إذا كنت تريد معرفة المزيد حول كيفية ضبط نماذج اللغات الكبيرة مثل Llama 2 التي أنشأتها Meta، فسوف تستمتع بالتأكيد بهذا الفيديو السريع والبرنامج التعليمي الذي أنشأه Matthew Berman حول كيفية ضبط Llama 2 في خمس دقائق فقط. ستستمتع بالتأكيد بهذا الفيديو السريع والبرنامج التعليمي الذي أنشأه ماثيو بيرمان حول كيفية تلميع Llama 2 في خمس دقائق فقط. أصبح تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي، وخاصة نموذج Llama 2، عملية أساسية للعديد من الشركات والأفراد.
يتضمن الضبط الدقيق لنموذج الذكاء الاصطناعي تزويده بمعلومات إضافية لتدريبه على حالات الاستخدام الجديدة، أو تزويده بمزيد من المعرفة الخاصة بالأعمال، أو حتى جعله يستجيب بنغمات معينة. توضح لك هذه المقالة كيف يمكنك ضبط نموذج Llama 2 الخاص بك في خمس دقائق فقط، باستخدام أدوات يمكن الوصول إليها بسهولة مثل Gradient وGoogle Colab.
Gradient عبارة عن منصة سهلة الاستخدام تقدم أرصدة مجانية بقيمة 10 دولارات، مما يسمح للمستخدمين بدمج نماذج الذكاء الاصطناعي في تطبيقاتهم دون عناء. تسهل المنصة عملية التطوير وتجعلها في متناول جمهور واسع. للبدء، تحتاج إلى فتح حساب جديد على صفحة Gradient الرئيسية وإنشاء مساحة عمل جديدة. هذه عملية بسيطة تتطلب الحد الأدنى من المعرفة التقنية.
التدرج AI
"يسهّل Gradient تخصيص وإنشاء LLMs مفتوحة المصدر من خلال واجهة برمجة تطبيقات ويب بسيطة للضبط والاستدلال. لقد قمنا بإنشاء أدلة ووثائق شاملة لمساعدتك على بدء العمل مع Gradient في أسرع وقت ممكن. توفر منصة تطوير Gradient واجهات برمجة تطبيقات ويب بسيطة لتطوير النماذج وإنشاء عمليات الإكمال. يمكنك إنشاء مثيل خاص للنموذج الأساسي وتدريبه على بياناتك لمعرفة كيف يتعلم في الوقت الفعلي. يمكنك الوصول إلى واجهات برمجة تطبيقات الويب من خلال واجهة سطر الأوامر (CLI) الأصلية، بالإضافة إلى مجموعات تطوير البرامج (SDK) الخاصة بـ Python وJavascript. لنبدأ بالبناء! "
كيفية تحسين اللاما 2 بسهولة
تتطلب عملية الضبط الدقيق عنصرين رئيسيين: معرف مساحة العمل ورمز API المميز. يمكن تحديد موقع هذين العنصرين بسهولة على منصة Gradient بمجرد إنشاء مساحة العمل الخاصة بك. إن وجودها في متناول اليد هو الخطوة الأولى نحو تحسين طراز Llama 2 الخاص بك.
جوجل كولاب
تتم الخطوة التالية عبر Google Colab، وهي أداة مجانية تعمل على تبسيط العملية من خلال إلغاء أي حاجة إلى البرمجة من جانب المستخدم. ستحتاج هنا إلى تثبيت وحدة Gradient AI وتعيين متغيرات البيئة. وهذا يمهد الطريق لعملية التعديل الفعلية. بمجرد تثبيت وحدة Gradient AI، يمكنك استيراد مكتبة Gradient وتحديد النموذج الأساسي. في هذه الحالة، هو Nous-Hermes، وهو نسخة محسنة من نموذج Llama 2. يعمل هذا النموذج الأساسي كأساس للتعديلات اللاحقة.
إنشاء محول القالب
والخطوة التالية هي إنشاء محول نموذج، أي نسخة من النموذج الأساسي الذي سيتم تحسينه. بمجرد إنشاء المحول، يمكنك تشغيل استعلام. ويتبع ذلك تنفيذ عملية إكمال، أي مطالبة واستجابة، باستخدام محول القالب الذي تم إنشاؤه حديثًا. تعتمد عملية التحسين على بيانات التدريب. في هذه الحالة، تم استخدام ثلاث عينات عن هوية ماثيو بيرمان. يتم الضبط الفعلي عبر عدة تكرارات، ثلاث مرات في هذه الحالة، باستخدام نفس مجموعة البيانات في كل مرة. تضمن البروفة أن يكون النموذج مدربًا بشكل كامل وقادرًا على الاستجابة بدقة للمطالبات.
التحقق من نموذج الذكاء الاصطناعي المكرر
بعد الضبط، يمكنك إعادة إنشاء الموجه والاستجابة للتحقق مما إذا كان النموذج يحتوي الآن على المعلومات المخصصة التي تريد أن يتعلمها. هذه الخطوة حاسمة لتقييم فعالية عملية الضبط الدقيق. بمجرد اكتمال العملية، يمكن إزالة المحول. ومع ذلك، إذا كنت تنوي استخدام القالب المحسن لأغراض شخصية أو مهنية، فمن المستحسن الاحتفاظ بمحول القالب.
استخدام ChatGPT لإنشاء مجموعات البيانات
لإنشاء مجموعات البيانات للتدريب، تعد ChatGPT الخاصة بـ OpenAI أداة مفيدة لأنها يمكن أن تساعدك في إنشاء مجموعات البيانات الضرورية بكفاءة، مما يجعل العملية أكثر قابلية للإدارة. يعد إعداد نموذج Llama 2 الخاص بك عملية بسيطة يمكن إجراؤها في خمس دقائق فقط، وذلك بفضل منصات مثل Gradient وأدوات مثل Google Colab. الاعتمادات المجانية التي تقدمها Gradient تجعلها خيارًا ميسور التكلفة لأولئك الذين يرغبون في تدريب نماذجهم الخاصة واستخدام محرك الاستدلال الخاص بهم.
اقرأ المزيد من الدليل:
- تعمل Google على توسيع ميزات دعم البرمجة Colab لجميع المستخدمين، بما في ذلك الخطط المجانية
- كيفية أتمتة ضبط ChatGPT 3.5 Turbo
- كيفية تحسين نموذج اللغة الكبير (LLM) الخاص بـ Llama 3 من Meta
- يتيح لك LLaMA Factory تحسين نماذج اللغات الكبيرة (LLM) وتدريبها بسهولة.
- كيفية تحسين نموذج Mixtral 8x7B Mistral Ai Mixture of Experts (MoE) AI
- كيفية قراءة ملفات PDF ومعالجتها محليًا باستخدام Mistral AI
