فاین تیون مدل هوش مصنوعی - هوش مصنوعی ایرانی فارسی | فیبوناچی اولین پلتفرم تولید محتوای چندزبانه

فاین تیون مدل هوش مصنوعی یا تنظیم دقیق به انگلیسی (Fine-Tuning) به فرآیند تنظیم دقیق یک مدل از پیش آموزش دیده (Pre-trained) روی یک مجموعه داده جدید و خاص برای بهبود عملکرد آن در یک کار خاص اشاره دارد. این روش معمولاً پس از آموزش اولیه مدل روی یک مجموعه داده بزرگ (مانند مدل‌های زبانی مانند GPT، BERT یا ResNet در پردازش تصویر) انجام می‌شود. در این مطلب به مراحل و مزایای فاین تیونینگ و در نهایت به معرفی مدل زبانی بزرگ ایرانی می پردازیم.

فهرست مطلب

دلایل اهمیت فاین تیون مدل هوش مصنوعی

فاین تیون مدل‌ هوش مصنوعی به دلایل متعددی از اهمیت بالایی برخوردار است. اولاً، مدل‌های پایه مانند GPT-۴ یا BERT معمولاً به صورت عمومی و بر روی داده‌های گسترده آموزش دیده‌اند، اما برای کاربرد‌های خاص در صنایع مختلف (مانند پزشکی، حقوقی یا مالی) نیاز به تطبیق بیشتر دارند. فاین تیون این امکان را فراهم می‌کند تا مدل با استفاده از داده‌های تخصصی حوزه مورد نظر، دقت و عملکرد بهتری در انجام وظایف خاص داشته باشد.

ثانیاً، این فرآیند باعث کاهش هزینه‌های محاسباتی می‌شود، زیرا به جای آموزش مدل از صفر (که نیاز به منابع عظیم دارد)، تنها لایه‌های خاصی از مدل با داده‌های جدید تنظیم می‌شوند. علاوه بر این، فاین تیون به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا مدل را با نیاز‌های انحصاری خود سازگار کنند، مثلاً برای رعایت قوانین محلی یا استاندارد‌های اخلاقی خاص. همچنین، این روش می‌تواند مشکلاتی مانند سوگیری (Bias) در مدل‌های عمومی را کاهش دهد، چرا که با استفاده از داده‌های متعادل‌تر و متناسب با زمینه هدف، خروجی‌های عادلانه‌تری تولید می‌شود.

در نهایت، فاین تیون قابلیت شخصی‌سازی تعاملات کاربران را افزایش می‌دهد، به طوری که مدل می‌تواند با سبک گفتار، اصطلاحات یا ترجیحات مخاطبان خاص هماهنگ شود. بنابراین، فاین تیون نه تنها کارایی مدل‌های هوش مصنوعی را در کاربرد‌های واقعی بهبود می‌بخشد، بلکه آن‌ها را مقرون‌به‌صرفه، انعطاف‌پذیر و متناسب با نیاز‌های متنوع کسب‌وکار‌ها می‌کند.

مراحل فاین تیون مدل هوش مصنوعی

۱. انتخاب مدل پایه

اولین مرحله در فاین تیون، انتخاب یک مدل از پیش آموزش‌دیده (Pretrained Model) است که معمولاً یک مدل عمومی مانند GPT، BERT، یا T۵ می‌باشد. این مدل‌ها قبلاً روی حجم عظیمی از داده‌های عمومی آموزش دیده‌اند و دارای درک اولیه از زبان، تصاویر، یا سایر داده‌ها (بسته به نوع مدل) هستند. انتخاب مدل مناسب به هدف فاین تیون بستگی دارد؛ مثلاً برای پردازش زبان طبیعی (NLP)، مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر مانند BERT یا GPT گزینه‌های مناسبی هستند.

۲. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها

داده‌های مورد استفاده برای فاین تیون باید متناسب با وظیفه هدف باشند. مثلاً اگر مدل برای تشخیص احساسات در نظرات مشتریان فاین تیون می‌شود، به یک مجموعه داده حاوی متن‌های برچسب‌گذاری‌شده (مثلاً مثبت، منفی، خنثی) نیاز است. این داده‌ها باید تمیز، متنوع، و عاری از خطا باشند. پیش‌پردازش داده‌ها (مانند توکنایز کردن، نرمال‌سازی، و حذف نویز) نیز در این مرحله انجام می‌شود تا مدل بهتر یاد بگیرد.

