اختبار: مقدمة في التخصيص الدقيق
اختبر معرفتك بمفاهيم التخصيص الدقيق، واتخاذ القرار، ومشهد التخصيص الدقيق.
30 سؤالاً - انقر على كل سؤال للكشف عن الإجابة الصحيحة.
السؤال 1
ما هو التخصيص الدقيق في سياق LLMs؟
A) تدريب نموذج من الصفر على بيانات جديدة
B) مواصلة تدريب نموذج مدرب مسبقًا على بيانات محددة
C) تقليل حجم النموذج
D) تحويل النموذج إلى تنسيق مختلف
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
يواصل التخصيص الدقيق تدريب نموذج مدرب مسبقًا على بيانات محددة لتكييفه مع مهام أو مجالات معينة، مستفيدًا من المعرفة المكتسبة بالفعل أثناء التدريب المسبق.
السؤال 2
ما هو التعلم بالنقل؟
A) نقل نموذج بين وحدات معالجة الرسوميات المختلفة
B) ترجمة النص بين اللغات
C) استخدام المعرفة من التدريب المسبق لتحسين الأداء في المهام الجديدة
D) نقل البيانات بين مجموعات البيانات
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: C
التعلم بالنقل هو مفهوم استخدام المعرفة المكتسبة أثناء التدريب المسبق على مجموعات بيانات كبيرة لتحسين الأداء في مهام محددة من خلال التخصيص الدقيق.
السؤال 3
أي سيناريو هو الأنسب لـ RAG بدلاً من التخصيص الدقيق؟
A) تعليم نموذج أسلوب كتابة معين
B) جعل النموذج ينتج JSON باستمرار
C) توفير الوصول إلى معلومات المنتج المحدثة بشكل متكرر
D) إعطاء النموذج شخصية معينة
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: C
RAG مثالي عندما تحتاج المعرفة إلى التحديث بشكل متكرر لأنه يمكنك ببساطة تحديث قاعدة بيانات الاسترجاع دون إعادة تدريب النموذج. التخصيص الدقيق أفضل للأسلوب، التنسيق، والشخصية.
السؤال 4
ماذا تعني PEFT؟
A) التخصيص الدقيق الفعال للمعلمات
B) تدريب الميزات الفعالة المدربة مسبقًا
C) التخصيص الدقيق للتنفيذ المتوازي
D) التدريب الكامل المعزز بالدقة
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: A
PEFT تعني التخصيص الدقيق الفعال للمعلمات، وهي مجموعة من الأساليب التي تدرب فقط مجموعة صغيرة من معلمات النموذج بينما تبقي معظمها مجمدة.
السؤال 5
ما هو النسيان الكارثي؟
A) عندما تضيع بيانات التدريب
B) عندما يصبح النموذج كبيرًا جدًا للتشغيل
C) عندما يفقد النموذج المعرفة المكتسبة سابقًا بعد التدريب على بيانات جديدة
D) عندما يكون معدل التعلم مرتفعًا جدًا
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: C
يحدث النسيان الكارثي عندما يتدهور أداء النموذج في المهام المكتسبة سابقًا بعد تدريبه على بيانات جديدة.
السؤال 6
ما هي النسبة المئوية التقريبية للمعلمات التي يدربها LoRA عادةً؟
A) 50%
B) 25%
C) أقل من 1%
D) 10%
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: C
يدرب LoRA عادةً أقل من 1% من معلمات النموذج الأصلي (غالبًا 0.1-0.5%) مع الحفاظ على أداء قابل للمقارنة مع التخصيص الدقيق الكامل.
السؤال 7
ما هي الميزة الرئيسية لـ QLoRA مقارنة بـ LoRA؟
A) نتائج ذات جودة أفضل
B) متطلبات ذاكرة أقل بكثير من خلال التكميم
C) سرعة تدريب أسرع
D) يعمل مع المزيد من هياكل النماذج
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
يجمع QLoRA بين التكميم 4 بت وLoRA، مما يقلل من متطلبات الذاكرة بشكل كبير (على سبيل المثال، من 14GB إلى 6GB لنموذج 7B).
السؤال 8
كم من VRAM يحتاج تقريبًا لتطبيق QLoRA على نموذج 7B؟
A) 2GB
B) 6GB
C) 16GB
D) 28GB
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
يتطلب QLoRA حوالي 6GB VRAM لنموذج 7B، مما يجعله ممكنًا على وحدات معالجة الرسوميات الاستهلاكية وحالات Colab المجانية.
السؤال 9
أي مكتبة توفر BitsAndBytesConfig للتكميم؟
A) transformers
B) peft
C) bitsandbytes
D) accelerate
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: C
توفر مكتبة bitsandbytes وظيفة التكميم، على الرغم من أنها تُكوّن من خلال فئة BitsAndBytesConfig في transformers.
السؤال 10
ما هو DPO؟
A) تحسين المعلمات المباشر
B) تنسيق التدريب العميق المسبق
C) تحسين التفضيل المباشر
D) عملية المعالجة الموزعة
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: C
DPO (تحسين التفضيل المباشر) هو طريقة محاذاة تحسن النموذج مباشرة باستخدام أزواج التفضيل دون الحاجة إلى نموذج مكافأة منفصل.
