Katika mazingira ya teknolojia yanayobadilika kwa kasi, miundo mikubwa ya lugha (LLMs) imeibuka kama zana zenye nguvu za usindikaji wa lugha asilia. Hata hivyo, utegemezi wao kwenye data tuli ya mafunzo hupunguza uwezo wao wa kukabiliana na hali halisi za ulimwengu. Kadri tasnia zinavyozidi kuhitaji suluhisho za AI zenye uwezo wa kufanya maamuzi sahihi, ujumuishaji wa zana na API za nje umekuwa muhimu sana. Usahihi ambao zana hizi zinatumiwa ni muhimu kwa kuimarisha uwezo wa kufanya maamuzi na ufanisi wa uendeshaji wa mawakala wanaojitegemea, hatimaye kuweka njia ya maendeleo ya utendakazi wa mawakala wa hali ya juu.
Kuongeza Uwezo wa LLM kwa Matumizi ya Zana
LLM zimeonyesha ustadi wa ajabu katika anuwai ya kazi za lugha asilia. Hata hivyo, uwezo wao wa kweli unafunguliwa kupitia ujumuishaji usio na mshono na zana za nje kama vile API na mifumo ya kompyuta. Zana hizi huwezesha LLM kwa uwezo wa kufikia data ya wakati halisi, kufanya hesabu maalum za kikoa, na kupata habari sahihi, na hivyo kuongeza uaminifu wao na matumizi mengi.
Fikiria ujumuishaji wa API ya hali ya hewa, ambayo inawezesha LLM kutoa utabiri sahihi na wa kisasa wa hali ya hewa. Vivyo hivyo, API ya Wikipedia inaweza kuandaa LLM na uwezo wa kufikia hazina kubwa ya habari, na hivyo kuwaruhusu kujibu maswali magumu kwa usahihi zaidi. Katika muktadha wa kisayansi, zana kama vile vikokotoo na injini za ishara zinaweza kusaidia LLM kushinda usahihi wa nambari, na kuzifanya ziwe za kuaminika zaidi kwa hesabu ngumu.
Kwa kuunganisha bila mshono na zana hizi, LLM hubadilika kuwa mifumo thabiti, inayofahamu kikoa yenye uwezo wa kushughulikia kazi zenye nguvu na maalum na matumizi halisi ya ulimwengu.
Miundo ya Amazon Nova na Amazon Bedrock
Miundo ya Amazon Nova, iliyoanzishwa katika AWS re:Invent mnamo Desemba 2024, imeundwa ili kutoa thamani ya kipekee ya bei-utendaji. Miundo hii inatoa utendaji wa hali ya juu kwenye alama muhimu za uelewa wa maandishi huku ikidumisha ufanisi wa gharama. Mfululizo huu una aina tatu:
- Micro: Muundo wa maandishi pekee ulioboreshwa kwa matumizi ya makali, unaotoa utendaji bora sana.
- Lite: Muundo wa multimodal ambao unalinganisha usawa kati ya matumizi mengi na utendaji.
- Pro: Muundo wa multimodal wa utendaji wa juu ulioundwa kwa ajili ya kushughulikia kazi ngumu.
Miundo ya Amazon Nova inaweza kutumika kwa anuwai ya kazi, pamoja na utengenezaji na ukuzaji wa utendakazi wa mawakala. Miundo hii inamiliki uwezo wa kuingiliana na zana au huduma za nje kupitia mchakato unaojulikana kama upigaji simu wa zana. Utendaji huu unaweza kufikiwa kupitia koni ya Amazon Bedrock na API kama vile Converse na Invoke.
Mbali na kutumia miundo iliyoandaliwa mapema, wasanidi programu wana chaguo la kurekebisha vizuri miundo hii na data ya multimodal (Pro na Lite) au data ya maandishi (Pro, Lite, na Micro). Ubadilikaji huu huwezesha wasanidi programu kufikia viwango vinavyohitajika vya usahihi, muda wa kusubiri, na ufanisi wa gharama. Zaidi ya hayo, wasanidi programu wanaweza kutumia koni ya Amazon Bedrock na API kufanya ubinafsishaji wa huduma binafsi na usafishaji wa miundo mikubwa kuwa midogo.