۳. تنظیم معماری مدل (در صورت نیاز)

برخی مدل‌ها ممکن است نیاز به تغییراتی در معماری داشته باشند. مثلاً در مدل‌های طبقه‌بندی متون، معمولاً یک لایه تماماً متصل (Dense Layer) به انتهای مدل پایه اضافه می‌شود تا خروجی را به کلاس‌های مورد نظر نگاشت دهد. در برخی موارد، فقط بخشی از لایه‌های مدل (مثلاً لایه‌های آخر) برای فاین تیون فعال می‌شوند تا از اضافه‌بار محاسباتی جلوگیری شود.

۴. تعیین پارامتر‌های آموزش (Hyperparameter Tuning)

پارامتر‌های مهمی مانند نرخ یادگیری (Learning Rate)، اندازه دسته (Batch Size)، و تعداد دوره‌های آموزش (Epochs) باید تنظیم شوند. نرخ یادگیری پایین ممکن است باعث یادگیری کند شود، در حالی که نرخ یادگیری بالا می‌تواند منجر به ناپایداری مدل گردد. استفاده از روش‌هایی مانند یادگیری انتقالی (Transfer Learning) و کاهش نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling) می‌تواند به بهینه‌سازی فرآیند کمک کند.

۵. آموزش مدل (Training)

در این مرحله، مدل با استفاده از داده‌های جدید و با تنظیم پارامتر‌های انتخابی، آموزش می‌بیند. معمولاً از روش Fine-Tuning جزئی (Partial Fine-Tuning) استفاده می‌شود، به این معنا که فقط برخی لایه‌ها به‌روزرسانی می‌شوند تا از فراموشی دانش قبلی مدل (Catastrophic Forgetting) جلوگیری شود. فرآیند آموزش ممکن است روی GPU/TPU انجام شود تا سرعت پردازش افزایش یابد.

۶. ارزیابی مدل (Evaluation)

پس از آموزش، مدل روی یک مجموعه داده آزمون (Test Set) ارزیابی می‌شود تا عملکرد آن سنجیده شود. معیار‌هایی مانند دقت (Accuracy)، دقت و یادآوری (Precision & Recall)، یا F۱-Score (برای مدل‌های طبقه‌بندی) استفاده می‌شوند. اگر مدل عملکرد ضعیفی داشت، ممکن است نیاز به تنظیم مجدد داده‌ها، پارامتر‌ها، یا حتی معماری مدل باشد.

۷. بهینه‌سازی و استقرار مدل (Optimization & Deployment)

پس از تأیید عملکرد مدل، ممکن است بهینه‌سازی‌هایی مانند کمّی‌سازی (Quantization) یا هرس (Pruning) برای کاهش حجم مدل و افزایش سرعت استنتاج انجام شود. سپس مدل نهایی روی سرویس‌های ابری، سرور‌های داخلی، یا دستگاه‌های لبه (Edge Devices) مستقر می‌شود تا در محیط عملیاتی مورد استفاده قرار گیرد.

۸. پایش و به‌روزرسانی (Monitoring & Maintenance)

پس از استقرار، مدل باید به‌طور مداوم پایش شود تا اطمینان حاصل شود که عملکرد آن در داده‌های واقعی پایدار است. در صورت کاهش دقت (به دلیل تغییر در توزیع داده‌ها)، ممکن است نیاز به فاین تیون مجدد با داده‌های جدید باشد. این چرخه به‌روزرسانی مداوم، باعث حفظ کارایی مدل در طول زمان می‌شود.

به این ترتیب، فاین تیون یک فرآیند گام‌به گام است که با انتخاب مدل پایه شروع شده و با استقرار و نگهداری مدل به پایان می‌رسد، و در نهایت منجر به بهبود چشمگیر عملکرد مدل در کاربرد‌های خاص می‌شود.

کاربرد‌های فاین تیون:

مدل‌های زبانی (LLM): مثل سفارشی‌سازی ChatGPT برای پاسخ‌دهی در حیطه حقوقی.
پردازش تصویر: تنظیم مدل ResNet برای تشخیص عیوب صنعتی.
پردازش صوت: بهبود تشخیص لهجه‌های محلی در مدل‌های تبدیل گفتار به متن.

تفاوت فاین تیون با ترین یا آموزش از پایه (Training from Scratch)

فاین تیون از وزن‌های از پیش‌آموخته‌شده شروع می‌کند و آن‌ها را اصلاح می‌کند.
آموزش از پایه همه وزن‌ها را تصادفی مقداردهی می‌کند و نیاز به داده و محاسبات بسیار بیشتری دارد.

