Precyzyjne podpowiedzi: przekształcanie sztucznej inteligencji z podstawowej w genialną
Źródło: Joshua Woroniecki / Pixabay.
Pojawiło się nowe pytanie „kura czy jajko”, które zyskuje na popularności w dużych modelach językowych (LLM), takich jak ChatGPT: czy optymalne wyniki zapewnia model czy metoda?
To pytanie często pojawia się w sektorze medycznym, gdzie specjalistyczne szkolenie uważane jest za niezbędne. A ostatnie badania skupiony wokół GPT-4, ugruntowany ze względu na wszechstronne podejście, rzuca światło na tę debatę. Badanie ujawniło, że podpowiedzi strategiczne mogą nie tylko konkurować z tradycyjnym szkoleniem modelowym w kontekście medycznym, ale potencjalnie go przyćmić.
Zmiana podejścia: powstanie technik podpowiedzi
Tradycyjnie kompetencje LLM w wyspecjalizowanych obszarach, takich jak medycyna, łączono z intensywnym szkoleniem specyficznym dla danej dziedziny. Jednak najnowsze odkrycia wprowadzają zaskakującą zmianę. Badanie sugeruje, że GPT-4, mimo że jest modelem ogólnym, może osiągnąć niezwykłe rezultaty w zadaniach medycznych dzięki wnikliwemu podpowiadaniu, co było dziedziną wcześniej zdominowaną przez modele specjalistyczne.
Medprompt: studium przypadku dotyczące ulepszonej sztucznej inteligencji medycznej
Sercem tej fundamentalnej zmiany jest badanie Medprompt, które bada możliwości medyczne GPT-4 bez dodatkowego szkolenia. Medprompt wykorzystuje trzy przełomowe techniki:
- Dynamiczny wybór kilku strzałów: To podejście modyfikuje metodę uczenia się przez kilka strzałów, aby wybrać przykłady ściśle związane z językiem danego zadania, zwiększając dokładność reakcji kontekstowych modelu.
- Samogenerujący się łańcuch myślowy (CoT): Zachęca się GPT-4 do samodzielnego tworzenia szczegółowego, krok po kroku uzasadnienia, prowadzącego do odpowiedzi, które są bardziej zgodne z jego mocnymi stronami przetwarzania.
- Wybór Shuffle Ensembling: W ustawieniach wielokrotnego wyboru technika ta zmienia kolejność odpowiedzi w celu walki stronniczość, zapewniając, że odpowiedzi są oparte na treści.
Wyniki danych: Testament skuteczności leku Medprompt
Metoda Medprompt znacznie przewyższała najnowocześniejsze modele specjalistyczne, takie jak Med-PaLM 2, osiągając 27-procentową redukcję poziomu błędów w zbiorze danych MedQA (badanie USMLE). Co ciekawe, przekroczył on próg 90% wyniku, co było pierwszym w tej dziedzinie. Wyniki te podkreślają skuteczność i dokładność, jakie inteligentne podpowiedzi wnoszą do medycznych programów LLM, kwestionując konieczność szeroko zakrojonego szkolenia modelowego.
Przekształcanie medycznych LLM poprzez podpowiadanie
Ten postęp w metodologii podpowiedzi ma istotne implikacje dla medycznych LLM. Te modele zazwyczaj wymagają obszernego szkolenia w zakresie specjalistycznych zbiorów danych, aby dokładnie zająć się złożonymi zagadnieniami medycznymi zapytania. Medprompt kwestionuje ten standard, pokazując, że ogólny model z umiejętnie opracowanymi podpowiedziami może osiągnąć porównywalne lub nawet lepsze wyniki.
Korzyści z podpowiedzi
- Elastyczność: W przeciwieństwie do stałego szkolenia, podpowiedzi pozwalają na dostosowywanie ustawień dostosowanych do konkretnych zadań.
- Efektywność: Szkolenie w oparciu o nowe dane wymaga znacznych zasobów. Podpowiadanie stanowi oszczędną i wydajniejszą alternatywę.
- Szerokie zastosowanie: Poza granicami medycyny te techniki podpowiadania można dostosować do wielu dziedzin.
Praktyczne zastosowanie strategii Medprompt
Chociaż badanie Medprompt koncentruje się na medycznych LLM, jego zasady mają szerokie zastosowanie w codziennym stosowaniu GPT-4. Wyłaniająca się rzeczywistość jest taka, że szybka inżynieria oferuje fascynujące możliwości „skupienia” dyskusji w silosie wiedzy specjalistycznej, który zapewnia intelektualną podstawę dla reakcji.
- Kontekstowe podpowiedzi: Dopasuj monity ściśle do zapytania, zapewniając jasny kontekst dla modelu.
- Zachęcaj do szczegółowego rozumowania: Poproś GPT-4 o szczegółowe opisanie odpowiedzi, kierując go do rozwinięcia procesu rozumowania.
- Zwalcz stronniczość w odpowiedziach: W scenariuszach wielokrotnego wyboru przemieszaj opcje odpowiedzi w podpowiedziach, aby zapewnić spójność i bezstronność odpowiedzi.
Badanie Medprompt nie tylko zmienia nasze rozumienie kształcenia ustawicznego w wyspecjalizowanych sektorach, takich jak medycyna, ale podkreśla również skuteczność inteligentnego podpowiedzi jako realnej alternatywy dla rozbudowanego modelu szkolenie. Spostrzeżenia te kładą podwaliny pod bardziej efektywne i wydajne wykorzystanie LLM w różnych dziedzinach, poszerzając ich wpływ zarówno w zastosowaniach specjalistycznych, jak i codziennych. Mówiąc najprościej, moc często kryje się pod ręką. Bardzo ważne jest, abyśmy rozumieli „dialog”, który wykorzystujemy z LLM, aby osiągnąć optymalne wyniki.
