，现有模型可以被重新应用于不同任务，减少了为每个任务维护单独模型的需求，从而降低了数据存储和计算成本。

结论

提示调优和提示工程是优化LLM的高效技术，使模型能够灵活适应各种任务。这些方法不仅提高了模型的智能性和多功能性，还在资源有限的情况下提供了比传统微调更优的解决方案。

提示调优通过引入人工智能生成的软提示优化模型，而提示工程则通过设计精确的硬提示提供更大的控制力。尽管软提示在复杂任务中表现更优，但硬提示对于简单任务也足够有效。

随着AI技术的不断发展，掌握提示调优和提示工程将成为利用AI模型解决实际问题的关键技能。

原文链接: https://toloka.ai/blog/llms-optimization-techniques/