Podučavanje modela: Dizajniranje petlji povratnih informacija koje s vremenom postaju pametnije

Bez mehanizma za povratne informacije, timovi na kraju potjeraju kvalitetu brzom podešavanjem ili beskrajnom ručnom intervencijom … trackmill koja gori vrijeme i usporava iteraciju. Umjesto toga, sustave trebaju biti dizajnirani kako bi naučili od upotrebe, ne samo tijekom početnog treninga, već kontinuirano, kroz strukturirane signale i produkcirane povratne petlje.

2. Vrste povratnih informacija – izvan palca gore/dolje

Najčešći mehanizam za povratne informacije u aplikacijama koje pokreću LLM je binarni palac gore/dolje-i iako je to jednostavno implementirati, također je duboko ograničen.

Povratne informacije, u najboljem slučaju, jest višedimenzionalan. Korisnik može ne voljeti odgovor iz više razloga: činjenična netočnost, neusklađenost tona, nepotpune informacije ili čak pogrešno tumačenje njihove namjere. Binarni pokazatelj ne bilježi ništa od te nijanse. Što je još gore, to često stvara lažni osjećaj preciznosti za timove koji analiziraju podatke.

Da bi se značajno poboljšala inteligencija sustava, povratne informacije trebaju biti kategorizirane i kontekstualizirane. To bi moglo uključivati:

• Strukturirani upita za korekciju: “Što nije bilo u redu s ovim odgovorom?” s opcijama koje se mogu odabrati (“činjenično netočno”, “previše nejasno”, “pogrešan ton”). Nešto poput TypeForm-a ili Chameleona može se koristiti za stvaranje prilagođenih protoka povratnih informacija u aplikaciji bez kršenja iskustva, dok platforme poput Zendesk-a ili oduševljenja mogu podnijeti strukturiranu kategorizaciju na pozadini.
  
• Unos teksta freeform: Omogućivanje korisnicima dodaju pojašnjenje ispravki, preoblikovanja ili boljih odgovora.
  
• Implicitni signali ponašanja: Stope napuštanja, akcije kopiranja/zalijepljenja ili praćenja upita koji ukazuju na nezadovoljstvo.
  
• Povratne informacije u stilu urednika: Inline ispravke, isticanje ili označavanje (za unutarnje alate). U internim aplikacijama koristili smo Google Docs u stilu koji je komentirao prilagođene nadzorne ploče za bilježenje odgovora modela, uzorak nadahnut alatima poput Pomis AI ili Grammarly, koji se uvelike oslanjaju na ugrađene interakcije povratnih informacija.

Svaki od njih stvara bogatiju površinu treninga koja može obavijestiti brze usavršavanje, ubrizgavanje konteksta ili strategije povećanja podataka.

3. Skladištenje i strukturiranje povratnih informacija

Prikupljanje povratnih informacija korisno je samo ako se može strukturirati, dohvatiti i koristiti za poboljšanje. A za razliku od tradicionalne analitike, povratne informacije o LLM -u po prirodi su neuredne – to je spoj prirodnog jezika, obrasca ponašanja i subjektivne interpretacije.

Da biste ukrotili taj nered i pretvorili ga u nešto operativno, pokušajte složiti tri ključne komponente u svoju arhitekturu:

1. Vektorske baze podataka za semantički opoziv

Kada korisnik pruži povratne informacije o određenoj interakciji – recimo, označavajući odgovor kao nejasno ili ispravljanje dijela financijskog savjeta – ugraditi tu razmjenu i semantički pohraniti.

Alati poput Pinecone, Weaviate ili Chroma su popularni za to. Omogućuju semantički upit ugradnje semantički na skali. Za radne tokove u oblaku, također smo eksperimentirali s korištenjem Google Firestore Plus Vertex AI ugradnje, što pojednostavljuje pronalaženje u hrpama usmjerenim na Firebase.

To omogućava uspoređivanje budućih unosa korisnika s poznatim problematičnim slučajevima. Ako sličan ulaz stigne kasnije, možemo površinski poboljšati predloške odziva, izbjegavajte ponovljene pogreške ili dinamički ubrizgavanje pojašnjenog konteksta.

