إتقان تقنيات ما بعد التدريب لنماذج اللغات الكبيرة في عام 2025: رفع مستوى النماذج من العامة إلى المتخصصة

في التطور المستمر للذكاء الاصطناعي، تجاوزت نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) مراحلها الناشئة، لتصبح أدوات لا غنى عنها في كل شيء من توليد الأكواد إلى السرد الإبداعي. ومع ذلك، مع استقرار مرحلة ما قبل التدريب وسط ندرة البيانات وزيادة متطلبات الحوسبة، تحول التركيز بشكل كبير إلى تقنيات ما بعد التدريب. هذا التحول ليس مجرد فضول أكاديمي—بل هو ضرورة استراتيجية. في 11 نوفمبر 2025، ظهرت تقارير تفيد بأن شركة أوبن إيه آي تعيد توجيه خارطة طريقها نحو تعزيز منهجيات ما بعد التدريب لمواجهة التباطؤ في مكاسب الأداء في إصدارات GPT المتتالية. مع نماذج الأساس مثل GPT-4o التي تدفع بالفعل حدود الحجم الخام، الآن تتحقق الكيمياء الحقيقية في مرحلة التحسين: تحويل الببغاوات الاحتمالية إلى مفكرين دقيقين ومتلائمين وقابلين للتكيف.

يُعتبر التدريب اللاحق - الذي يتضمن التعديل الدقيق بالإشراف (SFT)، التعلم المعزز من ملاحظات الإنسان (RLHF)، التعديل الدقيق الفعال من حيث المعلمات (PEFT)، والنماذج الناشئة مثل التعلم المستمر - مفتاحاً للبراعة في المجالات الخاصة دون تكاليف باهظة لإعادة التدريب من الصفر. كما يلاحظ ناثان لامبرت بذكاء في تحليله لشهر يناير 2025، 「لم يعد التدريب اللاحق مجرد فكرة لاحقة؛ إنه المحرك الذي يقود قدرات الذكاء الاصطناعي الحديثة。」 يتعمق هذا المدونة في هذه التقنيات، مستفيداً من أحدث الاختراقات لعام 2025 من OpenAI وScale AI وHugging Face وRed Hat. سواء كنت مطوراً يهدف إلى تحسين النشر المؤسسي أو باحثاً يحقق في حدود التوافق، فإن فهم التدريب اللاحق هو المفتاح للاستفادة الكاملة من إمكانيات LLMs. سنستكشف المنهجيات والمعايير والتحديات والاستراتيجيات المستقبلية، لنزودك بأفكار قابلة للتنفيذ لتأمين تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي لديك في المستقبل.

أهمية التدريب اللاحق في عصر العوائد المتناقصة

قد أدى التدريب المسبق لنماذج اللغة الكبيرة على تيرابايتات من البيانات المستخرجة من الإنترنت إلى إحداث تطورات مذهلة مثل التفكير الناشئ في النماذج التي تتجاوز 100 مليار معلمة. ومع ذلك، كما تكشف مؤشرات OpenAI الداخلية، فإن قانون العوائد المتناقصة يزداد تأثيره: كل مضاعفة في الحساب تؤدي فقط إلى تحسينات طفيفة في التعقيد، تتفاقم مع نفاد البيانات عالية الجودة. هنا يأتي دور التدريب اللاحق: مجموعة من التدخلات التي تُطبق بعد تثبيت الأوزان الأولية، تركز على التوافق والكفاءة والتخصص. على عكس استخراج الأنماط القسري في التدريب المسبق، فإن التدريب اللاحق يكون جراحيًا - يُعدّل السلوكيات لتعطي الأولوية للفائدة والضرر المحدود والصدق ("الثلاثة حاء" لسلامة الذكاء الاصطناعي).