Muhtasari wa Suluhisho
Suluhisho linahusisha kuandaa seti data maalum iliyoundwa mahsusi kwa matumizi ya zana. Seti hii ya data kisha hutumiwa kutathmini utendaji wa miundo ya Amazon Nova kupitia Amazon Bedrock, kwa kutumia API za Converse na Invoke. Baadaye, miundo ya AmazonNova Micro na Amazon Nova Lite imerekebishwa vizuri kwa kutumia seti data iliyoandaliwa kupitia Amazon Bedrock. Baada ya kukamilika kwa mchakato wa urekebishaji mzuri, miundo hii iliyobinafsishwa inatathminiwa kupitia upitishaji uliotolewa.
Zana
Matumizi ya zana katika LLM inajumuisha shughuli mbili muhimu: uteuzi wa zana na uchimbaji wa hoja au uzalishaji. Kwa mfano, fikiria zana iliyoundwa kupata habari ya hali ya hewa kwa eneo maalum. Unapowasilishwa na swali kama vile, “Hali ya hewa ikoje London hivi sasa?”, LLM inatathmini zana zake zinazopatikana ili kubaini ikiwa zana inayofaa ipo. Ikiwa zana inayofaa itatambuliwa, muundo huichagua na kutoa hoja muhimu - katika kesi hii, “London” - ili kuunda simu ya zana.
Kila zana imefafanuliwa kwa uangalifu na vipimo rasmi ambavyo vinaelezea utendaji wake uliokusudiwa, hoja za lazima na za hiari, na aina za data zinazohusiana. Ufafanuzi huu sahihi, unaojulikana kama tool config, unahakikisha kuwa simu za zana zinatekelezwa kwa usahihi na kwamba uchanganuzi wa hoja unaambatana na mahitaji ya uendeshaji wa zana. Kuzingatia mahitaji haya, seti data inayotumiwa katika mfano huu inafafanua zana nane tofauti, kila moja ikiwa na hoja na usanidi wake, zote zikiwa zimepangwa katika muundo wa JSON. Zana nane zilizofafanuliwa ni kama ifuatavyo:
- weather_api_call: Zana maalum iliyoundwa kwa ajili ya kupata habari ya hali ya hewa.
- stat_pull: Zana maalum ya kutambua takwimu.
- text_to_sql: Zana maalum ya kubadilisha maandishi kuwa maswali ya SQL.
- terminal: Zana ya kutekeleza hati ndani ya mazingira ya terminal.
- wikipedia: Zana ya API ya Wikipedia ya kutafuta kupitia kurasa za Wikipedia.
- duckduckgo_results_json: Zana ya utafutaji wa mtandao ambayo hutumia DuckDuckGo kufanya utafutaji.
- youtube_search: Zana ya utafutaji ya API ya YouTube ya kutafuta orodha za video.
- pubmed_search: Zana ya utafutaji ya PubMed ya kutafuta muhtasari wa PubMed.
Seti Data
Seti data inayotumiwa katika suluhisho hili ni seti data sintetiki ya kupiga simu ya zana, iliyoundwa kwa msaada wa muundo wa msingi (FM) kutoka Amazon Bedrock na kisha kuthibitishwa na kurekebishwa mwenyewe. Seti hii ya data ilitengenezwa kwa seti ya zana nane zilizojadiliwa hapo awali, kwa lengo la kutoa mkusanyiko tofauti wa maswali na maombi ya zana ambayo huwezesha muundo mwingine kujifunza kutoka kwa mifano hii na kujumlisha kwa maombi ya zana ambayo hayajaonekana.
