كيف يمكنني تدريب نموذج GPT الخاص بي؟

في هذه المقالة ، نتعمق في تعقيدات نماذج GPT ، بما في ذلك ما يلزم لبدء تدريب نماذج GPT الخاصة بك.

‍

مع التقدم التكنولوجي ، يتم إنشاء المزيد من نماذج التعلم الآلي كل يوم. أحد هذه النماذج هو المحول التوليدي المدرب مسبقا (GPT) الذي ابتكرته OpenAI ، والذي تم اعتماده على نطاق واسع مؤخرا نظرا لتعدد استخداماته وفعاليته. مع تزايد عدد التطبيقات التي تعتمد على GPT لعملياتها ، أصبح امتلاك المعرفة حول هذا النوع من النماذج أمرا مهما بشكل متزايد.

‍

ما هو نموذج GPT؟

نموذج GPT هو شبكة عصبية اصطناعية تستخدم لمعالجة اللغة الطبيعية التي تستخدم مفاهيم التعلم العميق لإنشاء جمل إخراج دقيقة. نماذج GPT قادرة على أداء مهام مختلفة مثل ترجمة اللغة والإجابة على الأسئلة والتلخيص.

‍

الغرض الرئيسي من نماذج GPT هو إنشاء أنظمة حوار شبيهة بالإنسان يمكن استخدامها بواسطة أجهزة الكمبيوتر أو الآلات للتفاعل مع البشر بلغة طبيعية. من خلال التدريب على مجموعات بيانات كبيرة تحتوي على مئات الآلاف إلى ملايين الأمثلة ، يمكنهم تعلم العلاقات المعقدة بين الكلمات والعبارات دون الحاجة إلى تعليمات برمجة صريحة من المطورين.

‍

نظرا لهذه القدرات ، أصبحت نماذج GPT شائعة بجنون خلال السنوات الأخيرة ويتم تطبيقها في العديد من الصناعات حيث توجد حاجة لإجراء محادثات طبيعية بين الأشخاص والآلات. أصبحت مفيدة بشكل خاص في مجال أتمتة خدمة العملاء ، مما يسمح للشركات بتزويد المستخدمين بتجارب أفضل.

‍

ما هي فوائد استخدام نماذج GPT؟

توفر نماذج GPT إمكانات لا مثيل لها عندما يتعلق الأمر بتحليل اللغات الطبيعية ، مما يجعلها أداة لا تقدر بثمن لأي شخص يتطلع إلى الاستفادة من التطورات المتطورة في الذكاء الاصطناعي.

‍

تشمل فوائد استخدام نماذج GPT ما يلي:

• كفاءة محسنة: من خلال الاستفادة من التكنولوجيا الحالية مثل الشبكات العصبية وأطر التعلم العميق ، فإن نماذج GPT قادرة على إنتاج تنبؤات دقيقة للغاية بسرعة بسرعات البرق.
• دقة محسنة: بفضل قدرتها على تحليل الأنماط اللغوية المعقدة بدقة ، توفر نماذج GPT نتائج قوية عندما يتعلق الأمر بفهم مدخلات اللغة الطبيعية.
• زيادة قابلية التوسع: على عكس تقنيات التعلم الآلي التقليدية التي تتطلب كميات كبيرة من الموارد الحسابية والوقت ، تسمح نماذج GPT للشركات بالتوسع بسرعة دون الحاجة إلى الاستثمار بكثافة في حلول الأجهزة أو البرامج.

‍

كم هو جيد ChatGPT في كتابة التعليمات البرمجية؟

‍

كيف يتم تدريب نماذج GPT؟

يتطلب تدريب نموذج GPT من البداية كتابة مئات الأسطر من التعليمات البرمجية ، وتحديد طبقة الانتباه الذاتي ، وتنفيذ طبقات التسرب ، وتحديد حجم المفردات ، وتحديد حجم القرص المطلوب لتسلسل إدخال التدريب ، وتصميم بنية مناسبة للشبكة العصبية.