في عام 2025، يتجلى هذا التحول من خلال عمالقة الصناعة. يتمحور فريق "الأساسيات" الجديد من OpenAI، الذي أُعلن عنه في أوائل نوفمبر، حول توليد البيانات الاصطناعية والتنقيح المتكرر للحفاظ على التقدم، مما يشير إلى توافق أوسع في الصناعة بأن ما بعد التدريب يمكن أن يستخرج من 2 إلى 5 أضعاف القيمة من البنى الحالية. بحث Scale AI في 8 نوفمبر حول التعلم المستمر أثناء ما بعد التدريب يعزز هذا الأمر، حيث يوضح كيف يمكن للنماذج استيعاب معرفة جديدة دون النسيان الكارثي - وهي مشكلة تؤدي إلى تآكل 20-30% من القدرات الأساسية في التوليف الساذج. في الوقت نفسه، يقوم كتاب Smol Training Playbook من Hugging Face - وهو كتاب يضم أكثر من 200 صفحة أُصدر في أواخر أكتوبر - بتعميم هذه الأفكار، موثقاً رحلتهم من التدريب المسبق لـ SmolLM إلى ما بعد التدريب عبر SFT وتحسين التفضيل المباشر (DPO).

لماذا يهم هذا بالنسبة لمنشئي المحتوى الموجهين بواسطة تحسين محركات البحث، أو مهندسي المؤسسات، أو المطورين المستقلين؟ تشكل نماذج اللغة الكبيرة المدربة بعد التدريب 80% من التطبيقات المستخدمة في الإنتاج، بدءًا من روبوتات الدردشة المخصصة إلى مساعدي البرمجة، وفقًا لنظرة عامة من Red Hat في 4 نوفمبر. تقلل هذه النماذج من الهلوسات (تخفيض معدلات الخطأ بنسبة تصل إلى 40% عبر التعلم المعزز بالتغذية البشرية) وتمكن من التخصص العمودي، مثل تحليل الوثائق القانونية أو التشخيصات الطبية، دون زيادة تكاليف الاستدلال. عند استعراضنا للتقنيات، فكر في هذا: في عالم تهيمن فيه نماذج مثل Llama 3.1 وMistral Large على لوحات الصدارة مفتوحة المصدر، التدريب بعد الإنتاج ليس اختياريًا - إنه الفارق.

تقنيات التدريب بعد الإنتاج الأساسية: تصنيف مقارن

تغطي تقنيات التدريب بعد الإنتاج طيفًا من التكيفات الخفيفة إلى التوافقات المكثفة. في جوهرها، تبدأ العملية بنموذج أساسي مدرب مسبقًا وتضخ إشارات محددة للمهام من خلال مجموعات بيانات مخصصة وحلقات تحسين. دعونا نفكك الركائز.

ضبط دقيق تحت إشراف (SFT): أساس تشكيل السلوك

SFT هو المدخل إلى التدريب بعد التدريب: تعريض النموذج لأزواج تعليمات واستجابات ذات جودة عالية ومصنفة لغرس السلوكيات المطلوبة. فكر فيه كالتدريب المهني - توجيه نموذج اللغة الكبير من الحفظ الآلي إلى التطبيق السياقي. يبرز دليل Red Hat الشامل بتاريخ 4 نوفمبر دور SFT في تكييف المجال، حيث تستوعب النماذج 10,000-100,000 مثالًا لزيادة دقة المهام بنسبة 15-25٪.

تستفيد المتغيرات مثل الضبط الدقيق المفتوح تحت إشراف (OSFT) من مجموعات البيانات التي ينشئها المجتمع، مما يقلل من الاعتماد على البيانات الملكية. تظهر معايير دليل Hugging Face أن SFT يزيد من متابعة التعليمات لدى SmolLM من 45٪ إلى 72٪ في MT-Bench، مع الحد الأدنى من الحوسبة (أقل من 1,000 ساعة A100). ومع ذلك، فإن SFT قد يواجه خطر الإفراط في التكيف؛ وتشمل التخفيفات تعلم المناهج وزيادة التعقيد تدريجيًا.

