كيف يمكنني تدريب نموذج GPT خاص بي؟

مع التقدم السريع في تقنيات الذكاء الاصطناعي، أصبح بإمكان الأفراد الآن بناء روبوتات محادثة GPT خاصة بهم.

نموذج المحول المدرب مسبقًا من OpenAI – المحرك وراء ChatGPT – أصبح مصدرًا لمن يرغب في بناء وكلاء ذكاء اصطناعي وبرمجياتهم الخاصة.

تعلم كيفية تخصيص وكيل GPT الخاص بك يتيح لك الاستفادة من أقوى التقنيات الحديثة في حالات الاستخدام التي تهمك. فلنبدأ الآن.

ما هو نموذج GPT؟

نموذج GPT (محول مدرب مسبقًا لتوليد النصوص) هو نوع متقدم من نماذج اللغة طورته OpenAI. يستخدم تقنيات التعلم العميق لفهم وإنتاج نصوص شبيهة بالبشر.

تُدرّب نماذج GPT على كميات ضخمة من البيانات النصية لتوقع الكلمة التالية في تسلسل، مما يمكّنها من أداء مهام مثل الإجابة على الأسئلة، وكتابة المحتوى، وحتى البرمجة.

تُستخدم هذه النماذج على نطاق واسع في تطبيقات مثل روبوتات المحادثة الذكية، وتوليد المحتوى، والترجمة.

استُخدمت نماذج GPT في الواقع العملي كمحركات لـ روبوتات دعم العملاء، ووكلاء توليد العملاء المحتملين، وأدوات البحث في مختلف التخصصات. يمكن العثور على هذه الروبوتات الذكية في كل مكان على الإنترنت، من الرعاية الصحية والتجارة الإلكترونية إلى الفنادق والعقارات.

من يمكنه تدريب نماذج GPT؟

تدريب نموذج GPT مهمة تتطلب الكثير من الجهد والموارد. عادةً، ستحتاج إلى فريق مدعوم بتمويل – مثل معهد بحثي أو شركة ذات تمويل جيد أو حتى جامعة – لتوفير الموارد اللازمة لتدريب نموذج GPT.

ومع ذلك، أصبح من الأسهل بكثير للأفراد أو الشركات تدريب روبوتات محادثة GPT خاصة بهم. من خلال تدريب روبوت محادثة GPT بدلاً من نموذج كامل، تحصل على جميع قدرات نموذج GPT القوية، مع إمكانية تخصيصه بسهولة لاحتياجاتك.

كيف يتم تدريب نماذج GPT؟

لتدريب نموذج GPT بنفسك، يجب أن تكون مستعدًا – ماليًا وغير ذلك – لاستخدام أجهزة قوية واستثمار وقت كبير في تحسين الخوارزميات.

ينشأ نموذج GPT من التدريب المسبق، ويمكن تخصيصه أكثر من خلال الضبط الدقيق. ومع ذلك، يمكنك أيضًا بناء روبوت محادثة GPT مخصص دون الحاجة للضبط الدقيق، وهي عملية مكثفة قد تصبح مكلفة بسرعة.

التدريب المسبق

التدريب المسبق عملية تستغرق وقتًا وموارد كبيرة، ولا يمكن إتمامها حاليًا إلا من قبل مؤسسات ذات تمويل كبير. إذا كنت تبني روبوت محادثة GPT خاص بك، فلن تقوم بتدريبه مسبقًا.

يحدث التدريب المسبق عندما يقوم فريق التطوير بتدريب النموذج ليتمكن من توقع الكلمة التالية بدقة في جملة تبدو بشرية. بعد تدريب النموذج على كمية كبيرة من النصوص، يصبح أكثر قدرة على توقع تسلسل الكلمات في الجمل.

يبدأ الفريق بجمع مجموعة بيانات ضخمة. ثم يُدرّب النموذج على تحليل البيانات من خلال تقسيم النص إلى كلمات أو أجزاء من الكلمات، تُعرف بالرموز (tokens).

وهنا يأتي دور حرف "T" في GPT: حيث تتم معالجة النص وتحليله بواسطة بنية شبكة عصبية تُسمى المحول (Transformer).

بنهاية مرحلة التدريب المسبق، يكون النموذج قد اكتسب فهمًا عامًا للغة، لكنه لا يكون متخصصًا في مجال معين.

الضبط الدقيق

إذا كنت مؤسسة تمتلك مجموعة بيانات ضخمة، فقد يكون الضبط الدقيق خيارًا متاحًا.

الضبط الدقيق هو تدريب النموذج على مجموعة بيانات محددة ليصبح متخصصًا في وظيفة معينة.

قد تقوم بتدريبه على:

• نصوص طبية، ليتمكن من تشخيص الحالات المعقدة بشكل أفضل
• نصوص قانونية، ليكتب مذكرات قانونية عالية الجودة في ولاية معينة
• نصوص خدمة العملاء، ليعرف أنواع المشكلات التي يواجهها عملاؤك عادةً

بعد الضبط الدقيق، يصبح روبوت المحادثة الخاص بك مدعومًا بقدرات اللغة التي اكتسبها في التدريب المسبق، بالإضافة إلى تخصصه في حالتك المخصصة.

