دليل المبتدئين لضبط النماذج اللغوية الكبيرة (Fine-tuning): المفاهيم والأساليب والتطبيقات العملية

حققت النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) تقدمًا ملحوظًا في مجال معالجة اللغة الطبيعية، حيث تتفوق في مهام مثل إنشاء النصوص والترجمة والإجابة على الأسئلة. ومع ذلك، لكي تحقق هذه النماذج أداءً أفضل في مهام أو مجالات معينة، أصبح الضبط الدقيق (Fine-tuning) تقنية أساسية. ستستكشف هذه المقالة بعمق مفهوم الضبط الدقيق للنماذج اللغوية الكبيرة وأساليبه وتطبيقاته العملية، لمساعدة المبتدئين على البدء بسرعة.

ما هو الضبط الدقيق؟

يشير الضبط الدقيق إلى إجراء تدريب إضافي على نموذج لغوي كبير مُدرَّب مسبقًا، باستخدام مجموعة بيانات خاصة بمهمة معينة. لقد تعلم النموذج المُدرَّب مسبقًا بالفعل معرفة لغوية عامة، بينما يعمل الضبط الدقيق على تكييفه مع تفاصيل وأنماط مهمة معينة. تخيل أن النموذج المُدرَّب مسبقًا هو موسوعة تحتوي على معرفة واسعة. الضبط الدقيق يشبه إعطاء النموذج كتابًا متخصصًا في "الطب"، مما يجعله أكثر احترافًا في المجال الطبي.

مقارنة الضبط الدقيق بالتدريب من الصفر:

• التدريب من الصفر: يتطلب الكثير من الموارد الحاسوبية والبيانات، ووقت تدريب طويل.
• الضبط الدقيق: يتطلب بيانات وموارد حاسوبية أقل، ووقت تدريب أقصر، وعادة ما يحقق نتائج أفضل.

لماذا نقوم بالضبط الدقيق؟

• تحسين الأداء: يجعل النموذج يؤدي بشكل أفضل في مهام معينة، مثل تحليل المشاعر وتصنيف النصوص والترجمة الآلية وما إلى ذلك.
• تكييف المجال: يجعل النموذج يتكيف مع المعرفة والأسلوب الخاص بمجال معين، مثل التمويل والقانون والرعاية الصحية وما إلى ذلك.
• توفير الموارد: بالمقارنة مع التدريب من الصفر، يمكن للضبط الدقيق أن يقلل بشكل كبير من الموارد الحاسوبية وتكاليف الوقت.
• التحكم: يسمح للمطورين بالتحكم بشكل أفضل في نمط وسلوك إخراج النموذج.

الخطوات الرئيسية للضبط الدقيق

1. اختيار نموذج مُدرَّب مسبقًا: اختر نموذجًا مُدرَّبًا مسبقًا مناسبًا للمهمة. على سبيل المثال، بالنسبة لمهام إنشاء النصوص، يمكنك اختيار نماذج سلسلة GPT؛ وبالنسبة لمهام الإجابة على الأسئلة، يمكنك اختيار نماذج سلسلة BERT. Hugging Face Model Hub (https://huggingface.co/models) هو مصدر جيد للعثور على مجموعة متنوعة من النماذج المُدرَّبة مسبقًا.

2. إعداد مجموعة البيانات: قم بإعداد مجموعة بيانات عالية الجودة خاصة بالمهمة. يؤثر حجم وجودة مجموعة البيانات بشكل كبير على تأثير الضبط الدقيق.

   • تنظيف البيانات: قم بتنظيف الأخطاء والضوضاء والتناقضات في البيانات.
   • تسمية البيانات: قم بتسمية البيانات، على سبيل المثال، يتطلب تصنيف النصوص تسمية الفئات، وتتطلب مهام الإجابة على الأسئلة تسمية الإجابات.
   • تقسيم البيانات: قسّم مجموعة البيانات إلى مجموعات تدريب وتقييم واختبار.