التكييف الفعّال من حيث المعلمات (PEFT): ديموقراطية التكيف

بالنسبة للفرق ذات الموارد المحدودة، يبرز PEFT بتحديثه لجزء صغير من المعاملات—غالبًا أقل من 1%—عبر محولات مثل LoRA (التكيف بالرتبة المنخفضة). تم تقديم LoRA في عام 2021 لكنه تمت تحسينه في عام 2025، حيث يضيف مصفوفات ذات رتبة منخفضة إلى طبقات الانتباه، مما يجمد النموذج الأساسي. يدمج البحث المستمر لشركة Scale AI حول التعلم PEFT مع مخازن إعادة التشغيل، مما يمكن النماذج من التعلم بشكل تسلسلي دون نسيان المهام السابقة، محققًا احتفاظًا بنسبة 90% في معايير GLUE بعد التعرض لمجالات متعددة.

تمدد QLoRA هذا إلى التكميم بأربعة بتات، مما يقلل من احتياجات VRAM بنسبة 75% مع الحفاظ على تعقيد التوليف الكامل. في الممارسة العملية، وفقًا لكتاب Varun Godbole دليل ضبط التوجيه (المحدث في 9 نوفمبر 2025)، يقترن PEFT مع النماذج الذهنية مثل "دعم سلسلة التفكير" لتعزيز التفكير، محققًا زيادة بنسبة 18% في مهام الرياضيات GSM8K.

التعلم التعزيزي من ملاحظات الإنسان وما وراء ذلك: بوتقة المحاذاة

يعزز RLHF من SFT من خلال دمج تفضيلات البشر (أو الذكاء الاصطناعي)، وتدريب نموذج مكافأة لتقييم المخرجات، ثم تحسينها عبر تحسين السياسة القريبة (PPO). ومع ذلك، أدى عدم استقرار PPO إلى ابتكارات عام 2025 مثل DPO وGRPO (تحسين تفضيلات المكافأة المعممة)، التي تتجاوز النمذجة المكافآت الصريحة لتعلم التفضيلات المباشرة - مما يقلل من الحساب بنسبة 50% مع الحفاظ على توافق بنسبة 95% بنفس الفعالية.

تتجه استراتيجية OpenAI بقوة هنا: وسط تباطؤ مكاسب GPT، فإنهم يقومون بتوسيع DPO على التفضيلات الاصطناعية، وفقًا للإفصاحات في 11 نوفمبر، لتعزيز "الذكاء الاصطناعي الدستوري" الذي ينتقد التحيزات ذاتيًا. تبرز نظرة عامة من Red Hat على RL خطوط أنابيب SFT-RL الهجينة، حيث تبدأ SFT الأولية "بالتبريد" لـ RL، كما في Qwen 2.5، مما يحقق تحسينات في الاستدلال بنسبة 22% على Arena-Hard. الناشئة: تطور متعدد الوكلاء، وهو نموذج RL ذاتي التحسين حيث تتطور نماذج LLM كمقترح-محلل-قاضي، مما يعزز نماذج 3B بنسبة 3-5% بدون بيانات خارجية.

التعلم المستمر والمتداخل: لا نسيان بعد الآن

نسيان كارثي—حيث يمحو التعلم الجديد القديم—لطالما كان يطارد ما بعد التدريب. عمل Scale AI في 8 نوفمبر يقدم التعلم المستمر المدعوم بإعادة التشغيل، حيث يمزج بين 10-30% من البيانات التاريخية للحفاظ على الطلاقة متعددة اللغات، وفقًا للتجارب على mT5. تعليم Google المتداخل (7 نوفمبر) يعشش مشاكل التحسين مثل الدمى الروسية، مما يتيح تراكم المهارات بلا حدود دون تداخل، متفوقًا على المحولات بنسبة 11% في الاختبارات المستمرة. تكشف الانجرافات القيمية أثناء المحاذاة، كما تم تتبعها في دراسة UBC-Mila في 4 نوفمبر، كيف تشوه التفضيلات الأخلاق بمهارة—مما يدفع إلى اتخاذ تدابير حماية واعية بالتحف مثل أخذ العينات اللفظي لاستعادة التنوع.

تردد هذه التطورات صدى دليل Hugging Face: ما بعد التدريب ليس خطيًا بل متكررًا، مع دمج (مثل SLERP) يمزج المتغيرات لإنشاء مجموعات قوية.

