Prompt Engineering หรือ Fine-Tuning เลือกแบบไหนดี
เจาะลึกวิธีตัดสินใจระหว่างการปรับแต่งพร้อมท์และการเทรนโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) สำหรับทีมพัฒนา AI เพื่อประสิทธิภาพสูงสุดและประหยัดงบ
ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
- เริ่มต้นด้วย Prompt Engineering เสมอเพราะประหยัดและรวดเร็ว
- Fine-Tuning เหมาะเมื่อพร้อมท์ถึงทางตันและมีข้อมูลจริงเฉพาะทาง
- การปรับแต่งพร้อมท์คือการเปลี่ยนอินพุตโดยไม่แก้ค่าน้ำหนักโมเดล
- การเทรนโมเดลช่วยให้พฤติกรรมโมเดลเปลี่ยนไปโดยไม่ต้องสั่งซ้ำ
ทีมพัฒนาแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วยโมเดลภาษาขนาดใหญ่หรือ LLM มักจะเริ่มต้นเส้นทางในลักษณะเดียวกัน นั่นคือการเขียนระบบพร้อมท์ ทดสอบกับตัวอย่างจำนวนหนึ่ง แล้วจึงนำไปใช้งานจริง เนื่องจาก Prompt Engineering มีต้นทุนต่ำ ดำเนินการได้อย่างรวดเร็ว และสามารถแก้ไขย้อนกลับได้ง่าย ในอดีตการ Fine-Tuning หรือการปรับจูนโมเดลเป็นทางเลือกสำหรับทีมที่มีงบประมาณด้านจีพียูและมีท่อส่งข้อมูลสำหรับการเทรนโดยเฉพาะ แม้ว่าสถานการณ์ปัจจุบันจะเปลี่ยนไปแล้ว แต่ลำดับขั้นตอนการทำงานยังคงเหมือนเดิม
เทคนิคทั้งสองแบบทำหน้าที่ควบคุมพฤติกรรมของโมเดลเหมือนกัน แต่มีความแตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง โดยการทำ Prompting เป็นการปรับเปลี่ยนสิ่งที่คุณป้อนเข้าไปในโมเดล ส่วน Fine-Tuning คือการปรับเปลี่ยนตัวโมเดลเอง
การทำ Prompt Engineering หมายถึงการแก้ไขสิ่งที่เข้าสู่หน้าต่างบริบท (Context Window) โดยไม่มีการปรับค่าน้ำหนัก (Weights) ของโมเดล สิ่งที่คุณทำคือการเปลี่ยนอินพุตและอ่านเอาต์พุตที่ได้ออกมา
ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
สำหรับตัวแทน AI หรือ Agent ที่สร้างขึ้นมาใหม่ การเริ่มต้นด้วยวิธีนี้เกือบจะเป็นแนวทางที่ถูกต้องที่สุดเสมอ คุณจะได้เรียนรู้ความสามารถที่แท้จริงของโมเดลก่อนที่จะเสียเงินลงทุนไปกับการเทรน และพฤติกรรมส่วนใหญ่ที่คุณต้องการปรับเปลี่ยนก็สามารถทำได้ด้วยพร้อมท์เช่นกัน
การเลือกใช้เทคนิคทั้งสองอย่างนี้ไม่ใช่การตัดสินใจเพียงครั้งเดียวจบ แต่เป็นวัฏจักรที่ต้องทำวนซ้ำ นักพัฒนาควรอยู่ในโหมด Prompt Engineering ไปเรื่อยๆ จนกว่าเส้นกราฟการประเมินผลจะเริ่มคงที่ (Flat) จากนั้นจึงค่อยพิจารณาว่ามีเงื่อนไขที่เหมาะสมสำหรับการ Fine-Tuning แล้วหรือยัง ซึ่งได้แก่การมีงานที่แคบและเจาะจง รวมถึงชุดข้อมูลจริงที่มีคุณภาพ
อย่างไรก็ตาม การทำ Prompting จะต้องเจอทางตันเข้าสักวันหนึ่ง และมักจะแสดงอาการออกมาตามลำดับที่คาดเดาได้ โดยจุดนั้นจะทำให้การทำพร้อมท์ไม่ได้มีราคาถูกอีกต่อไป เนื่องจากชั่วโมงการทำงานของวิศวกรถือเป็นต้นทุนที่มีมูลค่าสูงที่สุดในระบบ LLM และการเสียเวลาเป็นเดือนๆ เพื่อปรับแต่งพร้อมท์ที่หยุดพัฒนามาหลายสัปดาห์แล้วนั้นไม่ใช่เรื่องคุ้มค่า
ในทางตรงกันข้าม Fine-Tuning จะทำการอัปเดตค่าน้ำหนักของโมเดลจากตัวอย่างพฤติกรรมที่คุณต้องการ จนกระทั่งโมเดลสามารถแสดงพฤติกรรมนั้นได้เองเป็นค่าเริ่มต้นโดยไม่ต้องคอยบอกซ้ำๆ ในทุกครั้ง ซึ่งวิธีนี้จะคุ้มค่าที่จะลองก็ต่อเมื่อเงื่อนไขเฉพาะตัวต่างๆ ครบถ้วนสมบูรณ์
ที่มา: Dev.to
พบข้อมูลผิดพลาดในบทความนี้? แจ้งปัญหาบทความนี้
ความคิดเห็น
แสดงความคิดเห็น