ابزار‌های رایج برای فاین تیون

HuggingFace Transformers (برای مدل‌های NLP مانند BERT)
TensorFlow/PyTorch (برای مدل‌های سفارشی)
OpenAI Fine-Tuning API (برای مدل‌های GPT)

معرفی مدل زبانی بزرگ فارسی

Persian llm-fibonacci-1-7b-chat.P1_0 یک مدل زبانی بزرگ فارسی 7 میلیارد پارامتری (LLM) است که به طور خاص برای چت و تعاملات متنی به زبان فارسی طراحی شده است . این مدل که به عنوان بخشی از پروژه اولین هوش مصنوعی ایرانی فیبوناچی طراحی شده است، برای تولید متن فارسی روان و طبیعی بهینه شده است و آن را برای کاربردهای هوش مصنوعی محاوره‌‎ای ایده‌آل می‌کند. ساخته شده بر روی معماری‌های مدل زبانی پیشرفته (مثلاً GPT)، در کارهایی مانند چت، تولید محتوا، پاسخ به سؤال و موارد دیگر برتری دارد.

موارد استفاده مدل Persian llm-fibonacci-1-7b-chat.P1_0

چت بات ها : چت‌بات‌های فارسی زبان هوشمند بسازید.
تولید محتوا : متن فارسی خلاقانه و مرتبط در زمینه های متنوع تولید کنید.
پاسخ به سوال : پاسخ های طبیعی و دقیق به سوالات کاربران ارائه دهید.
ترجمه ماشینی : ترجمه متن به فارسی و سایر زبان‌ها.

سوالات متداول تنظیم دقیق

تنظیم دقیق مدل هوش مصنوعی چیست؟

تنظیم دقیق یا فاین تیون فرآیند گرفتن یک مدل یادگیری ماشینی از پیش آموزش دیده و آموزش بیشتر آن بر روی یک مجموعه داده هدفمند کوچکتر است. هدف از تنظیم دقیق، حفظ قابلیت های اصلی یک مدل از پیش آموزش دیده و در عین حال تطبیق آن با موارد استفاده تخصصی تر است.

چرا فاین تیون مدل هوش مصنوعی مهم است؟

صرفه‌جویی در منابع: آموزش مدل از ابتدا (Training from Scratch) نیازمند داده و محاسبات زیاد است، اما فاین تیون با استفاده از دانش ازپیش‌آموخته‌شده، زمان و هزینه را کاهش می‌دهد.
سازگاری با وظایف خاص: مدل عمومی را می‌توان برای کاربرد‌های خاص (مثل تشخیص بیماری در تصاویر پزشکی یا چت‌بات‌های تخصصی) تنظیم کرد.
بهبود دقت: در برخی موارد، فاین تیون باعث عملکرد بهتر نسبت به مدل پایه می‌شود.

فرآیند فاین تیونینگ چقدر طول می کشد؟

زمان مورد نیاز برای تنظیم دقیق GPT-3.5 Turbo به اندازه و پیچیدگی مجموعه داده آموزشی و الزامات خاص کار بستگی دارد. به طور معمول، می تواند از چند دقیقه با بیش از 10 مثال تا چندین ساعت با بیش از 100 نمونه و حتی روزها با مجموعه داده های عظیم 10k+ متغیر باشد.

چه مقدار داده برای تنظیم دقیق مورد نیاز است؟

تنظیم دقیق نیاز به مجموعه داده بسیار بزرگتری برای دستیابی به شخصی سازی موثر دارد. تنظیم دقیق شامل آموزش مجدد مدل بر روی یک مجموعه داده خاص است که برای وظیفه یا دامنه مورد نظر تنظیم شده است. به طور معمول، صدها تا هزاران نمونه برچسب‌گذاری شده برای تنظیم دقیق یک مدل مورد نیاز است.

نمونه ای از فاین تیون مدل هوش مصنوعی چیست؟

برای مثال، تنظیم دقیق را می توان برای تنظیم لحن مکالمه یک LLM از پیش آموزش دیده یا سبک تصویرسازی یک مدل تولید تصویر از پیش آموزش دیده استفاده کرد . همچنین می‌توان از آن برای تکمیل آموخته‌های حاصل از مجموعه داده‌های آموزشی اصلی مدل با داده‌های اختصاصی یا دانش تخصصی و خاص دامنه استفاده کرد. اکثر مدل‌های LLM امروزه عملکرد جهانی بسیار خوبی دارند اما در مسائل مربوط به وظیفه‌محور خاص شکست می‌خورند.

چگونه مدل هوش مصنوعی را تنظیم کنیم؟

مراحل تنظیم دقیق مدل:

مدلی را انتخاب کنید که وظیفه شما را پشتیبانی کند.
داده های آموزشی را آماده و بارگذاری کنید.
(اختیاری) داده های اعتبارسنجی را آماده و بارگذاری کنید.
(اختیاری) پارامترهای وظیفه را پیکربندی کنید.
مدل خود را آموزش دهید.
پس از تکمیل، معیارها را بررسی کرده و مدل را ارزیابی کنید.
از مدل دقیق خود استفاده کنید.