Prompting a pochi colpi, apprendimento e messa a punto per LLM - AI&YOU #67 Prompting a pochi colpi, apprendimento e messa a punto per LLM - AI&YOU #67 

Statistica della settimana: Una ricerca condotta da MobiDev sull'apprendimento a pochi scatti per la classificazione delle immagini di monete ha rilevato che, utilizzando solo 4 esempi di immagini per ogni denominazione di moneta, è stato possibile ottenere un'accuratezza di ~70%.

Nell'IA, la capacità di apprendere in modo efficiente da dati limitati è diventata fondamentale. Per questo è importante che le aziende comprendano l'apprendimento a pochi colpi, il prompt a pochi colpi e la messa a punto degli LLM.

Nell'edizione di questa settimana di AI&YOU, esploriamo le intuizioni di tre blog che abbiamo pubblicato su questi temi:

• Che cos'è l'apprendimento a pochi colpi?

• Prompting a pochi colpi vs. LLM a regolazione fine

• I 5 migliori documenti di ricerca per l'apprendimento in pochi minuti

Prompting, apprendimento e messa a punto a pochi colpi per gli LLM - AI&YOU #67

Il Few Shot Learning è un paradigma innovativo di apprendimento automatico che consente ai modelli di intelligenza artificiale di apprendere nuovi concetti o compiti a partire da pochi esempi. A differenza dei tradizionali metodi di apprendimento supervisionato, che richiedono grandi quantità di dati di addestramento etichettati, le tecniche di Few Shot Learning consentono ai modelli di generalizzare efficacemente utilizzando solo un numero ridotto di campioni. Questo approccio imita la capacità umana di afferrare rapidamente nuove idee senza la necessità di una lunga ripetizione.

L'essenza del Few Shot Learning sta nella sua capacità di sfruttare le conoscenze pregresse e di adattarsi rapidamente a nuovi scenari. Utilizzando tecniche come il meta-apprendimento, in cui il modello "impara come imparare", gli algoritmi di Few Shot Learning possono affrontare un'ampia gamma di compiti con una formazione aggiuntiva minima. Questa flessibilità ne fa uno strumento prezioso in scenari in cui i dati sono scarsi, costosi da ottenere o in continua evoluzione.

La sfida della scarsità di dati nell'IA

Non tutti i dati sono uguali e i dati etichettati di alta qualità possono essere un bene raro e prezioso. Questa scarsità rappresenta una sfida significativa per i tradizionali approcci di apprendimento supervisionato, che in genere richiedono migliaia o addirittura milioni di esempi etichettati per ottenere prestazioni soddisfacenti.

Il problema della scarsità di dati è particolarmente acuto in ambiti specialistici come la sanità, dove le condizioni rare possono avere pochi casi documentati, o in ambienti in rapida evoluzione dove emergono frequentemente nuove categorie di dati. In questi scenari, il tempo e le risorse necessarie per raccogliere ed etichettare grandi insiemi di dati possono essere proibitivi, creando un collo di bottiglia nello sviluppo e nella diffusione dell'IA.

Apprendimento con pochi colpi rispetto all'apprendimento supervisionato tradizionale

Comprendere la distinzione tra il Few Shot Learning e il tradizionale apprendimento supervisionato è fondamentale per coglierne l'impatto nel mondo reale.

Tradizionale apprendimento supervisionatopur essendo potente, presenta degli svantaggi:

1. Dipendenza dai dati: Lotta con dati di formazione limitati.

2. Inflessibilità: Esegue bene solo i compiti specifici che gli sono stati assegnati.

3. Intensità delle risorse: Richiede set di dati grandi e costosi.

4. Aggiornamento continuo: Necessita di frequenti riqualificazioni in ambienti dinamici.

Apprendimento con pochi colpi offre un cambiamento di paradigma:

1. Efficienza del campione: Generalizza da pochi esempi utilizzando il meta-apprendimento.

2. Adattamento rapido: Si adatta rapidamente a nuovi compiti con esempi minimi.

3. Ottimizzazione delle risorse: Riduce le esigenze di raccolta dati e di etichettatura.

4. Apprendimento continuo: Adatto per incorporare nuove conoscenze senza dimenticare.

5. Versatilità: Applicabile in diversi domini, dalla computer vision all'NLP.

Affrontando queste sfide, il Few Shot Learning consente di creare modelli di IA più adattabili ed efficienti, aprendo nuove possibilità di sviluppo dell'IA.

