الضبط الفوري

الضبط الفوري هو نهج مبسط لتكييف نماذج اللغة المدربة مسبقًا مع مهام أو مجموعات بيانات محددة. فبدلاً من تحديث جميع معلمات نموذج كبير، يركز الضبط الفوري على تحسين موجه الإدخال، مع الحفاظ على أوزان النموذج مجمدة. هذه الطريقة فعّالة وملائمة للموارد بشكل خاص، مما يجعلها متاحة لمختلف التطبيقات دون الحاجة إلى طاقة حسابية كبيرة.

المفهوم والملاءمة

في جوهره، يستفيد الضبط الفوري من المعرفة المضمّنة بالفعل في نموذج مُدرّب مسبقًا، مثل نموذج لغوي كبير (LLM) مثل GPT-3 أو GPT-4. تكمن الفكرة في أنه من خلال صياغة مطالبة الإدخال بعناية، يمكننا توجيه النموذج لأداء المهمة المطلوبة بفعالية. يتم تحقيق ذلك عن طريق إضافة معلمات قابلة للتدريب، وغالباً ما تكون مجموعة صغيرة من "المطالبات الناعمة" أو "البادئات" إلى المدخلات. يتم بعد ذلك تحسين هذه المعلمات لتوجيه مخرجات النموذج، مما يؤدي إلى "ضبط" سلوك النموذج بشكل فعال من خلال المطالبة نفسها.

تتزايد أهمية الضبط الفوري بسرعة بسبب العديد من المزايا:

• كفاءة المعلمة: يقلل بشكل كبير من عدد المعلمات القابلة للتدريب مقارنةً بالضبط الدقيق التقليدي. وهذا أمر بالغ الأهمية خاصة عند العمل مع النماذج الضخمة حيث يكون الضبط الدقيق الكامل باهظاً من الناحية الحسابية.
• انخفاض التكلفة الحسابية: لا يتطلب تدريب مجموعة صغيرة فقط من المعلمات الفورية سوى مجموعة صغيرة من المعلمات الفورية ذاكرة ووقت حساب أقل بكثير GPU . وهذا يجعل من الأسهل والأسرع تكييف النماذج لحالات استخدام محددة.
• يتجنب النسيان الكارثي: من خلال الحفاظ على أوزان النموذج الأصلي مجمدة، يساعد الضبط الفوري على منع النسيان الكارثي، وهي ظاهرة يمكن أن يؤدي فيها الضبط الدقيق إلى تدهور أداء النموذج في المهام التي تم تعلمها سابقًا.
• تعددية المهام: يمكن تطبيق الضبط الفوري على مجموعة واسعة من مهام البرمجة اللغوية العصبية، بل ويمتد ليشمل مجالات أخرى مثل الرؤية الحاسوبية، مما يجعلها تقنية متعددة الاستخدامات في الذكاء الاصطناعي الحديث.

تطبيقات الضبط الفوري

يتم استخدام الضبط الفوري في العديد من التطبيقات، لا سيما عندما يكون تكييف النماذج الكبيرة المدربة مسبقًا بكفاءة أمرًا أساسيًا. فيما يلي بعض الأمثلة الملموسة:

1. توليد النص وإنشاء المحتوى: في توليد النصوص، يمكن استخدام ضبط المطالبات لتحسين أسلوب النص الذي تم إنشاؤه أو نبرته أو موضوعه. على سبيل المثال، إذا كنت ترغب في إنشاء نسخة تسويقية باستخدام نموذج تم تدريبه مسبقًا، يمكنك ضبط المطالبات خصيصًا للغة الإعلانية أو صوت العلامة التجارية أو وصف المنتج. وهذا يسمح بتوليد محتوى مخصص للغاية دون إعادة تدريب النموذج بأكمله. يمكن استخدام أدوات مثل LangChain لإنشاء سلاسل مطالبات متطورة، مما يعزز التحكم في المحتوى الذي تم إنشاؤه.

2. تحليل المشاعر: بالنسبة لمهام مثل تحليل المشاعر، يسمح ضبط المطالبات بتكييف نموذج لغوي للأغراض العامة مع مجالات محددة، مثل تحليل مراجعات العملاء لمنتج أو علامة تجارية معينة. من خلال ضبط المطالبات باستخدام أمثلة ذات صلة بالمجال المستهدف، يمكن أن يصبح النموذج أكثر دقة في فهم الفروق الدقيقة والتعبير عن المشاعر ضمن هذا السياق المحدد.

الضبط الفوري مقابل الضبط الدقيق

في حين يهدف كل من الضبط الفوري والضبط الدقيق إلى تكييف النماذج المدربة مسبقًا، إلا أنهما يختلفان اختلافًا كبيرًا في نهجهما. يتضمن الضبط الدقيق تحديث جميع أو معظم معلمات النموذج المدرب مسبقًا باستخدام مجموعة بيانات جديدة ذات صلة بالمهمة المستهدفة. ويتطلب ذلك جهدًا حسابيًا مكثفًا ولكن يمكن أن يؤدي إلى دقة عالية، خاصةً عند توفر مجموعة بيانات كبيرة خاصة بالمهمة المستهدفة.

في المقابل، يحافظ الضبط الفوري على أوزان النموذج المُدرَّب مسبقًا ثابتة ويحسّن فقط موجهًا صغيرًا خاصًا بالمهمة. وهو أقل تطلبًا من الناحية الحسابية وأكثر كفاءة في استخدام المعلمات. يعد الضبط الفوري مفيدًا بشكل خاص عندما تكون البيانات محدودة، أو عندما تكون هناك حاجة إلى التكيف السريع. كما أنه مفيد أيضًا عندما ترغب في الحفاظ على القدرات العامة للنموذج المدرّب مسبقًا مع تخصيصه لمهمة محددة.

باختصار، يوفر الضبط الفوري طريقة قوية وفعالة وسهلة المنال لتسخير قدرات النماذج الكبيرة المدربة مسبقًا لتطبيقات محددة، وهو ما يمثل تقدمًا كبيرًا في مجال الذكاء الاصطناعي.