Few-Shot Prompting, Learning, and Fine-Tuning for LLMs – AI&YOU #67 Few-Shot Prompting, Learning, and Fine-Tuning for LLMs – AI&YOU #67 

Статистика тижня: Research by MobiDev on few-shot learning for coin image classification found that using just 4 image examples per coin denomination, they could achieve ~70% accuracy.

In AI, the ability to learn efficiently from limited data has become crucial. That’s why it’s important for enterprises to understand few-shot learning, few-shot prompting, and fine-tuning LLMs.

У цьому випуску AI&YOU ми знайомимося з думками з трьох блогів, які ми опублікували на цю тему:

• What is Few-Shot Learning?

• Few-Shot Prompting vs Fine-Tuning LLM

• Top 5 Research Papers for Few-Shot Learning

Few-Shot Prompting, Learning, and Fine-Tuning for LLMs – AI&YOU #67

Few Shot Learning is an innovative machine learning paradigm that enables AI models to learn new concepts or tasks from only a few examples. Unlike traditional supervised learning methods that require vast amounts of labeled training data, Few Shot Learning techniques allow models to generalize effectively using just a small number of samples. This approach mimics the human ability to quickly grasp new ideas without the need for extensive repetition.

Суть Few Shot Learning полягає в його здатності використовувати попередні знання та швидко адаптуватися до нових сценаріїв. Використовуючи такі методи, як метанавчання, коли модель "вчиться вчитися", алгоритми Few Shot Learning можуть вирішувати широкий спектр завдань з мінімальним додатковим навчанням. Така гнучкість робить його безцінним інструментом у сценаріях, де даних мало, їх отримання дорого коштує або вони постійно змінюються.

Проблема дефіциту даних в АІ

Не всі дані є рівними, а високоякісні, марковані дані можуть бути рідкісним і цінним товаром. Цей дефіцит створює значні труднощі для традиційних підходів до навчання під наглядом, які зазвичай вимагають тисячі або навіть мільйони мічених прикладів для досягнення задовільної продуктивності.

Проблема дефіциту даних особливо гостро стоїть у спеціалізованих галузях, таких як охорона здоров'я, де рідкісні захворювання можуть мати обмежену кількість задокументованих випадків, або у швидкозмінних середовищах, де часто з'являються нові категорії даних. У цих сценаріях час і ресурси, необхідні для збору і маркування великих наборів даних, можуть бути непомірно великими, що створює вузьке місце в розробці і впровадженні ШІ.

Навчання з кількома пострілами проти традиційного навчання під наглядом

Understanding the distinction between Few Shot Learning and traditional supervised learning is crucial to grasp its real-world impact.

Традиційний контрольоване навчання, while powerful, has drawbacks:

1. Залежність від даних: Struggles with limited training data.

2. Негнучкість: Performs well only on specific trained tasks.

3. Ресурсоємність: Requires large, expensive datasets.

4. Постійне оновлення: Needs frequent retraining in dynamic environments.

Few Shot Learning offers a paradigm shift:

1. Ефективність зразка: Generalizes from few examples using meta-learning.

2. Швидка адаптація: Quickly adapts to new tasks with minimal examples.

3. Оптимізація ресурсів: Reduces data collection and labeling needs.

4. Безперервне навчання: Suitable for incorporating new knowledge without forgetting.

5. Універсальність: Applicable across various domains, from computer vision to NLP.

By tackling these challenges, Few Shot Learning enables more adaptable and efficient AI models, opening new possibilities in AI development.

Спектр ефективного навчання на основі зразків

A fascinating spectrum of approaches aims to minimize required training data, including Zero Shot, One Shot, and Few Shot Learning.

Навчання з нуля: Навчання без прикладів

• Recognizes unseen classes using auxiliary information like textual descriptions

• Valuable when labeled examples for all classes are impractical or impossible

Навчання одним пострілом: Навчання на одному прикладі

• Recognizes new classes from just one example

• Mimics human ability to grasp concepts quickly

• Successful in areas like facial recognition

Навчання кількома пострілами: Виконуємо завдання з мінімальними даними

• Uses 2-5 labeled examples per new class

• Balances extreme data efficiency and traditional methods

• Enables rapid adaptation to new tasks or classes

• Leverages meta-learning strategies to learn how to learn

This spectrum of approaches offers unique capabilities in tackling the challenge of learning from limited examples, making them invaluable in data-scarce domains.

Few Shot Prompting vs Fine Tuning LLM

Two more powerful techniques exist in this realm: few-shot prompting and fine-tuning. Few-shot prompting involves crafting clever input prompts that include a small number of examples, guiding the model to perform a specific task without any additional training. Fine-tuning, on the other hand, involves updating the model’s parameters using a limited amount of task-specific data, allowing it to adapt its vast knowledge to a particular domain or application.