Lo spettro dell'apprendimento efficiente del campione

Un affascinante spettro di approcci mira a ridurre al minimo i dati di addestramento richiesti, tra cui Zero Shot, One Shot e Few Shot Learning.

Apprendimento a zero colpi: Apprendimento senza esempi

• Riconosce le classi non viste utilizzando informazioni ausiliarie come le descrizioni testuali.

• Valido quando gli esempi etichettati per tutte le classi sono impraticabili o impossibili.

Apprendimento One Shot: Apprendimento da una singola istanza

• Riconosce nuove classi da un solo esempio

• Imita la capacità umana di afferrare rapidamente i concetti

• Successo in aree come il riconoscimento facciale

Apprendimento con pochi colpi: Padroneggiare le attività con dati minimi

• Utilizza 2-5 esempi etichettati per ogni nuova classe.

• Bilanciamento tra estrema efficienza dei dati e metodi tradizionali

• Consente un rapido adattamento a nuovi compiti o classi

• Sfrutta le strategie di meta-apprendimento per imparare come imparare

Questo spettro di approcci offre capacità uniche nell'affrontare la sfida dell'apprendimento da esempi limitati, rendendoli preziosi in domini con scarsità di dati.

Prompting a pochi colpi e regolazione fine LLM

In questo campo esistono due tecniche più potenti: il prompt a pochi colpi e il fine-tuning. Il Few-shot prompting prevede la creazione di suggerimenti intelligenti che includono un piccolo numero di esempi, guidando il modello a eseguire un compito specifico senza alcun addestramento aggiuntivo. Il fine-tuning, invece, consiste nell'aggiornare i parametri del modello utilizzando una quantità limitata di dati specifici per l'attività, consentendogli di adattare la sua vasta conoscenza a un particolare dominio o applicazione.

Entrambi gli approcci rientrano nell'ambito dell'apprendimento a pochi colpi. Sfruttando queste tecniche, possiamo migliorare notevolmente le prestazioni e la versatilità degli LLM, rendendoli strumenti più pratici ed efficaci per un'ampia gamma di applicazioni nell'elaborazione del linguaggio naturale e non solo.

Prompting a pochi colpi: Liberare il potenziale dell'LLM

La richiesta di pochi colpi sfrutta la capacità del modello di comprendere le istruzioni, "programmando" in modo efficace l'LLM attraverso suggerimenti mirati.

La richiesta di pochi colpi fornisce 1-5 esempi che dimostrano l'attività desiderata, sfruttando il riconoscimento dei modelli e l'adattabilità del modello. Ciò consente di eseguire compiti non esplicitamente addestrati, sfruttando la capacità del LLM di apprendere nel contesto.

Presentando schemi chiari di input-output, la richiesta di pochi colpi guida il LLM ad applicare un ragionamento simile ai nuovi input, consentendo un rapido adattamento ai nuovi compiti senza aggiornamenti dei parametri.

Tipi di prompt a pochi colpi (zero colpi, un colpo, pochi colpi)

Il prompting a pochi colpi comprende uno spettro di approcci, ciascuno definito dal numero di esempi forniti. (Proprio come l'apprendimento a pochi colpi):

1. Richiesta di zero colpi: In questo scenario, non vengono forniti esempi. Al contrario, al modello viene fornita una chiara istruzione o descrizione del compito. Ad esempio, "Traduci il seguente testo inglese in francese: [testo in ingresso]".

2. Richiesta di un solo colpo: In questo caso, viene fornito un singolo esempio prima dell'input effettivo. In questo modo si fornisce al modello un'istanza concreta della relazione input-output prevista. Ad esempio: "Classificare il sentiment della seguente recensione come positivo o negativo. Esempio: 'Questo film è stato fantastico!' - Input positivo: 'Non ho sopportato la trama.' - [il modello genera la risposta]".

