ការប្រើម៉ូដែលភាសាធំដើម្បីបង្កើតកម្មវិធី AI បង្កើតថ្មីមួយ នាំមកនូវបញ្ហាថ្មីៗ។ បញ្ហាសំខាន់គឺធានាថាគុណភាពនៃចម្លើយ (ភាពត្រឹមត្រូវ និងភាពសមស្រប) ក្នុងមាតិកាដែលម៉ូដែលបង្កើតឡើងសម្រាប់សំណើរបស់អ្នកប្រើ។ ក្នុងមេរៀនមុនៗ យើងបានពិភាក្សាអំពីបច្ចេកទេសដូចជាវិស្វកម្មបន្ទាត់ និងការបង្កើតបន្ថែមតាមការទាញព័ត៌មាន ដែលព្យាយាមដោះស្រាយបញ្ហាដោយ_កែប្រែបន្ទាត់បញ្ចូល_ទៅម៉ូដែលដែលមានស្រាប់។
ក្នុងមេរៀនថ្ងៃនេះ យើងនិយាយពីបច្ចេកទេសទីបី គឺ fine-tuning ដែលព្យាយាមដោះស្រាយបញ្ហា ដោយ_បង្រៀនឡើងវិញម៉ូដែលដោយផ្ទាល់_ជាមួយទិន្នន័យបន្ថែម។ យើងត្រូវចុះជ្រាបទៅក្នុងព័ត៌មានលម្អិត។
មេរៀននេះណែនាំពីមូលដ្ឋាននៃការបង្រៀនឡើងវិញសម្រាប់ម៉ូដែលភាសាដែលបានបង្រៀនមុនៗ រួមជាមួយអត្ថប្រយោជន៍និងបញ្ហាដែលមាននូវវិធីសាស្រ្តនេះ។ ហើយផ្តល់សេចក្តីណែនាំពីពេលវេលានិងរបៀបប្រើប្រាស់ fine-tuning ដើម្បីបង្កើនសមត្ថភាពម៉ូដែល AI បង្កើតរបស់អ្នក។
បញ្ចប់មេរៀននេះ អ្នកគួរអាចឆ្លើយសំណួរដូចខាងក្រោម៖
- fine-tuning សម្រាប់ម៉ូដែលភាសាជាអ្វី?
- ពេលណា ហើយហេតុអ្វីហើយ fine-tuning មានប្រយោជន៍?
- តើធ្វើយ៉ាងដូចម្តេចដើម្បី fine-tune ម៉ូដែលដែលបានបង្ហាត់មុន?
- មានកំណត់អ្វីខ្លះចំពោះការបង្រៀនឡើងវិញ?
រួចរាល់ទេ? ចូរចាប់ផ្តើមគ្នា។
ចង់យល់រូបមើលធំអ្វីដែលយើងនឹងគ្របដណ្តប់មុននឹងចាប់ផ្តើមមែនទេ? សូមពិនិត្យមើលមគ្គុទេសក៍រូបភាពនេះដែលពណ៌នាអំពីដំណើរការសិក្សាសម្រាប់មេរៀននេះ - ពីការសម្រេចចិត្តមូលដ្ឋាននិងបថកម្មសម្រាប់ fine-tuning ដល់ការយល់ដឹងអំពីដំណើរការនិងអនុវត្តជាពិសេសក្នុងការអនុវត្តงาน fine-tuning។ វាជាប្រធានបទដែលគួរឲ្យចាប់អារម្មណ៍ដើម្បីសិក្សា ដូច្នេះកុំភ្លេចពិនិត្យមើលទំព័រ ធនធាន សម្រាប់តំណភ្ជាប់បន្ថែមដែលគាំទ្រដំណើរការសិក្សាដោយខ្លួនឯងរបស់អ្នក!
