تحسين نماذج اللغات الكبيرة: تقنية الصقل الذاتي
يقدم هذا المقال شرحًا عمليًا لتقنية “الصقل الذاتي” (Self-Refine) المستخدمة مع نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) باستخدام إطار عمل ميراسكوب (Mirascope)، وهو إطار قوي لبناء تدفقات عمل موجهة تعتمد على المطالبات. تُعد تقنية الصقل الذاتي استراتيجية هندسة مطالبات متقدمة حيث يقوم النموذج بتقييم مُخرجاته الخاصة، ويُولّد ملاحظات، ويُحسّن استجابته بشكل تكراري بناءً على هذه الملاحظات. يمكن تكرار حلقة الصقل هذه عدة مرات لتحسين جودة ودقة الإجابة النهائية بشكل تدريجي.
فوائد تقنية الصقل الذاتي
تُعد تقنية الصقل الذاتي فعّالة بشكل خاص في المهام التي تتطلب الاستدلال، وتوليد الشفرات، وإنشاء المحتوى، حيث تؤدي التحسينات التدريجية إلى نتائج أفضل بكثير. من أهم فوائد هذه التقنية:
- تحسين الدقة: من خلال التحديثات التكررية القائمة على الملاحظات.
- خطوات استنتاج أوضح: بما في ذلك إعداد المتغيرات، وصياغة المعادلات، وتطبيق حلول المعادلات التربيعية (في حالة المسائل الرياضية).
- شفافية أكبر: مما يسهل على المستخدمين فهم الحل والثقة به.
التنفيذ الأساسي لتقنية الصقل الذاتي
نبدأ بتنفيذ تقنية الصقل الذاتي باستخدام ديكوراتورات @openai.call و @prompt_template من ميراسكوب. تبدأ العملية بتوليد استجابة أولية لاستعلام المستخدم. ثم يتم تقييم هذه الاستجابة من قبل النموذج نفسه، والذي يوفر ملاحظات بناءة. أخيرًا، يستخدم النموذج هذه الملاحظات لتوليد استجابة محسّنة. تسمح لنا دالة self_refine بتكرار عملية الصقل هذه لعدد محدد من التكرارات، مما يحسّن جودة الإخراج مع كل دورة.
الخطوات العملية:
- تركيب المكتبات: استخدام الأمر
pip install "mirascope[openai]". - مفتاح API الخاص بـ OpenAI: الحصول على مفتاح API من خلال زيارة https://platform.openai.com/settings/organization/api-keys.
- التنفيذ باستخدام Python: تتضمن هذه المرحلة تعريف ثلاث دوال رئيسية:
call: لتوليد الاستجابة الأولية.evaluate_response: لتقييم الاستجابة وتوليد الملاحظات.generate_new_response: لتوليد استجابة محسّنة بناءً على الملاحظات.self_refine: لإدارة عملية التكرار.
تقنية الصقل الذاتي المُحسّنة مع نموذج استجابة مُحدد
في هذا الإصدار المُحسّن، نُعرّف نموذج استجابة مُبني (structured response model) باستخدام Pydantic يُسمى MathSolution لالتقاط خطوات الحل والإجابة العددية النهائية. تُحسّن دالة enhanced_generate_new_response الإخراج من خلال دمج الملاحظات التي يُولّدها النموذج وتنسيق الاستجابة المُحسّنة في مخطط مُحدد جيدًا. يضمن هذا النهج الوضوح، والاتساق، وقابلية استخدام أفضل للإجابة المُحسّنة – خاصةً في المهام مثل حل المشكلات الرياضية.
مثال عملي:
تم استخدام تقنية الصقل الذاتي المُحسّنة بنجاح لحل المشكلة الرياضية التالية: “قطار يقطع مسافة 120 كم بسرعة معينة. لو كانت السرعة أكبر بـ 20 كم/ساعة، لكان استغرق وقتًا أقل بـ 30 دقيقة لتغطية نفس المسافة. ما هي السرعة الأصلية للقطار؟”
من خلال تكرار واحد فقط للصقل، قدم النموذج اشتقاقًا منطقيًا خطوة بخطوة أدى إلى الإجابة الصحيحة وهي 60 كم/ساعة.
الخاتمة
تُظهر هذه الأمثلة الفوائد الرئيسية لتقنية الصقل الذاتي، بما في ذلك دقة مُحسّنة، وخطوات استنتاج أوضح، وشفافية أكبر. تُعد هذه التقنية واعدة جدًا في التطبيقات التي تتطلب دقة وهيكلًا وتحسينًا تكراريًا، بدءًا من حل المشكلات التقنية وحتى الكتابة الإبداعية والمهنية. ومع ذلك، يجب على المُنفذين مراعاة التوازن بين التكلفة الحسابية وضبط عمق مطالبات الملاحظات لتتناسب مع حالة الاستخدام الخاصة بهم.
الأسئلة الشائعة
سؤال: هل يمكن لـ Marktechpost مساعدتي في الترويج لمنتجي للذكاء الاصطناعي وتقديمه أمام مطوري الذكاء الاصطناعي ومهندسي البيانات؟
الجواب: نعم، يمكن لـ Marktechpost المساعدة في الترويج لمنتجك للذكاء الاصطناعي من خلال نشر مقالات ممولة، ودراسات حالة، أو ميزات منتج، تستهدف جمهورًا عالميًا من مطوري الذكاء الاصطناعي ومهندسي البيانات. تُقرأ منصة MTP على نطاق واسع من قبل المهنيين التقنيين، مما يزيد من ظهور منتجك ومكانته داخل مجتمع الذكاء الاصطناعي. [اتصل بنا]
اترك تعليقاً