Kila ingizo ndani ya seti data limeundwa kama kitu cha JSON, kilicho na jozi za thamani muhimu ambazo zinafafanua swali (swali la lugha asilia la mtumiaji kwa muundo), zana ya kweli ya msingi inayohitajika kujibu swali la mtumiaji, hoja zake (kamusi iliyo na vigezo vinavyohitajika kutekeleza zana), na vizuizi vya ziada kama vile order_matters: boolean, ambayo inaonyesha ikiwa mpangilio wa hoja ni muhimu, na arg_pattern: optional, usemi wa kawaida (regex) kwa uthibitishaji au uumbaji wa hoja. Lebo hizi za kweli za msingi hutumiwa kusimamia mafunzo ya miundo iliyoandaliwa mapema ya Amazon Nova, na kuzirekebisha kwa matumizi ya zana. Mchakato huu, unaojulikana kama usimamizi wa urekebishaji mzuri, unachunguzwa zaidi katika sehemu zifuatazo.
Seti ya mafunzo inajumuisha maswali 560, wakati seti ya majaribio ina maswali 120. Seti ya majaribio imeundwa kujumuisha maswali 15 kwa kila kategoria ya zana, jumla ya maswali 120.
Kuandaa Seti Data kwa Amazon Nova
Ili kutumia vyema seti hii ya data na miundo ya Amazon Nova, ni muhimu kupanga data kulingana na kiolezo maalum cha gumzo. Upigaji simu asilia wa zana unajumuisha safu ya tafsiri ambayo hupanga ingizo kwenye muundo unaofaa kabla ya kuzipitisha kwa muundo. Katika suluhisho hili, mbinu ya matumizi ya zana ya DIY inapitishwa, kwa kutumia kiolezo maalum cha haraka. Hasa, haraka ya mfumo, ujumbe wa mtumiaji uliopachikwa na usanidi wa zana, na lebo za kweli za msingi lazima ziongezwe kama ujumbe wa msaidizi.
Kupakia Seti Data kwenye Amazon S3
Hatua hii ni muhimu kwa kuwezesha Amazon Bedrock kufikia data ya mafunzo wakati wa mchakato wa urekebishaji mzuri. Seti ya data inaweza kupakiwa kupitia koni ya Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) au kwa njia ya programu.
Kupiga Simu ya Zana na Miundo ya Msingi Kupitia API ya Amazon Bedrock
Pamoja na seti data ya matumizi ya zana iliyoundwa na kupangwa kama inavyotakiwa, inaweza kutumika kujaribu miundo ya Amazon Nova. API za Converse na Invoke zinaweza kutumika kwa matumizi ya zana katika Amazon Bedrock. API ya Converse huwezesha mazungumzo yenye nguvu, yanayozingatia muktadha, kuruhusu miundo kujihusisha na mazungumzo ya zamu nyingi, huku API ya Invoke inaruhusu watumiaji kupiga simu na kuingiliana na miundo ya msingi ndani ya Amazon Bedrock.
Ili kutumia API ya Converse, ujumbe, haraka ya mfumo (ikiwa ipo), na usanidi wa zana hutumwa moja kwa moja kwa API.
Ili kuchanganua zana na hoja kutoka kwa majibu ya LLM, fikiria swali: “Hey, joto likoje Paris hivi sasa?”. Matokeo yatachanganuliwa ili kutambua zana na hoja zinazohitajika kujibu swali.
Kurekebisha Vizuri Miundo ya Amazon Nova kwa Matumizi Bora ya Zana
Urekebishaji mzuri ni hatua muhimu katika kurekebisha miundo ya lugha iliyoandaliwa mapema kama Amazon Nova kwa kazi maalum. Kwa kufunza muundo kwenye seti data iliyoundwa kwa matumizi yanayohitajika, muundo unaweza kujifunza kutekeleza kazi kwa usahihi na ufanisi zaidi. Katika muktadha wa matumizi ya zana, urekebishaji mzuri unaweza kuboresha sana uwezo wa muundo wa kuchagua zana inayofaa na kutoa hoja sahihi.
Mchakato wa urekebishaji mzuri unahusisha kurekebisha vigezo vya ndani vya muundo ili kupunguza tofauti kati ya utabiri wake na lebo za kweli za msingi katika seti data ya mafunzo. Hii kawaida hufanikiwa kupitia mchakato wa mara kwa mara, ambapo muundo unaonyeshwa mara kwa mara kwa data ya mafunzo na vigezo vyake vinarekebishwa kulingana na makosa yaliyoonekana.
