AI మోడల్‌లు ఫైన్ ట్యూనింగ్ ద్వారా ఎలా మెరుగవుతాయి: ఒక ఎంటర్‌ప్రైజ్ ఆర్కిటెక్ట్ అభిప్రాయం

మీరు ఈరోజు ఉపయోగించే ప్రతి ఆకట్టుకునే AI మోడల్ తన జీవితాన్ని ఒక జనరలిస్ట్‌గా ప్రారంభించింది. అది మనుషులు ఉపయోగకరంగా మారిన విధంగానే ఉపయోగకరంగా మారింది: ప్రత్యేక శిక్షణ ద్వారా. ఆ రెండో దశ, ఫైన్ ట్యూనింగ్, అసంస్కృత సామర్థ్యం నమ్మకమైన వ్యాపార ప్రవర్తనగా మారే చోటు. చాలా సంస్థలు దాన్ని తప్పుగా అర్థం చేసుకుంటాయి. అనేక సంస్థలు ఆ అపోహకు రెండుసార్లు ఖర్చు పెడతాయి: ఒకసారి వృథా ఖర్చులో, మళ్ళీ కోల్పోయిన ప్రయోజనంలో.

నేను దీన్ని విక్రేతగా కాదు, ఎంటర్‌ప్రైజ్ ఆర్కిటెక్ట్‌గా రాస్తున్నాను. ఫైన్ ట్యూనింగ్ అనేది మీరు కొనుగోలు చేసే ఫీచర్ కాదు. అది మీరు స్వాధీనం చేసుకునే ఆర్కిటెక్చర్ నిర్ణయం.

మోడల్ నిజంగా ఎలా మెరుగవుతుంది

ఫ్రంటియర్ మోడల్ పొరలుగా నిర్మించబడుతుంది, ప్రతి పొర వేర్వేరు ప్రశ్నకు సమాధానం ఇస్తుంది.

ప్రీట్రెయినింగ్ సమాధానం ఇస్తుంది: మోడల్‌కు ఏమి తెలుసు? మోడల్ భారీ మొత్తంలో టెక్స్ట్ మరియు కోడ్ చదువుతుంది మరియు భాష, తర్కం మరియు సాఫ్ట్‌వేర్ యొక్క నమూనాలను నేర్చుకుంటుంది. ఈ దశ భారీది, ఖరీదైనది, మరియు మీరు కాదు, మోడల్ ప్రొవైడర్లు చేస్తారు.

సూపర్‌వైజ్డ్ ఫైన్ ట్యూనింగ్ సమాధానం ఇస్తుంది: మోడల్ ఎలా ప్రవర్తించాలి? ప్రొవైడర్, మరియు తరువాత సంస్థ, మోడల్‌కు మంచి పని యొక్క ఎంపిక చేసిన ఉదాహరణలను చూపిస్తారు: బలమైన సమాధానంతో జతచేయబడిన ప్రశ్న, సరైన పరిష్కారంతో జతచేయబడిన టికెట్. మోడల్ టెక్స్ట్‌ను ఊహించడం నుండి పనులు చేయడానికి మారుతుంది.

ప్రిఫరెన్స్ ఆప్టిమైజేషన్ సమాధానం ఇస్తుంది: మనుషులు నిజంగా ఏ ప్రవర్తనను కోరుకుంటారు? హ్యూమన్ ఫీడ్‌బ్యాక్ నుండి రీఇన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్, మరియు దాని సరళమైన వారసుడైన డైరెక్ట్ ప్రిఫరెన్స్ ఆప్టిమైజేషన్ వంటి సాంకేతిక పద్ధతులు మోడల్‌ను పోలికలపై శిక్షణ ఇస్తాయి: ఈ సమాధానం ఆ సమాధానం కంటే మంచిది. మానవ నిపుణులు కష్టమైన ఉదాహరణలను సృష్టిస్తారు మరియు అంచనా వేస్తారు. మోడల్ కేవలం జ్ఞానం కాదు, తీర్పును నేర్చుకుంటుంది.

