امروزه استفاده از مدل‌ها و ابزارهاي هوش‌مصنوعي و در اصل اپراتوري هوش‌مصنوعي، بسيار فراگير شده است. اغلب دوره‌هاي آموزشي در شبكه‌هاي اجتماعي بر روش استفاده از اين ابزارها و چت‌باتها متمركز شده‌اند؛ اما هميشه اين ابهام وجود داشته كه چگونه مي‌توان از هوش‌مصنوعي براي اهداف كاملا شخصي سازي شده استفاده نمود و اصطلاحاً ربات شخصي داشت. به طور مثال رباتي كه براي يك مؤسسه مشخص، پاسخ‌هاي متناسبي را توليد كند. يا اينكه متناسب با فرهنگ و زبان بومي، پاسخگويي بهتري داشته باشد. در اين مقاله، مراحل اين فرايند به طور نسبتاً ساده توضيح داده شده است.
توجه: در برخي وبگاه‌ها(سايت‌ها) و از طريق بعضي از ابزارها، امكان ساخت و آموزش ربات شخصي امكانپذير است، اما قابليتهاي گسترده‌اي ندارند.
مدل های هوش مصنوعی تنظیم شده يا سفارشی سازی و تنظیم دقیق برای وظایف خاص، به فرآیند طراحي یک مدل هوش مصنوعی از قبل آموزش دیده و ایجاد تنظیمات جزئی در آن به منظور عملکرد بهتر در یک کار یا مجموعه داده خاص اشاره دارد. این‌گونه موارد، به ویژه زمانی مفید است که مدلی موجود است که به طور کلی عملکرد خوبی دارد اما نیاز به تخصص در یک حوزه خاص دارد. به طور مثال، لازم است افراد با چيره‌دستي و مهارت بالا، پرامپت‌هايي توليد كنند كه بهترين پاسخ‌ها را بدهد. اما با سفارشي سازي از طريق برنامه‌نويسي، عمليات تكميلي را روي مدل موجود انجام دهيم، تا بدون نياز به دانش و مهارت بالا براي توليد پرامپت، خروجي‌هاي مطلوبي توليد نمود.
مراحل لازم برای تنظیم دقیق مدل های هوش مصنوعی:
1. یک مدل از پیش آموزش دیده را انتخاب کنید:
– مدلی را انتخاب کنید که از قبل روی یک مجموعه داده بزرگ آموزش داده شده باشد. به عنوان مثال، GPT-4 برای تولید متن، BERT برای درک زبان، یا ResNet برای تشخیص تصویر و يا …
2. مجموعه داده خود را آماده کنید :
– جمع آوری داده: مجموعه داده ای را جمع آوری کنید که نماینده کار خاصی است که می خواهید مدل را برای آن تنظیم دقیق کنید.
– پاکسازی داده: اطمینان حاصل کنید که داده ها تمیز و فرمت شده اند. هرگونه ناسازگاری یا خطا را حذف کنید.
3. تنظیم محیط:
– سخت افزار: مطمئن شوید که منابع محاسباتی لازم را دارید (به عنوان مثال، GPU).
– نرم افزار: کتابخانه ها و چارچوب های مورد نیاز (مانند TensorFlow، PyTorch، Hugging Face Transformers) را نصب کنید.
4. داده ها را از قبل پردازش کنید:
– در صورت کار با مدل های زبان، داده های متنی را توکن کنید.
– در صورت کار با داده های تصویر، تصاویر را عادی و اندازه آنها را تغییر دهید.
5. پیکربندی مدل:
– مدل از پیش آموزش دیده را بارگیری کنید.
– در صورت لزوم لایه ها را اضافه یا اصلاح کنید تا متناسب با وظیفه خاص شما باشد.
6. آموزش مدل:
– تنظیم فراپارامتر: فراپارامترهایی مانند نرخ یادگیری، اندازه دسته و تعداد دوره ها را تنظیم کنید.