3. تكوين معلمات الضبط الدقيق: اختر مُحسِّنًا مناسبًا ومعدل تعلم وحجم الدفعة وعدد مرات التدريب (epochs) وغيرها من المعلمات.

   • معدل التعلم: يتحكم معدل التعلم في سرعة تحديث النموذج للمعلمات. قد يؤدي معدل التعلم المرتفع جدًا إلى عدم استقرار النموذج، وقد يؤدي معدل التعلم المنخفض جدًا إلى تدريب بطيء. تتضمن قيم معدل التعلم الشائعة: 1e-3, 1e-4, 1e-5.
   • حجم الدفعة: يحدد حجم الدفعة عدد العينات المستخدمة في كل تكرار تدريب. يمكن أن يؤدي حجم الدفعة الأكبر إلى تحسين سرعة التدريب، ولكنه قد يستهلك المزيد من الذاكرة.
   • عدد مرات التدريب (Epochs): يشير عدد مرات التدريب إلى عدد المرات التي يتم فيها اجتياز مجموعة بيانات التدريب بأكملها بواسطة النموذج. قد يؤدي عدد مرات التدريب المفرط إلى الإفراط في التخصيص، وقد يؤدي عدد مرات التدريب القليل جدًا إلى عدم كفاية التدريب.

4. إجراء الضبط الدقيق: استخدم مجموعة البيانات المُعدة ومعلمات التكوين لإجراء الضبط الدقيق على النموذج المُدرَّب مسبقًا. تتضمن أُطر الضبط الدقيق الشائعة TensorFlow وPyTorch وHugging Face Transformers.

5. تقييم النموذج: استخدم مجموعة الاختبار لتقييم أداء النموذج المضبوط بدقة وإجراء التعديلات اللازمة. تتضمن مقاييس التقييم الشائعة الدقة والاسترجاع والدقة ومقياس F1 وما إلى ذلك.

طرق الضبط الدقيق

1. الضبط الدقيق الكامل (Full Fine-tuning)

هذه هي الطريقة الأكثر مباشرة للضبط الدقيق، حيث تقوم بتحديث جميع معلمات النموذج المُدرَّب مسبقًا.

• المزايا: يمكن الاستفادة الكاملة من معرفة النموذج المُدرَّب مسبقًا، وتحقيق أفضل أداء في مهمة معينة.
• العيوب: يتطلب الكثير من الموارد الحاسوبية والذاكرة، ومن السهل الإفراط في التخصيص.

2. الضبط الدقيق الفعال للمعلمات (Parameter-Efficient Fine-tuning, PEFT)

نظرًا لأن النماذج الكبيرة تحتوي على العديد من المعلمات، فإن الضبط الدقيق الكامل مكلف. تقوم طرق الضبط الدقيق الفعال للمعلمات بتحديث جزء صغير فقط من معلمات النموذج، مما يقلل من تكاليف الحساب ومتطلبات الذاكرة.

• LoRA (Low-Rank Adaptation)

  تقوم LoRA بتقريب تحديثات معلمات النموذج الأصلي عن طريق إدخال مصفوفات منخفضة الرتبة. الفكرة الرئيسية هي إضافة مصفوفة منخفضة الرتبة بجوار مصفوفة الوزن الحالية للنموذج المدرب مسبقًا، وتكييف المهام اللاحقة عن طريق تدريب هذه المصفوفات منخفضة الرتبة. بهذه الطريقة، يلزم تدريب عدد قليل فقط من المعلمات، مما يقلل بشكل كبير من تكاليف الحساب.

