في عالم الذكاء الاصطناعي المتطور، يجذب مفهوم “التوليد المعزز بالاسترجاع” (RAG) اهتمامًا متزايدًا من الباحثين والممارسين على حد سواء. يهدف هذا المقال إلى تقديم دليل شامل حول كيفية تحسين نماذج OpenAI لتناسب حالات الاستخدام المحددة من خلال تقنية Fine-Tuning. سنقوم بالتعمق في دمج Qdrant وتعلم القليل من الأمثلة (Few-Shot Learning) كوسائل لتعزيز أداء النموذج وتقليل الأخطاء الناتجة عن عدم الدقة (hallucinations). سنستعرض عملية إعداد البيانات، واستخدام نموذج OpenAI الأساسي للإجابة على الأسئلة، ثم ننتقل إلى تحسين هذا النموذج وتجربته على مجموعة بيانات معينة. هذا المقال مُعد لكل من يعمل في مجال التعلم الآلي، وتحليل البيانات، وهندسة الذكاء الاصطناعي، حيث سنوضح كيفية الاستفادة من هذه التقنيات لتعزيز كفاءة النماذج وتقليل الأخطاء في النتائج.
التكيف الدقيق لنماذج OpenAI لتحسين أداء مولدات استرجاع المعرفة
التكيف الدقيق هو عملية حيوية في الذكاء الاصطناعي، حيث يتم تحسين النماذج الكبيرة عن طريق تدريبات إضافية على مجموعات بيانات محددة. في سياق مولدات استرجاع المعرفة (RAG)، يعتبر التكيف الدقيق مع نماذج OpenAI جزءاً أساسياً من تحسين الأداء. RAG يدمج بين النماذج اللغوية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي وأنظمة الاسترجاع، مما يسمح بالنموذج بتوليد نصوص أكثر دقة بناءً على المعلومات المسترجعة. يعد استخدام مجموعة SQuAD، التي تحتوي على أسئلة وإجابات مستندة إلى مقالات ويكيبيديا، بمثابة قاعدة مثالية لاختبار وتقييم أداء النموذج. سيكون هذا العمل أمراً حاسماً في استكشاف كيفية تعامل النظام مع الأسئلة التي قد لا تكون لها إجابات واضحة في النصوص.
تبدأ عملية التكيف الدقيق بتهيئة البيئة المناسبة وتثبيت الحزم المطلوبة. يُعد Qdrant، محرك البحث المفتوح المصدر، عنصراً مهماً في هذه العملية، حيث يسمح للنموذج باسترجاع المستندات المتشابهة من مجموعة بيانات كبيرة. هذا يساعد في تهيئة مولد النصوص بشكل أفضل، من خلال الاستفادة من البيانات الواردة لتحسين إنتاجية الإجابات. في هذا السياق، يستفيد النظام من التعلم القليل، حيث يستخدم عينة صغيرة من البيانات لتدريب النموذج، مما يعزز من قدراته ويقلل من الأخطاء الناتجة عن تخيل المعلومات أو “الهلاوس”.
التحضير للبيانات وإعداد مجموعة SQuAD
يتضمن التحضير للبيانات قراءات دقيقة لمجموعة SQuAD، والتي تعرض أسئلة مع نصوص سياقية. تتم المعالجة من خلال تحويل بيانات JSON إلى إطار بيانات (DataFrame) في بايثون، مما يسهل العمل على الأسئلة والسياقات المحددة. يتم تصنيف البيانات إلى أسئلة وإجابات وسياقات مع تحديد ما إذا كانت الإجابة موجودة ضمن السياق. هذه العملية تضمن إنشاء مجموعة بيانات تتضمن تنوعاً في أنواع الأسئلة والإجابات، مما يساعد في تحسين أداء النموذج أثناء التكييف الدقيق.
