لديك فكرة رائعة لتطبيق قائم على الذكاء الاصطناعي. فكر في الضبط الدقيق مثل تعليم نموذج الذكاء الاصطناعي المُدرب مسبقًا خدعة جديدة.
من المؤكد أنها تعرف الكثير من التدريب على مجموعات البيانات الضخمة، ولكنك بحاجة إلى تعديلها بما يتناسب مع احتياجاتك. على سبيل المثال، إذا كنت في حاجة إليها لالتقاط العيوب في عمليات الفحص أو معرفة المعنى الحقيقي لتعليقات عملائك.
وهنا يأتي دور المعلمات الفائقة. فكر في نموذج اللغة الكبير باعتباره وصفتك الأساسية والمعلمات الفائقة باعتبارها التوابل التي تستخدمها لمنح تطبيقك “نكهته” الفريدة.
في هذه المقالة، سنتناول بعض المعلمات الفائقة الأساسية وضبط النموذج بشكل عام.
ما هو الضبط الدقيق؟
تخيل شخصًا ماهرًا في رسم المناظر الطبيعية ويقرر التحول إلى الصور الشخصية. إنهم يفهمون الأساسيات – نظرية الألوان، والفرشاة، والمنظور – ولكنهم الآن بحاجة إلى تكييف مهاراتهم لالتقاط التعبيرات والعواطف.
ويتمثل التحدي في تعليم النموذج المهمة الجديدة مع الحفاظ على مهاراته الحالية سليمة. أنت أيضًا لا تريد أن يصبح “مهووسًا” بالبيانات الجديدة ويفوت الصورة الكبيرة. هذا هو المكان الذي ينقذ فيه ضبط المعلمة الفائقة الموقف.
يساعد الضبط الدقيق لـ LLM في تخصص LLM. فهو يتطلب معرفتهم الواسعة وتدريبهم على إتقان مهمة محددة، باستخدام مجموعة بيانات أصغر بكثير.
لماذا تعتبر المعلمات الفائقة مهمة في الضبط الدقيق
المعلمات الفائقة هي التي تفصل النماذج “الجيدة بما فيه الكفاية” عن النماذج الرائعة حقًا. إذا ضغطت عليهم بشدة، فقد يؤدي ذلك إلى زيادة حجم الحلول الرئيسية أو تفويتها. إذا تعاملت بسهولة أكبر من اللازم، فقد لا يصل النموذج أبدًا إلى إمكاناته الكاملة.
فكر في ضبط المعلمات الفائقة كنوع من سير عمل أتمتة الأعمال. أنت تتحدث إلى النموذج الخاص بك؛ يمكنك التعديل والمراقبة والتحسين حتى تستقر.
7 معلمات أساسية يجب معرفتها عند الضبط الدقيق
يعتمد نجاح التحول الدقيق على تعديل بعض الإعدادات المهمة. قد يبدو هذا معقدًا، لكن الإعدادات منطقية.
1. معدل التعلم
يتحكم هذا في مدى تغيير النموذج لفهمه أثناء التدريب. يعد هذا النوع من تحسين المعلمات الفائقة أمرًا بالغ الأهمية لأنه إذا كنت كمشغل…
- إذا تحركت بسرعة كبيرة، فقد يتجاوز النموذج الحلول الأفضل،
- تحرك ببطء شديد، فقد تشعر وكأنك تشاهد الطلاء وهو يجف – أو ما هو أسوأ من ذلك، أنه يعلق تمامًا.
من أجل الضبط الدقيق، عادةً ما تؤدي التعديلات الصغيرة والدقيقة (مثل ضبط مفتاح إضاءة الضوء الخافت) المهمة. هنا تريد تحقيق التوازن الصحيح بين الدقة والنتائج السريعة.
تعتمد كيفية تحديد المزيج الصحيح على مدى تقدم ضبط النموذج. ستحتاج إلى التحقق بشكل دوري لمعرفة كيف تسير الأمور.
2. حجم الدفعة
هذا هو عدد عينات البيانات التي يعالجها النموذج مرة واحدة. عندما تستخدم أداة تحسين القرص الفائق، فإنك ترغب في الحصول على الحجم المناسب تمامًا، لأن…
- تكون الدفعات الأكبر سريعة، ولكنها قد تتجاهل التفاصيل.
- الدفعات الصغيرة بطيئة ولكنها شاملة.
قد تكون الدفعات متوسطة الحجم هي الخيار المعتدل – تمامًا. مرة أخرى، أفضل طريقة للعثور على الرصيد هي مراقبة النتائج بعناية قبل الانتقال إلى الخطوة التالية.
3. العصور
العصر هو تشغيل كامل لمجموعة البيانات الخاصة بك. تعرف النماذج المدربة مسبقًا الكثير بالفعل، لذا فهي لا تحتاج عادةً إلى العديد من العصور مثل النماذج التي تبدأ من الصفر. كم عدد العصور على حق؟
- كثيرة جدًا، وقد يبدأ النموذج في الحفظ بدلاً من التعلم (مرحبًا، التجهيز الزائد)،
- عدد قليل جدًا، وقد لا يتعلم ما يكفي ليكون مفيدًا.
