اكتشف الضبط الدقيق الفعال للمعلمات (PEFT) لتكييف نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة بأقل قدر من الموارد. وفِّر التكاليف، وتجنب الإفراط في الضبط، وحسِّن النشر!
الضبط الدقيق الفعال للمعلمات (PEFT) هو مجموعة من التقنيات في التعلم الآلي المصممة لتكييف النماذج المدربة مسبقًا بكفاءة مع مهام نهائية محددة، مع ضبط عدد قليل من معلمات النموذج فقط. ويكتسب هذا النهج أهمية خاصة في عصر النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) وغيرها من نماذج الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق، حيث يمكن أن يكون الضبط الدقيق الكامل مكلفًا من الناحية الحسابية وكثيف الموارد. تُقلل أساليب التحويل إلى نموذج (PEFT) بشكل كبير من التكاليف الحسابية والتخزين، مما يجعل من الممكن تخصيص هذه النماذج الضخمة لمجموعة واسعة من التطبيقات ونشرها في بيئات محدودة الموارد.
تنبع أهمية الضبط الدقيق الفعال للمعلمات من قدرته على إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى نماذج قوية مدربة مسبقًا. فبدلاً من تدريب نموذج كبير من الصفر أو ضبط جميع معلماته بدقة لكل مهمة جديدة، يسمح نظام الضبط الدقيق الفعال للمعلمات للمطورين والباحثين بتحقيق أداء مماثل من خلال تعديل جزء بسيط من المعلمات الأصلية فقط. ولهذه الكفاءة العديد من الفوائد والتطبيقات الرئيسية:
تتنوع تطبيقات العالم الحقيقي لنماذج PEFT وتتوسع بسرعة. على سبيل المثال، في معالجة اللغات الطبيعية (NLP)، يتم استخدام PEFT لتكييف النماذج الأساسية مثل GPT-3 أو GPT-4 لمهام محددة مثل تحليل المشاعر أو تلخيص النصوص أو الإجابة عن الأسئلة. في الرؤية الحاسوبية، يمكن تطبيق PEFT على نماذج الصور المدربة مسبقًا لتكييفها لمهام مثل تحليل الصور الطبية أو الكشف عن الأشياء في مجالات محددة، مثل الكشف عن العيوب في التصنيع أو تحديد الأنواع المختلفة في الحفاظ على الحياة البرية.
يعتمد برنامج PEFT على مبادئ نقل التعلم والضبط الدقيق. يتضمن نقل التعلم الاستفادة من المعرفة المكتسبة من حل مشكلة واحدة لتطبيقها على مشكلة مختلفة ولكنها ذات صلة. والضبط الدقيق، في هذا السياق، هو عملية أخذ نموذج تم تدريبه مسبقًا وتدريبه على مجموعة بيانات جديدة خاصة بمهمة محددة.
ومع ذلك، غالبًا ما ينطوي الضبط الدقيق التقليدي على تحديث كل أو جزء كبير من معلمات النموذج المدرب مسبقًا. ويميز برنامج PEFT نفسه من خلال تقديم تقنيات لا تعدل سوى جزء صغير من هذه المعلمات. وتتضمن تقنيات التحويل المعزز الشائعة ما يلي:
تتناقض هذه الطرق مع الضبط الدقيق الكامل، الذي يقوم بتحديث جميع معلمات النموذج، وتشذيب النموذج، الذي يقلل من حجم النموذج عن طريق إزالة الاتصالات الأقل أهمية. تركز PEFT على التكيف الفعال بدلاً من تقليل الحجم أو إعادة التدريب الكامل.
باختصار، يعد الضبط الدقيق الفعال للمعلمات تقدمًا حاسمًا في جعل نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة أكثر عملية وسهولة في الوصول إليها. من خلال تقليل النفقات الحسابية والتخزينية بشكل كبير مع الحفاظ على الأداء العالي، يمكّن الضبط الدقيق للبارامترات من تمكين مجتمع أوسع من الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي المتطور لتطبيقات متنوعة ومتخصصة، بما في ذلك تلك التي يمكن تحقيقها مع نماذج مثل Ultralytics YOLO11.
