기본 LLM 대 명령 조정 LLM

인공 지능의 빠른 발전은 인간 언어를 이해하고 생성하기위한 언어 모델에 크게 의존합니다. 기본 LLM 및 명령 조정 된 LLM은 언어 처리에 대한 두 가지 다른 접근법을 나타냅니다. 이 기사는 이러한 모델 유형 간의 주요 차이점을 조사하여 교육 방법, 특성, 응용 프로그램 및 특정 쿼리에 대한 응답을 다루고 있습니다. 목차

기본 llms는 무엇입니까? 훈련 키 기능

기능성

응용 프로그램
• 명령 조정 된 llms 란 무엇입니까?
  • 훈련
  키 기능
  • 기능성
  응용 프로그램
  명령 조정 방법 명령 조정 된 llms의 장점
  • 출력 비교 및 ​​분석 기본 llm 예제 상호 작용 명령 튜닝 LLM 예제 상호 작용
기본 LLM 대 명령 조정 LLM : 비교
• 결론
  • 기본 llms 란 무엇입니까?
  • 기본 LLM은 인터넷, 서적 및 학술 논문에서 공급되는 거대한 표지 된 텍스트 데이터 세트에 대해 훈련 된 기본 언어 모델입니다. 그들은이 데이터 내의 통계적 관계를 기반으로 언어 패턴을 식별하고 예측하는 법을 배웁니다. 이 초기 훈련은 다양한 주제에 걸쳐 다목적 성과 광범위한 지식 기반을 조성합니다.
  • 훈련 기본 LLM은 언어 패턴을 파악하고 예측하기 위해 광범위한 데이터 세트에 대한 초기 AI 교육을받습니다. 이렇게하면 코 히어 런트 텍스트를 생성하고 다양한 프롬프트에 응답 할 수 있지만 전문화 된 작업이나 도메인에는 추가 미세 조정이 필요할 수 있습니다.
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  (이미지 : 기본 LLM 교육 프로세스)

키 기능

포괄적 인 언어 이해 :
그들의 다양한 훈련 데이터는 수많은 주제에 대한 일반적인 이해를 제공합니다.
• 적응성 : 일반적인 용도로 설계된 광범위한 프롬프트에 반응합니다. 습거-거주자 : 그들은 지시 사항을 느슨하게 해석 할 수 있으며, 종종 원하는 결과를 위해 페프라레이션이 필요합니다. 맥락 인식 (제한) :
그들은 짧은 대화에서 맥락을 유지하지만 더 긴 대화로 어려움을 겪고 있습니다.
• 창조적 인 텍스트 생성 : 그들은 프롬프트를 기반으로 스토리 나시와 같은 창조적 인 콘텐츠를 생성 할 수 있습니다. 일반화 된 응답 :
유익하지만 대답은 깊이와 특이성이 부족할 수 있습니다.
• 기능성 기본 LLM은 주로 훈련 데이터에 기초한 순서에서 다음 단어를 예측합니다. 입력 텍스트를 분석하고 학습 패턴에 따라 응답을 생성합니다. 그러나 그들은 질문에 대답하거나 대화하기 위해 특별히 설계되지 않았으며 정확한 응답보다는 일반화됩니다. 기능에는 다음이 포함됩니다
• 텍스트 완료 : 문맥에 따라 문장 또는 단락을 완성합니다 컨텐츠 생성 :
기사, 스토리 또는 기타 서면 내용 만들기 기본 질문 답변 :
• 일반 정보로 간단한 질문에 응답. 응용 프로그램
컨텐츠 생성 기본 언어 이해를 제공하는
• 명령 조정 된 llms 란 무엇입니까?
명령 조정 된 LLMS는 기본 모델을 기반으로 구축하여 특정 지침을 이해하고 따르기 위해 추가 미세 조정을 겪고 있습니다. 여기에는 감독 된 미세 조정 (SFT)이 포함되며, 여기서 모델은 명령-프롬프트-응답 쌍에서 배웁니다. 인간 피드백 (RLHF)을 통한 강화 학습 (RLHF)은 성능을 더욱 향상시킵니다
훈련 instruction-tuned llms는 명확한 프롬프트에 응답하는 방법을 보여주는 예에서 학습합니다. 이 미세 조정은 특정 질문에 대답하고 업무를 유지하며 요청을 정확하게 이해하는 능력을 향상시킵니다. 교육은 샘플 지침의 대규모 데이터 세트와 해당 예상 모델 동작을 사용합니다.

