التحسين الدقيق لنماذج اللغات الكبيرة: حل المشكلات التي لا تستطيع هندسة المطالبات حلها

يستكشف هذا المقال التطبيقات العملية للضبط الدقيق لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs) ، وخاصةً للمشكلات التي لا تستطيع هندسة المطالبات حلها. يحسن الضبط الدقيق جودة النموذج بشكل كبير ، مثل تحسين درجات المهام المحددة ، واتساق الأسلوب ، ودقة تنسيق JSON. بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يقلل التكاليف ، ويزيد السرعة ، ويسمح بتحقيق جودة مماثلة في نماذج أصغر ، بل وحتى يسمح بالنشر المحلي للحفاظ على الخصوصية. كما يحسن الضبط الدقيق منطق النموذج ، وقدراته على اتباع القواعد ، وأمانه ، ويسمح بالتعلم من نماذج أكبر من خلال التقطير. ومع ذلك ، يلاحظ المقال أن الضبط الدقيق ليس مثاليًا لإضافة المعرفة ؛ يُنصح باستخدام RAG أو تحميل السياق أو استدعاء الأدوات بدلاً من ذلك. ويختتم المقال بالتوصية باستخدام Kiln ، وهي أداة تبسط عملية الضبط الدقيق.