يتم استخدام نموذج gpt-3.5-turbo-0613 بشكل أولي للإجابة على هذه الأسئلة، حيث يتم تزويده بمعلومات السياق والأسئلة في صيغة موجهة واضحة. عملية الإجابة تتم من خلال تكوين استفسارات موجهة للنموذج، مما يتيح له استخراج المعلومات بدقة. يتم استخدام وظيفة تستدعي واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بـ OpenAI للحصول على الإجابات، مع توفير خيارات للتعامل مع حالات عدم معرفة الإجابة من قبل النموذج.
تمتلك مجموعة SQuAD تحديات خاصة، مثل الأسئلة التي ليس لها إجابات واضحة، والتي تعتبر ضرورية في اختبار فعالية النموذج. هنا، يمكن للنموذج أن يتعلم كيفية التعرف على هذه المواقف وكيفية التعامل معها بشكل مناسب، مما يعزز من أدائه عبر مرحلة التكييف الدقيق. إن فهم كيفية تكوين مجموعة البيانات واختبار النموذج على سياقات متنوعة يعد أمراً مهماً في هذه المرحلة.
دمج التعلم القليل مع Qdrant لتحسين الأداء
التعلم القليل يمثل استراتيجية قوية لتحسين أداء النماذج عند العمل بجزء صغير من البيانات. في هذا السياق، يتم الاستفادة من Qdrant لاسترجاع المعلومات المتشابهة من مجموعات البيانات، مما يجعل عملية توليد النصوص أكثر دقة. يقوم النموذج بتمييز الأسئلة بناءً على السياقات المسترجعة، مما يؤهله للإجابة بدقة أكبر على الأسئلة المتوقعة. عبر دمج Qdrant، يمكن تحسين النموذج في التعرف على الأنماط والتوجهات الخاصة في البيانات المسترجعة.
تم استخدام عدة تجارب لتقييم مدى تأثير Qdrant على أداء النموذج، حيث يشمل ذلك قياسات متعددة لتحليل فعالية الحلول المقدمة. تعتبر هذه التجارب خطوة حيوية في تحسين دقة النظام واستجابته للبيانات المتنوعة. يساعد هذا الدمج النموذج في تخصيص تجربته بناءً على البيانات المسترجعة، مما يعزز من مرونته في مواجهة مجموعة متنوعة من الأسئلة.
تعتبر تقييمات الأداء من الأساسيات في ممارسات التعلم العميق، حيث يتم استخدام معايير متعددة لتعكس كيف يمكن للنموذج أن يتجاوز العمليات المتاحة في النظام. تتضمن هذه المعايير مقارنة الإجابات المستخرجة مع الإجابات الصحيحة في مجموعة سابقة، ويتم تحليل النتائج لفهم كيفية تحسين النموذج في المستقبل. يمكن أن يكون الدمج بين التعلم القليل و Qdrant أساسياً في تطوير نماذج أكثر ذكاءً وقدرة على الاستجابة بفعالية.
تقييم الأداء وتصحيح الأخطاء في النموذج
تقييم أداء النموذج يعد جزءاً أساسياً من عملية التكيف الدقيق. عند استخدام مجموعة SQuAD، يمكن إجراء تقييم دقيق لقياس مدى قدرة النموذج على استرجاع وإنتاج إجابات صحيحة. يمكن استخدام معايير مختلفة مثل الدقة والذكاء وسرعة الاستجابة لتقييم فعالية النموذج. من خلال التجارب العديدة، يمكن تحديد نقاط الضعف في النموذج والعمل على تصحيحها في العروض المستقبلية.
واحدة من أهم الجوانب في تقييم الأداء هي التعامل مع حالات “الهلوسة” أو المعلومات الغير صحيحة التي قد ينتجها النموذج. هنا يتدخل التكييف الدقيق لتحسين هذا الجانب من خلال تقديم مزيد من البيانات الإيجابية للنموذج ليكون قادراً على التعرف على السياقات الصحيحة vs غير المحددة بشكل جيد. تحسين الأداء من خلال معرفة كيفية التعامل مع الأخطاء يعتبر محوراً مهماً في تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل عام.