మూల్యాంకనం సమాధానం ఇస్తుంది: వీటిలో ఏదైనా నిజమేనా? కఠినమైన బెంచ్‌మార్క్‌లు మరియు మానవ సమీక్ష మోడల్ నిజంగా మెరుగవుతోందా లేదా కేవలం మంచిగా వినిపిస్తోందా అని కొలుస్తాయి. అది లేకుండా ఏ గంభీరమైన ప్రయోగశాల షిప్ చేయదు. ఏ గంభీరమైన సంస్థ కూడా చేయకూడదు.

నమూనాను గమనించండి. మోడళ్ళు పెరుగుతున్నాయి కాబట్టి మెరుగవడం లేదు. మంచిది ఎలా ఉంటుందో మనుషులు నిరంతరం వాటికి నేర్పడం వల్ల, మరియు అవి నేర్చుకున్నాయా అని నిరంతరం పరీక్షించడం వల్ల అవి మెరుగవుతాయి. అది నైపుణ్యం యొక్క సప్లై చైన్, మరియు అది ఇప్పుడు AI ఆర్థిక వ్యవస్థ యొక్క శాశ్వత లక్షణం.

చాలా సంస్థలు తప్పు చేసే నిర్ణయం

ఇదిగో వ్యవస్థాగత విమర్శ. సంస్థలు ముందు ఫైన్ ట్యూనింగ్ వైపు వెళ్తాయి ఎందుకంటే అది నిర్ణయాత్మకంగా అనిపిస్తుంది, కానీ ఆర్కిటెక్చర్ సాధారణంగా అది చివరగా రావాలని చెబుతుంది.

ప్రాంప్ట్ ఇంజినీరింగ్ మీరు అడిగే దాన్ని మారుస్తుంది. ఫైన్ ట్యూనింగ్ మోడల్ ఏమిటో మారుస్తుంది. రిట్రీవల్ ఆగ్మెంటెడ్ జెనరేషన్ (RAG) మోడల్ ఏమి చూడగలదో మారుస్తుంది. మూడు లీవర్లు, మూడు వేర్వేరు సమస్యలు.

ప్రాంప్టింగ్ అనేది మీరు వివరించగల ప్రవర్తన కోసం. స్పష్టమైన సూచనలు మరియు ఉదాహరణలు సమస్యను పరిష్కరిస్తే, మీ పని అయిపోయింది, దాదాపు సున్నా ఖర్చుతో, తక్షణ రివర్సిబిలిటీతో.

రిట్రీవల్ అనేది మారే జ్ఞానం కోసం. ఉత్పత్తి జాబితాలు, విధానాలు, కేస్ లా, ధరలు. RAG ప్రశ్న సమయంలో ప్రస్తుత వాస్తవాలను తెస్తుంది, కాబట్టి సమాధానం తాజాగా మరియు మూలానికి గుర్తించదగినదిగా ఉంటుంది. ఫైన్ ట్యూనింగ్ జ్ఞానాన్ని లోపలికి బేక్ చేస్తుంది, అక్కడ అది నిశ్శబ్దంగా పాతది అవుతుంది.

ఫైన్ ట్యూనింగ్ అనేది మీరు వివరించలేని ప్రవర్తన కోసం. పది వేల డాక్యుమెంట్లలో హౌస్ స్టైల్. నిపుణులు వర్తించే కానీ పూర్తిగా రాయలేని డొమైన్ తీర్పు. అధిక వాల్యూమ్‌లో కఠినమైన అవుట్‌పుట్ ఫార్మాట్‌లు, ఇక్కడ చిన్న ప్రాంప్ట్‌లు మరియు చిన్న ట్యూన్ చేసిన మోడళ్ళు కాల్‌కు ఖర్చును తగ్గిస్తాయి. అది నైపుణ్యాలను మరియు టోన్‌ను నేర్పుతుంది, తాజా వాస్తవాలను కాదు.