តាមពាក្យ, ម៉ូដែលភាសាធំៗ ត្រូវបាន_បង្ហាត់មុន_លើមាតិកាធំដែលយកប្រភពពីប្រភពផ្សេងៗ រួមមានអ៊ីនធឺណិត។ ដូចដែលយើងបានរៀនក្នុងមេរៀនមុនៗ យើងត្រូវការបច្ចេកទេសដូចជា_វិស្វកម្មបន្ទាត់_និង_ការបង្កើតបន្ថែមតាមការទាញព័ត៌មាន_ដើម្បីបង្កើនគុណភាពចម្លើយរបស់ម៉ូដែលចំពោះសំណួររបស់អ្នកប្រើ ("បន្ទាត់សំណើ")។
បច្ចេកទេសវិស្វកម្មបន្ទាត់ពេញនិយមមួយគឺផ្តល់ការណែនាំបន្ថែមទៅម៉ូដែលអំពីអ្វីដែលបានរំពឹងក្នុងចម្លើយ ដោយផ្ដល់_សេចក្តីណែនាំ_ (កាណែនាំបញ្ញាជាក់លាក់) ឬ_ផ្ដល់ឧទាហរណ៍តិចមួយចំនួន_ (កាណែនាំបញ្ញាឆ្លាត)។ វាត្រូវបានគេហៅថា ការរៀនបន្តិចបន្តួច ប៉ុន្តែវាមានកំណត់ពីរដូចជា៖
- កំណត់នៃអក្សរម៉ូដែលអាចដាក់ឧទាហរណ៍បានមានកំណត់ និងជាឧបសគ្គសម្រាប់ប្រសិទ្ធភាព។
- ថ្លៃដើមនៃអក្សរម៉ូដែលអាចធ្វើឲ្យមានការចំណាយខ្ពស់ពេលបន្ថែមឧទាហរណ៍ក្នុងបន្ទាត់សំណើរ ហើយគ្មានភាពបត់បែន។
fine-tuning គឺជាការអនុវត្តធម្មតាក្នុងប្រព័ន្ធរៀនម៉ាស៊ីន ដែលយើងយកម៉ូដែលដែលបានបង្ហាត់មុនហើយបង្រៀនឡើងវិញជាមួយទិន្នន័យថ្មីៗ ដើម្បីបង្កើនសមត្ថភាពលើភារកិច្ចជាក់លាក់។ ក្នុងបរិបទមួយនៃម៉ូដែលភាសា យើងអាច fine-tune ម៉ូដែលដែលបានបង្ហាត់មុន ដោយប្រើសំណុំឧទាហរណ៍ដែលបានជ្រើសរើសសម្រាប់ភារកិច្ចឬដែនកម្មវិធីណាមួយ ដើម្បីបង្កើតជា ម៉ូដែលផ្ទាល់ខ្លួន ដែលអាចមានភាពត្រឹមត្រូវនិងសមស្របបន្ថែមសម្រាប់ភារកិច្ចឬដែនជាក់លាក់នោះ។អត្ថប្រយោជន៍បន្ថែមមួយនៃ fine-tuning គឺវាក៏អាចកាត់បន្ថយចំនួនឧទាហរណ៍ដែលត្រូវការសម្រាប់ការរៀនបន្តិច - បន្ថយការប្រើប្រាស់អក្សរនិងថ្លៃដើមដែលទាក់ទង។
នៅក្នុងបរិបទនេះ ខណៈពេលយើងនិយាយអំពី fine-tuning គឺយើងកំពុងនិយាយពី fine-tuning មានមេធាវីគ្រប់គ្រង ដែលការបង្រៀនឡើងវិញត្រូវបានធ្វើឡើងដោយបន្ថែមទិន្នន័យថ្មីដែលមិនមែនជាផ្នែកនៃសំណុំទិន្នន័យបង្ហាត់ដើមទេ។ វាមានភាពខុសគ្នាពីវិធីសាស្រ្ត fine-tuning មិនមានមេធាវីគ្រប់គ្រង ដែលម៉ូដែលត្រូវបានបង្រៀនឡើងវិញលើទិន្នន័យដើម ប៉ុន្តែគឺប្រើអាប់ប៉ារម៉ែត៍ផ្សេងៗ។