السؤال 11
متى يجب تفضيل هندسة المحفزات على التخصيص الدقيق؟
A) عندما تحتاج إلى أقصى جودة
B) عندما تحتاج إلى تكرار سريع وتخصيص بسيط
C) عندما يكون لديك موارد حساب غير محدودة
D) عندما تكون المهمة معقدة جدًا
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
هندسة المحفزات هي الأفضل للتكرار السريع، التخصيص البسيط، وعندما يكون لديك ميزانية محدودة. لا تتطلب بنية تحتية للتدريب.
السؤال 12
ما هو نطاق معدل التعلم النموذجي لتخصيص LoRA الدقيق؟
A) 1e-2 إلى 1e-3
B) 1e-4 إلى 1e-5
C) 1e-6 إلى 1e-7
D) 1.0
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
يستخدم تخصيص LoRA الدقيق عادةً معدلات تعلم في نطاق 1e-4 إلى 1e-5، وهو أعلى من التخصيص الدقيق الكامل لأن عددًا صغيرًا فقط من المعلمات يتم تحديثه.
السؤال 13
أي من الحالات التالية ليست حالة استخدام جيدة للتخصيص الدقيق؟
A) تعليم أسلوب كتابة معين
B) توفير أسعار الأسهم في الوقت الحقيقي
C) تعلم مصطلحات المجال
D) تنسيق المخرجات بشكل متسق
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
المعلومات في الوقت الحقيقي أو المتغيرة بشكل متكرر يتم التعامل معها بشكل أفضل بواسطة RAG أو APIs خارجية. لا يمكن للتخصيص الدقيق توفير بيانات في الوقت الحقيقي.
السؤال 14
ما هو استخدام تنسيق Alpaca؟
A) توليد الصور
B) هيكلة بيانات التدريب على اتباع التعليمات
C) تكميم النموذج
D) الترميز
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
يهيكل تنسيق Alpaca بيانات التدريب مع حقول التعليمات، المدخلات، والمخرجات لتدريب النماذج على اتباع التعليمات.
السؤال 15
ما هو الفرق بين تنسيق ShareGPT وAlpaca؟
A) ShareGPT للصور
B) يدعم ShareGPT المحادثات متعددة الأدوار
C) Alpaca مخصص فقط للرمز
D) هما نفس الشيء
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
يدعم تنسيق ShareGPT المحادثات متعددة الأدوار مع رسائل قائمة على الأدوار، بينما تم تصميم Alpaca لأزواج التعليمات والاستجابة في دورة واحدة.
السؤال 16
ماذا يتضمن "التدريب المسبق" لـ LLM؟
A) التخصيص الدقيق على بيانات المستخدم
B) التدريب على بيانات نصية ضخمة لتعلم أنماط اللغة
C) تكميم النموذج
D) النشر في الإنتاج
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
يتضمن التدريب المسبق التدريب على تريليونات من الرموز من مصادر متنوعة لتعلم فهم اللغة العامة، الحقائق، والقدرات.
السؤال 17
ما هو "المحول" في سياق PEFT؟
A) مكون مادي
B) وحدة صغيرة قابلة للتدريب تضاف إلى نموذج مجمد
C) نوع من المحسنات
D) تنسيق بيانات
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
المحول هو وحدة شبكة عصبية صغيرة تضاف إلى نموذج مدرب مسبقًا تحتوي على معلمات قابلة للتدريب بينما يبقى النموذج الأساسي مجمدًا.
السؤال 18
أي نهج عادةً ما يكون له أقل تكلفة لكل استعلام على نطاق واسع؟
A) هندسة المحفزات مع محفزات طويلة
B) RAG مع قاعدة معرفة كبيرة
C) التخصيص الدقيق (محفزات أقصر، سلوك مدمج)
D) جميعها تكلف نفس الشيء
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: C
يؤدي التخصيص الدقيق إلى محفزات أقصر وسلوكيات مدمجة، مما يقلل من تكاليف الرموز لكل استعلام على نطاق واسع على الرغم من تكاليف التدريب الأولية الأعلى.
السؤال 19
ما هو RLHF؟
A) التعلم السريع للتردد العالي
B) التعلم المعزز من ملاحظات البشر
C) اللغة العادية عالية الدقة
D) التعلم بالاسترجاع للوظائف الهجينة
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
يستخدم RLHF (التعلم المعزز من ملاحظات البشر) تفضيلات البشر لتدريب نموذج المكافأة، ثم يستخدم التعلم المعزز لتحسين نموذج اللغة.
السؤال 20
كيف يختلف DPO عن RLHF؟
A) DPO لا يتطلب أي بيانات
B) DPO لا يحتاج إلى نموذج مكافأة منفصل
C) DPO مخصص فقط لنماذج الصور
D) RLHF أبسط
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
يعمل DPO على تحسين النموذج مباشرة باستخدام أزواج التفضيل دون تدريب نموذج مكافأة منفصل، مما يبسط خط أنابيب RLHF.