3. Richiamo di pochi colpi: Questo approccio fornisce più esempi (in genere 2-5) prima dell'input effettivo. Ciò consente al modello di riconoscere schemi e sfumature più complessi nel compito. Ad esempio: "Classificare le seguenti frasi come domande o affermazioni: 'Il cielo è blu'. - Affermazione: "Che ora è?" - Domanda: "Mi piace il gelato". - Dichiarazione di ingresso: 'Dove posso trovare il ristorante più vicino?' - [il modello genera la risposta]".

Progettazione di prompt efficaci di pochi colpi

La creazione di suggerimenti efficaci per pochi scatti è sia un'arte che una scienza. Ecco alcuni principi chiave da considerare:

1. Chiarezza e coerenza: Assicuratevi che gli esempi e le istruzioni siano chiari e seguano un formato coerente. Questo aiuta il modello a riconoscere più facilmente il modello.

2. Diversità: Quando si utilizzano più esempi, cercare di coprire una gamma di possibili input e output per dare al modello una comprensione più ampia del compito.

3. Rilevanza: Scegliere esempi strettamente correlati all'attività o al dominio specifico a cui ci si rivolge. Questo aiuta il modello a concentrarsi sugli aspetti più rilevanti della sua conoscenza.

4. Concisione: Sebbene sia importante fornire un contesto sufficiente, evitate richieste troppo lunghe o complesse che potrebbero confondere il modello o diluire le informazioni chiave.

5. Sperimentazione: Non abbiate paura di iterare e sperimentare diverse strutture ed esempi di prompt per trovare quello che funziona meglio per il vostro caso d'uso specifico.

Padroneggiando l'arte della richiesta di pochi colpi, possiamo sbloccare il pieno potenziale dei LLM, consentendo loro di affrontare un'ampia gamma di compiti con un minimo di input o formazione aggiuntiva.

Messa a punto degli LLM: Adattare i modelli con dati limitati

Mentre il prompting a pochi colpi è una tecnica potente per adattare gli LLM a nuovi compiti senza modificare il modello stesso, il fine-tuning offre un modo per aggiornare i parametri del modello per ottenere prestazioni ancora migliori su compiti o domini specifici. Il fine-tuning ci permette di sfruttare la vasta conoscenza codificata negli LLM pre-addestrati e di adattarli alle nostre esigenze specifiche, utilizzando solo una piccola quantità di dati specifici per il compito.

Comprendere il fine-tuning nel contesto delle LLM

La messa a punto di un LLM comporta l'ulteriore addestramento di un modello pre-addestrato su un set di dati più piccolo e specifico per l'attività. Questo processo consente di adattare il modello all'attività target, sfruttando le conoscenze esistenti e richiedendo meno dati e risorse rispetto all'addestramento da zero.

Nei LLM, la sintonizzazione fine di solito regola i pesi negli strati superiori per le caratteristiche specifiche del compito, mentre gli strati inferiori rimangono in gran parte invariati. Questo approccio di "apprendimento per trasferimento" consente di mantenere un'ampia comprensione del linguaggio, sviluppando al contempo capacità specializzate.

Tecniche di messa a punto per pochi colpi

La messa a punto a pochi colpi adatta il modello utilizzando solo da 10 a 100 campioni per classe o compito, preziosi quando i dati etichettati sono scarsi. Le tecniche chiave includono:

1. Messa a punto basata su prompt: Combina la richiesta di pochi colpi con l'aggiornamento dei parametri.

2. Approcci di meta-apprendimento: Metodi come MAML per trovare buoni punti di inizializzazione per un rapido adattamento.

3. Messa a punto basata su adattatore: Introduce piccoli moduli "adattatori" tra gli strati del modello pre-addestrati, riducendo i parametri addestrabili.

4. Apprendimento in contesto: Mette a punto gli LLM per eseguire meglio l'adattamento attraverso i soli prompt.

Queste tecniche consentono ai LLM di adattarsi a nuovi compiti con dati minimi, migliorando la loro versatilità ed efficienza.

Prompting a pochi colpi e messa a punto: Scegliere il giusto approccio

Quando si adattano gli LLM a compiti specifici, sia la richiesta di pochi colpi che la messa a punto offrono soluzioni efficaci. Tuttavia, ogni metodo ha i suoi punti di forza e i suoi limiti e la scelta dell'approccio giusto dipende da vari fattori.