Both approaches fall under the umbrella of few-shot learning. By leveraging these techniques, we can dramatically enhance the performance and versatility of LLMs, making them more practical and effective tools for a wide range of applications in natural language processing and beyond.

Підказки з кількох пострілів: Розкриття потенціалу LLM

Few-shot prompting capitalizes on the model’s ability to understand instructions, effectively “programming” the LLM through crafted prompts.

Few-shot prompting provides 1-5 examples demonstrating the desired task, leveraging the model’s pattern recognition and adaptability. This enables performance of tasks not explicitly trained for, tapping into the LLM’s capacity for in-context learning.

By presenting clear input-output patterns, few-shot prompting guides the LLM to apply similar reasoning to new inputs, allowing quick adaptation to new tasks without parameter updates.

Типи підказок з кількома пострілами (з нульовим пострілом, з одним пострілом, з кількома пострілами)

Few-shot prompting encompasses a spectrum of approaches, each defined by the number of examples provided. (Just like few-shot learning):

1. Ніяких підказок: У цьому сценарії приклади не наводяться. Натомість моделі дається чітка інструкція або опис завдання. Наприклад, "Перекладіть наступний англійський текст французькою мовою: [введіть текст]".

2. Одноразова підказка: Тут наведено один приклад перед фактичними вхідними даними. Це дає моделі конкретний приклад очікуваного зв'язку між вхідними та вихідними даними. Наприклад: "Класифікуйте враження від наступного відгуку як позитивне чи негативне. Приклад: "Цей фільм був фантастичним!" - Позитивний вхід: "Я не витримав сюжету". - [модель генерує відповідь]"

3. Кілька пострілів підказки: Цей підхід передбачає кілька прикладів (зазвичай 2-5) перед введенням даних. Це дозволяє моделі розпізнавати більш складні патерни та нюанси в задачі. Наприклад: "Класифікуйте наступні речення як питання або твердження: "Небо блакитне". - Твердження "Котра година?" - Питання "Я люблю морозиво". - Вхідне твердження: "Де я можу знайти найближчий ресторан?" - [модель генерує відповідь]".

Створення ефективних коротких підказок

Створення ефективних коротких підказок - це і мистецтво, і наука. Ось кілька ключових принципів, які слід враховувати:

1. Чіткість і послідовність: Переконайтеся, що ваші приклади та інструкції зрозумілі та відповідають єдиному формату. Це допоможе моделі легше розпізнати шаблон.

2. Різноманітність: Використовуючи кілька прикладів, намагайтеся охопити діапазон можливих входів і виходів, щоб дати моделі ширше розуміння завдання.

3. Доречність: Вибирайте приклади, які тісно пов'язані з конкретною задачею або сферою, на яку ви орієнтуєтесь. Це допоможе моделі зосередитися на найбільш релевантних аспектах її знань.

4. Лаконічність: Хоча важливо надати достатньо контексту, уникайте надто довгих або складних підказок, які можуть заплутати модель або розмити ключову інформацію.

5. Експеримент: Don’t be afraid to iterate and experiment with different prompt structures and examples to find what works best for your specific use case.

Оволодівши мистецтвом підказок, ми можемо розкрити весь потенціал LLMs, даючи їм змогу вирішувати широкий спектр завдань з мінімальними додатковими зусиллями чи навчанням.

Тонке налаштування LLM: Пристосування моделей з обмеженими даними

У той час як підказки з кількох пострілів є потужним методом адаптації LLM до нових завдань без зміни самої моделі, точне налаштування пропонує спосіб оновити параметри моделі для ще кращої продуктивності на конкретних завданнях або в конкретних сферах. Тонке налаштування дозволяє нам використовувати величезні знання, закодовані в попередньо навчених LLM, пристосовуючи їх до наших конкретних потреб, використовуючи лише невелику кількість специфічних даних про завдання.

Розуміння тонкого налаштування в контексті магістерських програм

Fine-tuning an LLM involves further training a pre-trained model on a smaller, task-specific dataset. This process adapts the model to the target task while building upon existing knowledge, requiring less data and resources than training from scratch.

In LLMs, fine-tuning typically adjusts weights in upper layers for task-specific features, while lower layers remain largely unchanged. This “transfer learning” approach retains broad language understanding while developing specialized capabilities.

Кілька методів точного налаштування

Few-shot fine-tuning adapts the model using only 10 to 100 samples per class or task, valuable when labeled data is scarce. Key techniques include:

1. Оперативне доопрацювання: Combines few-shot prompting with parameter updates.

2. Підходи до метанавчання: Methods like MAML aim to find good initialization points for quick adaptation.

