GPT ، أو المحولات التوليدية المدربة مسبقًا ، هي نموذج لغة حديث تم تدريبه مسبقًا على كميات هائلة من البيانات النصية. ومع ذلك ، لتحقيق الأداء الأمثل لحالات استخدام محددة ، غالبًا ما يكون من الضروري ضبط النموذج على مجموعة بيانات محددة باستخدام تقنيات تعلم النقل. في هذه المقالة ، سوف نستكشف كيفية ضبط GPT لحالات استخدام محددة باستخدام تقنيات نقل التعلم.
كيفية ضبط GPT لحالات استخدام محددة باستخدام تقنيات نقل التعلم
التعلم عن طريق النقل هو أسلوب يتم فيه تدريب النموذج مسبقًا أولاً على مجموعة بيانات كبيرة ثم ضبطه على مجموعة بيانات أصغر لمهمة محددة. في حالة GPT ، يتم تدريب النموذج مسبقًا على مجموعات بيانات نصية كبيرة ، مثل الزحف المشترك أو ويكيبيديا ، باستخدام تقنيات التعلم غير الخاضعة للإشراف. لضبط GPT لحالات استخدام محددة ، يمكنك استخدام تقنيات تعلم النقل لتكييف النموذج مع مهمة معينة ، مثل تحليل المشاعر أو تلخيص النص.
فيما يلي الخطوات المتبعة في ضبط GPT لحالات استخدام محددة:
- اختر نموذج GPT مدرب مسبقًا: هناك العديد من نماذج GPT المدربة مسبقًا ، مثل GPT-2 و GPT-3. اختر نموذجًا مناسبًا لحالة الاستخدام الخاصة بك استنادًا إلى عوامل مثل حجم النموذج وبيانات التدريب والموارد المتاحة.
- تحضير مجموعة البيانات: قم بإجراء معالجة مسبقة لمجموعة البيانات عن طريق ترميز النص وتحويله إلى تنسيق يمكن إدخاله في نموذج GPT. قد يتضمن ذلك تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب والتحقق والاختبار.
- صقل النموذج: اضبط نموذج GPT المدربين مسبقًا على مجموعة البيانات الخاصة بك باستخدام تقنيات تعلم النقل. يتضمن هذا عادةً تهيئة النموذج باستخدام الأوزان المدربة مسبقًا ثم تدريب النموذج على مجموعة البيانات الخاصة بك لعدد محدد من العصور.
- تقييم النموذج: قم بتقييم أداء نموذج GPT الدقيق في مجموعة اختبار مثبتة. قد يتضمن ذلك مقاييس مثل الدقة أو درجة F1 أو متوسط الخطأ التربيعي ، اعتمادًا على حالة الاستخدام المحددة.
- نشر النموذج: بمجرد تقييم النموذج الدقيق وإظهار أدائه الجيد في مجموعة الاختبار ، يمكن نشره في الإنتاج لاستخدامه في تطبيقات العالم الحقيقي.
