जब प्रॉम्प्ट पहले से ही काम कर रहा हो तो फ़ाइन-ट्यूनिंग बंद कर दें
कोई हमारे लहज़े के लिए एक मॉडल को बेहतर बनाना चाहता था और मैंने उनसे इस बारे में बात की। प्रॉम्प्ट पहले ही 90% हो चुका था, और फाइन-ट्यून में एक सप्ताह का समय लग सकता था जो हमारे पास नहीं था।
मेरी टीम में कोई हमारे लहज़े के लिए एक मॉडल को बेहतर बनाना चाहता था और मैंने उनसे इस बारे में बात की। प्रॉम्प्ट पहले ही 90% हो चुका था और फाइन-ट्यून में एक सप्ताह का खर्च आता और डेटासेट हमारे पास नहीं था।
फ़ाइन-ट्यूनिंग तब अपना प्रभाव बनाए रखती है जब व्यवहार का वर्णन करना कठिन होता है, एक शैली, एक निर्णय, एक पैटर्न जिसे कोई संकेत नहीं देता है। 'हमारी तरह लग रहा है' के लिए, निर्देश की तीन पंक्तियाँ दस में से नौ बार एक प्रशिक्षण दौड़ को मात देती हैं।
जाल नवीनता है, प्रभावशाली विकल्प तक पहुंचना क्योंकि यह वहां है। अधिकांश टीमों को कस्टम मॉडल की आवश्यकता नहीं होती है; उन्हें एक बेहतर संकेत और एक मानवीय समीक्षा कदम की आवश्यकता है जिसे वे छोड़ते रहते हैं।
फाइन-ट्यून से पहले, प्रॉम्प्ट को विफल साबित करें। यदि ऐसा नहीं है, तो शानदार उपकरण वह करने का एक अधिक महंगा तरीका है जो आप पहले से ही कर सकते हैं। प्रशिक्षण को उस भाग के लिए सहेजें जो वास्तव में संकेतों तक नहीं पहुंच सकता है।