تتضمن نتائج التقييم ملاحظات حول كيفية أداء النموذج، ويتطلب الأمر تعديل المستويات المختلفة من التعلم لإنتاج أنماط أعلى من الدقة والمصداقية. يُعتبر استخدامها كأداة تحليلية مفيدة لدفع عمليات التكييف الدقيق إلى مستوى أعلى، مما يعني أن مزيد من السعي لفهم الأخطاء وتحليل كيفية حدوثها سيكون له تأثير إيجابي على الممارسات المستقبلية.
تطوير نماذج OpenAI
إن تطوير نماذج الكمبيوتر والتعلم العميق هو مجال متسارع النمو. إحدى طرق تحسين النماذج هي تعديلها (fine-tuning) باستخدام بيانات محددة لزيادة دقتها في مجالات معينة. توضح التقنية التي تم تطويرها من قبل OpenAI كيفية تعديل نموذج GPT-3.5 Turbo على مجموعة بيانات معينة، مما ينتج عنه نموذج أكثر تخصصًا يمكنه ضعف أداء النموذج الأساسي. من خلال عملية تعديل المهارات، يُحمل ملف التدريب، الذي يحتوي على البيانات المخصصة، إلى نظام OpenAI، ومن ثم يتم معالجته لتدريب نموذج جديد. الخطوات تشمل تحميل الملف، الانتظار حتى تتم معالجة الملف، ثم إنشاء مهمة تعديل وتجنب الانتظار أثناء تعديل النموذج.
يعتبر كل من خطوات التحميل والمعالجة أساسية؛ إذ يضمن نقل الجمل أو البيانات بشكل صحيح من ملف محلي إلى نظام OpenAI. هذه التقنية تسمح للمستخدمين بتخصيص النماذج بطريقة تلبي احتياجاتهم الخاصة، سواء كانت في مجال معالجة اللغة الطبيعية أو إنشاء النصوص. مع كل عملية تعديل، يصبح النموذج أكثر قادرة على الفهم والاستجابة بشكل صحيح، مما يجعل من الممكن استخدامه في مجموعة متنوعة من التطبيقات، من المساعدات الافتراضية إلى تحسين محركات البحث.
تحليل أداء النموذج المعدل
بعد إنشاء نموذج مُعدل، تأتي الخطوة التالية في تقييم أدائه باستخدام مجموعة اختبار تحدد مدى فعالية هذا النموذج في تقديم إجابات دقيقة. تشمل هذه العملية استخدام مجموعة محددة من المحادثات أو الأسئلة لاختبار قدرة النموذج على توليد الإجابات الصحيحة. من خلال إجراء هذه الاختبارات، يمكن قياس مدى قدرة النموذج على التعرف على المعلومات المتعلقة بالسياق، بحيث يمكن تقييم ما إذا كان النموذج قد استطاع الإجابة بدقة أم لا.
في تقييم النموذج، يتم تقسيم النتائج إلى ثلاثة فئات: “تمت الإجابة بشكل صحيح”، حيث يجتاز النموذج الاختبار ويمد الإجابة الصحيحة ضمن مجموعة السياق؛ “تم التخطي”، حيث يختار النموذج عدم الإجابة، على الرغم من وجود إجابة صحيحة موجودة في السياق؛ و”إجابة خاطئة” حيث يقدم النموذج استجابات غير دقيقة. يتم قياس الأداء من خلال مقارنة الإجابات المقدمة مع الإجابات الصحيحة المتوقعة. إن فهم الأخطاء التي يرتكبها النموذج يساعد في تحسين التدريب المستقبلي وتوجيه الانتباه إلى المجالات التي يحتاج فيها النموذج إلى إحساس قوي بالمعلومات ذات الصلة.