  # استخدام مكتبة Hugging Face PEFT للضبط الدقيق لـ LoRA
  from peft import LoraConfig, get_peft_model
  
  # تعريف تكوين LoRA
  lora_config = LoraConfig(
      r=8, # رتبة المصفوفة منخفضة الرتبة
      lora_alpha=32, # عامل قياس LoRA
      lora_dropout=0.05, # احتمالية التسرب (dropout) لـ LoRA
      bias="none",
      task_type="CAUSAL_LM" # نوع المهمة
  )
  
  # تحميل النموذج المدرب مسبقًا
  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
  
  # تطبيق LoRA على النموذج
  model = get_peft_model(model, lora_config)
  model.print_trainable_parameters()
  

• Prefix Tuning

  تقوم Prefix Tuning بإضافة بعض متجهات "prefix" القابلة للتدريب قبل تسلسل الإدخال، وتعديل سلوك النموذج عن طريق تدريب متجهات prefix هذه. لا تتطلب هذه الطريقة تعديل معلمات النموذج الأصلي، لذا فهي فعالة للغاية.

• Adapter Tuning

  تقوم Adapter Tuning بإدراج بعض وحدات الشبكة العصبية الصغيرة (adapters) في كل طبقة من طبقات النموذج المدرب مسبقًا، وتكييف المهام اللاحقة عن طريق تدريب هذه adapters. بالمقارنة مع الضبط الدقيق الكامل، يتطلب Adapter Tuning تدريب عدد قليل فقط من المعلمات، مع الحفاظ على أداء جيد.

3. Prompt Tuning

Prompt Tuning هي طريقة ضبط دقيق أخف وزنًا، فهي توجه النموذج المدرب مسبقًا لإنشاء المخرجات المتوقعة عن طريق تحسين مطالبات الإدخال (prompt). لا تتطلب هذه الطريقة تعديل أي من معلمات النموذج، لذا فهي فعالة للغاية.

• Hard Prompt Tuning: تصميم المطالبات يدويًا.
• Soft Prompt Tuning: استخدام متجهات قابلة للتدريب كمطالبات، وتحسين المطالبات عن طريق تدريب هذه المتجهات.

# استخدام مطالبة قابلة للتدريب (Soft Prompt)
from peft import PromptTuningConfig, get_peft_model, PromptTuningInit, TaskType

