Özet
Tip
Daha fazla ayrıntı için Metin ve resimler sekmesine bakın!
Bu modülde, Microsoft Foundry'deki tamamlayıcı stratejileri kullanarak üretken yapay zeka modeli performansını iyileştirmeyi öğrendiniz.
Nasıl yapılacağını öğrendinsiniz:
- Model çıkışını iyileştirmek için sistem iletileri, az örnekli öğrenme ve model parametreleri gibi istem mühendisliği tekniklerini uygulayın.
- Geri Alım Destekli Üretim (RAG) kullanarak bir dil modelinin ne zaman ve nasıl temellendirileceğini anlama.
- Bir modeli iyileştirmek için ince ayarlamanın davranış tutarlılığını ne zaman iyileştirdiğini belirleyin.
- İyileştirme stratejilerini karşılaştırın ve bunların ne zaman birleştirileceğini belirleyin.
Önemli olan istem mühendisliği, RAG ve ince ayarlamanın rakip yaklaşımlar olmadığından model performansının farklı boyutlarını ele alan tamamlayıcı stratejilerdir. Modelin davranışına kılavuzluk etmek için istem mühendisliğiyle başlayın, olgusal doğruluk etki alanına özgü veriler gerektirdiğinde RAG ekleyin ve tek başına istem mühendisliğinin güvenilir bir şekilde ulaşamayan tutarlı bir stile ve biçime ihtiyacınız olduğunda ince ayarlamayı göz önünde bulundurun.
Seyahat acentesi senaryosu için en etkili çözüm üçünü de birleştirebilir: marka sesini koruyan ince ayarlı bir model, gerçek otel kataloğunda yanıtlar veren RAG ve konuşmaya özgü yönergeler ve güvenlik koruyucuları ekleyen istem mühendisliği.
Daha fazla bilgi
Bu modülde ele alınan konular hakkında daha fazla bilgi için aşağıdaki kaynaklara bakın: