Какие существуют методы повышения точности при использовании больших языковых моделей?

Некоторые методы повышения точности при использовании больших языковых моделей (LLMs):

• Увеличение объёма и качества обучающих данных. companies.rbc.ru Чем больше примеров для обучения, тем лучше модель сможет обобщать и применять полученные знания. companies.rbc.ru
• Техники регуляризации. companies.rbc.ru Они помогают избежать переобучения модели на тренировочных данных. companies.rbc.ru Регуляризация «штрафует» модель за слишком большие значения «веса», то есть значимости какого-либо фактора для принятия итогового решения. companies.rbc.ru
• Метод «Нейросети для нейросетей». companies.rbc.ru Суть подхода в использовании одной нейросетевой модели для проверки работы другой. companies.rbc.ru Проверяющая модель тренируется на примерах ответов, которые были заранее оценены экспертами как точные или неточные. companies.rbc.ru
• Retrieval Augmented Generation (RAG). magazine.neftegaz.ru companies.rbc.ru Метод позволяет «расширить кругозор» нейросети и повысить точность ответов за счёт привлечения внешних источников. companies.rbc.ru Это особенно полезно в ситуациях, когда модель сталкивается с вопросами, выходящими за рамки её обучающих данных. companies.rbc.ru
• Prompt engineering. magazine.neftegaz.ru Суть методики в тщательно продуманной формулировке запросов (prompts), которые управляют поведением модели для получения необходимых результатов без изменения её внутренней архитектуры или параметров. magazine.neftegaz.ru
• Тонкая настройка. events.rudn.su Метод предполагает продолжение обучения LLMs на специальных, часто меньших, наборах данных, адаптированных к желаемому приложению. events.rudn.su