‍

لتدريب نموذج GPT الخاص بك بنجاح من البداية ، من المهم فهم المفاهيم الأساسية المتعلقة بالتعلم العميق ، بما في ذلك الشبكات العصبية وتقنيات معالجة اللغة الطبيعية ، حتى تتمكن من الاستفادة بشكل فعال من جميع الموارد المتاحة عند إنشاء المولد الخاص بك.

‍

لتدريب نموذج GPT بنفسك ، يجب عليك تنفيذ أجهزة كمبيوتر قوية واستثمار قدر كبير من الوقت في إتقان الخوارزميات وفهم نوع المدخلات المطلوبة بالضبط للحصول على أفضل نتائج الأداء. لحسن الحظ ، يمكن تبسيط هذه المهام بشكل كبير باستخدام منصة بناء الروبوتات.

‍

فيما يلي تفصيل للمفاهيم الأساسية التي يجب على المرء فهمها لتدريب نموذج GPT:

• نماذج اللغة: تستخدم لإنشاء السياق.
• بنية الشبكة العصبية: الإطار الذي يعالج الكلمات ويولد النص بمنطق سبر طبيعي.
• النماذج التوليدية: هذه هي الشبكات العصبية التي يمكن أن تولد نقاط بيانات جديدة من مجموعات البيانات المدربة. إنها مفيدة للعديد من التطبيقات مثل إنشاء النص وتوليف الصور والتعرف على الكلام وحتى الترجمة الآلية.
• العصور: تكرار التدريب ، أو عدد المرات التي سيتم فيها مراجعة نفس البيانات بواسطة النموذج.
• حجم الدفعة: عدد العينات المستخدمة في كل تكرار.
• طبقات الانتباه الذاتي: عملية تستخدم لتحديد العلاقات بين الأجزاء المختلفة لكل جملة / فقرة تم إنشاؤها بواسطة النموذج.
• طبقة التسرب: خوارزمية مصممة للمساعدة في منع الإفراط في التجهيز (عندما يعمل نموذج التعلم الآلي بشكل جيد للغاية في مجموعات بيانات محددة). يساعد هذا في ضمان دقة التنبؤات التي يتم إجراؤها من البيانات الجديدة.
• حجم المفردات: يحدد مقدار "المساحة المعجمية" التي يمكن للنظام الوصول إليها أثناء حساباته.
• حجم القرص المطلوب لتسلسلات إدخال التدريب: كم يجب أن يكون حجم محرك الأقراص الخاص بك لجميع المعلومات الضرورية المتعلقة بالملاءمة دون نفاد المساحة أثناء المعالجة من خلال تكرارات متعددة في وقت واحد.
• تقنيات تحسين المعلمات الفائقة: يجب تطبيق هذه أثناء تدريب النموذج حتى يتمكن من التكيف بشكل أفضل مع مجموعات البيانات أو المهام المختلفة. يتضمن ذلك تحديد قيم مثل معدل التعلم ومعدلات اضمحلال الزخم ، وتعديل طبقات التسرب ، وإضافة مكونات التنظيم.
• ناقلات درجة الانتباه: تمثيل رقمي تم إنشاؤه من خلال فحص أوجه التشابه بين الكلمات داخل الجمل / الفقرات التي يتم إنشاؤها بحيث تبدو أكثر واقعية عند قراءتها بصوت عال أو كتابتها على الورق.

‍

ما هي اللغات ChatGPT دعم؟

‍

كيف يتم إنشاء نموذج GPT؟

يتضمن إنشاء نموذج GPT (المحول التوليدي المدرب مسبقا) عدة خطوات. فيما يلي نظرة عامة عالية المستوى على العملية:

‍

جمع البيانات

يتم جمع مجموعة كبيرة من البيانات النصية من مصادر مختلفة ، مثل الكتب والمقالات ومواقع الويب والموارد النصية الأخرى. يجب أن تكون البيانات ممثلة للغة والمجال الذي يهدف النموذج إلى العمل فيه.

