تحسين الضبط الدقيق

يضبط الضبط الدقيق النماذج المدربة مسبقًا لتناسب مهام جديدة عبر إجراء تعديلات طفيفة، مما يقلل الحاجة إلى البيانات والموارد. يشمل ذلك اختيار النموذج، وتعديل البنية، وتجميد/إلغاء تجميد الطبقات، وتحسين معاملات التدريب لتعزيز الأداء.

ما هو الضبط الدقيق للنموذج؟

الضبط الدقيق للنموذج هو تقنية في تعلم الآلة تعتمد على أخذ نموذج مدرب مسبقًا وإجراء تعديلات طفيفة عليه ليتكيف مع مهمة أو مجموعة بيانات جديدة محددة. بدلًا من بناء نموذج من الصفر—which can be time-consuming and resource-intensive—يستفيد الضبط الدقيق من المعرفة التي اكتسبها النموذج سابقًا أثناء تدريبه على مجموعات بيانات ضخمة. من خلال تعديل معاملات النموذج، يمكن للمطورين تحسين الأداء في مهمة جديدة باستخدام بيانات وموارد حسابية أقل.

يُعد الضبط الدقيق جزءًا من التعلم النقلي، حيث يتم تطبيق المعرفة المكتسبة أثناء حل مشكلة ما على مشكلة أخرى مرتبطة بها. في التعلم العميق، تعلّمت النماذج المدربة مسبقًا (مثل المستخدمة في التعرف على الصور أو معالجة اللغة الطبيعية) تمثيلات يمكن الاستفادة منها في مهام جديدة. يعمل الضبط الدقيق على تعديل هذه التمثيلات لتناسب خصوصيات المهمة الجديدة.

كيف يُستخدم الضبط الدقيق للنموذج؟

يُستخدم الضبط الدقيق لتكييف النماذج المدربة مسبقًا مع مجالات أو مهام جديدة بكفاءة. تتضمن العملية عادةً عدة خطوات رئيسية:

1. اختيار نموذج مدرب مسبقًا

اختر نموذجًا مدربًا مسبقًا يتوافق مع المهمة الجديدة. على سبيل المثال:

• معالجة اللغة الطبيعية (NLP): نماذج مثل BERT، أو GPT-3، أو RoBERTa.
• رؤية الحاسوب: نماذج مثل ResNet، أو VGGNet، أو Inception.

تم تدريب هذه النماذج على مجموعات بيانات ضخمة واكتسبت ميزات عامة تشكل نقطة انطلاق مفيدة.

2. تعديل بنية النموذج

عدّل بنية النموذج لتناسب المهمة الجديدة:

• استبدال الطبقات النهائية: في مهام التصنيف، استبدل الطبقة النهائية لتتناسب مع عدد الفئات في مجموعة البيانات الجديدة.
• إضافة طبقات جديدة: أضف طبقات إضافية لزيادة قدرة النموذج على تعلم ميزات خاصة بالمهمة.

3. تجميد وإلغاء تجميد الطبقات

حدد الطبقات التي سيتم تدريبها:

• تجميد الطبقات الأولى: الطبقات الأولى تلتقط ميزات عامة (مثل الحواف في الصور) ويمكن إبقاؤها دون تغيير.
• إلغاء تجميد الطبقات الأخيرة: الطبقات الأخيرة تلتقط ميزات أكثر تحديدًا وتُدرّب على البيانات الجديدة.
• إلغاء التجميع التدريجي: ابدأ بتدريب الطبقات الجديدة فقط، ثم أزل التجميد تدريجيًا عن الطبقات السابقة.

4. التدريب على بيانات جديدة

درّب النموذج المعدل على مجموعة البيانات الجديدة:

• معدل تعلم أصغر: استخدم معدل تعلم منخفض لإجراء تعديلات طفيفة دون الكتابة فوق الميزات المكتسبة.
• مراقبة الأداء: قيّم أداء النموذج بانتظام على بيانات التحقق لمنع الإفراط في التكيّف.

