Эффективность NLP улучшается благодаря динамичному обучению на примерах в Microsoft: подробный обзор техник оптимизации моделей Azure OpenAI.

Методика динамического Few-Shot Prompting от Microsoft с Azure OpenAI

Понимание Few-Shot Prompting

Few-shot prompting — это методика, где модель получает несколько размеченных примеров, «снимков», для создания ответа. Этот подход ценен в случаях ограниченности размеченных данных, позволяя модели обобщать информацию без необходимости больших объемов обучающих наборов. Он повышает способность модели выполнять разнообразные задачи, делая его мощным инструментом для классификации текста, суммирования и извлечения данных.

Вызовы и Динамическое Решение

Одной из основных проблем со статическим Few-Shot Prompting является управление размером и актуальностью предоставленных примеров. Для решения этих ограничений Microsoft предложил динамическую методику Few-Shot Prompting, использующую векторное хранилище для хранения полного списка примеров. При получении ввода пользователя, метод сравнивает его с хранилищем векторов, используя вложения OpenAI, чтобы определить наиболее релевантные примеры.

Роль Векторных Хранилищ и Вложений OpenAI

Архитектура этой динамической системы Few-Shot Prompting включает три основных компонента: векторное хранилище, модель вложений и модель GPT. Векторное хранилище отвечает за хранение примеров Few-Shot Prompting. Каждый пример индексируется на основе ввода, представляя содержание как пару ввод-вывод. Модель вложений преобразует ввод пользователя в векторное представление, которое затем используется для запроса векторного хранилища.

Практическая Реализация и Преимущества

Реализация динамического Few-Shot Prompting с Azure OpenAI проста и требует минимальных усилий по написанию кода. Решение включает создание списка примеров, индексацию их в векторное хранилище и использование ввода пользователя для идентификации наиболее релевантных примеров. Этот метод поддерживает легкое добавление новых примеров и применений, расширяя гибкость и применимость модели.