L039 · Bên trong AI · 3 phút
Fine-tuning hoạt động thế nào
Fine-tuning lấy một model đã biết ngôn ngữ và huấn luyện thêm một chút bằng ví dụ của riêng bạn, để nó học một văn phong hay một việc cụ thể.
01 · Ý chính
Các model lớn khởi đầu là foundation model (model nền tảng), học từ một lượng văn bản chung khổng lồ. Chúng làm được nhiều việc, nhưng không việc nào đúng y cách nhóm của bạn làm.
Fine-tuning (tinh chỉnh) là huấn luyện tiếp model đó trên một bộ ví dụ nhỏ và tập trung: có thể vài trăm câu trả lời chăm sóc khách hàng đúng giọng công ty, hoặc các biểu mẫu điền đúng định dạng.
Sau khi tinh chỉnh, model nghiêng về văn phong đó mà không cần dặn dài dòng mỗi lần. Cách này tốt cho giọng điệu và định dạng nhất quán, nhưng kém hơn khi muốn dạy kiến thức mới, vì kiến thức hay thay đổi và nên tra cứu bằng RAG thì hơn.
Nó cần ví dụ sạch, một ít công việc kỹ thuật và kiểm thử sau đó. Nhiều nhóm thấy rằng viết prompt tốt hơn hoặc thêm vài ví dụ vào prompt đã giải quyết được phần lớn vấn đề.
02 · Hình dung thế này
Giống như một đầu bếp giỏi về làm cho nhà hàng mới. Họ đã biết nấu ăn. Một tuần tập các món của quán giúp họ quen với phong cách riêng ở đó.
03 · Làm ngay
04 · Kiểm tra nhanh
Thuật ngữ trong bài
Xem thêm
L042Bên trong AI · 2 phút
Dữ liệu tổng hợp: khi AI tự làm bài tập cho mình
Dữ liệu tổng hợp (synthetic data) là dữ liệu huấn luyện do máy tạo ra, thường bởi chính các model AI khác, để lấp chỗ thiếu khi dữ liệu thật hiếm, riêng tư hoặc tốn kém.
L028Bên trong AI · 2 phút
Fine-tuning hay viết prompt tốt hơn
Trước khi tự huấn luyện AI riêng, hãy thử prompt tốt hơn và tài liệu của chính bạn; cách này giải quyết phần lớn vấn đề nhanh hơn và rẻ hơn.
L025Bên trong AI · 2 phút
RAG: đưa tài liệu của bạn cho AI
RAG giúp chatbot tra đúng trang trong tài liệu của chính bạn trước khi trả lời, nên nó dùng được cả những dữ kiện nó chưa từng được học.
L054Bên trong AI · 2 phút
Overfitting: thuộc đáp án mà không hiểu bài
Model bị overfitting khi nó học thuộc ví dụ huấn luyện kỹ đến mức gặp cái mới là sai.