រឿងចាំបាច់គឺ fine-tuning ជាបច្ចេកទេសកម្រិតខ្ពស់ដែលតម្រូវឲ្យមានកម្រិតជំនាញមួយដើម្បីទទួលបានលទ្ធផលដែលចង់បាន។ បើធ្វើខុស វាអាចមិនផ្ដល់ប្រសិទ្ធភាពដែលរំពឹងទុកទេ រឺអាចបន្ថយសមត្ថភាពនៃម៉ូដែលសម្រាប់ដែនដែលអ្នកផ្តោត។
ដូច្នេះ មុននឹងរៀនពី “របៀប” fine-tune ម៉ូដែលភាសា អ្នកត្រូវដឹង “ហេតុអ្វី” ដែលអ្នកគួរជ្រើសរបៀបនេះ និង “ពេលណា” ដើម្បីចាប់ផ្តើមដំណើរការបង្រៀនឡើងវិញ។ ចាប់ផ្តើមដោយសួរផ្ទាល់ខ្លួន៖
- ការប្រើប្រាស់៖ តើការ_ប្រើប្រាស់_របស់អ្នកសម្រាប់ fine-tuning មានអ្វីខ្លះ? តើអ្នកចង់បង្កើនរបស់អ្វីខ្លះលើម៉ូដែលដែលបានបង្ហាត់មុន?
- ជម្រើសផ្សេង៖ តើអ្នកបានសាកល្បង_បច្ចេកទេសផ្សេងៗ_ដើម្បីទទួលលទ្ធផលដែលចង់បានទេ? ប្រើវាដើម្បីបង្កើតមូលដ្ឋានសម្រាប់ប្រៀបធៀប។
- វិស្វកម្មបន្ទាត់៖ សាកល្បងបច្ចេកទេសដូចជា few-shot prompting ជាមួយឧទាហរណ៍នៃចម្លើយសមស្រប។ វាយតម្លៃគុណភាពចម្លើយ។
- ការបង្កើតបន្ថែមតាមការទាញព័ត៌មាន៖ សាកល្បងបន្ថែមបន្ទាត់ដោយលទ្ធផលសំណួរដែលបានស្វែងរកពីទិន្នន័យរបស់អ្នក។ វាយតម្លៃគុណភាពចម្លើយ។
- ថ្លៃដើម៖ តើអ្នកបានកំណត់ថ្លៃដើមសម្រាប់ fine-tuning រួចទេ?
- គ្រប់គ្រងភាពងាយស្រួល - តើម៉ូដែលដែលបានបង្ហាត់មុនមានសម្រាប់ fine-tuning ទេ?
- កម្លាំង - សម្រាប់បៀបចំទិន្នន័យបង្ហាត់ ការវាយតម្លៃនិងកែលម្អម៉ូដែល។
- កុំព្យូទ័រ - សម្រាប់ដំណើរការបេសកកម្ម fine-tuning និងដាក់ម៉ូដែល fine-tuned។
- ទិន្នន័យ - ចូលដំណើរការឧទាហរណ៍មានគុណភាពគ្រប់គ្រាន់សម្រាប់ឥទ្ធិពល fine-tuning។
- អត្ថប្រយោជន៍៖ តើអ្នកបានបញ្ជាក់អត្ថប្រយោជន៍សម្រាប់ fine-tuning ទេ?
- គុណភាព - តើម៉ូដែល fine-tuned ប្រសើរជាងមូលដ្ឋានមែនទេ?
- ថ្លៃដើម - តើវាកាត់បន្ថយការប្រើប្រាស់អក្សរដោយសាមញ្ញភាពបន្ទាត់ទេ?
- ការអាចពង្រីកបាន - តើអ្នកអាចប្រើម៉ូដែលមូលដ្ឋានសម្រាប់ដែនថ្មីៗបានទេ?