నిజాయితీ క్రమం ఏమిటంటే ముందు ప్రాంప్టింగ్, రెండవది రిట్రీవల్, ఆధారాలు కోరే చోట ఫైన్ ట్యూనింగ్, మరియు తరచుగా మూడింటిని కలిపి. మీ భాష మాట్లాడే ట్యూన్ చేసిన మోడల్, నేటి వాస్తవాలు తెలిసిన రిట్రీవల్‌తో ఆహారం ఇవ్వబడి, క్రమశిక్షణతో కూడిన ప్రాంప్ట్‌లచే నడపబడుతుంది. ఆ క్రమంలో మీరు దాటవేసిన ప్రతి ఎంపిక కూట్టు వడ్డీ రేటుతో కూడిన సాంకేతిక అప్పు.

ఆర్థిక వ్యవస్థ మారిపోయింది

ఐదేళ్ల క్రితం ఫైన్ ట్యూనింగ్ అంటే భారీ ఖర్చుతో భారీ మోడళ్ళను తిరిగి శిక్షణ ఇవ్వడం. పారామీటర్-సమర్థమైన పద్ధతులు ఆ యుగాన్ని ముగించాయి. LoRA మరియు QLoRA వంటి సాంకేతిక పద్ధతులు అసలు మోడల్‌ను ఫ్రీజ్ చేసి చిన్న అడాప్టర్ పొరలను శిక్షణ ఇస్తాయి, సాధారణంగా పారామీటర్‌లలో ఒక శాతం కంటే తక్కువ. ఒకప్పుడు GPU క్లస్టర్ అవసరమైన ఫైన్ ట్యూన్‌లు ఇప్పుడు ఒకే కార్డుపై లేదా మితమైన క్లౌడ్ జాబ్‌పై నడుస్తాయి. ఖర్చు అడ్డంకి పడిపోయింది. సామర్థ్య అడ్డంకి పడిపోలేదు.

ఎందుకంటే ఫైన్ ట్యూనింగ్ యొక్క నిజమైన ఖర్చు ఎప్పుడూ కంప్యూట్ కాదు. అది డేటా. మీ ఉత్తమ పని యొక్క నిజంగా అత్యుత్తమమైన కొన్ని వేల ఉదాహరణలను ఎంపిక చేయడమే కష్టమైన భాగం, మరియు అదే మీ పోటీదారులు కాపీ చేయలేని ఆస్తి. మీ డేటానే మీ గొయ్యి (moat). మోడల్ పెరుగుతున్న కమాడిటీ.

గవర్నెన్స్ అనేది నిశ్శబ్ద వైఫల్య రీతి

ట్యూన్ చేసిన మోడల్ జీవితచక్రం ఉన్న కొత్త ఆస్తి. బేస్ మోడల్ అప్‌డేట్ అయినప్పుడు అది డ్రిఫ్ట్ కావచ్చు. అది సున్నితమైన శిక్షణ డేటాను గుర్తుంచుకోవచ్చు. అది నిన్నటి విధానాన్ని నిశ్శబ్దంగా ఎన్‌కోడ్ చేయవచ్చు. ప్రతి ఫైన్ ట్యూన్‌ను ఉత్పత్తి వ్యవస్థను ఎలా చూస్తారో అలా చూడండి: వెర్షన్ చేయబడింది, విడుదలకు ముందు మూల్యాంకనం చేయబడింది, విడుదల తరువాత పర్యవేక్షించబడింది మరియు పేరు పెట్టిన బృందానికి యజమాన్యం. వ్యక్తిగత డేటా శిక్షణ సెట్‌లోకి ప్రవేశిస్తే, మీ గోప్యతా బాధ్యతలు దానితో పాటు వస్తాయి. ఆస్ట్రేలియాలో అది ప్రైవసీ చట్టం; ఐరోపాలో, GDPR మరియు EU AI చట్టం. రెగ్యులేటర్ అడిగే ముందు ఆడిట్ కోసం డిజైన్ చేయండి, తరువాత కాదు.

CEOలు ఏమి చేయాలి

మొదట, మోడల్ పూజకు నిధులు ఇవ్వడం ఆపి డేటా క్యూరేషన్‌కు నిధులు ఇవ్వడం ప్రారంభించండి. మీ ఉత్తమ మానవ పని నుండి ఒక శుభ్రమైన, అధిక నాణ్యత డేటాసెట్‌ను నిర్మించమని మీ బృందాలను ఆదేశించండి. ఆ ఆస్తి విలువ పెరుగుతుంది. మోడల్ ఎంపికలు విలువ కోల్పోతాయి.

