"okay, but I want GPT to perform 10x for my specific use case" - Here is how

AI Jason

9 Jul 202309:53

Summary

TLDRهذا النص يناقش التقنيات الأساسية لتحسين نموذج لغة واسعة النطاق مثل GPT، مثل ال微调 والقاعدة المعرفة. يشرح ال微調 كيف يمكن استخدامه لتدريب النموذج على التصرف بطريقة معينة، مثل تحويل تعليقات بسيطة إلى مدونة مبتكرة، باستخدام بيانات خاصة. ويناقش النص أيضًا كيفية إنشاء قاعدة معرفة مدمجة للتعامل مع الاستعلامات المحددة للنطاق، مثل القضايا القانونية أو الإحصاءات المالية. يتضمن النص خطوات تفصيلية ل如何选择 النموذج وتحضير البيانات وتدريبه على Google Colab، مع توضيح على كيفية تحسين النتائج من خلال زيادة حجم البيانات.

Takeaways

🔧 fine-tuning هي طريقة تعديل نموذج لغوي كبير لتحقيق سلوك معين عن طريق تغذية البيانات الخاصة بعينها.
📚 base هي طريقة أخرى تتضمن إنشاء قاعدة بيانات متضمنة معرفة معينه لتحسين الاستجابة لنماذج اللغات الكبيرة.
🤖 fine-tuning مناسب لdigitizing شخصية معينة مثل ترامب، لكن ليس مناسبًا لتقديم بيانات دقيقة مثل الحالة القانونية أو الإحصاءات المالية.
📈 base مناسب لاستخدام المعرفة المتخصصة مثل القضايا القانونية أو الإحصاءات الماليه، حيث يمكنها توفير البيانات الفعلية.
🛠️ يمكن استخدام GPT لإنشاء مجموعة تدريبية كبيرة من خلال تحليل وتحويل بيانات موجودة.
🌐 يمكن العثور على مجموعات بيانات عامة عبر الإنترنت مثل Kaggle و Hugging Face.
📝 يمكن أن تكون مجموعة البيانات الخاصة التي لا تتوفر في أي مكان آخر هي الأكثر فائدة لتحسين أداء fine-tuning.
💻 يمكن استخدام بотات مثل Randomness AI لإنشاء مجموعة بيانات تدريبية على نطاق واسع.
🎯 عند fine-tuning، يجب اختيار النموذج المناسب مثل Falcon الذي يحتوي على إصدارات مختلفة بلغات متعددة.
🔧 يمكن استخدام Google Colab لتحسين النماذج، مع القدرة على اختيار بين GPU مختلفة.
📝 بعد fine-tuning، يمكن حفظ النموذج محليًا أو رفعه إلى Hugging Face لمشاركة واستخدام آخر.
🎉 يمكن أن تكون fine-tuning مفيدة في مجالات مثل الدعم العملاء، ووثائق القوانين، وتشخيص طبي، ونصائح مالية.

Q & A

ما هي الطريقة الأساسية للتحسين التقني للنماذج النصية الكبيرة؟
-التحسين التقني للنماذج النصية الكبيرة يمكن أن يشمل طريقتان رئيسيتان: التكيف الدقيق وإنشاء قاعدة المعرفة. التكيف الدقيق يتضمن استرداد النموذج الكبير ببيانات خاصة، بينما إنشاء قاعدة المعرفة يتضمن إنشاء تضمين أو قاعدة متجه لجميع المعرفة وإيجاد البيانات المناسبة لتقديمها إلى النموذج النصي الكبير.
لماذا يمكن أن تكون الطريقة التكيف الدقيق مفيدة في الاستخدامات المتخصصة مثل الطب أو القانون؟
-التكيف الدقيق مفيد في الاستخدامات المتخصصة لأنه يمكنه جعل النموذج النصي الكبير يتصرف بطريقة معينة، مثل تحويل المحادثات أو المقابلات الإعلامية مع شخص ما، مما يمكن أن يساعد في توليد بيانات محددة للاستخدامات المتخصصة.
ماذا يقصد بقاعدة المعرفة في سياق التحسين التقني؟
-قاعدة المعرفة هي مجموعة من البيانات التي تم تجميعها وترتيبها بطريقة يمكن من خلالها إيجاد المعلومات ذات الصلة وتقديمها إلى النموذج النصي الكبير كجزء من المعالجة.
لماذا قد لا تكون التكيف الدقيق مناسبًا للاستخدامات التي تتضمن معرفة مجالية مثل القضايا القانونية أو الإحصاءات المالية؟
-التكيف الدقيق قد لا يكون مناسبًا للاستخدامات التي تتضمن معرفة مجالية لأنه ليس م擅长 في توفير بيانات دقيقة، بل يفضل استخدام التضمين لإنشاء قاعدة معرفة يمكن من خلالها توفير البيانات الفعلية للاستخدامات المتخصصة.
ما هي الخطوات الأساسية لتحسين تكيف النموذج النصي الكبير؟
-الخطوات الأساسية لتحسين تكيف النموذج النصي الكبير تشمل اختيار النموذج، تحضير المجموعة البيانات، استيراد المجموعة البيانات، تحليل بيانات التكيف، وتشغيل عملية التكيف، ثم حفظ النموذج المحسن.
لماذا يجب اختيار النموذج الذي يناسب الاستخدامات المتخصصة؟
-اختيار النموذج الذي يناسب الاستخدامات المتخصصة يضمن أن النموذج يمكنه التعامل مع نوع البيانات والمحتوى الخاص بتلك الاستخدامات بطريقة أكثر فعالية.
ما هي المصادر التي يمكن من خلالها الحصول على مجموعات البيانات العمومية للتدريب؟
-يمكن الحصول على مجموعات البيانات العمومية من مصادر مثل كغل وهاUGING، التي توفر مجموعة واسعة من البيانات عبر مختلف الموضوعات.
كيف يمكن استخدام GPT لإنشاء مجموعة بيانات تدريبية كبيرة؟
-يمكن استخدام GPT لإنشاء مجموعة بيانات تدريبية كبيرة من خلال إعطائه مجموعة من الأمثلة المهمة وطلبه من النموذج توليد إدخالات مستخدم جديدة تتناسب مع هذه الأمثلة لاستخدامها في التدريب.
ما هي الخطوات التي يجب إتباعها لإعداد مجموعة بيانات التدريب؟
-الخطوات لإعداد مجموعة بيانات التدريب تشمل تحميل المجموعة البيانات، تحليل البيانات، تحويل البيانات إلى تنسيق مناسب للتدريب، وتحضير البيانات مع الإدخالات والنوع المناسب للنماذج.
ما هي الفوائد الأساسية لتحسين تكيف النموذج النصي الكبير؟
-التحسين التقني للنموذج النصي الكبير يمكن أن يوفر تقليل في التكلفة، وتحسين الأداء، وقدرة على توليد بيانات محددة للاستخدامات المتخصصة، مما يمكن أن يؤدي إلى تحسين النتائج بشكل عام.