ضبط التعليمات

ما هو ضبط التعليمات؟

ضبط التعليمات هو تقنية تُستخدم في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) لتعزيز قدرات النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs). يتضمن ذلك ضبط النماذج اللغوية المدربة مسبقًا على مجموعة بيانات تتكون من أزواج من التعليمات والاستجابات. الهدف هو تدريب النموذج على فهم واتباع تعليمات الإنسان بشكل أفضل، مما يجسر الفجوة بين قدرة النموذج على توقع النص وقدرته على أداء المهام المحددة كما يوجهها المستخدمون.

في جوهره، يضبط ضبط التعليمات النموذج اللغوي ليقوم بإنتاج نصوص متوافقة مع التعليمات المعطاة، وليس فقط توليد نص مترابط استنادًا إلى الأنماط التي تعلمها أثناء التدريب المسبق. هذا يجعل النموذج أكثر تفاعلاً واستجابة وفائدة في التطبيقات العملية حيث يكون اتباع توجيهات المستخدم بدقة أمرًا بالغ الأهمية.

كيف يُستخدم ضبط التعليمات؟

يتم تطبيق ضبط التعليمات بعد أن يخضع النموذج اللغوي لمرحلة التدريب المسبق، والتي تتضمن عادة التعلم من كميات هائلة من النصوص غير المصنفة لتوقع الكلمة التالية في التسلسل. على الرغم من أن هذا التدريب المسبق يمنح النموذج فهمًا قويًا لبنية اللغة والمعرفة العامة، إلا أنه لا يمكنه اتباع تعليمات محددة أو أداء مهام معرفة بشكل فعال.

لمعالجة ذلك، يتم ضبط النموذج عبر بيانات مختارة من أزواج التعليمات والمخرجات. تم تصميم هذه المجموعات لتمثل مجموعة واسعة من المهام والتعليمات التي قد يقدمها المستخدمون. من خلال التدريب على هذه الأمثلة، يتعلم النموذج تفسير التعليمات وتوليد الاستجابات المناسبة.

الخطوات الرئيسية في ضبط التعليمات

1. إنشاء مجموعة البيانات:
   جمع مجموعة بيانات تحتوي على أزواج متنوعة من التعليمات والاستجابات. يمكن أن تغطي التعليمات مجموعة متنوعة من المهام مثل الترجمة، التلخيص، الإجابة على الأسئلة، توليد النصوص، وغيرها.

2. عملية الضبط الدقيق:
   استخدام التعلم الخاضع للإشراف لتدريب النموذج المدرب مسبقًا على هذه المجموعة. يقوم النموذج بضبط معاييره لتقليل الفارق بين مخرجاته والاستجابات المرغوبة في مجموعة البيانات.

3. التقييم والتكرار:
   تقييم أداء النموذج على مهام تحقق لم تُدرج في بيانات التدريب للتأكد من أنه يعمم جيدًا على تعليمات جديدة. تكرار العمل على مجموعة البيانات وعملية التدريب حسب الحاجة لتحسين الأداء.

أمثلة على ضبط التعليمات في الممارسة

• الترجمة اللغوية:
  تدريب النموذج على ترجمة النص من لغة إلى أخرى بناءً على تعليمات مثل “ترجم الجملة التالية إلى الفرنسية.”

• تلخيص النصوص:
  ضبط النموذج لتلخيص المقالات الطويلة عند الطلب، مثل “لخص النقاط الرئيسية لهذا المقال عن تغير المناخ.”

• الإجابة على الأسئلة:
  تمكين النموذج من الإجابة على الأسئلة من خلال إعطائه تعليمات مثل “أجب عن السؤال التالي بناءً على السياق المقدم.”

• توليد النصوص مع إرشادات خاصة بالأسلوب:
  ضبط النموذج للكتابة بأسلوب أو نبرة معينة، مثلاً “أعد كتابة الفقرة التالية بأسلوب أكاديمي رسمي.”

الأبحاث حول ضبط التعليمات

برز ضبط التعليمات كإحدى التقنيات المحورية في تحسين النماذج اللغوية الكبيرة ومتعددة اللغات (LLMs) لتعزيز فائدتها عبر سياقات لغوية متنوعة. تتناول الدراسات الحديثة جوانب مختلفة من هذا النهج، وتوفر رؤى حول إمكاناته وتحدياته.

1. التحقيق في ضبط التعليمات متعددة اللغات: هل تتطلب النماذج متعددة اللغات تعليمات متعددة اللغات؟
بقلم ألكسندر آرنو ويبر وآخرين (2024)
تستكشف هذه الدراسة تكيف النماذج اللغوية الكبيرة المدربة مسبقًا متعددة اللغات لتعمل كمساعدين فعالين عبر لغات مختلفة. تفحص منهجيًا النماذج متعددة اللغات التي تم ضبطها على مجموعات بيانات بلغات متعددة، مع التركيز على اللغات الهندوأوروبية. تشير النتائج إلى أن ضبط التعليمات على مجموعات بيانات متوازية متعددة اللغات يحسن قدرة النموذج على اتباع التعليمات عبر اللغات بنسبة تصل إلى 9.9%، مما يتحدى فرضية المحاذاة السطحية. كما يبرز ضرورة وجود مجموعات بيانات ضبط تعليمات واسعة النطاق للنماذج متعددة اللغات. أجرى الباحثون أيضًا دراسة ترميز بشري لمواءمة التقييم البشري وتقييم GPT-4 في سيناريوهات الدردشة متعددة اللغات.
اقرأ المزيد

2. OpinionGPT: نمذجة التحيزات الصريحة في النماذج اللغوية المضبوطة على التعليمات
بقلم باتريك هالر وآخرين (2023)
تبحث هذه الدراسة في التحيزات الكامنة في النماذج اللغوية الكبيرة المضبوطة على التعليمات. تعترف بوجود مخاوف بشأن التحيزات المنعكسة في النماذج التي تم تدريبها على بيانات ذات تأثيرات ديموغرافية محددة، مثل التحيزات السياسية أو الجغرافية. وبدلاً من قمع هذه التحيزات، يقترح المؤلفون جعلها صريحة وشفافة من خلال OpinionGPT، وهو تطبيق ويب يسمح للمستخدمين باستكشاف ومقارنة الاستجابات بناءً على تحيزات مختلفة. شمل هذا النهج إنشاء مجموعة ضبط تعليمات تعكس تحيزات متنوعة، مما يوفر فهمًا أكثر دقة للتحيز في النماذج اللغوية الكبيرة.
اقرأ المزيد