GPT-4 gibi büyük dil modelleri (LLM), doğal dil işleme ve oluşturmada önemli ölçüde ilerlemiştir. Bu modeller, dikkate değer bir akıcılık ve tutarlılıkla yüksek kaliteli metinler üretebilir. Ancak, karmaşık işlemlerle veya mantıksal akıl yürütmeyle görevlendirildiklerinde genellikle başarısız olurlar. Bu yazımızda OpenAI tarafından önerilen ChatGPT güvenilirliğini artırma yöntemlerini ele alacağız. Bununla birlikte, diğer araştırmacıların önerdiği bazı ek teknikleri ve ipuçlarını da tartışacağız.

Ayrıca Oku: ChatGPT nedir? Bilmen gereken her şey

Model Yetenekleri Bağlama Bağlıdır

GPT-3 ile çalışanların yaptığı yaygın bir hata, yeteneklerinin tüm bağlamlarda sabit olduğunu varsaymaktır. GPT-3'ün basit mantık gerektiren bir soruyu yanlış yanıtlaması, basit bir nedenden yoksun olduğu anlamına gelmez. GPT-3 ara sıra, modeli istenen çıktıya yönlendiren daha iyi bir bilgi istemiyle düzeltilebilir.

Karmaşık Görevleri Daha Basit Alt Görevlere Bölün

Karmaşık görevleri daha basit parçalara bölmek, ChatGPT gibi bir modele düşünmek için daha fazla zaman ve alan vermenin bir yoludur. Karmaşık yönergeleri daha küçük alt görevlere bölmek, modelin her bir alt göreve odaklı kalmasına yardımcı olabilir. Ayrıca, her adımı akıl yürütmesi için daha fazla zaman vermesine yardımcı olur.

Örneğin, bir modelden uzun bir metni orijinal dilinde özetlemesini istersek, metin İngilizce'ye geçebilir. Ancak görevi daha kısa alt görevlere bölersek modeli daha doğru bir çıktıya yönlendirebiliriz.

Ayrıca Oku: ChatGPT'yi Tam Potansiyeliyle Kullanma: İpuçları ve İstekler

Modelden Önce Açıklamasını İsteyin, Sonra Cevap Verin

Modeli hemen sonuca varmak yerine yavaş yavaş çözüme kavuşturmaya teşvik etmek, yanıtların doğruluğunu artırmak için başka bir etkili yöntemdir. Sesli düşünmek, doğru cevabı alma olasılığını önemli ölçüde artırabilen bir stratejidir. Cevaplara basitçe Hadi bu adım adım düşünelim eklemek, çözümü açıklayan bir model elde etmenin en basit yöntemidir.

Az Çekim Örnekleri

Modelden, birkaç adımlık bir örnek kullanmak da dahil olmak üzere birçok şekilde yanıtlarını açıklamasını isteyebiliriz. Bu teknik, birkaç örnek göstermeyi içerir ve Google araştırmacıları tarafından incelenir. Bu yöntemi kullanarak, maksimum performans için bir modele ince ayar yapmak için kullanılabilecek bir açıklama veri kümesi oluşturabiliriz.

İnce Ayarlı Modeller

Bir görevde mümkün olan en iyi performansı elde etmek için ısmarlama bir modelde ince ayar yapmanız gerekecek. Eric Zelikman, Yuhuai Wu ve diğerleri, 2022'de, bir modelde ince ayar yapmak için kullanılabilecek bir açıklama veri kümesi oluşturmak için birkaç adımlık istem kullanan yenilikçi bir yöntem yayınladı. Amaç, birkaç adımlık istem kullanarak aday açıklamaları oluşturmak ve yalnızca doğru yanıta götüren açıklamaları sürdürmektir.

Seçim-Çıkarım İstemi

Açıklamalar ve yanıtlar oluşturmak için tek istemi daha küçük parçalara bölmek, düşünce zinciri yönteminin bir uzantısıdır. Bilgi istemi ("seçim istemi") önce metinden ilgili olgu alt kümesini seçer. Sonraki bir bilgi istemi (“çıkarım istemi”) seçilen verileri sonlandırır. Bu ipuçlarını değiştirerek, bir sonuca götüren bir akıl yürütme döngüsü üretilebilir.

Ayrıca Oku: Prompt Engineering: Yükselen Kazançlı Kariyer Yolu AI Chatbots Age

En Azdan En Çok İsteme

En azdan en çok isteme, muhakeme görevlerini daha yönetilebilir, güvenilir alt görevlere ayırma yöntemidir. Bir LLM olan ChatGPT gibi modeli "Bir soruyu çözmek için önce çözmemiz gerekir:" gibi bir şeyle yönlendirmek için amaç, ondan bir alt görev ortaya çıkarmaktır. Model daha sonra bu alt görevi tamamladıktan sonra çözebilir.

doğurtma istemi

Doğru yanıt olasılığını en üst düzeye çıkarmaya çalışan önceki tekniklerin aksine, başka bir yaklaşım, olası açıklamalardan oluşan bir ağaç (hem doğru hem de yanlış) oluşturmak için GPT-3'ü kullanır ve ardından hangi kümenin doğru olduğunu tahmin etmek için ilişkilerini analiz eder. Bu teknik icat edildi doğurtma istemi . Her düğümün doğru veya yanlış olabilecek bir ifade olduğu bir doğurtma ağacı oluşturarak çalışır.

Ayrıca Oku: OpenAI, Andrew Ng ile Hızlı Mühendislik Kursunu Başlatıyor (Sınırlı Serbest Süreli Erişim)

Doğrulayıcılar

Görev performansını iyileştirmek için bir başka temel teknik, birincil üretici modelin çıktılarını değerlendirmek için bir doğrulayıcı veya ayrımcı model eğitmektir. Ayrımcı çıktıyı reddederse, kabul edilebilir bir çıktı elde edene kadar üretici modeli yeniden örnekleyebilirsiniz.

Sonuç

LLM'lere yönelik araştırmalar çok aktiftir ve hızla gelişmektedir. Araştırmacılar sadece modelleri geliştirmeye devam etmek istemiyorlar. Ama aynı zamanda onları en iyi şekilde nasıl kullanacağımıza dair anlayışımızı geliştirmeye devam ediyorlar. Gelecekteki en iyi uygulamalar, burada belirtilen belirli teknikleri gölgede bıraksa da, bunların arkasındaki genel ilkeler muhtemelen herhangi bir uzman kullanıcının araç setinin hayati bir parçası olmaya devam edecektir. Bu yöntemleri kullanarak ve yeni gelişmelerden haberdar olarak ChatGPT ve diğer LLM'lerin güvenilirliğini artırabiliriz.

Daha Fazla Bilgi: Büyük Dil Modellerine (LLM'ler) Giriş

İlgili bağlantılar

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoAiStream. Web3 Veri Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• Adryenn Ashley ile Geleceği Basmak. Buradan Erişin.
• PREIPO® ile PRE-IPO Şirketlerinde Hisse Al ve Sat. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/05/how-to-improve-the-reliability-of-chatgpt-techniques-and-tips/