Какие существуют способы обучения языковых моделей на основе примеров пользователей?

Некоторые способы обучения языковых моделей на основе примеров пользователей:

• Тонкая настройка. blog.skillfactory.ru Модель дообучают под конкретную задачу. blog.skillfactory.ru Например, чат-бота, уже знакомого с языком в целом, дообучают, чтобы он понимал молодёжный сленг. blog.skillfactory.ru Или алгоритм тренируют понимать и анализировать отзывы на сайте. blog.skillfactory.ru
• Prompt-инженерия. blog.skillfactory.ru Так дообучают и настраивают уже работающие модели. blog.skillfactory.ru Инструкции для модели формулируют так, чтобы та выдавала желаемый результат. blog.skillfactory.ru Например, подают на вход данные в определённом формате, для которого модель выдаст более чёткий ответ. blog.skillfactory.ru
• Аугментация данных. blog.skillfactory.ru Это вариант дообучения с помощью искусственно составленного набора данных. blog.skillfactory.ru Например, модели для биологических задач не просто подают на вход тексты, а предварительно обогащают их названиями генов и молекул. blog.skillfactory.ru Это учит модель распознавать и понимать специфические термины. blog.skillfactory.ru
• Обучение с подкреплением. blog.skillfactory.ru С помощью этого метода модель обучают генерировать текст на основе вознаграждений. blog.skillfactory.ru Модель получает «подкрепление», если результат выглядит определённым образом. blog.skillfactory.ru Это помогает, например, настраивать диалоговые модели, чтобы их речь звучала более естественно. blog.skillfactory.ru
• Обучение с подкреплением на основе обратной связи с человеком (RLHF). www.baeldung.com dzen.ru В этом подходе модель обучают на наборе данных, состоящем из созданных человеком пар запросов и ответов. www.baeldung.com В RLHF функция вознаграждения изучается на основе набора данных о предпочтениях человека. www.baeldung.com