يعد التعلم متعدد المهام أسلوبًا للتعلم الآلي حيث يتم تدريب النموذج على أداء مهام متعددة ذات صلة في وقت واحد. أصبح هذا النهج شائعًا بشكل متزايد في معالجة اللغة الطبيعية ، مع كون المحول التوليدي المدرّب مسبقًا (GPT) أحد أكثر النماذج استخدامًا. في هذه المقالة ، سنناقش كيفية أداء التعلم متعدد المهام باستخدام GPT.
طريقة أداء التعلم متعدد المهام باستخدام GPT
- تتمثل الخطوة الأولى في التعلم متعدد المهام باستخدام GPT في تحديد المهام التي سيتم تدريب النموذج عليها. يجب أن ترتبط هذه المهام ببعضها البعض بطريقة ما ، مثل تحليل المشاعر وتصنيف النص. من خلال تدريب النموذج على مهام متعددة ، يمكنه التعرف على الأنماط المشتركة والعلاقات بين المهام ، مما يؤدي إلى أداء عام أفضل.
- بمجرد تحديد المهام ، فإن الخطوة التالية هي إنشاء مجموعة بيانات تتضمن أمثلة لكل مهمة. يجب أن تتضمن مجموعة البيانات هذه أمثلة من جميع المهام ، ويجب توزيع الأمثلة بالتساوي عبر المهام. هذا يضمن أن النموذج يتعرض لجميع المهام بالتساوي أثناء التدريب.
- عند تدريب نموذج متعدد المهام باستخدام GPT ، من المهم الموازنة بعناية بين أهمية كل مهمة. يمكن القيام بذلك باستخدام تقنية تسمى ترجيح المهمة ، حيث يتم تعيين وزن لكل مهمة يحدد مقدار الأهمية التي تُعطى لتلك المهمة أثناء التدريب. يمكن ضبط الأوزان بناءً على أداء النموذج في كل مهمة ، مع إعطاء المهام ذات الأداء الضعيف وزناً أكبر.
- أثناء التدريب ، تم تحسين النموذج لأداء جيد في جميع المهام في وقت واحد. يتم ذلك عن طريق تقليل دالة الخسارة التي تأخذ في الاعتبار أداء النموذج في كل مهمة. دالة الخسارة عبارة عن مجموع مرجح للخسائر الفردية لكل مهمة ، مع الأوزان التي تحددها تقنية ترجيح المهام.
في الختام ، يعد التعلم متعدد المهام باستخدام GPT تقنية قوية لمهام معالجة اللغة الطبيعية. من خلال تدريب نموذج واحد لأداء مهام متعددة ذات صلة ، من الممكن تحقيق أداء عام أفضل وتقليل الحاجة إلى نماذج منفصلة متعددة. ومع ذلك ، فإن الاختيار الدقيق للمهام ووزن الخسائر أمر بالغ الأهمية لتحقيق الأداء الأمثل. مع تزايد شعبية GPT والتعلم متعدد المهام ، من المحتمل أن نرى المزيد من التطبيقات لهذه التقنية في السنوات القادمة.