రెండవది, మూల్యాంకన గేట్‌ను కోరండి. మీ నిజమైన పనులను ప్రతిబింబించే బెంచ్‌మార్క్ మరియు దాని వైఫల్యాల మానవ సమీక్ష లేకుండా ఏ ట్యూన్ చేసిన మోడల్ ఉత్పత్తికి చేరకూడదు. మీ బృందం మీకు స్కోరు చూపలేకపోతే, వారు ఆశను షిప్ చేస్తున్నారు.

మూడవది, ప్రతి AI సమీక్షలో ఒక ప్రశ్న అడగండి: మేము ముందు ప్రాంప్టింగ్ మరియు రిట్రీవల్ ప్రయత్నించామా? ఖరీదైన లీవర్ లాగే ముందు చౌక లీవర్లు అసమర్థమని నిరూపించుకోనివ్వండి.

CTO చెక్‌లిస్ట్

ప్రతి AI వినియోగ కేసును ప్రాంప్టింగ్, రిట్రీవల్ లేదా ఫైన్ ట్యూనింగ్‌కు మ్యాప్ చేయండి, మరియు ఎందుకో నమోదు చేయండి.

మీ మొదటి ఫైన్ ట్యూన్ తరువాత కాదు, ముందుగానే చిన్న మూల్యాంకన పరికరాన్ని (evaluation harness) ఏర్పాటు చేయండి.

పారామీటర్-సమర్థమైన ట్యూనింగ్‌కు ప్రాధాన్యం ఇవ్వండి, మరియు ప్రతి అడాప్టర్‌ను కోడ్ వలె వెర్షన్ చేయండి.

చట్టపరమైన బృందం ఆమోదం తెలపకపోతే, వ్యక్తిగత మరియు నియంత్రిత డేటాను శిక్షణ సెట్‌ల నుండి దూరంగా ఉంచండి.

రీట్రెయినింగ్ అలవాటు కాదు, రీట్రెయినింగ్ ట్రిగ్గర్‌తో మోడల్ డ్రిఫ్ట్ కోసం ఒక యజమానిని నియమించండి.

టోకెన్‌కు ఖర్చు కాదు, పనికి ఖర్చు నివేదించండి. బోర్డు చర్య తీసుకోగల సంఖ్య అదే.

వ్యూహాత్మక అంశం

మోడళ్ళు నిర్మాణాత్మక మానవ బోధన ద్వారా మెరుగవుతాయి. సంస్థలు కూడా అలాగే మెరుగైన AI పొందుతాయి. విజేతలు అతిపెద్ద మోడళ్ళు ఉన్న సంస్థలు కారు. వారు ఉత్తమంగా నేర్పే సంస్థలు: శుభ్రమైన డేటా, నిజాయితీ మూల్యాంకనం, క్రమశిక్షణ గవర్నెన్స్. అది కొనుగోలు అభ్యాసం కాదు. అది ఇంజినీరింగ్ సంస్కృతి.

ఆ వక్రత మీద మీ సంస్థ ఎక్కడ ఉంది: ఇంకా ప్రాంప్టింగ్ చేస్తోందా, ఇప్పటికే రిట్రీవ్ చేస్తోందా, లేదా నేర్పడానికి సిద్ధంగా ఉందా?

గణితపరంగా ఆలోచించండి. తెలివిగా ఇంజినీర్ చేయండి. వ్యూహాత్మకంగా నాయకత్వం వహించండి. బాధ్యతగా నిర్మించండి. ప్రపంచ స్థాయిలో విస్తరించండి. కృత్రిమ మేధస్సు ద్వారా నిజమైన వ్యాపార విలువను సృష్టించండి.

#ArtificialIntelligence #FineTuning #EnterpriseArchitecture #LLM #RAG #AIStrategy #MachineLearning #AIGovernance #CTO #CEO #DigitalTransformation

మొదట LinkedInలో కేశవన్ త్యాగరాజా చే ప్రచురించబడింది. అసలైనది LinkedInలో చదవండి. [1]