Tikslus raginimas: dirbtinio intelekto pakeitimas iš paprasto į puikų
Šaltinis: Joshua Woroniecki / Pixabay.
Yra naujas klausimas „vištiena ar kiaušinis“, kuris vis labiau populiarėja dideliuose kalbų modeliuose (LLM), pvz., „ChatGPT“: ar modelis ar metodas užtikrina optimalius rezultatus?
Šis klausimas dažnai iškyla medicinos sektoriuje, kur specializuotas mokymas laikomas būtinu. A neseniai atliktas tyrimas sutelktas aplink GPT-4, gerai žinomas dėl savo universalaus požiūrio, nušviečia šias diskusijas. Tyrimas atskleidė, kad strateginis raginimas gali ne tik konkuruoti su tradiciniais modeliais, bet ir pranokti medicinos kontekste.
Požiūrio pokytis: raginimo metodų atsiradimas
Tradiciškai LLM meistriškumas specializuotose srityse, tokiose kaip medicina, buvo siejamas su intensyviu, konkrečios srities mokymu. Tačiau naujausios išvados sukelia stebėtiną pokytį. Tyrimas rodo, kad GPT-4, nors ir yra apibendrintas modelis, gali pasiekti nepaprastų aukštumų atliekant medicinines užduotis, pasitelkus įžvalgius raginimus – sferoje, kurioje anksčiau dominavo specializuoti modeliai.
Medprompt: patobulintos medicinos AI atvejo tyrimas
Šio esminio poslinkio esmė yra „Medprompt“ tyrimas, kuriame gilinamasi į GPT-4 medicinines galimybes be papildomo mokymo. Medprompt naudoja tris novatoriškus metodus:
- Dinaminis kelių kadrų pasirinkimas: Šis metodas patobulina kelių kadrų mokymosi metodą, kad būtų galima pasirinkti pavyzdžius, glaudžiai susijusius su atliekamos užduoties kalba, taip pagerinant modelio kontekstinio atsako tikslumą.
- Savarankiškai sukurta minties grandinė (COT): GPT-4 skatinama savarankiškai rengti išsamius, nuoseklius argumentus, kad būtų gauti atsakymai, kurie labiau atitinka jo apdorojimo pranašumus.
- Choice Shuffle ansamblis: kelių pasirinkimų nustatymuose šis metodas perskirsto atsakymų pasirinkimus, kad būtų galima kovoti šališkumas, užtikrinant, kad atsakymai būtų pagrįsti turiniu.
Duomenų rezultatai: Medprompt veiksmingumo įrodymas
Medprompt metodas gerokai pranoko moderniausius specialistų modelius, tokius kaip Med-PaLM 2, todėl MedQA duomenų rinkinio (USMLE egzamino) klaidų lygis sumažėjo 27 procentais. Pažymėtina, kad jis viršijo 90 procentų balo slenkstį, pirmą kartą šioje srityje. Šie rezultatai pabrėžia efektyvumą ir tikslumą, kurį išmanieji raginimai suteikia medicinos LLM, todėl iššūkį reikia išsamiai apmokyti modelius.
Medicinos LLM transformavimas raginimu
Ši skatinimo metodikos pažanga turi reikšmingų pasekmių medicinos LLM. Šie modeliai Paprastai reikia išsamių mokymų apie specializuotus duomenų rinkinius, kad būtų galima tiksliai spręsti sudėtingas medicinos problemas paklausimai. Medprompt meta iššūkį šiam standartui, parodydama, kad bendrasis modelis su sumaniai parengtais raginimais gali pasiekti panašių ar net geresnių rezultatų.
Raginimų privalumai
- Lankstumas: Skirtingai nuo fiksuoto mokymo, raginimai leidžia pritaikyti koregavimus, pritaikytus konkrečioms užduotims.
- Efektyvumas: Naujų duomenų mokymas reikalauja didelių išteklių. Raginimas siūlo švelnesnę ir efektyvesnę alternatyvą.
- Platus pritaikymas: Už medicinos ribų šie raginimo būdai gali būti pritaikyti daugelyje sričių.
Praktinis Medprompt strategijų taikymas
Nors Medprompt tyrime pagrindinis dėmesys skiriamas medicinos LLM, jo principai plačiai taikomi kasdieniam GPT-4 naudojimui. Atsirandanti realybė yra ta, kad greita inžinerija suteikia patrauklių galimybių „sutelkti“ diskusiją į žinių bagažą, kuris yra intelektualinis atsako pagrindas.
- Kontekstu pagrįsti raginimai: glaudžiai suderinkite raginimus su užklausa, pateikdami aiškų modelio kontekstą.
- Skatinkite išsamų samprotavimą: paraginkite GPT-4 detalizuoti atsakymus ir padėti jam atskleisti samprotavimo procesą.
- Kova su šališkumu atsakymuose: kelių pasirinkimų scenarijuose sumaišykite atsakymų parinktis raginimuose, kad užtikrintumėte nuoseklumą ir nešališkus atsakymus.
Medprompt tyrimas ne tik keičia mūsų supratimą apie LLM specializuotuose sektoriuose, pavyzdžiui, medicinoje, bet ir taip pat pabrėžia protingo raginimo, kaip perspektyvios alternatyvos plačiam modeliui, veiksmingumą mokymas. Šios įžvalgos sudaro pagrindą efektyvesniam ir efektyvesniam LLM panaudojimui įvairiose srityse, plečiant jų poveikį tiek specializuotose, tiek kasdienėse programose. Paprasčiau tariant, galia dažnai slypi raginime, ir labai svarbu, kad suprastume „dialogą“, kurį pasitelkiame su LLM siekdami optimalių rezultatų.