‍

تجهيزها

يتم تنظيف البيانات النصية التي تم جمعها ومعالجتها مسبقا. يتضمن ذلك مهام مثل الترميز (تقسيم النص إلى وحدات أصغر ، مثل الكلمات أو الكلمات الفرعية) ، وإزالة الأحرف أو التنسيق غير الضروري ، وربما تطبيق خطوات معالجة مسبقة إضافية خاصة باللغة.

‍

اختيار الهندسة المعمارية

يتم اختيار البنية المحددة القائمة على المحولات ، مثل GPT-1 أو GPT-2 أو GPT-3 أو GPT-4 كأساس للنموذج. يعتمد كل إصدار لاحق على الإصدار السابق ، ويتضمن تحسينات وتدريبا على نطاق أوسع.

‍

ما قبل التدريب

يتم تدريب النموذج مسبقا باستخدام التعلم غير الخاضع للإشراف على البيانات النصية التي تم تنظيفها ومعالجتها مسبقا. الهدف هو التنبؤ بالكلمة أو الرمز التالي في جملة بالنظر إلى سياق الكلمات السابقة. تساعد مرحلة ما قبل التدريب هذه النموذج على تعلم الأنماط اللغوية والقواعد وفهم اللغة العام.

‍

الضبط الدقيق

بعد التدريب المسبق ، يتم ضبط النموذج بشكل أكبر على مهام أو مجالات محددة باستخدام التعلم الخاضع للإشراف. يتضمن ذلك استخدام البيانات المصنفة وتزويد النموذج بتعليقات صريحة لتحسين أدائه في المهام المستهدفة ، مثل تصنيف النص أو الإجابة على الأسئلة أو ترجمة اللغة.

‍

التحسين التكراري

يتم تحسين النموذج وتحسينه من خلال التكرارات المتعددة للتجريب ، وتعديل المعلمات الفائقة ، وتقييم الأداء. الهدف هو تحسين توليد لغة النموذج وفهمه وقدراته الخاصة بالمهمة.

‍

النشر والاستخدام

بمجرد تدريب النموذج وضبطه ، يمكن نشره واستخدامه في تطبيقات مختلفة. يمكن إنشاء واجهات برمجة التطبيقات أو واجهات محددة للتفاعل مع النموذج ، مما يسمح للمستخدمين بإنشاء نص أو الإجابة على الأسئلة أو أداء مهام أخرى متعلقة باللغة.

‍

من المهم ملاحظة أن تدريب نموذج لغوي واسع النطاق مثل GPT يتطلب موارد حسابية كبيرة وبنية تحتية متخصصة وكميات كبيرة من البيانات. قام OpenAI بتدريب وإصدار إصدارات محددة من نماذج GPT ، ويمكن للمطورين استخدام هذه النماذج المدربة مسبقا لتطبيقات مختلفة دون الحاجة إلى تدريبهم من البداية.

‍

قم بإنشاء روبوت محادثة GPT مدرب على بياناتك

على الرغم من أن تدريب نموذج GPT الخاص بك يتطلب بعض الخبرة الفنية ، إلا أن إنشاء حل يستفيد من GPT ليس صعبا كما قد يبدو. باستخدام برنامج إنشاء الروبوتات المتخصص ، يمكنك إنشاء وكلاء محادثة مدعومين من GPT دون الحاجة إلى تدريب نموذج GPT الخاص بك من البداية.

‍

ال Botpress تتيح لك منصة بناء روبوتات الدردشة تحميل قاعدة المعرفة الخاصة بك بسهولة من ملفات PDF والملفات ومواقع الويب لتحقيق نفس فوائد تدريب نموذج GPT الخاص بك.  بفضل Botpress، يمكن لأصحاب الأعمال الاستفادة من تقنية GPT القوية وتنفيذها في جهود خدمة العملاء الخاصة بهم. مع Botpressيمكنك إنشاء قوية chatbots نشرها بفعالية من حيث التكلفة وبسرعة.

‍

إنشاء وكلاء الذكاء الاصطناعي

بناء وكيل الذكاء الاصطناعي مدرب على بياناتك مجانا

ابدأ الآن

بطاقة الائتمان غير مطلوبة

‍