Machine learning
ضبط نماذج GPT الدقيق
يضبط الضبط الدقيق لنماذج GPT نماذج اللغة التنبؤية التلقائية المدربة مسبقًا مثل GPT-2/3/4 أو LLaMA — التي قدمتها OpenAI في عملها عام 2019 بواسطة رادفورد وزملاؤه — على بيانات خاصة بالمجال أو على اتباع التعليمات عبر التعلم المعزز من التغذية الراجعة البشرية (RLHF) أو DPO. يُستخدم لاتباع التعليمات، والتكيف مع المجال، والمهام التوليدية.
اقرأ الطريقة كاملة
للأعضاء فقط
تسجيل الدخولسجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D. & Sutskever, I. (2019). Language Models are Unsupervised Multitask Learners. OpenAI Technical Report. link ↗
- Ouyang, L. et al. (2022). Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback. NeurIPS. DOI: 10.48550/arXiv.2203.02155 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 1). GPT Fine-Tuning and Instruction Adaptation. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/deep-learning/gpt-finetuning
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- LoRA و PEFTالتعلم العميق↔ compare
- الغابات العشوائيةتعلم الآلة↔ compare
- المشفّر التلقائي التباينيالتعلم العميق↔ compare
- محوّل الرؤيةالتعلم العميق↔ compare
- XGBoostتعلم الآلة↔ compare