מבוא
מודלים לשוניים הם כלים רבי עוצמה לבניית יישומי בינה מלאכותית גנרטיביים, אך מודל בסיסי בפני עצמו עשוי שלא לענות על כל הדרישות שלך. האיכות, הדיוק והעקביות של התגובות שמודל מייצר תלויים באופן שבו אתה מגדיר ומעשיר אותו.
דמיין שאתה מפתח שעובד עבור סוכנות נסיעות. אתה בונה אפליקציית צ'אט שתעזור ללקוחות עם השאלות שלהם הקשורות לנסיעות. המודל הבסיסי נותן תגובות סבירות, אבל לצוות שלך יש צרכים ספציפיים: התגובות צריכות לעקוב אחרי טון הדיבור של החברה, לכלול מידע מדויק על קטלוג המלון שלך, ולשמור על פורמט עקבי בין האינטראקציות. איך גורמים למודל לתפקד ברמה הזו?
ישנן מספר אסטרטגיות משלימות שתוכל להשתמש בהן כדי לייעל את ביצועי מודל הבינה המלאכותית הגנרטיבית. אסטרטגיות אלו נעות מהתאמות מהירות וזולות ועד לטכניקות מורכבות יותר שדורשות זמן ומשאבים נוספים.
במהלך המודול הזה, אתה חוקר כל אחת מהאסטרטגיות הללו ולומד מתי ואיך ליישם אותן בנפרד או בשילוב.
במודול זה, תלמד כיצד:
- יישמו טכניקות הנדסת פרומפט כולל הודעות מערכת, למידת מספר קטן ופרמטרי מודל כדי לאופטימיזציה של פלט המודל.
- להבין מתי ואיך לקרקע מודל שפה באמצעות Retrieval Augmented Generation (RAG).
- זהה מתי כיוונון עדין של מודל משפר את העקביות ההתנהגותית.
- השווה אסטרטגיות אופטימיזציה וקבע מתי לשלב אותן.
דרישות מוקדמות
- היכרות עם מושגים ושירותים בסיסיים של בינה מלאכותית ב-Azure.
- הבנה בסיסית של מודלים של בינה מלאכותית גנרטיבית ואיך הם מייצרים תגובות.