3. Adapter-based fine-tuning: Introduces small “adapter” modules between pre-trained model layers, reducing trainable parameters.

4. Контекстне навчання: Fine-tunes LLMs to better perform adaptation through prompts alone.

These techniques enable LLMs to adapt to new tasks with minimal data, enhancing their versatility and efficiency.

Кілька пострілів проти точного налаштування: Вибір правильного підходу

При адаптації LLM до конкретних завдань ефективними рішеннями можуть бути як підказки, так і точне налаштування. Однак кожен метод має свої сильні та слабкі сторони, і вибір правильного підходу залежить від різних факторів.

Few-Shot Prompting Strengths:

• Не потребує оновлення параметрів моделі, зберігаючи оригінальну модель

• Висока гнучкість і можливість адаптації на льоту

• Не потребує додаткового часу на навчання або обчислювальних ресурсів

• Корисно для швидкого створення прототипів та експериментів

Обмеження:

• Продуктивність може бути менш стабільною, особливо для складних завдань

• Обмежені початковими можливостями та знаннями моделі

• Можуть виникати проблеми з вузькоспеціалізованими доменами або завданнями

Fine-Tuning Strengths:

• Часто досягає кращих результатів у виконанні конкретних завдань

• Може адаптувати модель до нових доменів та спеціалізованої лексики

• Більш узгоджені результати за однакових вхідних даних

• Потенціал для постійного навчання та вдосконалення

Обмеження:

• Потребує додаткового навчального часу та обчислювальних ресурсів

• Ризик катастрофічного забування, якщо ним не керувати

• Можливе перевантаження на невеликих наборах даних

• Менш гнучкий; вимагає перенавчання при значних змінах завдань

Top 5 Research Papers for Few-Shot Learning

This week, we also explore the following five papers that have significantly advanced this field, introducing innovative approaches that are reshaping AI capabilities.

1️⃣ Matching Networks for One Shot Learning” (Vinyals et al., 2016)

Introduced a groundbreaking approach using memory and attention mechanisms. The matching function compares query examples to labeled support examples, setting a new standard for few-shot learning methods.

2️⃣ Prototypical Networks for Few-shot Learning” (Snell et al., 2017)

Presented a simpler yet effective approach, learning a metric space where classes are represented by a single prototype. Its simplicity and effectiveness made it a popular baseline for subsequent research.

3️⃣ Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning” (Sung et al., 2018)

Introduced a learnable relation module, allowing the model to learn a comparison metric tailored to specific tasks and data distributions. Demonstrated strong performance across various benchmarks.

4️⃣ A Closer Look at Few-shot Classification” (Chen et al., 2019)

Provided a comprehensive analysis of existing methods, challenging common assumptions. Proposed simple baseline models that matched or exceeded more complex approaches, emphasizing the importance of feature backbones and training strategies.

5️⃣ Meta-Baseline: Exploring Simple Meta-Learning for Few-Shot Learning” (Chen et al., 2021)

Combined standard pre-training with a meta-learning stage, achieving state-of-the-art performance. Highlighted the trade-offs between standard training and meta-learning objectives.

These papers have not only advanced academic research but also paved the way for practical applications in enterprise AI. They represent a progression towards more efficient, adaptable AI systems capable of learning from limited data – a crucial capability in many business contexts.

Підсумок

Few-shot learning, prompting, and fine-tuning represent groundbreaking approaches, enabling LLMs to adapt swiftly to specialized tasks with minimal data. As we’ve explored, these techniques offer unprecedented flexibility and efficiency in tailoring LLMs to diverse applications across industries, from enhancing natural language processing tasks to enabling domain-specific adaptations in fields like healthcare, law, and technology.

Дякуємо, що знайшли час прочитати AI & YOU!

Щоб отримати ще більше матеріалів про корпоративний ШІ, включаючи інфографіку, статистику, інструкції, статті та відео, підписуйтесь на канал Skim AI на LinkedIn

Ви засновник, генеральний директор, венчурний інвестор або інвестор, який шукає консультації з питань ШІ, фракційної розробки ШІ або послуги Due Diligence? Отримайте рекомендації, необхідні для прийняття обґрунтованих рішень щодо продуктової стратегії та інвестиційних можливостей вашої компанії у сфері ШІ.

Потрібна допомога із запуском вашого корпоративного рішення зі штучного інтелекту? Хочете створити власних працівників зі штучним інтелектом за допомогою нашої платформи управління робочою силою зі штучним інтелектом? Давайте поговоримо

Ми створюємо індивідуальні AI-рішення для компаній, що підтримуються венчурним та приватним капіталом, у наступних галузях: Медичні технології, новини/контент-агрегація, кіно- та фото-виробництво, освітні технології, юридичні технології, фінтех та криптовалюта.