المحولات التوليدية المدربة مسبقًا (GPT) هي نموذج قوي لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) أدى إلى تقدم المجال بشكل كبير. في حين أن بنية GPT الأساسية مثيرة للإعجاب ، إلا أن هناك العديد من التقنيات المتقدمة التي يمكن استخدامها لزيادة تحسين أدائها. في هذه المقالة ، سنناقش بعض التقنيات المتقدمة المستخدمة مع GPT.
التقنيات المتقدمة مع ChatGPT
- الضبط الدقيق باستخدام البيانات الإضافية: أحد الأساليب المتقدمة الأكثر شيوعًا المستخدمة مع GPT هو ضبط النموذج المدرب مسبقًا ببيانات إضافية. من خلال الضبط الدقيق للبيانات الخاصة بالمجال ، يمكن تدريب النموذج على أداء مهام محددة بشكل أفضل ، مثل ترجمة اللغة أو تحليل المشاعر.
- التعلم متعدد المهام: التعلم متعدد المهام هو أسلوب يسمح للنموذج بتعلم مهام متعددة في وقت واحد. يتم تحقيق ذلك عن طريق إضافة طبقات إضافية خاصة بالمهمة أعلى نموذج GPT المدربين مسبقًا. يمكن أن يؤدي التعلم متعدد المهام إلى تحسين أداء النموذج في مهام متعددة مع تقليل وقت التدريب المطلوب.
- تقطير المعرفة: تقطير المعرفة هو أسلوب يتضمن نقل المعرفة من نموذج أكبر مدرب مسبقًا إلى نموذج أصغر. يمكن أن يكون هذا مفيدًا عند نشر النموذج على الأجهزة منخفضة الطاقة ذات الموارد المحدودة. من خلال نقل المعرفة من نموذج أكبر مثل GPT إلى نموذج أصغر ، يمكن للنموذج الأصغر تحقيق أداء مشابه للنموذج الأكبر.
- الدفع الديناميكي: المطالبة الديناميكية هي تقنية تتضمن توليد مطالبات سريعة لتوجيه جيل النموذج. يمكن أن يكون هذا مفيدًا في التطبيقات التي يحتاج فيها الإخراج إلى الاسترشاد بقيود أو متطلبات محددة.
- الجيل المتحكم فيه: التوليد المتحكم فيه عبارة عن تقنية تتضمن التحكم في جوانب معينة من مخرجات النموذج ، مثل المشاعر أو النغمة. يمكن تحقيق ذلك من خلال ضبط النموذج بالبيانات ذات العلامات أو عن طريق تكييف النموذج على مدخلات محددة.
في الختام ، يعد GPT نموذجًا قويًا للغة البرمجة اللغوية العصبية يمكن تحسينه بشكل أكبر باستخدام تقنيات متقدمة مثل الضبط الدقيق للبيانات الإضافية والتعلم متعدد المهام وتقطير المعرفة والتحفيز الديناميكي والتوليد المتحكم فيه. يمكن لهذه التقنيات تحسين أداء النموذج في مهام محددة ، وتقليل وقت التدريب ، ونقل المعرفة إلى نماذج أصغر ، وتوجيه مخرجات النموذج ، والتحكم في جوانب معينة من إخراج النموذج. مع استمرار تطور تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية ، ستلعب مثل هذه التقنيات المتقدمة دورًا مهمًا بشكل متزايد في تقدم هذا المجال.
