И промпт-инжиниринг, и файн-тюнинг помогают получить от нейросети точный и релевантный результат. Есть еще один метод под названием Retrieval-Augmented Generation (RAG), но его мы обсудим в другой статье. Пока же остановимся на первых двух — в чем их сходства, в чем различия, как грамотно их использовать.
Файн-тюнинг vs промпт-инжиниринг
Файн-тюнинг — это буквально «тонкая настройка». Допустим, у нас есть некая уже обученная модель, такая как GPT от OpenAI. Мы можем ее прокачать: обучить на конкретной информации, чтобы она максимально релевантно отвечала на вопросы по теме. Весьма востребована эта техника, например, в области здравоохранения, где обучение нейросети на медицинских картах пациентов позволяет генерировать персонализированные рекомендации и схемы лечения. Искусственный интеллект анализирует данные и может подходить к вопросу индивидуально.
У OpenAI есть специальные инструменты для файн-тюнинга. Можно использовать и сторонние программы, такие как Entry Point.
Промпт-инжиниринг — это написание особым образом составленных промптов для получения релевантной информации от нейросети. Дополнительные данные для этого не нужны — достаточно хорошо понимать, как «мыслят» большие языковые модели, и как нужно к ним обращаться.
Методы составления промптов бывают разные. Больше мы писали о них тут: «Подходы к созданию промптов: zero-shot, one-shot, few-shot и chain-of-thought».
Поскольку методики разные, вопроса об «или» не стоит. И файн-тюнинг, и промпт-инжиниринг можно использовать для получения идеального результата от нейросети. В плане функционала и особенностей можно сказать, что файн-тюнинг чуть более энергозатратен — придется искать данные, пользоваться другими инструментами. Но для многих сфер он совершенно незаменим, в том числе для бизнеса.
промпт-инжиниринг не требует предварительной подготовки, но может занять уйму времени, особенно на этапе самообучения. Впрочем, всегда можно посетить бесплатный вебинар и получить столь нужную базу.
- Прямо в эфире решим типичные задачи программиста только с помощью ChatGPT
- Возможности Python — расскажем что можно делать и сколько на этом зарабатывать?
- Что ждет рынок программирования и почему мы решили сюда пойти
Примеры использования и сравнение моделей
Медицина — раздолье для файн-тюнинга и работы с промптами. Это идеальная сфера для экспериментов с нейросетями. Именно этим занималась компания Microsoft, а потом выпустила целое исследование под названием «Can Generalist Foundation Models Outcompete Special-Purpose Tuning? Case Study in Medicine», что можно перевести как «Могут ли универсальные модели превзойти специализированный тюнинг? Пример из области медицины».
- Где компаниям найти промпт-инженера?
- Какой адекватный чек на услуги промпт-инженера в РФ и в мире?
- Кто может стать промпт-инженером и есть ли порог входа?
В исследовании специалисты Microsoft провели эксперимент, в ходе которого противопоставили модель с файн-тюнингом Med-PaLM 2 от Google универсальной модели GPT-4, оснащенной фреймворком для промпт-инжиниринга MedPrompt.
Как оказалось, усиленная фреймворком GPT-4 модель превзошла Med-PaLM 2 на 12 пунктов. Она оказалась лучше в общих клинических знаниях, медицинской генетике, анатомии, биологии и медицине университетского уровня. Сравнялись модели только в области профессиональной медицины.
Другое исследование провели в Австралии — там тоже столкнули файн-тюнинг и промпт-инжиниринг. Исследование получило название «Fine-Tuning and Prompt Engineering for Large Language Models-based Code Review Automation», что переводится как «Файн-тюнинг и промпт-инжиниринг для инструментов автоматизации кода на основе больших языковых моделей». Целью эксперимента была оценка производительности больших языковых моделей (LLM) в рецензировании кода, сравнив два разных метода улучшения результатов. Использовались две LLM — GPT-3.5 и Magicoder. В промпт-инжиниринге специалисты применяли такие техники как zero-shot, few-shot и внедрение в промпт личности.
Результаты получились интересными: модель GPT-3.5 с файн-тюнингом оказалась эффективнее любых методов промпт-инжиниринга. Лучшим из промпт-инжиниринга оказался метод few-shots, а хуже всего показал себя метод внедрения в промпт личности — это когда при создании промпта пользователь пишет, например: «Представь, что ты — разработчик программного обеспечения», и только после этого ставит задачу.
Что можно сказать в результате? Файн-тюнинг и промпт-инжиниринг друг друга не исключают — для достижения идеального результата можно использовать оба. В некоторых областях лучше работает первый, в других — второй. Если же размышлять о том, с чего начать, то ответом станет промпт-инжиниринг, потому что он не требует практически никаких дополнительных инструментов, только нейросеть и некоторое количество свободного времени.
как использовать для успеха
- Как нейросети могут изменить вашу деятельность, от фриланса до управления бизнесом.
- Как использовать GPT-агентов, цифровые двойники и другие ИИ-решения.
- Важность безопасности в эпоху нейросетей.
- Какие нейросети помогут вам и как на них зарабатывать.
- 10 способов применения ИИ для бизнеса.
- Как внедрение ИИ в бизнес-процессы помогает улучшить финансовые результаты компаний в 2025 году.
- Мы асскажем, кто такой промпт-инжинер, чем он занимается и какие результаты можно ожидать от его работы.
- Также обсудим, где найти промт-инжинера, сколько стоят его услуги в России и за рубежем, и кто может стать промпт-инженером.
- Освой Python и нейросети и узнай, как гарантированно получить первые 10 заказов
- УЧАСТВОВАТЬ ЗА 0 РУБ.
- Создай и прокачай собственного чат-бота
- Подарим подборку бесплатных инструментов для написания кода