تعد هذه التحليلات الموجهة حيوية في نقل المزيد من الأفكار الجديدة لتحسين استراتيجيات التدريب واختبار النماذج، حيث تعمل على قياس مدى التفوق في الأداء عند مقارنة النتائج الخاصة بالنموذج المعدل بتلك الخاصة بالنموذج الأساسي. بمرور الوقت، تؤدي هذه المقارنات إلى إنشاء نماذج أقوى وأكثر قدرة على الفهم الدقيق للسياقات اللغوية المتنوعة.
التحسين عبر التعلم القليل (Few-Shot Learning)
تستند تقنية التعلم القليل إلى قاعدة أساسية مفادها أن النموذج يمكن أن يتعلم كيف يجيب على الأسئلة بشكل فعال حتى عندما يتم تقديم عدد قليل من الأمثلة فقط، بدلاً من الحاجة إلى مجموعة كبيرة من البيانات. يعتمد هذا الأسلوب على استغلال المعرفة السابقة للنموذج، والتي تم تطويرها من خلال تجارب سابقة، لإنتاج استجابات صحيحة بناءً على أسئلة جديدة مشابهة تم طرحها دونه وجود إجابة مباشرة في النص. في حالات كثيرة، يساهم استخدام التعلم القليل في رفع مستوى الأداء العام للنموذج، مما يجعله قادرًا على التعامل مع الأسئلة غير المطروحة سابقًا.
يمثل هذا الأسلوب التحدي الرئيسي في تشكيل نماذج فعالة قادرة على تقديم استجابات صحيحة للمواضيع التي قد تكون خارج نطاق المعلومات المتاحة في السياق. في هذا السياق، يعتبر استخدام أدوات مثل Qdrant لتعزيز تحصيل المعرفة خطوة إيجابية نحو تعزيز دقة النموذج. من خلال إنشاء بيانات مضمنة باستخدام الأسئلة كمثيل، يكون النموذج أكثر استعداداً لفهم العلاقات بين الأسئلة والإجابات. لذلك، تتيح هذه العمليات الفرصة لتحقيق تحسن ملحوظ في قدرة النموذج على تقديم إجابات دقيقة، حتى عندما تكون الإجابات مختبئة بين كميات كبيرة من المعلومات.
يعتبر التعلم القليل خطوة حيوية نحو جعل النماذج أكثر مرونة وقابلية للتكيف مع مجموعة متنوعة من الاستخدامات. مع استمرارية تطوير التقنيات، من المتوقع أن تتجه الإبداعات إلى تحسين أداء الإجابات عبر مجموعة أكبر من المجالات سواء كانت تجارية أو غير تجارية، مما يجعل النماذج التكيفية أكثر شيوعًا في السنوات القادمة.
استخدام تقنيات التقييم والتصور
تُعتبر تقنيات التقييم والتصور وسائل فعالة لفهم الأداء بشكل أفضل والنتائج التي تُنتجها النماذج. من خلال تحليل النتائج رسوميًا، يمكن تقديم ملاحظات واضحة حول مدى دقة النموذج وقدرته على الإجابة. يمكن رسم الأرقام أو الاتجاهات لتقديم نظرة عامة على كيفية أداء النموذج في مختلف السيناريوهات، كما يمكن استخلاص المعلومات من خلال إلقاء نظرة على كيفية تطور النتائج على مدى الوقت.
ستسمح هذه التقنيات بمعرفة واضحة عن مواقع القوة والضعف في جودة الإجابات. أي الأوقات التي تكون فيها استجابات النموذج صحيحة والأوقات التي قد يخفق فيها. ستكون هذه المعلومات مفيدة في وضع استراتيجيات مستقبلية لتحسين الأداء، مثل إضافة بيانات تدريب جديدة تتعلق بالموضوعات التي كان النموذج ضعيفًا فيها. أيضاً، عن طريق قراءة المخططات أو الرسوم البيانية، يمكن لفريق البحث والتطوير استنتاج ما يلزم لتعديل النموذج في المستقبل.