4. معدل التسرب
فكر في هذا مثل إجبار النموذج على الإبداع. يمكنك القيام بذلك عن طريق إيقاف تشغيل الأجزاء العشوائية من النموذج أثناء التدريب. إنها طريقة رائعة لمنع نموذجك من الاعتماد بشكل مفرط على مسارات محددة والتوقف عن الكسل. وبدلاً من ذلك، فإنه يشجع LLM على استخدام استراتيجيات أكثر تنوعًا لحل المشكلات.
كيف يمكنك الحصول على هذا الحق؟ يعتمد معدل التسرب الأمثل على مدى تعقيد مجموعة البيانات الخاصة بك. القاعدة العامة هي أنه يجب عليك مطابقة معدل التسرب مع فرصة القيم المتطرفة.
لذلك، بالنسبة لأداة التشخيص الطبي، فمن المنطقي استخدام معدل تسرب أعلى لتحسين دقة النموذج. إذا كنت تقوم بإنشاء برنامج ترجمة، فقد ترغب في تقليل المعدل قليلاً لتحسين سرعة التدريب.
5. تسوس الوزن
يؤدي هذا إلى منع النموذج من الارتباط بأي ميزة واحدة، مما يساعد على منع التجهيز الزائد. فكر في الأمر باعتباره تذكيرًا لطيفًا “بإبقاء الأمر بسيطًا”.
6. جداول معدل التعلم
وهذا يضبط معدل التعلم مع مرور الوقت. عادةً، تبدأ بتحديثات جريئة وشاملة ثم تتدرج في وضع الضبط الدقيق – مثل البدء بضربات عريضة على لوحة قماشية وتحسين التفاصيل لاحقًا.
7. تجميد وفك تجميد الطبقات
تأتي النماذج المدربة مسبقًا مصحوبة بطبقات من المعرفة. إن تجميد طبقات معينة يعني أنك تحفظ تعلمها الحالي، في حين أن إلغاء تجميد الطبقات الأخرى يتيح لها التكيف مع مهمتك الجديدة. يعتمد ما إذا كنت تقوم بالتجميد أو إلغاء التجميد على مدى تشابه المهام القديمة والجديدة.
التحديات الشائعة للضبط الدقيق
يبدو الضبط الدقيق أمرًا رائعًا، ولكن دعونا لا نبالغ في ذلك، فهناك بعض العوائق التي من المحتمل أن تواجهها:
- التجهيز الزائد: مجموعات البيانات الصغيرة تجعل من السهل على النماذج أن تتكاسل وتحفظ بدلاً من التعميم. يمكنك مراقبة هذا السلوك باستخدام تقنيات مثل التوقف المبكر، وتناقص الوزن، والانقطاع عن الدراسة.
- التكاليف الحسابية: قد يبدو اختبار المعلمات الفائقة وكأنه لعبة اضرب الخلد. إنها تستغرق وقتًا طويلاً ويمكن أن تتطلب الكثير من الموارد. والأسوأ من ذلك أنها لعبة تخمين. يمكنك استخدام أدوات مثل Optuna أو Ray Tune لأتمتة بعض الأعمال الصعبة.
- تختلف كل مهمة عن الأخرى: لا يوجد نهج واحد يناسب الجميع. إن التقنية التي تعمل بشكل جيد لمشروع ما قد تكون كارثية لمشروع آخر. سوف تحتاج إلى التجربة.
نصائح لضبط نماذج الذكاء الاصطناعي بنجاح
ضع هذه النصائح في الاعتبار:
- البدء بالإعدادات الافتراضية: تحقق من الإعدادات الموصى بها لأي نماذج تم تدريبها مسبقًا. استخدمها كنقطة بداية أو ورقة غش،
- ضع في اعتبارك تشابه المهمة: إذا كانت مهمتك الجديدة قريبة جدًا من المهمة الأصلية، فقم بإجراء تعديلات صغيرة وقم بتجميد معظم الطبقات. إذا كان الدوران الإجمالي 180 درجة، فاسمح لمزيد من الطبقات بالتكيف واستخدام معدل تعلم معتدل،
- راقب أداء التحقق من الصحة: تحقق من كيفية أداء النموذج في مجموعة تحقق منفصلة للتأكد من أنه يتعلم التعميم وليس فقط حفظ بيانات التدريب.
- ابدأ صغيرًا: قم بإجراء اختبار باستخدام مجموعة بيانات أصغر قبل تشغيل النموذج بأكمله خلال التدريب. إنها طريقة سريعة لاكتشاف الأخطاء قبل أن تتفاقم.
الأفكار النهائية
يؤدي استخدام المعلمات الفائقة إلى تسهيل تدريب النموذج الخاص بك. سوف تحتاج إلى إجراء بعض التجارب والخطأ، ولكن النتائج تجعل هذا الجهد جديرًا بالاهتمام. عندما تقوم بهذا بشكل صحيح، يتفوق النموذج في مهمته بدلاً من مجرد بذل جهد متواضع.