تعرف على خطوات إنشاء شات جي بي تي وكيفية تدريبه وتحسين الأداء.
تدريب نموذج مثل شات جي بي تي ChatGPT يتضمن عدة مراحل أساسية - فيما يلي شرح الخطوات الرئيسية بالتفصيل:
جمع البيانات
- المصادر: يتم جمع البيانات من مصادر متعددة مثل الكتب، المقالات - مواقع الويب مثل بيتي بيديا والمحادثات نفسها التي يتم إجراءها بين المستخدم وشات جي بي تي.
- تنوع المحتوى: يجب أن تكون البيانات متنوعة لتغطية مجموعة واسعة من المواضيع والأنماط اللغوية (الأنماط اللغوية تعني الأساليب اللغوية التي تم بها عرض المواضيع من قبل).
تنظيف البيانات
- التحقق من الجودة: يتم تصفية البيانات لإزالة المعلومات غير الدقيقة أو غير المناسبة (إلى الآن لم تتم الإزالة بشكل تام ولكن على الأقل تم فرض قيود على بيانات أساسية مثل الخصوصية والإباحية وأي معلومات يمكن أن تصنف على أنها عالية الحساسية مثل الموضوعات الطبية).
- التنقيح: حذف المحتوى غير الملائم وضمان أن البيانات تُمثل بشكل صحيح وواقعي.
إعداد البيانات
التنسيق
تحويل البيانات إلى صيغة يمكن للنموذج (شات جي بي تي) التعامل معها - مثل تحويل النصوص إلى أرقام (تشفير).
- يتم تحويل البيانات من خلال تشفير النصوص: يتم تحويل النصوص إلى أرقام باستخدام تقنيات مثل "تحويل النص إلى رموز Tokenization" .. كل كلمة أو جزء من كلمة يتم تمثيله برقم فريد .. تقنيات مثل "BPE" (Byte Pair Encoding) أو "WordPiece" تُستخدم لتقسيم النصوص إلى وحدات أصغر.
- تسلسل الأرقام: تُحول الأرقام إلى تسلسلات يمكن معالجتها بواسطة النموذج - هذه التسلسلات تُعالج لتتناسب مع طول النموذج وقيوده.
تقسيم البيانات
تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار وتحقق لضمان أن النموذج يتعلم بشكل جيد.
- مجموعة التدريب: تُستخدم لتدريب النموذج - غالباً تشكل الجزء الأكبر من البيانات (مثلاً 80%).
- مجموعة التحقق Validation: تُستخدم لتقييم النموذج خلال التدريب لضبط معاييره - عادة تشكل حوالي 10-15% من البيانات.
- مجموعة الاختبار: تُستخدم لتقييم أداء النموذج بعد الانتهاء من التدريب - وتكون حوالي 10-15% من البيانات .. تُستخدم هذه المجموعة للتأكد من أن النموذج يمكنه تعميم المعرفة على بيانات لم يرها من قبل.
هذه العمليات تساعد على ضمان أن النموذج يتعلم بشكل فعّال ويعمم معرفته بشكل جيد دون التحيز أو الإفراط في التكيّف مع بيانات التدريب.
تصميم النموذج
- الهيكلية: اختيار بنية النموذج - مثل GPT-3 أو GPT-4 والتي تعتمد على الشبكات العصبية ذات المحولات (Transformers).
- المعلمات: تحديد معلمات النموذج مثل عدد الطبقات والعقد.
تدريب شات جي بي تي
- التدريب المسبق: تدريب النموذج على البيانات الكبيرة لتحسين فهمه للغة والنصوص بشكل عام.
- التحسين: استخدام تقنيات مثل "التعلم من دون إشراف" (Unsupervised Learning) أو "التعلم تحت إشراف" (Supervised Learning) لتحسين أداء النموذج.
تقييم شات جي بي تي
- اختبار الأداء: تقييم أداء النموذج باستخدام بيانات اختبار لتحديد دقته وقدرته على التعميم.
- التحليل: تحليل نتائج النموذج وتحديد المجالات التي تحتاج إلى تحسين.
الضبط والتعديل
- تحسين النموذج: تعديل النموذج بناءً على نتائج التقييم لتحسين أدائه.
- التكرار: قد يتطلب الأمر عدة جولات من التدريب والتقييم لتحقيق الأداء المطلوب.
النشر
- الدمج: دمج النموذج مع الأنظمة أو التطبيقات التي ستستخدمه.
- المراقبة: متابعة أداء النموذج في البيئة الحية والتأكد من أنه يعمل بشكل صحيح.
التحديثات والصيانة
- التحديث الدوري: تحديث النموذج ببيانات جديدة لضمان دقته وملاءمته مع الوقت.
- المراقبة والتعديل: مراقبة الأداء وإجراء تعديلات لتحسين النتائج إذا لزم الأمر.
كل هذه الخطوات تتطلب موارد كبيرة من الحوسبة - ووقتًا - وفرقًا من الباحثين والمهندسين لضمان أن النموذج يعمل بفعالية ويقدم أداءً جيدًا.