5. ضبط معاملات التدريب

حسّن معاملات التدريب:

• جداول معدلات التعلم: عدل معدل التعلم أثناء التدريب لتحقيق تقارب أفضل.
• حجم الدفعة وعـدد العصور: جرب أحجام دفعات وعدد عصور مختلفة لتحسين الأداء.

التدريب مقابل الضبط الدقيق

فهم الفرق بين التدريب من الصفر والضبط الدقيق أمر بالغ الأهمية.

التدريب من الصفر

• نقطة البداية: أوزان النموذج يتم تهيئتها عشوائيًا.
• متطلبات البيانات: يتطلب كميات كبيرة من البيانات الموسومة.
• الموارد الحسابية: يحتاج موارد مرتفعة؛ تدريب النماذج الكبيرة مكلف حسابيًا.
• الزمن: أوقات تدريب أطول بسبب البدء من أوزان عشوائية.
• خطر الإفراط في التكيّف: مرتفع إذا كانت البيانات غير كافية.

الضبط الدقيق

• نقطة البداية: يبدأ بنموذج مدرب مسبقًا.
• متطلبات البيانات: فعال مع مجموعات بيانات صغيرة ومخصصة للمهمة.
• الموارد الحسابية: أقل كثافة؛ أوقات تدريب أقصر.
• الزمن: تقارب أسرع كون النموذج يبدأ بميزات مكتسبة.
• خطر الإفراط في التكيّف: أقل، لكنه موجود؛ يتطلب مراقبة دقيقة.

تقنيات الضبط الدقيق للنموذج

تتفاوت طرق الضبط الدقيق بحسب المهمة والموارد المتاحة.

1. الضبط الدقيق الكامل

• الوصف: يتم تحديث جميع معاملات النموذج المدرب مسبقًا.
• المميزات: إمكانية تحقيق أداء أعلى في المهمة الجديدة.
• العيوب: مكلف حسابيًا؛ خطر الإفراط في التكيّف.

2. الضبط الدقيق الجزئي (الانتقائي)

• الوصف: يتم تدريب طبقات معينة فقط بينما تُجمّد الأخرى.
• اختيار الطبقات:
  • الطبقات الأولى: تلتقط الميزات العامة؛ غالبًا ما تُجمّد.
  • الطبقات الأخيرة: تلتقط الميزات الخاصة؛ عادةً ما تُزال منها التجميد.
• الفوائد: يقلل الحمل الحسابي؛ يحافظ على المعرفة العامة.

3. الضبط الدقيق الفعال للمعاملات (PEFT)

• الهدف: تقليل عدد المعاملات القابلة للتدريب.
• التقنيات:
  • المحولات (Adapters):
    • وحدات صغيرة تضاف إلى الشبكة.
    • يتم تدريب المحولات فقط؛ وتظل الأوزان الأصلية ثابتة.
  • تكييف الرتبة المنخفضة (LoRA):
    • يضيف مصفوفات منخفضة الرتبة لتقريب تحديثات الأوزان.
    • يقلل بشكل كبير من المعاملات المدربة.
  • ضبط المحفزات (Prompt Tuning):
    • يضيف محفزات قابلة للتدريب إلى الإدخال.
    • يعدل سلوك النموذج دون تغيير الأوزان الأصلية.
• المميزات: استهلاك أقل للذاكرة والموارد الحسابية.

4. الضبط الدقيق الإضافي

• الوصف: تتم إضافة طبقات أو وحدات جديدة إلى النموذج.
• التدريب: يتم تدريب المكونات المضافة فقط.
• الاستخدامات: عندما يجب عدم تغيير النموذج الأصلي.

5. تعديل معدل التعلم

• معدلات تعلم حسب الطبقة:
  • يتم تدريب طبقات مختلفة بمعدلات تعلم مختلفة.
  • يسمح بتحكم أدق في عملية التدريب.

الضبط الدقيق للنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)

تتطلب النماذج اللغوية الكبيرة مثل GPT-3 و BERT اعتبارات خاصة.

1. ضبط التعليمات

• الغرض: تعليم النماذج اتباع التعليمات البشرية بشكل أفضل.
• الطريقة:
  • إنشاء مجموعة بيانات: جمع أزواج (تعليمات، استجابة).
  • التدريب: ضبط دقيق للنموذج على هذه المجموعة.
• النتيجة: تنتج النماذج استجابات أكثر فائدة وملاءمة.

