تقدم هذه المقالة طريقة C3PO التي أصدرتها جامعة ستانفورد، وهي طريقة جديدة لتخصيص نماذج اللغة الكبيرة، قادرة على التكيف الشخصي بناءً على السياق. تقوم هذه الطريقة بضبط النموذج من خلال الجمع بين وظائف فقدان DPO وSFT لضمان متانة أداء النموذج، وتستخدم التعليقات اللفظية بشكل فعال لتجنب الإفراط في التعميم، وبالتالي تحسين التطبيق العملي وموثوقية النموذج. يوفر ظهور طريقة C3PO أفكارًا جديدة ووسائل تقنية للتخصيص الشخصي لنماذج اللغات الكبيرة، ومن المتوقع أن يزيد من تعزيز تقدم وتطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.
أصدرت جامعة ستانفورد طريقة C3PO لتخصيص نماذج اللغة الكبيرة لإجراء تعديلات مخصصة بناءً على السياق. تستخدم هذه الطريقة نماذج تعديل الخسارة DPO وSFT لضمان الأداء القوي. يدمج C3PO بشكل فعال التعليقات اللفظية لتجنب الإفراط في التعميم.
يمثل إدخال طريقة C3PO تقدمًا جديدًا في مجال التخصيص المخصص لنموذج اللغة على نطاق واسع. توفر مزاياها في قوة الأداء وتجنب الإفراط في التعميم ضمانًا أكثر موثوقية لتطبيق نماذج اللغة واسعة النطاق في المستقبل. ومن المعتقد أنه سيكون هناك المزيد من الأبحاث والتطبيقات القائمة على أساليب C3PO في المستقبل، مما يعزز تطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.