هذا هو الترجمة العربية للملف المرفق:

title: "ما هو LoRA في الذكاء الاصطناعي؟"

فهم LoRA: التكيف منخفض الرتبة لتحسين ضبط الموديل الذكاء الاصطناعي

المقدمة

يُحدث الذكاء الاصطناعي (AI) ثورة في الصناعات على نطاق واسع، حيث تقود نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل GPT-4 و Claude 2 و LLaMA 70B هذا التغيير. تتمتع هذه النماذج القوية بقدرات مذهلة، ولكن حجمها الهائل وعموميتها تجعلها غير مناسبة للمهام المحددة بدون ضبط إضافي. هنا يأتي LoRA (التكيف منخفض الرتبة)، وهي تقنية مغيرة للقواعد تمكن الضبط الفعال لهذه النماذج الضخمة لمجالات وأهداف متخصصة.

في هذه المقالة، سنغوص في عمق LoRA، واستكشاف أصولها وآلياتها الداخلية وتطبيقاتها العملية. سنقدم أيضًا أمثلة عملية عن كيفية تنفيذ LoRA باستخدام مكتبات Python ونناقش فوائدها وتحدياتها والآفاق المستقبلية لها في مشهد الذكاء الاصطناعي المتطور بسرعة.

الحاجة إلى ضبط فعال

إن تدريب نماذج اللغة الكبيرة مسبقًا هو عملية مستهلكة للوقت والموارد. النماذج مثل GPT-3، بما في ذلك 175 مليار معلمة، يتم تدريبها على كميات هائلة من بيانات المجال العام لالتقاط مجموعة واسعة من المعرفة والمهارات. ومع ذلك، لفتح إمكاناتها الكاملة لمهام أو مجالات محددة، تحتاج هذه النماذج إلى ضبط إضافي.

يتضمن الضبط التقليدي إعادة تدريب جميع معلمات النموذج على مجموعة بيانات موجهة للمهمة أو المجال المرغوب. يؤدي هذا العملية إلى تحسين التمثيلات الداخلية للنموذج، مما يمكنه من التفوق في تلك المنطقة المحددة. ومع ذلك، مع نمو نماذج اللغة الكبيرة في الحجم، يصبح الضبط أكثر عملية غير عملية بسبب التكاليف الحسابية الهائلة ومتطلبات الموارد.

LoRA: لاعب رئيسي في الضبط

يعالج LoRA تحديات الضبط التقليدي من خلال تقديم نهج أكثر فعالية. بدلاً من تغيير الشبكة بأكملها، يقوم LoRA بتعديل النموذج المدرب مسبقًا من خلال إدخال وحدات قابلة للتكيف وخفيفة الوزن إلى كل طبقة. هذه التقنية الذكية...هذا الملف باللغة العربية:

يقلل LoRA بشكل كبير من عدد المعلمات التي يجب تدريبها، مما ينتج عنه أوقات تدريب أسرع واستهلاك ذاكرة GPU أقل.

لتوضيح قوة LoRA، لنأخذ في الاعتبار ضبط GPT-3 مع 175 مليار معلمة. يمكن أن يقلل LoRA المعلمات القابلة للتدريب بمقدار 10,000 مرة، مما يقلل متطلبات ذاكرة GPU من تيرابايت إلى مجرد جيجابايت. هذا يجعل ضبط النموذج ممكنًا حتى مع موارد حوسبية محدودة.

كيف يعمل LoRA: غوص تقني

في صميمه، يعمل LoRA عن طريق تحليل مصفوفات الأوزان للنموذج المدرب مسبقًا إلى مصفوفتين أصغر: مصفوفة A ذات رتبة منخفضة ومصفوفة B ذات رتبة منخفضة. يتم تهيئة هاتين المصفوفتين عشوائيًا وهما المكونان الوحيدان اللذان يتم تحديثهما أثناء الضبط الدقيق، بينما تظل الأوزان الأصلية متجمدة.

رياضيًا، يمكن تمثيل تحديث LoRA لمصفوفة الأوزان W كما يلي:

W_new = W + BA

حيث:

• W هي مصفوفة الأوزان الأصلية
• B هي مصفوفة ذات رتبة منخفضة بحجم (d, r)
• A هي مصفوفة ذات رتبة منخفضة بحجم (r, k)
• d هو البعد المدخل
• k هو البعد المخرج
• r هي رتبة المصفوفات ذات الرتبة المنخفضة (معلمة فرعية)

من خلال الحفاظ على r أصغر بكثير من d و k، يقلل LoRA بشكل كبير من عدد المعلمات القابلة للتدريب. تعمل رتبة r كعنق زجاجة، مما يجبر النموذج على تعلم تمثيلات مضغوطة وفعالة.

أثناء الضبط الدقيق، يتم تحديث المصفوفات ذات الرتبة المنخفضة A و B فقط، بينما تظل الأوزان الأصلية W متجمدة. هذا يحافظ على المعرفة التي تم التقاطها أثناء التدريب المسبق ويمنع النسيان الكارثي.