2. التعلم التعزيزي من ملاحظات البشر (RLHF)

• الغرض: محاذاة مخرجات النموذج مع تفضيلات الإنسان.
• العملية:
  1. الضبط الدقيق الخاضع للإشراف:
     • تدريب النموذج على مجموعة بيانات تحتوي على إجابات صحيحة.
  2. نمذجة المكافآت:
     • يقوم البشر بترتيب المخرجات؛ يتعلم نموذج المكافأة توقع هذه الترتيبات.
  3. تحسين السياسة:
     • يستخدم التعلم التعزيزي لضبط النموذج لزيادة المكافآت.
• الفائدة: ينتج مخرجات أكثر توافقًا مع القيم البشرية.

3. اعتبارات خاصة بالنماذج اللغوية الكبيرة

• الموارد الحسابية:
  • النماذج اللغوية الكبيرة ضخمة؛ يتطلب ضبطها موارد كبيرة.
• جودة البيانات:
  • يجب أن تكون بيانات الضبط الدقيق عالية الجودة لتجنب إدخال التحيز.
• الاعتبارات الأخلاقية:
  • يجب الانتباه لتأثير النموذج وإمكانية سوء الاستخدام.

الاعتبارات وأفضل الممارسات

يتطلب الضبط الدقيق الناجح تخطيطًا وتنفيذًا دقيقين.

1. تجنب الإفراط في التكيّف

• الخطر: أداء جيد على بيانات التدريب وضعيف على بيانات جديدة.
• التقليل:
  • زيادة البيانات: تعزيز تنوع مجموعة البيانات.
  • تقنيات التنظيم: مثل الإسقاط (Dropout)، وتحلل الأوزان (Weight Decay).
  • التوقف المبكر: إيقاف التدريب عند تراجع أداء التحقق.

2. جودة مجموعة البيانات

• الأهمية: النموذج المضبوط بدقة جيد بقدر جودة بياناته فقط.
• الإجراءات:
  • تنظيف البيانات: إزالة الأخطاء والتناقضات.
  • توازن البيانات: التأكد من تمثيل جميع الفئات أو الأصناف.

3. معدلات التعلم

• الاستراتيجية: استخدم معدلات تعلم أصغر للضبط الدقيق.
• السبب: يمنع حدوث تغييرات كبيرة في الأوزان قد تمحو الميزات المكتسبة.

4. استراتيجية تجميد الطبقات

• عوامل القرار:
  • تشابه المهام: كلما كانت المهام أكثر تشابهًا، قلت الحاجة للتعديلات.
  • حجم البيانات: قد تستفيد مجموعات البيانات الصغيرة من تجميد طبقات أكثر.

5. تحسين معاملات التدريب

• النهج:
  • تجربة إعدادات مختلفة.
  • استخدام تقنيات مثل البحث الشبكي أو التحسين البايزي.

6. الاعتبارات الأخلاقية

• التحيز والعدالة:
  • تقييم المخرجات للبحث عن التحيز.
  • استخدام مجموعات بيانات متنوعة وممثلة.
• الخصوصية:
  • ضمان الامتثال للتشريعات مثل GDPR.
• الشفافية:
  • توضيح قدرات وحدود النموذج.

7. المراقبة والتقييم

• اختيار المقاييس:
  • اختيار مقاييس تتماشى مع أهداف المهمة.
• الاختبار المنتظم:
  • التقييم على بيانات غير مرئية لاختبار التعميم.
• التوثيق والتسجيل:
  • الاحتفاظ بسجلات مفصلة للتجارب والنتائج.

مقاييس تقييم النماذج المضبوطة بدقة

اختيار المقاييس المناسبة أمر حاسم.