السؤال 21
ما هي ذاكرة GPU المطلوبة عادةً للتخصيص الدقيق الكامل لنموذج 7B؟
A) 6GB
B) 14GB
C) 28GB+
D) 4GB
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: C
يتطلب التخصيص الدقيق الكامل لنموذج 7B عادةً 28GB+ من VRAM بسبب تخزين أوزان النموذج، التدرجات، وحالات المحسن.
السؤال 22
ما هو الغرض من معلمة رتبة LoRA (r)؟
A) لتعيين معدل التعلم
B) لتحديد سعة التكيف منخفض الرتبة
C) لتحديد حجم الدفعة
D) للتحكم في الإسقاط
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
تحدد الرتبة (r) أبعاد المصفوفات منخفضة الرتبة وبالتالي سعة المحول. الرتب الأعلى تسمح بتكيفات أكثر تعقيدًا.
السؤال 23
أي مكتبة توفر SFTTrainer للتخصيص الدقيق الخاضع للإشراف؟
A) transformers
B) peft
C) trl
D) datasets
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: C
توفر مكتبة TRL (التعلم المعزز للمحول) SFTTrainer للتخصيص الدقيق الخاضع للإشراف إلى جانب المدربين لـ DPO وRLHF.
السؤال 24
ما هو النهج الهجين في تخصيص LLM؟
A) استخدام كل من CPU وGPU
B) الجمع بين التخصيص الدقيق وRAG
C) التدريب على لغات متعددة
D) استخدام محسنات متعددة
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
يجمع النهج الهجين بين طرق مثل التخصيص الدقيق للأسلوب/السلوك مع RAG للمعرفة الديناميكية للحصول على فوائد كليهما.
السؤال 25
ما هي الفائدة الرئيسية من استخدام Unsloth للتخصيص الدقيق؟
A) جودة نموذج أفضل
B) تدريب أسرع بمرتين مع ذاكرة أقل
C) دعم نماذج أكبر
D) ترميز أفضل
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
يوفر Unsloth سرعة تدريب أسرع بمرتين واستخدام ذاكرة مخفضة من خلال التحسينات، مما يجعله رائعًا للتكرار السريع.
السؤال 26
متى تستخدم التخصيص الدقيق الكامل بدلاً من طرق PEFT؟
A) عندما يكون لديك حساب محدود
B) عندما تكون أقصى تخصيص وجودة أمرًا حاسمًا
C) عندما تريد تدريبًا أسرع
D) عندما تكون الذاكرة محدودة
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
يتم اختيار التخصيص الدقيق الكامل عندما تحتاج إلى أقصى إمكانات التخصيص وتتوفر لديك موارد حساب كافية للتطبيقات الحرجة.
السؤال 27
ما هو ضبط التعليمات؟
A) التدريب على الكود
B) التدريب على أزواج التعليمات والاستجابة لاتباع التعليمات
C) تحسين سرعة النموذج
D) تقليل حجم النموذج
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
يضبط ضبط التعليمات النماذج على أزواج التعليمات والاستجابة لتعليمها اتباع تعليمات المستخدم، مما يشكل أساس النماذج ذات الطابع الحواري.
السؤال 28
ما هو تنسيق التكميم الذي يستخدمه QLoRA بشكل رئيسي؟
A) INT8
B) Float16
C) NF4 (4-bit NormalFloat)
D) BFloat16
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: C
يستخدم QLoRA تكميم NF4 (4-bit NormalFloat)، المصمم ليحتوي على أعداد متساوية من القيم في كل حاوية تكميم للأوزان الموزعة بشكل طبيعي.
السؤال 29
ما هي الخطوة الأولى الأفضل عند الاقتراب من مشروع تخصيص دقيق جديد؟
A) البدء فورًا في التخصيص الدقيق الكامل
B) تجربة هندسة المحفزات أولاً لتحديد خط الأساس
C) نشر النموذج الأساسي في الإنتاج
D) جمع ملايين من أمثلة التدريب
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
البدء بهندسة المحفزات يحدد خط الأساس ويساعد في تحديد ما إذا كان التخصيص الدقيق ضروريًا. يمكن حل العديد من المهام باستخدام محفزات جيدة.
السؤال 30
ما هو العدد النموذجي للأمثلة عالية الجودة اللازمة للتخصيص الدقيق الفعال؟
A) 10 أمثلة
B) 100-500 مثال
C) 1 مليون+ مثال دائمًا
D) مثال واحد فقط
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
100-500 مثال عالي الجودة ومتنوعة غالبًا ما تكون كافية للعديد من مهام التخصيص الدقيق. الجودة تهم أكثر من الكمية.
النتائج
| النتيجة | المستوى |
|---|---|
| 27-30 | ممتاز - أساس قوي للتخصيص الدقيق! |
| 21-26 | جيد - راجع أي مناطق ضعف |
| 15-20 | متوسط - أعد زيارة الفصول |
| أقل من 15 | يحتاج إلى مراجعة شاملة |