تنفيذ LoRA في Python

للبدء باستخدام LoRA، يمكنك استخدام مكتبة loralib في Python. فيما يلي مثال بسيط عن كيفية إضافة LoRA إلى طبقة خطية:

import loralib as lora
 
# الطبقة الخطية الأصلية
layer = nn.Linear(in_features, out_features)
 
# إضافة LoRA إلى الطبقة الخطية
lora.mark_only_lora_as_trainable(layer, bias='lora_only')

في هذا المثال، نقوم أولاً بتعريف طبقة خطية عادية باستخدام nn.Linear من PyTorch.هنا ترجمة الملف إلى اللغة العربية. بالنسبة للشفرة البرمجية، لم يتم ترجمة الشفرة نفسها، وتمت ترجمة التعليقات فقط. لم يتم إضافة أي تعليقات إضافية في بداية الملف.

ثم، نستخدم مكتبة loralib لتحديد فقط معلمات LoRA كقابلة للتدريب، مع الحفاظ على الأوزان الأصلية مجمدة.

أثناء التدريب، يمكنك تحسين فقط معلمات LoRA كما يلي:

optimizer = torch.optim.Adam(lora.lora_parameters(model), lr=learning_rate)

هذا يضمن أن معلمات LoRA فقط هي التي يتم تحديثها أثناء عملية الضبط الدقيق.

مزايا LoRA

يقدم LoRA العديد من المزايا المقنعة لضبط الدقة النهائية لنماذج اللغة الكبيرة:

• الكفاءة في المعلمات: من خلال إدخال مصفوفات منخفضة الرتبة، يقلل LoRA بشكل كبير من عدد المعلمات القابلة للتدريب، مما يجعل الضبط الدقيق أكثر إدارة وكفاءة في استخدام الموارد.

• تدريب أسرع: مع وجود عدد أقل من المعلمات للتحديث، يمكن لـ LoRA تمكين الضبط الدقيق الأسرع مقارنة بالطرق التقليدية، مما يوفر الوقت والموارد الحسابية.

• بصمة ذاكرة أقل: يقلل LoRA بشكل كبير من متطلبات ذاكرة GPU للضبط الدقيق، مما يجعل من الممكن العمل مع نماذج ضخمة حتى على الأجهزة المتواضعة.

• الحفاظ على المعرفة المسبقة للتدريب: من خلال الحفاظ على الأوزان الأصلية مجمدة، يمنع LoRA النسيان الكارثي ويحافظ على المعرفة التي تم التقاطها أثناء التدريب المسبق.

• المرونة: يسمح LoRA بضبط دقة أجزاء مختلفة من النموذج بدرجات متفاوتة، مما يمكّن من التكيف الأكثر استهدافًا مع مهام أو مجالات محددة.

التحديات والاتجاهات المستقبلية

على الرغم من أن LoRA قد ثوّر ضبط الدقة النهائية، إلا أنه يطرح أيضًا بعض التحديات والفرص للبحث المستقبلي:

• تحديد الرتبة المثلى: يعد اختيار الرتبة المناسبة r للمصفوفات منخفضة الرتبة أمرًا حاسمًا لتحقيق التوازن بين الضغط والأداء. هناك حاجة إلى مزيد من البحث لتطوير طرق منهجية لاختيار الرتبة المثلى.

• التوسع إلى نماذج أكبر: مع استمرار نماذج اللغة في النمو في الحجم، لا يزال من المثير للاهتمام معرفة مدى قدرة LoRA على التوسع إلى هياكل أكبر بكثير. تعتبر التقنيات لتطبيق LoRA بكفاءة على نماذج تحتوي على مليارات أو تريليونات من المعلمات مجالاً نشطًا للبحث.

• **في.هنا هو الترجمة العربية للملف:

الدمج مع تقنيات أخرى: يمكن أن يؤدي الجمع بين LoRA وطرق التنقيح الكفؤة للمعلمات الأخرى، مثل طبقات المهايئ أو تنقيح البادئة، إلى استراتيجيات تكيف أكثر قوة ومرونة.

• التكيف المحدد للمجال: استكشاف فعالية LoRA في تكيف نماذج اللغة مع مجالات محددة، مثل الرعاية الصحية أو المالية أو القانونية، هو اتجاه مهم للأعمال المستقبلية.

الخاتمة

ظهرت LoRA كتقنية مغيرة للعبة في تنقيح نماذج اللغة الكبيرة بكفاءة. من خلال إدخال مصفوفات منخفضة الرتبة وتجميد الأوزان الأصلية، تمكّن LoRA من تكيف أسرع وأكثر كفاءة في استخدام الموارد مع الحفاظ على المعرفة المكتسبة أثناء التدريب المسبق.

مع تقدم الذكاء الاصطناعي بوتيرة سريعة، ستلعب تقنيات مثل LoRA دورًا حاسمًا في إطلاق الإمكانات الكاملة لنماذج اللغة الضخمة لمجموعة واسعة من المهام والمجالات المتخصصة. من خلال جعل التنقيح أكثر سهولة وإدارة، تفتح LoRA إمكانات مثيرة للباحثين والمطورين والشركات على حد سواء.

عند النظر إلى المستقبل، من الواضح أن LoRA هي مجرد البداية. مع البحث والابتكار المستمرين في التنقيح الكفؤ للمعلمات، يمكننا توقع ظهور استراتيجيات تكيف أكثر قوة ومرونة. الثورة في الذكاء الاصطناعي في أوجها، وLoRA تقود الشحنة نحو مستقبل أكثر كفاءة وسهولة للتكيف مع نماذج اللغة.