ابدأ مشروعك

الضبط الدقيق

Fine-tuningيُعرف أيضاً: الصقل · فاين تيونينج
التعريف

الضبط الدقيق في الذكاء الاصطناعي هو متابعة تدريب نموذج جاهز على أمثلة تخص مجالاً معيناً، ليتقن مهمة أو أسلوباً محدداً.

الشرح

بدلاً من بناء نموذج من الصفر، نأخذ نموذجاً تدرب فعلاً على اللغة والمعرفة العامة، ثم نكمل تدريبه على أمثلة أقل عدداً وأدق. فيتغير سلوكه ليناسب حاجتنا، كأسلوب رد ثابت أو مصطلحات مجال بعينه.

لا يلزم الضبط في أغلب الحالات. كثيراً ما يكفي طلب واضح، أو إعطاء النموذج المستندات التي يجيب منها. ويفيد الضبط حين تحتاج سلوكاً ثابتاً لا يتحقق بالطلب وحده، ومعك أمثلة جيدة كافية.

مثال

شركة سعودية تريد أن يرد النموذج على عملائها بأسلوبها الرسمي وبصيغة ثابتة. تجمع الشركة ردوداً معتمدة كتبها موظفوها، وتتابع بها تدريب نموذج جاهز، فتصبح ردوده أقرب إلى أسلوبها.

لا تخلطه بـ

التوليد المعزز بالاسترجاع: الضبط الدقيق يغير سلوك النموذج وأسلوبه. أما التوليد المعزز بالاسترجاع فيعطيه معلومات من مستنداتك وقت السؤال، دون تغيير النموذج.

الترجمات المتداولة

الترجمةالمصدرالموثوقية
الضبط الدقيقمسرد جوجل للتعلم الآليآلية
صقل (تعلم الآلة)ويكيبيديا العربيةشائع
فاين تيونينجالإكمال التلقائي في جوجل السعوديةشائع في البحث

رسمي: معتمد من جهة رسمية. شائع: متداول في مصادر عامة. آلية: ترجمة آلية تحتاج مراجعة. قيد التحقق: لم يُتحقق منه بعد.

مصطلحات ذات صلة

الكاتب: فريق إيوان · آخر مراجعة: اقترح تصحيحاً

خدمات إيوان

نبني مواقع جاهزة للذكاء الاصطناعي

مواقع تعريفية وخدمية، وصفحات هبوط، ومتاجر إلكترونية للشركات في السعودية.

ابدأ بمكالمة استكشاف مجانية. راسلنا على واتساب

Scroll to Top