מָבוֹא
- סקירה כללית : מבוא קצר ל-GPT (Generative Pre-trained Transformer) ומשמעותו ב-AI.
- מטרה : הסבר את מטרת המאמר – לספק מדריך מקיף לבניית מודל GPT מאפס.
1. הבנת דגמי GPT
- היסטוריה ואבולוציה : עקבו אחר הפיתוח של דגמי GPT מ-GPT-1 ל-GPT-4.
- ארכיטקטורה : הסבר את ארכיטקטורת השנאים ומרכיביה (מנגנוני קשב, שכבות וכו').
- יישומים : דון ביישומים שונים ובמקרי שימוש בדגמי GPT.
2. הגדרת הסביבה שלך
- דרישות חומרה : סקירה כללית של החומרה הדרושה (GPUs, TPUs וכו').
- דרישות תוכנה : תוכנה נדרשת (Python, ספריות כמו TensorFlow או PyTorch).
- הגדרת סביבה : מדריך להגדרת סביבת פיתוח (למשל, שימוש ב-Docker, סביבות וירטואליות).
3. איסוף והכנת נתונים
- מקורות נתונים : זיהוי ומקור מערכי נתונים להדרכה (גרידת רשת, מערכי נתונים פתוחים).
- ניקוי נתונים : טכניקות לעיבוד מוקדם וניקוי נתונים.
- הגדלת נתונים : שיטות לשיפור מערך הנתונים.
4. אימון דוגמניות
- תהליך הדרכה : מדריך שלב אחר שלב להכשרת מודל ה-GPT.
- היפרפרמטרים : בחירה וכיוונון היפרפרמטרים.
- הערכה : שיטות להערכת ביצועי המודל.
5. כוונון עדין ואופטימיזציה
- כוונון עדין : טכניקות להתאמת מודל ה-GPT למשימות או תחומים ספציפיים.
- אופטימיזציה : אסטרטגיות למיטוב ביצועי ויעילות המודל.
6. פריסה
- אפשרויות פריסה : דרכים שונות לפרוס את מודל ה-GPT שלך (שירותי ענן, מקומיים).
- אינטגרציה : כיצד לשלב את מודל GPT עם יישומים או שירותים.
7. שיטות עבודה מומלצות ומלכודות נפוצות
- שיטות עבודה מומלצות : טיפים לפיתוח מוצלח של מודל GPT.
- מלכודות נפוצות : טעויות נפוצות וכיצד להימנע מהן.
מַסְקָנָה
- תקציר : סיכום נקודות המפתח שנדונו במאמר.
- מגמות עתידיות : דון בקצרה במגמות עתידיות בפיתוח GPT ובינה מלאכותית.