ការឆ្លើយតបសំណួរទាំងនេះ អ្នកគួរអាចសម្រេចចិត្តថា fine-tuning គឺជាវិធីសាស្រ្តត្រឹមត្រូវសម្រាប់ករណីប្រើប្រាស់របស់អ្នកឬអត់។ យ៉ាងឆ្នើម វិធីសាស្រ្តនេះត្រឹមត្រូវបើវាអត្ថប្រយោជន៍លើសថ្លៃដើម។ ពេលអ្នកសម្រេចចិត្តតាមផ្លូវនេះ ក៏ដូចជាពេលវេលាអាចគិតពី_របៀប_ដែលអ្នកអាច fine-tune ម៉ូដែលដែលបានបង្ហាត់មុន។
ចង់បានការយល់ដឹងបន្ថែមអំពីដំណើរការសម្រេចចិត្ត? មើល តើត្រូវ fine-tune ឬអត់ fine-tune
ដើម្បី fine-tune ម៉ូដែលដែលបានបង្ហាត់មុន អ្នកត្រូវមាន៖
- ម៉ូដែលដែលបានបង្ហាត់មុនសម្រាប់ fine-tune
- សំណុំទិន្នន័យសម្រាប់ fine-tune
- បរិយាកាសបង្ហាត់ ដើម្បីដំណើរការការងារ fine-tuning
- បរិយាកាសផ្ញើពត៌មានសម្រាប់ដាក់ម៉ូដែល fine-tuned
ធនធានខាងក្រោមផ្ដល់នូវមេរៀនជំហានតាមជំហានដើម្បីដើរតាមឧទាហរណ៍ពិតប្រាកដមួយ ដែលគេបានជ្រើសរើសម៉ូដែលជាមួយសំណុំទិន្នន័យបានជ្រើសរើស។ ដើម្បីធ្វើការតាមមេរៀនទាំងនេះ អ្នកត្រូវមានគណនីនៅលើអ្នកផ្ដល់ជាក់លាក់ ផងដែរ មានចូលដំណើរការម៉ូដែល និងសំណុំទិន្នន័យសមរម្យ។
| អ្នកផ្ដល់ | មេរៀន | សេចក្ដីពិពណ៌នា |
|---|---|---|
| OpenAI | របៀប fine-tune ម៉ូដែល chat | រៀន fine-tune gpt-35-turbo សម្រាប់ដែនជាក់លាក់ ("ជំនួយបំរៀនម្ហូប") ដោយបៀបចំទិន្នន័យបង្ហាត់ ដំណើរការការងារ fine-tune និងប្រើម៉ូដែល fine-tuned សម្រាប់ការព្យាករណ៍។ |
| Azure OpenAI | មេរៀន fine-tune GPT 3.5 Turbo | រៀន fine-tune ម៉ូដែល gpt-35-turbo-0613 លើ Azure ដោយធ្វើជំហានបង្កើត និងបញ្ចូលទិន្នន័យបង្ហាត់ ដំណើរការការងារ fine-tune ក៏ដូចជាដាក់ម៉ូដែលថ្មីប្រើ។ |
| Hugging Face | Fine-tune LLMs ជាមួយ Hugging Face | អត្ថបទនេះណែនាំការបង្រៀនឡើងវិញ LLMs បើកចំហ (ឧទាហរណ៍ CodeLlama 7B) ដោយប្រើបណ្ណាល័យ transformers និង Transformer Reinforcement Learning (TRL) ជាមួយ datasets លើ Hugging Face។ |
