التعلم عن طريق النقل هو أسلوب في التعلم الآلي حيث يتم استخدام نموذج مدرب مسبقًا كنقطة بداية لنموذج جديد. أصبح هذا النهج شائعًا بشكل متزايد في معالجة اللغة الطبيعية ، مع كون المحول التوليدي المدرّب مسبقًا (GPT) أحد أكثر النماذج المدربة مسبقًا على نطاق واسع. في هذه المقالة ، سنناقش كيفية نقل التعلم باستخدام GPT.
طريقة نقل التعلم باستخدام GPT
- تتمثل الخطوة الأولى في نقل التعلم باستخدام GPT في تحديد نموذج مدرب مسبقًا ومناسب للمهمة المطروحة. تأتي GPT بأحجام مختلفة ، حيث يحتوي أكبرها (GPT-3) على أكثر من 175 مليار معلمة. بينما تميل النماذج الأكبر إلى الأداء بشكل أفضل ، إلا أنها تتطلب أيضًا موارد حسابية أكثر وقد لا تكون ضرورية لكل مهمة.
- بمجرد اختيار نموذج مدرب مسبقًا ، فإن الخطوة التالية هي ضبطه وفقًا لمهمة محددة. يتضمن ذلك تدريب النموذج على مجموعة بيانات أصغر خاصة بالمهمة ، مثل تحليل المشاعر أو التعرف على الكيان المسمى. أثناء الضبط الدقيق ، يتم تعديل معلمات النموذج المدرب مسبقًا لتناسب المهمة الجديدة بشكل أفضل.
- هناك عدة طرق مختلفة للضبط الدقيق باستخدام GPT. إحدى الطرق الشائعة هي إضافة طبقة جديدة إلى النموذج الخاص بالمهمة. يتم بعد ذلك تدريب هذه الطبقة على مجموعة البيانات الجديدة بينما يتم تجميد باقي النموذج المدرب مسبقًا. هناك طريقة أخرى تتمثل في تدريب النموذج بأكمله على مجموعة البيانات الجديدة ، مما يسمح بتحديث جميع المعلمات.
- عند إجراء الضبط الدقيق باستخدام GPT ، من المهم تحديد المعلمات الفائقة بعناية ، مثل معدل التعلم وحجم الدُفعة. يمكن أن يكون لهذه المعلمات تأثير كبير على أداء النموذج وقد تحتاج إلى تعديل بناءً على تفاصيل المهمة والموارد الحسابية المتاحة.
في الختام ، يعد نقل التعلم باستخدام GPT تقنية قوية لمهام معالجة اللغة الطبيعية. من خلال البدء بنموذج مُدرَّب مسبقًا وضبطه وفقًا لمهمة محددة ، من الممكن تحقيق أحدث النتائج باستخدام بيانات وموارد حسابية أقل. ومع ذلك ، فإن الاختيار الدقيق للنموذج المدرب مسبقًا والمعلمات الفائقة أمر بالغ الأهمية لتحقيق الأداء الأمثل. مع تزايد شعبية GPT ونقل التعلم ، من المحتمل أن نرى المزيد من التطبيقات لهذه التقنية في السنوات القادمة.