لكن الضبط الدقيق ليس الخيار المناسب للعديد من مشاريع روبوتات المحادثة GPT. لا تحتاج إلى الضبط الدقيق إذا كنت ترغب فقط في تخصيص روبوت محادثة.

في الواقع، لا يمكنك ضبط روبوت محادثة GPT بدقة إلا إذا كان لديك مجموعة بيانات ضخمة من المعلومات ذات الصلة (مثل سجلات مكالمات خدمة العملاء لشركة كبيرة). إذا لم تكن مجموعة البيانات كبيرة بما يكفي، فلن يكون الضبط الدقيق مجديًا من حيث الوقت أو التكلفة.

لحسن الحظ، غالبًا ما تكون تقنيات المطالبات المتقدمة وRAG (التوليد المعزز بالاسترجاع) كافية لتخصيص روبوت محادثة GPT – حتى لو كنت ستنشره لآلاف العملاء.

3 طرق لتخصيص نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)

سواء كان المحرك GPT أم لا، فإن تخصيص نموذج لغة كبير يوفر العديد من الفوائد. يمكن أن يحافظ على خصوصية بياناتك، ويقلل التكاليف للمهام المحددة، ويحسن جودة الإجابات في حالتك الخاصة.

يشرح مهندس البرمجيات في Botpress، باتريك، تفاصيل تخصيص نموذج لغة كبير في هذا المقال. إليك أبرز اقتراحاته لتخصيص LLM:

1. الضبط الدقيق

الضبط الدقيق يتضمن تدريب النموذج بأمثلة محددة ليبرع في مهمة معينة، مثل الإجابة على الأسئلة حول منتجك.

بينما تتطلب النماذج مفتوحة المصدر قدرة هندسية للضبط الدقيق، يمكن ضبط النماذج المغلقة مثل GPT-4 أو Claude عبر واجهات برمجة التطبيقات، رغم أن ذلك يزيد التكاليف. الضبط الدقيق مفيد بشكل خاص للمعرفة الثابتة، لكنه ليس مثاليًا لتحديث المعلومات في الوقت الفعلي.

2. RAG

التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) يشير إلى استخدام معلومات خارجية، مثل وثيقة سياسات الموارد البشرية، للإجابة على أسئلة محددة.

يعد مثاليًا للوصول إلى المعلومات في الوقت الفعلي، مثل روبوت محادثة يتحقق من كتالوج المنتجات لمعرفة المخزون، ويجنب الحاجة لضبط النماذج بدقة.

غالبًا ما يكون RAG أسهل وأقل تكلفة في الصيانة لروبوتات المحادثة المعتمدة على المعرفة، حيث يمكنك الاستعلام عن بيانات محدثة دون تحديث النموذج باستمرار.

3. المطالبات متعددة الأمثلة (N-shot prompting)

يشير التعلم متعدد الأمثلة إلى تقديم أمثلة في مكالمة واحدة لواجهة برمجة تطبيقات LLM لتحسين جودة الردود.

إضافة مثال واحد (one-shot) تعزز الإجابة بشكل ملحوظ مقارنة بعدم تقديم أمثلة (zero-shot)، بينما يؤدي استخدام عدة أمثلة (n-shot) إلى تحسين الدقة بشكل أكبر دون الحاجة إلى تغيير النموذج.

ومع ذلك، يقتصر هذا النهج على حجم سياق النموذج، والاستخدام المتكرر قد يزيد التكاليف؛ يمكن أن يلغي الضبط الدقيق الحاجة لأمثلة n-shot لكنه يتطلب وقت إعداد أطول.

4. هندسة المطالبات

هناك تقنيات أخرى لهندسة المطالبات، مثل سلسلة التفكير (chain-of-thought)، التي تجبر النماذج على التفكير بصوت عالٍ قبل تقديم الإجابة.

هذا يزيد من جودة الرد، لكنه يأتي على حساب طول الرد والتكلفة والسرعة.

أنشئ روبوت محادثة GPT مدربًا على بياناتك

الجمع بين قوة محرك GPT ومرونة منصة روبوتات المحادثة يعني أنه يمكنك استخدام أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي لحالات الاستخدام المخصصة لمؤسستك.

يوفر Botpress استوديو سحب وإفلات يتيح لك إنشاء روبوتات محادثة GPT مخصصة لأي حالة استخدام. نساعدك على توظيف الذكاء الاصطناعي بما يناسبك، بغض النظر عن طريقة النشر التي تفضلها.

نقدم منصة تعليمية قوية، Botpress Academy، بالإضافة إلى قناة يوتيوب مفصلة. ويضم Discord الخاص بنا أكثر من 20,000 منشئ روبوتات، ما يتيح لك دائمًا الحصول على الدعم الذي تحتاجه.

ابدأ البناء اليوم. إنها مجانية.

أو تواصل مع فريق المبيعات لدينا لمعرفة المزيد.