| 🤗 AutoTrain | Fine-tune LLMs ជាមួយ AutoTrain | AutoTrain (ឬ AutoTrain Advanced) គឺជា បណ្ណាល័យ python ដែលបង្កើតដោយ Hugging Face ដែលអនុញ្ញាតfine-tuning សម្រាប់ភារកិច្ចជាច្រើន រួមមាន fine-tuning LLMs។ AutoTrain គឺជាដំណោះស្រាយគ្មានកូដ ហើយfine-tuning អាចធ្វើបាននៅក្នុងពពកផ្ទាល់ខ្លួន ឬលើ Hugging Face Spaces រឺក្នុងម៉ាស៊ីនរបស់អ្នកផ្ទាល់។ វាគាំទ្រទាំង GUI គេហទំព័រ CLI និងការបង្ហាត់តាមឯកសារ yaml config។ |
| 🦥 Unsloth | Fine-tune LLMs ជាមួយ Unsloth | Unsloth គឺជាដំណោះស្រាយប្រភពបើកដែលគាំទ្រការបង្រៀនឡើងវិញនិងការរៀនចុះបញ្ជាក់ (RL) សម្រាប់ LLMs។ Unsloth ធ្វើឲ្យសម្រួលការបង្ហាត់ ប្រើប្រាស់ និងដាក់ដំណើរការ ជាមួយ notebooks ដែលមានរួចហើយ។ វាក៏គាំទ្រចំពោះ text-to-speech (TTS), BERT និងម៉ូដែលមីឌីយ៉ាចម្រុះផងដែរ។ ដើម្បីចាប់ផ្តើម សូមអាន មគ្គុទេសក៍ Fine-tuning LLMs របស់ពួកគេ។ |
ជ្រើសរើសមួយក្នុងចំណោមមេរៀនខាងលើ ហើយដើរតាមវា។ យើងអាចធ្វើការចម្លងមេរៀនទាំងនេះជារូបមន្តនៅក្នុង Jupyter Notebooks ក្នុងប្រអប់នេះសម្រាប់ជាគំរូប៉ុណ្ណោះ។ សូមប្រើប្រភពដើមផ្ទាល់សម្រាប់ការទទួលបានកំណែថ្មីៗ។
បន្ទាប់ពីបញ្ចប់មេរៀននេះ សូមពិនិត្យមើល ការប្រមូលផ្តុំរៀន Generative AI របស់យើង ដើម្បីបន្តបង្កើនជំនាញ Generative AI របស់អ្នក!
សូមអបអរសាទរ!! អ្នកបានបញ្ចប់មេរៀនចុងក្រោយពីស៊េរី v2 សម្រាប់វគ្គនេះ! កុំឲ្យឈប់រៀន និងសាងសង់ទៅទៀត។ **សូមពិនិត្យមើលទំព័រ ធនធាន សម្រាប់បញ្ជីយោបល់បន្ថែមសម្រាប់ប្រធានបទនេះទៅទៀត។
ស៊េរីមេរៀន v1 របស់យើងក៏ត្រូវបានបង្កើនបន្ថែមជាមួយការចាត់វិញ និងគំនិតបន្ថែមៗផងដែរ។ អញ្ចឹងសូមចំណាយពេលបន្តិចដើម្បីបញ្ចូលចំណេះដឹងរបស់អ្នក - ហើយសូម ចែករំលែកសំណួរនិងមតិយោបល់របស់អ្នក ដើម្បីជួយយើងក្នុងការកែលម្អមេរៀនទាំងនេះសម្រាប់សហគមន៍។
ការបដិសេធ៖
ឯកសារនេះត្រូវបានបញ្ជួនជាភាសាខ្មែរ ដោយប្រើសេវាកម្មបកប្រែ AI Co-op Translator។ ខណៈពេលយើងខិតខំរកភាពត្រឹមត្រូវ សូមយកចិត្តទុកដាក់ថាការបកប្រែដោយស្វ័យប្រវត្តិអាចមានកំហុស ឬភាពមិនត្រឹមត្រូវ។ ឯកសារដើមក្នុងភាសាដើមគួរត្រូវបានគេចាត់ទុកថាជាម៉ោងស្តង់ដារ។ សម្រាប់ព័ត៌មានដ៏សំខាន់ សូមយកការបកប្រែដោយអ្នកជំនាញមនុស្សជាជម្រើសល្អបំផុត។ យើងមិនទទួលខុសត្រូវចំពោះការយល់ច្រឡំ ឬការបករស្រឡោះណាមួយ ដែលកើតឡើងពីការប្រើប្រាស់ការបកប្រែនេះឡើយ។