مهام التصنيف

• الدقة: مدى صحة التوقعات بشكل عام.
• الدقة النوعية: التوقعات الإيجابية الصحيحة مقارنة بإجمالي التوقعات الإيجابية.
• الاسترجاع: التوقعات الإيجابية الصحيحة مقارنة بالإيجابيات الفعلية.
• درجة F1: المتوسط التوافقي للدقة النوعية والاسترجاع.
• مصفوفة الالتباس: تمثيل بصري لأخطاء التوقع.

مهام الانحدار

• متوسط مربع الخطأ (MSE): متوسط الفروق المربعة.
• متوسط الخطأ المطلق (MAE): متوسط الفروق المطلقة.
• R-squared: نسبة التباين التي يفسرها النموذج.

مهام توليد اللغة

• درجة BLEU: قياس تداخل النصوص.
• درجة ROUGE: تركز على الاسترجاع في التلخيص.
• الحيرة: قياس مدى جودة النموذج في توقع العينة.

مهام توليد الصور

• مقياس Inception (IS): تقييم جودة وتنوع الصور.
• مسافة Fréchet Inception (FID): قياس التشابه بين الصور المنتجة والحقيقية.

أبحاث حول الضبط الدقيق للنماذج

يُعد الضبط الدقيق للنماذج عملية أساسية لتكييف النماذج المدربة مسبقًا مع مهام محددة، مما يعزز الأداء والكفاءة. استكشفت الدراسات الحديثة استراتيجيات مبتكرة لتحسين هذه العملية.

1. الضبط الدقيق الجزئي: بديل للضبط الدقيق الكامل لمحولات الرؤية
   يقدم هذا البحث الضبط الدقيق الجزئي كبديل للضبط الدقيق الكامل في محولات الرؤية. يبرز أن الضبط الدقيق الجزئي يمكن أن يعزز الكفاءة والدقة معًا. قام الباحثون باختبار استراتيجيات ضبط جزئي مختلفة عبر مجموعات بيانات وبنى متنوعة، ووجدوا أن بعض الاستراتيجيات—مثل التركيز على الشبكات الأمامية (FFN) أو طبقات الانتباه—يمكن أن تتفوق على الضبط الكامل باستخدام عدد أقل من المعاملات. كما تم اقتراح مقياس زاوية الضبط الدقيق الجديد ليساعد في اختيار الطبقات المناسبة، مما يوفر نهجًا مرنًا قابلًا للتكيف مع سيناريوهات متنوعة. خلصت الدراسة إلى أن الضبط الجزئي يمكن أن يحسن الأداء والتعميم مع معاملات أقل. اقرأ المزيد
2. LayerNorm: مكون رئيسي في الضبط الدقيق الفعال للمعاملات
   تبحث هذه الورقة في دور LayerNorm في الضبط الدقيق الفعال للمعاملات، خاصة في نماذج BERT. وجد المؤلفون أن طبقة LayerNorm النهائية تمر بتغيرات كبيرة أثناء الضبط الدقيق في مهام معالجة اللغة المختلفة. ومن خلال التركيز فقط على ضبط LayerNorm، تم تحقيق أداء مماثل أو حتى متفوق مقارنة بالضبط الكامل. استخدمت الدراسة معلومات فيشر لتحديد أجزاء حاسمة من LayerNorm، موضحة أن ضبط جزء صغير فقط منها يمكن أن يحل العديد من مهام معالجة اللغة الطبيعية مع فقدان أداء طفيف. اقرأ المزيد
3. نحو ذكاء اصطناعي صديق للبيئة في ضبط النماذج اللغوية الكبيرة عبر الانتشار الخلفي التكيفي
   تعالج هذه الدراسة الأثر البيئي لضبط النماذج اللغوية الكبيرة عبر اقتراح طرق انتشار خلفي تكيفية. فالضبط الدقيق فعال، إلا أنه كثيف الاستهلاك للطاقة ويساهم في رفع البصمة الكربونية. تشير الدراسة إلى أن التقنيات الحالية للضبط الدقيق الفعال لا تقلل بشكل كافٍ من تكلفة الانتشار الخلفي. وتؤكد الورقة على الحاجة لاستراتيجيات تكيفية للتقليل من الأثر البيئي، مع ربط تقليل عمليات FLOPs بانخفاض استهلاك الطاقة. اقرأ المزيد