دمج ضبط التوجيه: النماذج العقلية للهندسة الدقيقة

ضبط الاستجابة، الذي غالبًا ما يُخلط مع التدريب اللاحق، هو نظيره الخفيف الوزن: تحسين الاستجابات اللينة (التضمينات القابلة للتعلم) بدلاً من الأوزان. يؤطر كتاب دليل ضبط استجابة LLM لجودبول (9 نوفمبر، وحصل على أكثر من 611 إعجاب على X) هذا من خلال نماذج ذهنية - مثل "التوجيه بدون أمثلة" أو "أمثلة قليلة" - لاستنباط القدرات الكامنة. في الممارسة العملية، ينافس الضبط المسبق (إضافة متجهات قابلة للتعديل) التدريب الكامل على GLUE، بتكلفة 1/100.

الاقتران مع التدريب اللاحق: استخدم SFT للمحاذاة العامة، ثم ضبط الاستجابة للتعديلات الدقيقة. حديث في ODSC East 2025 بواسطة ماكسيم لابون يوضح كيف تخفف النماذج الذهنية من الهلوسة، بدمج مكافآت RLHF مع استجابات ديناميكية للحصول على نتائج أكثر أمانًا بنسبة 25%. بالنسبة لمحترفي تحسين محركات البحث، يعني هذا إنشاء خطوط محتوى مدفوعة بـ LLM تتكيف مع نية الاستعلام دون إعادة التدريب.

تحديات ما بعد التدريب: التنقل بين المآزق

على الرغم من الانتصارات، يحتفظ ما بعد التدريب بالأشواك. إدخال التحف - التحيزات غير المقصودة من "تحيز النمطية" في RLHF - ينهار تنوع المخرجات، كما يحذر ندوة NLP لجامعة ستانفورد في 6 نوفمبر، مما يؤدي إلى تآكل المهام الإبداعية بنسبة 15-20٪. تدهور متعدد اللغات يعاني منه SFT، حيث تنخفض المهام غير الإنجليزية بنسبة 10-15٪ إلا إذا أعيدت. عدم التماثل في الحوسبة يفضل الشركات القائمة؛ PEFT يدمقرط ولكنه يتطلب خبرة في تنسيق المعلمات.

أفضل الممارسات، وفقًا لـ Red Hat: (1) الأنابيب الهجينة - SFT تمهد الطريق لـ RL؛ (2) الصرامة في التقييم - بخلاف الارتباك، استخدم HELM لمقاييس شاملة؛ (3) التدقيق الأخلاقي - تتبع انحرافات القيمة قبل النشر. أدوات مثل Tunix (JAX-native) تبسط المحاذاة الشفافة، وتدعم SFT/RLHF على نطاق واسع.

أفق 2025: ما بعد التدريب كمصدر لإنتاج الذكاء الاصطناعي العام

التطلع للأمام، ما بعد التدريب سيتحد مع الأنظمة الذكية - حلقات التحسين الذاتي المدفوعة بالتعلم المعزز، كما في Multi-Agent Evolve، مما ينبئ بالتطور الذاتي المستقل. يبرز نموذج Meta's GEM (الورقة البيضاء 10 نوفمبر) نقل المعرفة عبر التقطير، مما يتيح نماذج لغوية كبيرة خاصة بالإعلانات بكفاءة 10 أضعاف. بالنسبة للمطورين، تعد الأنظمة المفتوحة مثل مركز تدريب Red Hat بوصلات التشغيل الفوري للتعلم المعزز، بينما قد يؤدي التوسع الاصطناعي لـ OpenAI إلى تسليع التوافق الفائق.

باختصار، ما بعد التدريب ليس خاتمة ولكن تصاعد. كما يؤكد تحول OpenAI، إنه المكان الذي تتحول فيه العمومية إلى عبقرية. جرب بجرأة: قم بضبط نسخة من Llama على مجموعة بياناتك، قِس باستخدام تقييمات صارمة، وكرر. عصر النماذج اللغوية الكبيرة المخصصة قد وصل - اغتنمه.

https://macaron.im/

https://mindlabs.macaron.im/

https://macaron.im/blog