تتجلى قيمة هذا النوع من التحليل من خلال كيفية استخدام مخرجاته في التفاعل مع استراتيجيات تطوير أخرى، مثل إضافة بيانات جديدة لتغذية النموذج أو إجراء تعديلات على نموذج التعلم الحالي. إن توافر المعلومات الدقيقة حول مدى جودة أداء النموذج يمكن أن يوفر رؤى مفيدة لهل استثمار المزايا التي يمكن استغلالها في المستقبل أو التعرف على أي عقبات قد تنشأ في هذه العملية. لذا، تُعتمد هذه الأساليب كجزء تكاملي في عملية تحسين النموذج ودعمه لتحقيق نتائج أفضل.
إعداد بيانات النموذج وتوليد التضمينات
تبدأ العملية بإعداد بيانات النموذج اللازمة لتدريب نظامنا الذكي. يتم استخدام مكتبة Pandas لتخزين الأسئلة والبيانات المرتبطة بها في إطار بيانات. يعتمد النظام على مفهوم التضمين لتمثيل الأسئلة في شكل رياضي يتيح لنا فهم علاقات التماثل بين الأسئلة المختلفة. يتم تقسيم الأسئلة إلى مجموعات أو دفعات لتحسين الأداء دون إغراق النظام بأحمال كبيرة في وقت واحد. تتمثل الخطوة الأولى في تحويل النصوص إلى تضمينات باستخدام نموذج خاص بالتضمين، حيث تتم معالجة كل دفعة بمعدل معين من حجم البيانات.
تتمثل إحدى الأدوات الهامة المستخدمة هنا في مكتبة tqdm التي توفر بار تقدم بصري يساعد المستخدمين في تتبع مدى تقدم المعالجة. ينشئ نموذج التضمين تمثيلات عددية للأسئلة مما يسمح لنا بتحليل الفروق بينها بسهولة. في هذه المرحلة، يتم إنتاج كائنات PointStruct التي تحتوي على تضمين خاص بالسؤال، ومعلومات إضافية مثل التعريف، والعنوان، والسياق الذي يمكن أن يوفر مزيدًا من المعلومات للتنبؤs.
على سبيل المثال، إذا كانت لدينا مجموعة من الأسئلة حول موضوع معين مثل “تاريخ الحضارة المصرية”، فإن الخطوة التالية هي توليد تضمينات لهذه الأسئلة، مما يساعد النموذج على التمييز بين الأسئلة المختلفة ومحتواها. بعد توليد جميع التضمينات، يتم تخزينها في إطار بيانات مؤقت وتكون جاهزة للرفع إلى Qdrant، وهي قاعدة بيانات تدعم البحث الديناميكي.
استخدام Qdrant لتعزيز أداء استرجاع المعلومات
بعد رفع التضمينات إلى Qdrant، يبدأ الفصل العملي من خلال البحث عن الأسئلة الأكثر تشابهًا. تعتمد هذه الخطوات على فكرة استرجاع المعلومات المتقدمة حيث يتم استخدام التضمينات لتحديد الأسئلة التي تتفاعل مع سياقات معينة. يتم تحديد أسئلة عن طريق مقارنتها بالاستعلامات الواردة، مما يسمح بإجراء عمليات استرجاع سريعة ودقيقة.
إليك كيفية عملها بشكل مختصر، يتم استخدام نوعين من الاستعلامات: الأول يُستخدم لاستخراج الأسئلة التي توجد عليها إجابات في السياق المحدد، مما يعزز دقة النموذج أثناء التفاعل مع المستخدم. النوع الثاني من الاستعلامات يركز على الأسئلة التي من غير المتوقع أن تجد لها إجابات، وهو مفيد لتعليم النموذج على كيفية الاعتراف بعدم المعرفة. هذه العمليات تمر بعملية تُعرف بـ”Fine-tuning”، مما يؤدي لزيادة دقة النموذج في التعامل مع الأسئلة الصعبة والغامضة.