– حلقه آموزشی: از مجموعه داده خود برای آموزش مدل استفاده کنید. این شامل تغذیه داده ها از طریق مدل، محاسبه تلفات، و به روز رسانی وزن مدل با استفاده از پس انتشار است.
– Validation: از یک مجموعه اعتبارسنجی برای نظارت بر عملکرد مدل و جلوگیری از برازش بیش از حد استفاده کنید.
7. ارزیابی مدل:
– مدل تنظیم شده را روی یک مجموعه تست جداگانه آزمایش کنید تا عملکرد آن را ارزیابی کنید.
– از معیارهای مرتبط با وظیفه خود استفاده کنید (به عنوان مثال، دقت، امتیاز F1، امتیاز BLEU).
8. مدل را مستقر کنید:
– مدل تنظیم شده را ذخیره کنید.
– آن را در یک محیط تولید مستقر کنید تا بتوان از آن برای استنتاج استفاده کرد.
9. نظارت و به روز رسانی :
– به طور مداوم عملکرد مدل را در دنیای واقعی نظارت کنید.
– به روز رسانی و آموزش مجدد با داده های جدید در صورت نیاز برای حفظ عملکرد.
ترکیب ابزار: ادغام ابزارهای هوش مصنوعی برای پروژه های پیچیده تر
ترکیب چندین ابزار هوش مصنوعی می‌تواند با استفاده از نقاط قوت مدل‌ها و فناوری‌های مختلف به حل مشکلات پیچیده‌تر کمک کند.
مراحل لازم برای ادغام ابزارهای هوش مصنوعی:
1. نياز سنجي كنيد:
– مشکلی را که سعی در حل آن دارید به وضوح تعریف کنید و مشخص کنید که کدام جنبه ها می توانند توسط ابزارهای هوش مصنوعی مختلف مدیریت شوند.
2. انتخاب ابزارهای مناسب:
– ابزارها و مدل‌های هوش مصنوعی را انتخاب کنید که برای هر کار فرعی مناسب‌تر هستند. به عنوان مثال، شما ممکن است استفاده کنید:
– یک مدل زبان (مانند GPT-4) برای تولید متن.
– ابزار تولید تصویر (مانند DALL-E) برای ایجاد تصاویر بصری.
– یک ابزار سنتز گفتار (مانند تاکوترون) برای تولید صدا.
3. طراحی گردش کار:
– چگونگی جریان داده ها بین ابزارهای مختلف را مشخص کنید. توالی عملیات و چگونگی خروجی های یک ابزار ورودی به ابزار دیگر را تعیین کنید.
4. فراهم سازي ملزومات:
– مطمئن شوید که تمام کتابخانه ها و چارچوب های لازم را نصب کرده اید.
– منابع محاسباتی خود را برای مدیریت حجم کار ترکیبی پیکربندی کنید.
5. توسعه کد یکپارچه سازی:
– اسکریپت بنویسید یا از API برای اتصال ابزارهای مختلف استفاده کنید.
– مدیریت تبدیل و قالب‌بندی داده‌ها بین ابزارها (به عنوان مثال، تبدیل متن به درخواست تصویر، یا متن به گفتار).
6. پیاده سازی مدیریت خطا و بهینه سازی :
– برای مدیریت مشکلات احتمالی با سازگاری داده ها و عملکرد ابزار، مدیریت خطا را ایجاد کنید.
– گردش کار را برای کارایی و سرعت بهینه کنید.
7. آزمایش:
– سیستم یکپارچه را با استفاده از سناریوهای مختلف آزمایش کنید تا مطمئن شوید که همه اجزا با هم به خوبی کار می کنند.
اميدواريم در اين مقاله توانسته باشيم روندنماي فرايند توسعه مدل‌هاي هوشمند و طراحي ربات‌هاي شخصي سازي شده از طريق برنامه‌نويسي را به طور واضح بيان كنيم.
سوالات خود را همينجا يا از طريق پيج اينستاگرامي بپرسيد.