ضبط دقيق لـ GPT-4o لتحقيق أهدافك

في وقت سابق من هذا العام، أطلقت شركة OpenAI إصدارًا جديدًا من نموذجها الذكي الشهير، GPT-4، أطلقت عليه اسم GPT-4o. يتميز هذا الإصدار بكونه نسخة أقل تكلفة من النموذج الأصلي، مع الحفاظ على نفس القدرات تقريبًا. ومع ذلك، على الرغم من قوته، فإن GPT-4o مثل باقي إصدارات GPT يعتمد في تدريبه على الإنترنت بأكمله. وهذا يعني أن مخرجاته قد لا تتناسب دائمًا مع الأسلوب أو الطابع الذي يتطلبه مشروعك الخاص.

 

لذلك، إذا كنت ترغب في الحصول على مخرجات مخصصة أكثر تناسبًا مع احتياجاتك، يمكنك البدء بضبط النموذج بدقة. عملية الضبط الدقيق تُعد بمثابة التلميع النهائي للنموذج الذكي، حيث تأتي بعد إتمام الجزء الأكبر من التدريب الأساسي، لكنها تمتلك القدرة على تحسين النتائج بشكل كبير بجهد نسبي قليل.

 

تؤكد OpenAI أن تقديم بضع عشرات فقط من الأمثلة يمكن أن يكون كافيًا لتغيير نغمة وأسلوب مخرجات النموذج لتتوافق بشكل أفضل مع استخدامك المحدد. فعلى سبيل المثال، إذا كنت تعمل على تطوير روبوت دردشة، يمكنك إنشاء مجموعة من الأسئلة والأجوبة التمثيلية، ثم تقديمها للنموذج. بعد اكتمال عملية الضبط الدقيق، سيكون النموذج قادرًا على إنتاج إجابات أقرب إلى تلك التي قدمتها كمثال، مما يعزز من تناسق وأصالة الردود.

 

قد تكون لم تجرب تحسين نموذج ذكاء اصطناعي من قبل، ولكن OpenAI تُتيح لك الآن فرصة للقيام بذلك بسهولة. حتى 23 سبتمبر، يمكنك استخدام مليون رمز تدريبي بشكل مجاني لضبط النموذج. وبعد هذا التاريخ، ستبدأ تكلفة الضبط الدقيق بمبلغ 25 دولارًا لكل مليون رمز مميز، بينما ستكون تكلفة استخدام النموذج المضبوط 3.75 دولار لكل مليون رمز مميز للإدخال، و15 دولارًا لكل مليون رمز مميز للإخراج. يجدر بالذكر أن الرموز المميزة يمكن اعتبارها مقاطع لفظية، لذا فإن مليون رمز يمثل حجمًا كبيرًا من النص.

 

ومن بين المشاريع التي تستفيد من هذه التقنية، تعمل OpenAI مع شركاء لتجربة الميزات الجديدة في عدة مجالات. على سبيل المثال، قامت شركة Cosine بتطوير ذكاء اصطناعي يُسمى Genie، والذي يُساعد المستخدمين في العثور على الأخطاء البرمجية مع إمكانية ضبطه بدقة. تم تدريب Genie على أمثلة حقيقية ليقدم أداءً مُحسنًا.

 

كذلك، نجحت شركة Distyl في تحسين نموذج لتحويل النص إلى SQL (وهي لغة تُستخدم في البحث عن المعلومات في قواعد البيانات). وتمكنت من احتلال المركز الأول في معيار BIRD-SQL بدقة تصل إلى 71.83%، وهو إنجاز كبير مقارنة بالمطورين البشريين الذين حققوا دقة بلغت 92.96% في نفس الاختبار.

 

بالطبع، قد تكون هناك مخاوف بشأن الخصوصية عند استخدام هذه النماذج. لكن OpenAI تطمئن المستخدمين بأنهم يمتلكون الملكية الكاملة لبيانات العمل الخاصة بهم، بما في ذلك جميع المدخلات والمخرجات، عند استخدامهم لعملية الضبط الدقيق.