Punti di forza del Prompting a pochi colpi:

• Non richiede l'aggiornamento dei parametri del modello, conservando il modello originale.

• Altamente flessibile e adattabile al volo

• Non sono necessari tempi di formazione o risorse computazionali supplementari.

• Utile per la prototipazione e la sperimentazione rapida

Limitazioni:

• Le prestazioni possono essere meno costanti, soprattutto per i compiti complessi.

• Limitato dalle capacità e dalle conoscenze originarie del modello

• Può avere difficoltà in ambiti o compiti altamente specializzati

Affinare i punti di forza:

• Spesso ottiene prestazioni migliori su compiti specifici

• Può adattare il modello a nuovi domini e a un vocabolario specializzato.

• Risultati più coerenti per input simili

• Potenziale di apprendimento e miglioramento continuo

Limitazioni:

• Richiede tempo di formazione e risorse computazionali aggiuntive

• Rischio di dimenticanze catastrofiche se non gestite con attenzione

• Può essere sovraadattato su piccoli insiemi di dati

• Meno flessibile; richiede una riqualificazione in caso di cambiamenti significativi dei compiti.

I 5 migliori documenti di ricerca per l'apprendimento in pochi minuti

Questa settimana esploriamo anche i seguenti cinque documenti che hanno fatto progredire in modo significativo questo campo, introducendo approcci innovativi che stanno ridisegnando le capacità dell'IA.

1️⃣ Reti di corrispondenza per l'apprendimento one-shot" (Vinyals et al., 2016).

Ha introdotto un approccio innovativo che utilizza i meccanismi della memoria e dell'attenzione. La funzione di matching confronta gli esempi di query con gli esempi di supporto etichettati, stabilendo un nuovo standard per i metodi di apprendimento a pochi colpi.

2️⃣ Reti prototipiche per l'apprendimento in pochi colpi" (Snell et al., 2017).

Ha presentato un approccio più semplice ma efficace, apprendendo uno spazio metrico in cui le classi sono rappresentate da un singolo prototipo. La sua semplicità ed efficacia lo hanno reso una base popolare per le ricerche successive.

3️⃣ Imparare a confrontare: Relation Network for Few-Shot Learning" (Sung et al., 2018)

È stato introdotto un modulo di relazione apprendibile, che consente al modello di apprendere una metrica di confronto adatta a compiti e distribuzioni di dati specifici. Ha dimostrato ottime prestazioni in vari benchmark.

4️⃣ Uno sguardo più attento alla classificazione dei pochi colpi" (Chen et al., 2019).

Ha fornito un'analisi completa dei metodi esistenti, mettendo in discussione le ipotesi comuni. Ha proposto modelli di base semplici che hanno eguagliato o superato approcci più complessi, sottolineando l'importanza delle caratteristiche di base e delle strategie di formazione.

5️⃣ Meta-Baseline: Esplorazione di un semplice meta-apprendimento per l'apprendimento di pochi colpi" (Chen et al., 2021).

Ha combinato il pre-addestramento standard con una fase di meta-apprendimento, ottenendo prestazioni all'avanguardia. Ha evidenziato i compromessi tra formazione standard e obiettivi di meta-apprendimento.

Questi lavori non solo hanno fatto progredire la ricerca accademica, ma hanno anche aperto la strada alle applicazioni pratiche dell'IA aziendale. Rappresentano una progressione verso sistemi di IA più efficienti e adattabili, in grado di apprendere da dati limitati - una capacità cruciale in molti contesti aziendali.

Il bilancio

L'apprendimento a pochi colpi, il prompting e la messa a punto rappresentano approcci innovativi, che consentono ai LLM di adattarsi rapidamente a compiti specializzati con dati minimi. Come abbiamo visto, queste tecniche offrono una flessibilità e un'efficienza senza precedenti nell'adattare gli LLM a diverse applicazioni nei vari settori, dal miglioramento delle attività di elaborazione del linguaggio naturale all'adattamento a domini specifici in campi come la sanità, la legge e la tecnologia.

Grazie per aver dedicato del tempo alla lettura di AI & YOU!

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