الضبط الدقيق (Fine-tuning)
الضبط الدقيق هو عملية مواصلة تدريب نموذج ذكاء اصطناعي مدرب مسبقًا على مجموعة بيانات أصغر خاصة بمهمة معينة بحيث يؤدي بشكل أفضل على تلك المهمة. بدلاً من بناء نموذج من الصفر، تقوم بتكييف نموذج موجود مع مجالك أو أسلوبك أو صيغة الإخراج.
يأخذ الضبط الدقيق نموذج أساس يفهم اللغة بالفعل ويستمر في تدريبه على مجموعة ضيقة من البيانات - عادة مئات إلى عشرات آلاف من أمثلة المدخلات والمخرجات التي تهمك. تتحول أوزان النموذج نحو مهمتك: الصياغة القانونية أو الترميز الطبي أو نبرة صوت العلامة التجارية أو صيغة إخراج صارمة مثل JSON.
يُستخدم بشكل أفضل عندما تحتاج إلى سلوك متسق، وليس معرفة جديدة. تدريب نموذج على حقائق جديدة من خلال الضبط الدقيق مكلف وغير موثوق - تتغير الحقائق والنموذج لا يزال يهلوس. تدريسه أسلوبًا أو صيغة أو سياسة قرار يعمل بشكل جيد، لأن تلك الأنماط تتكرر عبر أمثلة التدريب.
في الممارسة العملية تقارن الفرق بين ثلاث خيارات: هندسة الموجهات (الأرخص، بدون تدريب)، و RAG (معرفة جديدة وخاصة)، والضبط الدقيق (سلوك مستقر بتكلفة أقل لكل طلب، لأن التعليمات الطويلة تنتقل من الموجه إلى الأوزان). تجعل الطرق الفعالة في المعاملات مثل LoRA الضبط الدقيق ممكنًا حتى على وحدة معالجة رسوميات واحدة.