Presisjonsspørring: transformerer AI fra grunnleggende til brilliant
Kilde: Joshua Woroniecki / Pixabay.
Det er et nytt "kyllingen eller egget"-spørsmål som får gjennomslag i store språkmodeller (LLM) som ChatGPT: Er det modellen eller metoden som gir optimale resultater?
Dette spørsmålet oppstår ofte i medisinsk sektor, hvor spesialisert opplæring anses å være avgjørende. EN nylig studie sentrert rundt GPT-4, veletablert for sin allsidige tilnærming, kaster lys over denne debatten. Studien avslørte at strategisk tilskyndelse ikke bare kan konkurrere med, men potensielt overgå tradisjonell modelltrening i medisinske sammenhenger.
A Shift in Approach: The Rise of Prompt Techniques
Tradisjonelt har dyktigheten til LLM-er innen spesialiserte områder som medisin vært knyttet til intensiv, domenespesifikk opplæring. Likevel introduserer de siste funnene et overraskende skifte. Studien antyder at GPT-4, til tross for at det er en generalistmodell, kan nå bemerkelsesverdige høyder i medisinske oppgaver gjennom skarpe spørsmål, et rike som tidligere var dominert av spesialiserte modeller.
Medprompt: A Case Study in Enhanced Medical AI
I hjertet av dette grunnleggende skiftet er Medprompt-studien, som fordyper GPT-4s medisinske evner uten ekstra trening. Medprompt bruker tre banebrytende teknikker:
- Dynamisk valg av få skudd: Denne tilnærmingen finjusterer læringsmetoden med få skudd for å velge eksempler som er nært knyttet til språket i oppgaven, og forbedrer modellens kontekstuelle responsnøyaktighet.
- Selvgenerert tankekjede (CoT): GPT-4 oppfordres til autonomt å produsere detaljerte, trinnvise resonnementer, som fører til svar som stemmer mer overens med prosesseringsstyrkene.
- Choice Shuffle Ensembling: I flervalgsinnstillinger omorganiserer denne teknikken svarvalg for kamp partiskhet, sikre at svarene er innholdsdrevne.
Dataresultater: Et testamente til Medprompts effektivitet
Medprompt-metoden ga betydelig bedre resultater enn toppmoderne spesialistmodeller som Med-PaLM 2, og oppnådde en 27 prosent reduksjon i feilrate på MedQA-datasettet (USMLE-eksamen). Bemerkelsesverdig nok oversteg den en 90 prosent poenggrense, en første på dette domenet. Disse resultatene understreker effektiviteten og nøyaktigheten som smarte spørsmål gir medisinske LLM-er, og utfordrer nødvendigheten av omfattende modellopplæring.
Transformere medisinske LLM-er gjennom spørsmål
Dette fremskrittet innen spørremetodikk har betydelige implikasjoner for medisinske LLM-er. Disse modellene krever vanligvis omfattende opplæring på spesialiserte datasett for nøyaktig å adressere kompleks medisinsk henvendelser. Medprompt utfordrer denne standarden, og demonstrerer at en generalistmodell, med dyktig utformede spørsmål, kan oppnå sammenlignbare eller til og med overlegne resultater.
Fordelene med å spørre
- Fleksibilitet: I motsetning til fast trening, gir spørring mulighet for tilpasningsdyktige justeringer skreddersydd for spesifikke oppgaver.
- Effektivitet: Opplæring på nye data krever betydelige ressurser. Spørring tilbyr et slankere, mer effektivt alternativ.
- Bred anvendelighet: Utenfor medisinens grenser, kan disse oppfordringsteknikkene tilpasses en rekke felt.
Praktisk anvendelse av Medprompt-strategier
Mens Medprompt-studien fokuserer på medisinske LLM-er, er prinsippene bredt anvendelige for daglig bruk av GPT-4. Den fremvoksende virkeligheten er at prompte engineering gir fascinerende muligheter til å "fokusere" diskusjonen til en silo av ekspertise som gir et intellektuelt grunnlag for responsen.
- Kontekstualiserte forespørsler: Juster forespørslene dine tett med søket ditt, og gi klar kontekst for modellen.
- Oppmuntre til forseggjort resonnement: Be GPT-4 om å detaljere svarene sine, og veilede den til å utfolde resonneringsprosessen.
- Bekjemp skjevhet i svar: I flervalgsscenarier kan du blande svaralternativene i ledetekstene dine for å sikre konsistens og objektive svar.
Medprompt-studien omformer ikke bare vår forståelse av LLM i spesialiserte sektorer som medisin, men fremhever også effektiviteten av intelligent prompting som et levedyktig alternativ til omfattende modell opplæring. Denne innsikten legger grunnlaget for mer effektiv og effektiv utnyttelse av LLM-er i ulike domener, og utvider deres innvirkning i både spesialiserte og dagligdagse applikasjoner. Enkelt sagt er kraften ofte i ledeteksten, og det er avgjørende at vi forstår "dialogen" som vi utnytter med LLM-er for å oppnå optimale resultater.
