Прецизно подстицање: трансформација вештачке интелигенције из основног у бриљантну
Извор: Јосхуа Ворониецки / Пикабаи.
Постоји ново питање „кокошка или јаје“ које постаје све популарније у великим језичким моделима (ЛЛМ) као што је ЦхатГПТ: да ли је то модел или метод који доводи до оптималних резултата?
Ово питање се често поставља у медицинском сектору, где се сматра да је специјализована обука неопходна. А Недавна студија усредсређен на ГПТ-4, добро успостављен због свог свестраног приступа, баца светло на ову дебату. Студија је открила да стратешко подстицање може не само да се такмичи са традиционалним моделом обуке у медицинском контексту већ и потенцијално засјенити.
Промена у приступу: Успон техника подстицања
Традиционално, способност доктора наука у специјализованим областима као што је медицина била је повезана са интензивном обуком која је специфична за домен. Ипак, најновија открића уводе изненађујући помак. Студија сугерише да ГПТ-4, упркос томе што је генералистички модел, може да достигне изузетне висине у медицинским задацима кроз оштроумно подстицање, област којом су раније доминирали специјализовани модели.
Медпромпт: Студија случаја у побољшаној медицинској вештачкој интелигенцији
У срцу ове фундаменталне промене је Медпромпт студија, која се бави медицинским способностима ГПТ-4 без додатне обуке. Медпромпт користи три револуционарне технике:
- Динамички избор неколико снимака: Овај приступ прилагођава методу учења са неколико снимака како би одабрао примере који су уско повезани са језиком задатка, чиме се повећава тачност контекстуалног одговора модела.
- Самогенерисани ланац мисли (ЦоТ): ГПТ-4 се подстиче да аутономно производи детаљна размишљања корак по корак, што доводи до одговора који су ближе у складу са његовом снагом обраде.
- Цхоице Схуффле Ансамблинг: У подешавањима са вишеструким избором, ова техника преуређује изборе одговора за борбу склоност, осигуравајући да одговори буду вођени садржајем.
Резултати података: Тестамент о ефикасности Медпромпта
Метод Медпромпт је значајно надмашио најсавременије специјалистичке моделе као што је Мед-ПаЛМ 2, постигавши смањење стопе грешке од 27 процената у скупу података МедКА (УСМЛЕ испит). Занимљиво је да је премашио праг од 90 процената, први у овој области. Ови резултати наглашавају ефикасност и тачност коју паметно подстицање доноси медицинским ЛЛМ-има, доводећи у питање неопходност опсежне обуке за моделе.
Трансформација медицинских ЛЛМ кроз подстицање
Овај напредак у методологији подстицања има значајне импликације за медицинске ЛЛМ. Ови модели обично захтевају опсежну обуку о специјализованим скуповима података за прецизно решавање сложених медицинских упити. Медпромпт доводи у питање овај стандард, показујући да генералистички модел, са вешто израђеним упутствима, може постићи упоредиве или чак супериорне резултате.
Предности подстицања
- Флексибилност: За разлику од фиксне обуке, сумптинг омогућава прилагодљива прилагођавања прилагођена специфичним задацима.
- Ефикасност: Обука о новим подацима захтева значајне ресурсе. Подстицање нуди штедљивију, ефикаснију алтернативу.
- Широка применљивост: Изван граница медицине, ове технике подстицања могу се прилагодити мноштву области.
Практична примена Медпромпт стратегија
Док се студија Медпромпт фокусира на медицинске ЛЛМ, њени принципи су широко применљиви на свакодневну употребу ГПТ-4. Стварност која се појављује је да брзи инжењеринг нуди фасцинантне могућности да се дискусија „фокусира“ у силос стручности која пружа интелектуалну основу за одговор.
- Контекстуализована упутства: Уско ускладите своје упите са вашим упитом, пружајући јасан контекст за модел.
- Охрабрите разрађено резоновање: Подстакните ГПТ-4 да детаљно објасни своје одговоре, наводећи га да развије свој процес расуђивања.
- Борба против пристрасности у одговорима: У сценаријима са вишеструким избором, промешајте опције одговора у својим упитима да бисте обезбедили доследност и непристрасне одговоре.
Студија Медпромпт не само да преобликује наше разумевање ЛЛМ-а у специјализованим секторима као што је медицина, већ такође наглашава ефикасност интелигентног подстицања као одрживе алтернативе опсежном моделу обука. Ови увиди постављају основу за ефикасније и ефикасније коришћење ЛЛМ-а у различитим доменима, проширујући њихов утицај у специјализованим и свакодневним применама. Једноставно речено, моћ је често у брзини, и кључно је да разумемо „дијалог“ који користимо са ЛЛМ-има да бисмо постигли оптималне резултате.