على سبيل المثال، يمكن أن يسأل المستخدم: “من هو مؤسس الدولة الفاطمية؟”، وإذا لم يكن السياق يحتوي على هذه المعلومات، فإن التحضير السليم للنموذج يجعل من المفيد تعليم النموذج أن الرد المناسب هو “لا أعلم”. هذا ينبه المستخدم إلى حدود المعرفة التي يمتلكها النظام.
تحسين النموذج باستخدام التعلم القليل
التعلم القليل هو طريقة فعالة لتعزيز أداء النموذج دون الحاجة إلى بيانات ضخمة. تعتمد هذه الطريقة على توفير بضع أمثلة من الأسئلة والأجوبة لمساعدته على تعلّم كيفية التعامل مع الحالات الجديدة. في هذه المرحلة، نقوم بإعداد ما يُعرف بـ”النموذج المُعدل” الذي ينتج استجابات محسّنة.
أثناء عملية تحسين النموذج، يتم تقديم أمثلة متنوعة اٍلى النموذج تحت سياقات متعددة، مما يسمح له بالتعلم من أخطائه السابقة. تساهم هذه الطريقة في تقليل الأخطاء المحتملة وبناء نموذج قوي قادر على التعامل مع مجموعة متنوعة من الأسئلة دون الذهاب إلى الاعتماد على المعرفة المسبقة.
على سبيل المثال، إذا تلقى النموذج سؤالًا عن تأثير التغير المناخي على الزراعة، فقد يستفيد من معرفة ما إذا كان هناك أي دراسات أو أبحاث تدعم أو تفنِّد الإجابة النموذجية. من خلال تقديم سياقات ذات صلة ودقيقة، يصبح النموذج أكثر قدرة على الصناعة الفعالة للإجابات، حتى مع وجود بيانات محدودة.
تقييم أداء النموذج وتحليل النتائج
بمجرد إطلاق النموذج المحسن باستخدام التقنيات المذكورة أعلاه، تصبح المرحلة التالية هي تقييم أدائه. تُعتبر مقاييس الدقة والحساسية من الأدوات الرئيسية لفهم كيف يتفاعل النموذج مع البيانات الجديدة. مقارنة بالموديل الأساسي، يتم إجراء التحليلات لتحديد دقة الردود المقدمة، ومدى قدرة النموذج على التعامل مع الأسئلة التي لا تتضمن معلومات معينة. يُحسن التركيز على تقليل “الحوادث الوهمية” أو المعلومات الخاطئة التي قد يُنتجها النموذج.
على سبيل المثال، إذا كان لدينا نموذج يدعي معرفة شيئًا عن موضوع غير موجود في سياق محدد، فإن هذا يعد خطأً كبيرًا. يجب على النموذج التمييز بين الأسئلة التي يمكنه الإجابة عليها وتلك التي يجب عليه الاعتراف بعدم معرفته بها. ولكن النظام العالمي للذكاء الاصطناعي يجب أن يتطور مع مرور الوقت، مما يتطلب اطلاعاً مستمرًا على الأداء واستجابة احتياجات المستخدمين.
الأهداف يجب أن تشمل تحسين الدقة في توفير المعلومات وتقليل نسبة “لا أعلم” عند المقارنة بالنماذج السابقة. بالنسبة لنتائج التنقيح، يجب تقييم كيف تحسّنت دقة الإجابات بالمقارنة مع النموذج الأساسي، ومدى حسن التعامل مع الأسئلة المعقدة ومتعددة الأوجه.
رابط المصدر: https://cookbook.openai.com/examples/fine-tuned_qa/ft_retrieval_augmented_generation_qdrant
تم استخدام الذكاء الاصطناعي ezycontent
اترك تعليقاً