خدمات تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وضبطها الدقيق على بياناتكم.

التدريب يبني نموذجًا من الصفر على مجموعة بيانات ضخمة، ويتطلب قدرة حوسبة كبيرة ووقتًا طويلًا. أما الضبط الدقيق فيبدأ من نموذج مدرّب مسبقًا ويواصل تدريبه على مجموعة بيانات أصغر خاصة بالمهمة. إنه شكل من أشكال نقل التعلم، وهو ما تحتاجه معظم مشاريع الشركات.

اختاروا الضبط الدقيق عندما تحتاجون إلى صيغ ثابتة أو أسلوب محدد أو سلوك متخصص أو تكلفة أقل لكل طلب، وتوقف تحسين التعليمات عن رفع النتائج. واستخدموا RAG عندما يحتاج النموذج إلى معلومات تتغير كثيرًا أو يجب أن يستشهد بمصادرها. ويعمل الأسلوبان معًا بشكل جيد.

أقل مما يتوقعه معظم الناس، لكن يجب أن تكون جيدة. يمكن غالبًا تحسين مهمة محددة ببضع مئات من الأمثلة المراجَعة بعناية، بينما يحتاج السلوك الأوسع إلى أكثر. وتُظهر تجربة صغيرة على جزء من بياناتكم هل ستفيد إضافة أمثلة أخرى.

الاثنين. يتيح بعض المزوّدين، ومنهم OpenAI، ضبطًا دقيقًا مُدارًا لنماذج مختارة، ويعمل النموذج المضبوط بعدها في حسابكم لدى ذلك المزوّد، بعد أن نتأكد من أن بياناتكم لا تُستخدم لتدريب نماذجه الأخرى. أما النماذج مفتوحة الأوزان مثل Llama وMistral فيمكن ضبطها بتقنية LoRA أو بالكامل واستضافتها حيث تريدون. ولأن النماذج المتاحة للضبط تتغير، نتحقق من الخيارات الحالية في البداية.

كمية البيانات التي تحتاج إلى جمع وتصنيف، وحجم النموذج الأساسي، وعدد جولات التدريب والتقييم، ووقت GPU، وطريقة استضافة النموذج، ويكون تجهيز البيانات عادةً الحصة الأكبر. قد يستغرق التشغيل الواحد على نموذج أصغر من دقائق إلى ساعات، لكن معظم وقت المشروع يذهب إلى تجهيز البيانات وتقييم النتائج لا إلى التدريب نفسه. ونبدأ بخط أساس وعرض سعر ثابت لنطاق محدد.