2. Strukturirani metapodaci za filtriranje i analizu

Svaki unos povratnih informacija označen je s bogatim metapodacima: korisnička uloga, vrsta povratnih informacija, vrijeme sesije, verzija modela, okruženje (DEV/test/prod) i razina pouzdanosti (ako je dostupan). Ova struktura omogućava proizvodnim i inženjerskim timovima da upitaju i analiziraju trendove povratnih informacija tijekom vremena.

3. Povijest sesije za praćenje za analizu uzroka

Povratne informacije ne žive u vakuumu – rezultat je određenog brzog, kontekstnog snopa i ponašanja sustava. l dnevnice Kompletne sesije Tragovi koje preslikavaju:

Korisnički upit → Kontekst sustava → Izlaz modela → Povratne informacije korisnika

Ovaj lanac dokaza omogućuje preciznu dijagnozu onoga što je pošlo po zlu i zašto. Također podržava procese nizvodno poput ciljanog brzog podešavanja, prekvalifikacije kustosa podataka ili cjevovoda za pregled u petlji.

Zajedno, ove tri komponente pretvaraju povratne informacije korisnika iz raspršenog mišljenja u strukturirano gorivo za inteligenciju proizvoda. Oni čine povratne informacije skalabilnim – i kontinuiranim poboljšanjem dijela dizajna sustava, a ne samo za razmišljanje.

4. Kada (i kako) zatvoriti petlju

Jednom kada se povratne informacije pohranjuju i strukturiraju, sljedeći je izazov odlučiti kada i kako djelovati na njemu. Nisu sve povratne informacije zaslužuju isti odgovor – neke se mogu odmah primijeniti, dok drugi zahtijevaju umjerenost, kontekst ili dublju analizu.

1. Kontekst injekcija: brza, kontrolirana iteracija
   To je često prva linija obrane – i jedna od najfleksibilnijih. Na temelju obrazaca povratnih informacija, možete ubrizgavati dodatne upute, primjere ili pojašnjenja izravno u sustav sustava ili kontekstnog skupa. Na primjer, koristeći Langchainove brze predloške ili uzemljenje Vertex AI putem kontekstnih objekata, u mogućnosti smo prilagoditi ton ili opseg kao odgovor na zajedničke okidače povratnih informacija.
   
2. Fino podešavanje: izdržljiva, poboljšanja visokog uvjerenja
   Kada se ponavljaju povratne informacije ukazuju na dublja pitanja-poput lošeg razumijevanja domena ili zastarjelog znanja-možda je vrijeme za fino podešavanje, što je moćno, ali dolazi s troškovima i složenošću.
   
3. Podešavanja na razini proizvoda: Riješite s UX-om, a ne samo AI
   Neki problemi koji su izloženi povratnim informacijama nisu neuspjesi LLM -a – oni su problemi s UX -om. U mnogim slučajevima, poboljšanje sloja proizvoda može učiniti više na povećanju povjerenja korisnika i razumijevanja od bilo kojeg prilagođavanja modela.

Konačno, nisu sve povratne informacije za pokretanje automatizacije. Neke od petlji najviših utjecaja uključuju ljude: moderatori koji troše rubne slučajeve, timovi proizvoda koji označavaju zapisnike razgovora ili stručnjaci za domene koji kuriraju nove primjere. Zatvaranje petlje ne znači uvijek prekvalifikacija – to znači reagiranje s pravom razinom skrbi.

5. Povratne informacije kao strategija proizvoda

AI proizvodi nisu statični. Oni postoje u neurednoj sredini između automatizacije i razgovora – a to znači da se trebaju prilagoditi korisnicima u stvarnom vremenu.

Timovi koji prihvaćaju povratne informacije kao strateški stup isporučit će pametnije, sigurnije i više AI sustave usmjerene na čovjeka.

Tretirajte povratne informacije poput telemetrije: instrument ga, promatrajte i usmjerite na dijelove vašeg sustava koji se mogu razvijati. Bilo kroz kontekstnu ubrizgavanje, fino podešavanje ili dizajn sučelja, svaki povratni signal je prilika za poboljšanje.

Jer na kraju dana, podučavanje modela nije samo tehnički zadatak. To je proizvod.

Eric Heaton je šef inženjerstva na Sibir.