(이미지 : 명령 데이터 세트 생성 및 명령어 튜닝 프로세스)

키 기능

개선 된 지시 다음 :
그들은 복잡한 프롬프트를 해석하고 다단계 지침을 따르는 데 탁월합니다.
• 복잡한 요청 처리 : 복잡한 지침을 관리 가능한 부품으로 분해 할 수 있습니다. 작업 전문화 :
요약, 번역 또는 구조화 된 조언과 같은 특정 작업에 이상적입니다.
• 톤과 스타일에 대한 응답 : 요청 된 톤 또는 형식에 따라 응답을 조정합니다. 강화 된 맥락 이해 : 그들은 더 긴 상호 작용에서 맥락을 더 잘 유지하고 복잡한 대화에 적합합니다.
더 높은 정확도 :
• 는 전문화 된 교육을 따르는 교육으로 인해 더 정확한 답변을 제공합니다. 기능성
단순히 텍스트를 완료하는 것과 달리 명령어 조정 된 LLM은 다음 명령을 우선 순위로 삼아보다 정확하고 만족스러운 결과를 초래합니다. 기능에는 다음이 포함됩니다
• 작업 실행 : 사용자 지침을 기반으로 한 요약, 번역 또는 데이터 추출과 같은 작업 수행. 상황 적응 : 일관된 상호 작용에 대한 대화 컨텍스트를 기반으로 응답 조정. 자세한 응답 : 종종 예 또는 설명을 포함하여 심층적 인 답변 제공. 응용 프로그램
높은 사용자 정의 및 특정 형식이 필요한 작업 응답 성과 정확도가 향상된 응용 프로그램 명령 조정 기술 명령 튜닝 된 LLM은 다음과 같이 요약 될 수 있습니다 : Base LLMS 추가 조정 rlhf
• 기초 기반 : 기본 llms는 초기 광범위한 언어 이해를 제공합니다.
교육 훈련 :
추가 튜닝은 지침 및 원하는 응답의 데이터 세트에서 기본 LLM을 트레일하여 방향을 따르는 방향을 향상시킵니다.

. 피드백 개선 : rlhf는 모델이 인간의 선호도로부터 배우고 도움을 향상시키고 사용자 목표와의 조정을 개선 할 수있게 해줍니다. 결과 : 명령 조정 된 LLM-특정 요청을 이해하고 응답하는 데 지식이 풍부하고 능숙합니다.

명령 조정 된 llms의 장점

• 더 큰 정확도와 관련성 : 미세 조정은 특정 영역에서 전문 지식을 향상시켜 정확하고 관련성있는 답변을 제공합니다. 맞춤형 성능 : 그들은 특정 비즈니스 또는 애플리케이션 요구에 적응하여 타겟팅 된 작업에 뛰어납니다. 확장 된 응용 프로그램 :
그들은 다양한 산업 분야에서 광범위한 응용 프로그램을 가지고 있습니다
• 출력 비교 및 ​​분석 기본 llm 예제 상호 작용 쿼리 :“누가 월드컵에서 우승 했는가?” Base LLM 응답 :

  “잘 모르겠습니다. 여러 승자가있었습니다.” (기술적으로 정확하지만 특이성이 부족합니다.) 명령 튜닝 LLM 예제 상호 작용 쿼리 :“누가 월드컵에서 우승 했는가?” 교육 조정 된 LLM 응답 :

  "프랑스 대표팀은 2018 년 FIFA 월드컵에서 우승하여 최종적으로 크로아티아를 물리 쳤다." (유익하고 정확하며 맥락 적으로 관련성이 있습니다.)

  기본 LLM은 창의적이지만 덜 정확한 응답을 생성하여 일반적인 콘텐츠에 더 적합합니다. 교육 조정 된 LLM은 개선 된 교육 이해 및 실행을 보여 주므로 정확도가 결정된 응용 프로그램에보다 효과적입니다. 그들의 적응성과 상황에 맞는 인식은 사용자 경험을 향상시킵니다

  기본 LLM vs. 명령 조정 된 LLM : 비교 결론

  기본 llms 및 명령 조정 된 LLM은 언어 처리에서 독특한 목적을 제공합니다. 기본 LLM은 더 넓은 언어 이해력을 제공하는 반면, 교육적인 작업 및 지시에 따라 교육 조정 된 LLM은 탁월합니다. 명령어 튜닝은 언어 모델 기능을 크게 향상시키고보다 영향력있는 결과를 얻습니다.

위 내용은 기본 LLM 대 명령 조정 LLM의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!