# تعريف تكوين Prompt Tuning
prompt_tuning_config = PromptTuningConfig(
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
    prompt_tuning_init=PromptTuningInit.TEXT,
    num_virtual_tokens=20, # طول المطالبة
    prompt_tuning_init_text="أجب على الأسئلة التالية:", # المطالبة الأولية
    tokenizer_name_or_path=model_name_or_path,
)
```# تحميل نموذج مُدرَّب مُسبقًا\nmodel = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)\n\n# تطبيق Prompt Tuning على النموذج\nmodel = get_peft_model(model, prompt_tuning_config)\nmodel.print_trainable_parameters()\n```\n\n## نصائح عملية\n\n*   **توسيع البيانات (Data Augmentation):** زيادة تنوع بيانات التدريب عن طريق إجراء تحويلات عشوائية عليها، مثل استبدال المرادفات وإعادة ترتيب الجمل، لمنع التجاوز في التدريب (Overfitting).\n*   **الإيقاف المبكر (Early Stopping):** مراقبة الأداء على مجموعة التحقق أثناء التدريب، والتوقف عن التدريب مبكرًا عندما يتوقف الأداء عن التحسن، لمنع التجاوز في التدريب.\n*   **تضاؤل معدل التعلم (Learning Rate Decay):** تقليل معدل التعلم تدريجيًا أثناء التدريب، مما يساعد النموذج على التقارب بثبات أكبر نحو الحل الأمثل.\n*   **التنظيم (Regularization):** استخدام تنظيم L1 أو L2 لتقييد معلمات النموذج، لمنع التجاوز في التدريب.\n*   **استخدام تضمينات مُدرَّبة مُسبقًا (Pre-trained Embeddings):** مثل GloVe أو Word2Vec، يمكن أن يحسن قدرة النموذج على التعميم.\n\n## أدوات مُوصى بها\n\n*   **Hugging Face Transformers:** يوفر مجموعة واسعة من النماذج المُدرَّبة مُسبقًا وأدوات الضبط الدقيق، وهو الإطار المفضل لمطوري LLM.\n*   **PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning):** مكتبة من Hugging Face مخصصة لطرق الضبط الدقيق الفعالة من حيث المعلمات.\n*   **TensorBoard:** أداة لتصور عملية التدريب، يمكن أن تساعدك في مراقبة أداء النموذج وتصحيح أخطاء المعلمات.\n*   **Weights & Biases:** منصة لتتبع وتصور تجارب تعلم الآلة.\n\n## تطبيقات عملية\n\n*   **تحليل المشاعر (Sentiment Analysis):** يمكن للضبط الدقيق لـ LLM تحسين دقة تحليل المشاعر، مثل تحديد ما إذا كانت المشاعر في مراجعة فيلم إيجابية أم سلبية.\n*   **تصنيف النصوص (Text Classification):** يمكن استخدام الضبط الدقيق لـ LLM لمهام تصنيف النصوص، مثل تصنيف المقالات الإخبارية إلى فئات مواضيع مختلفة.\n*   **الترجمة الآلية (Machine Translation):** يمكن للضبط الدقيق لـ LLM تحسين جودة الترجمة الآلية، مثل ترجمة اللغة الإنجليزية إلى اللغة العربية.\n*   **أنظمة الإجابة على الأسئلة (Question Answering Systems):** يمكن استخدام الضبط الدقيق لـ LLM لبناء أنظمة الإجابة على الأسئلة، مثل الإجابة على الأسئلة التي يطرحها المستخدمون.\n*   **توليد التعليمات البرمجية (Code Generation):** يمكن استخدام LLM المضبوطة بدقة لإنشاء مقتطفات من التعليمات البرمجية أو إكمال التعليمات البرمجية. على سبيل المثال، GitHub Copilot هو حالة استخدام ناجحة.\n\n## تنبيهات\n\n*   **التجاوز في التدريب (Overfitting):** من السهل حدوث تجاوز في التدريب أثناء عملية الضبط الدقيق، ويتطلب اتخاذ تدابير مقابلة، مثل توسيع البيانات والإيقاف المبكر والتنظيم.\n*   **النسيان الكارثي (Catastrophic Forgetting):** قد يؤدي الضبط الدقيق إلى نسيان النموذج للمعرفة المكتسبة في مرحلة التدريب المسبق، ويتطلب اختيارًا دقيقًا لاستراتيجيات الضبط الدقيق.\n*   **تحيز البيانات (Data Bias):** إذا كانت مجموعة بيانات الضبط الدقيق متحيزة، فقد يؤدي ذلك إلى ضعف أداء النموذج على مجموعات معينة.\n*   **مشاكل الأمان (Security Issues):** قد يقوم النموذج المضبوط بدقة بإنشاء محتوى ضار أو غير لائق، ويتطلب تقييمًا أمنيًا وتصفية.\n\n## ملخص
الضبط الدقيق لـ LLM هو تقنية أساسية لتحسين أداء النموذج، وتكييفه مع مهام ومجالات محددة. من خلال اختيار نموذج مُدرَّب مسبقًا مناسب، وإعداد مجموعة بيانات عالية الجودة، وتكوين معلمات الضبط الدقيق المناسبة، والجمع بين مختلف التقنيات العملية، يمكنك ضبط LLM بنجاح وتحقيق نتائج ممتازة في مختلف سيناريوهات التطبيق. تقدم هذه المقالة دليلًا للمبتدئين، على أمل أن تساعدك على البدء بسرعة في الضبط الدقيق لـ LLM. مع التطور المستمر للتكنولوجيا، ستظهر المزيد من طرق الضبط الدقيق الفعالة والمريحة في المستقبل.