Kuandaa Seti Data ya Urekebishaji Mzuri
Seti data ya urekebishaji mzuri inapaswa kuandaliwa kwa uangalifu ili kuonyesha aina za maswali na maombi ya zana ambayo muundo unatarajiwa kushughulikia katika hali halisi za ulimwengu. Seti data inapaswa kujumuisha anuwai ya mifano, inayoshughulikia kategoria tofauti za zana na mifumo ya hoja.
Kila mfano katika seti data unapaswa kuwa na swali, zana inayolingana ya kupigwa simu, na hoja zinazohitajika kutekeleza zana. Hoja zinapaswa kupangwa kwa njia iliyoandaliwa, kawaida kama kitu cha JSON.
Mchakato wa Urekebishaji Mzuri
Mchakato wa urekebishaji mzuri unaweza kufanywa kwa kutumia koni ya Amazon Bedrock au API. Mchakato unahusisha kubainisha muundo wa kurekebishwa vizuri, seti data ya urekebishaji mzuri, na vigezo vya mafunzo vinavyohitajika.
Vigezo vya mafunzo hudhibiti vipengele mbalimbali vya mchakato wa urekebishaji mzuri, kama vile kiwango cha kujifunza, ukubwa wa kundi, na idadi ya enzi. Kiwango cha kujifunza huamua ukubwa wa marekebisho ya kigezo yaliyofanywa wakati wa kila marudio. Ukubwa wa kundi huamua idadi ya mifano iliyochakatwa katika kila marudio. Idadi ya enzi huamua idadi ya mara ambazo muundo unaonyeshwa kwa seti nzima ya data ya mafunzo.
Kutathmini Muundo Uliorekebishwa Vizuri
Baada ya mchakato wa urekebishaji mzuri kukamilika, ni muhimu kutathmini utendaji wa muundo uliorekebishwa vizuri. Hii inaweza kufanywa kwa kujaribu muundo kwenye seti tofauti ya majaribio ambayo haikutumiwa wakati wa mchakato wa urekebishaji mzuri.
Seti ya majaribio inapaswa kuwakilisha aina za maswali na maombi ya zana ambayo muundo unatarajiwa kushughulikia katika hali halisi za ulimwengu. Utendaji wa muundo unaweza kutathminiwa kwa kupima vipimo kama vile usahihi, usahihi, ukumbusho, na alama ya F1.
Faida za Kubinafsisha Miundo ya Amazon Nova kwa Matumizi ya Zana
Kubinafsisha miundo ya Amazon Nova kwa matumizi ya zana hutoa faida kadhaa:
- Usahihi Ulioboreshwa: Kurekebisha vizuri muundo kwenye seti data maalum ya kazi kunaweza kuboresha sana usahihi wa uteuzi wa zana na uchimbaji wa hoja.
- Ufanisi Ulioongezeka: Miundo iliyorekebishwa vizuri mara nyingi inaweza kufanya kazi za matumizi ya zana kwa ufanisi zaidi kuliko miundo iliyoandaliwa mapema.
- Kubadilika Kubwa: Urekebishaji mzuri huruhusu muundo kukabiliana na vikoa na matumizi maalum.
- Gharama Zilizopunguzwa: Katika hali zingine, urekebishaji mzuri unaweza kupunguza rasilimali za kompyuta zinazohitajika kufanya kazi za matumizi ya zana.
Hitimisho
Kubinafsisha miundo ya Amazon Nova kwa matumizi ya zana ni mbinu muhimu ya kuimarisha utendaji na kubadilika kwa LLM. Kwa kurekebisha vizuri muundo kwenye seti data maalum ya kazi, wasanidi programu wanaweza kuboresha sana usahihi, ufanisi, na ubadilikaji wa matumizi ya zana. Kadri tasnia zinavyozidi kuhitaji suluhisho za AI zenye uwezo wa kufanya maamuzi sahihi, ubinafsishaji wa LLM kwa matumizi ya zana utazidi kuwa muhimu.