عندما نفكر في بناء نموذج – سواء كان نموذج لغة كبير (LLM) أو نموذج لغة صغير (SLM) – فإن أول شيء نحتاجه هو البيانات. على الرغم من توفر كمية هائلة من البيانات المفتوحة، إلا أنها نادرًا ما تأتي بالتنسيق الدقيق المطلوب لتدريب النماذج أو مواءمتها. من الناحية العملية، غالبًا ما نواجه سيناريوهات لا تكون فيها البيانات الأولية كافية. نحن بحاجة إلى بيانات أكثر تنظيماً، أو خاصة بالمجال، أو معقدة، أو تتماشى مع المهمة التي بين أيدينا. دعونا نلقي نظرة على بعض المواقف الشائعة:
السيناريوهات المعقدة مفقودة
تبدأ بمجموعة بيانات بسيطة، لكن النموذج يفشل في مهام الاستدلال المتقدمة. كيف يمكنك إنشاء مجموعات بيانات أكثر تعقيدًا لتعزيز الأداء؟
قاعدة المعرفة للأسئلة والأجوبة
لديك بالفعل قاعدة معرفية، ولكنها ليست في شكل أسئلة وأجوبة. كيف يمكنك تحويلها إلى مجموعة بيانات قابلة للاستخدام للإجابة على الأسئلة؟
من SFT إلى DPO
لقد قمت بإعداد مجموعة بيانات الضبط الدقيق (SFT) الخاضعة للإشراف. لكنك الآن تريد محاذاة النموذج الخاص بك باستخدام تحسين التفضيل المباشر (DPO). كيف يمكنك إنشاء أزواج التفضيل؟
عمق الأسئلة
لديك مجموعة بيانات للأسئلة والأجوبة، لكن الأسئلة سطحية. كيف يمكنك إنشاء أسئلة متعمقة أو متعددة المنعطفات أو ثقيلة المنطق؟
التدريب المتوسط الخاص بالمجال
أنت تمتلك مجموعة ضخمة من البيانات ولكنك تحتاج إلى تصفية البيانات وتنظيمها في منتصف التدريب في مجال معين.
ملفات PDF والصور إلى المستندات
تبقى بياناتك في ملفات PDF أو صور، وتحتاج إلى تحويلها إلى مستندات منظمة لإنشاء نظام للأسئلة والأجوبة.
تعزيز القدرة على التفكير
لديك بالفعل مجموعات بيانات منطقية، ولكنك ترغب في دفع النماذج نحو “رموز تفكير” أفضل لحل المشكلات خطوة بخطوة.
تصفية الجودة
ليست كل البيانات بيانات جيدة. كيف تقوم تلقائيًا بتصفية العينات ذات الجودة الرديئة والاحتفاظ فقط بالعينات ذات القيمة العالية؟
سياقات صغيرة إلى كبيرة
تحتوي مجموعة البيانات الخاصة بك على أجزاء صغيرة من السياق، ولكنك تريد إنشاء مجموعات بيانات ذات سياق أكبر مُحسّنة لخطوط أنابيب RAG (إنشاء الاسترجاع المعزز).
التحويل بين اللغات
لديك مجموعات بيانات ألمانية ولكنك بحاجة إلى ترجمتها وتكييفها وإعادة توظيفها في أنظمة الأسئلة والأجوبة باللغة الإنجليزية. والقائمة تطول. لا تنتهي الاحتياجات المتعلقة ببناء البيانات أبدًا عند العمل باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة.
أدخل SyGra: إطار عمل واحد لكل تحدي للبيانات
هذا هو المكان الذي يأتي فيه SyGra. SyGra عبارة عن إطار عمل منخفض التعليمات البرمجية/بدون تعليمات برمجية مصمم لتبسيط إنشاء مجموعة البيانات وتحويلها ومواءمتها لـ LLMs وSLMs. بدلاً من كتابة نصوص وخطوط معقدة، يمكنك التركيز على الهندسة السريعة، بينما تتولى SyGra المهام الثقيلة.
الميزات الرئيسية لـ SyGra:
- ✅ مكتبة Python + Framework: من السهل دمجها في سير عمل ML الحالي مع مكتبة SyGra.
- ✅ يدعم الواجهات الخلفية للاستدلال المتعدد: يعمل بسلاسة مع vLLM وHugging Face TGI وTriton وOllama والمزيد.
- ✅ رمز منخفض/بدون رمز: أنشئ مجموعات بيانات معقدة دون بذل جهد هندسي كبير.
- ✅ إنشاء بيانات مرنة: بدءًا من الأسئلة والأجوبة وحتى DPO، ومن الاستدلال إلى اللغات المتعددة، تتكيف SyGra مع حالة الاستخدام الخاصة بك.
لماذا تعتبر SyGra مهمة؟
البيانات هي أساس الذكاء الاصطناعي. غالبًا ما تكون جودة بياناتك وتنوعها وبنيتها أكثر أهمية من تعديلات بنية النموذج. من خلال تمكين إنشاء مجموعة بيانات مرنة وقابلة للتطوير، تساعد SyGra الفرق على:
- تسريع محاذاة النموذج (خطوط أنابيب SFT وDPO وRAG).
- يمكنك توفير الوقت الهندسي من خلال سير عمل التوصيل والتشغيل.
- تحسين قوة النموذج عبر المهام المعقدة والخاصة بالمجال.
- تقليل جهد تنظيم مجموعة البيانات يدويًا.
- رابط الورقة: https://arxiv.org/abs/2508.15432
- الوثائق: https://servicenow.github.io/SyGra/
- مستودع جيت: https://github.com/ServiceNow/SyGra
ملاحظة: يمكن العثور على مثال للتنفيذ على https://github.com/ServiceNow/SyGra/blob/main/docs/tutorials/image_to_qna_tutorial.md
العمارة سيجرا
مهمة قليلة المثال
https://github.com/ServiceNow/SyGra/tree/main/tasks/examples
الأفكار النهائية
رحلة بناء مجموعات البيانات وتحسينها لا تنتهي أبدًا. تجلب كل حالة استخدام تحديات جديدة – بدءًا من الترجمة وتحويل قاعدة المعرفة إلى تعزيز الاستدلال وتصفية المجال. مع SyGra، لن تضطر إلى إعادة اختراع العجلة في كل مرة. وبدلاً من ذلك، تحصل على إطار عمل موحد يمكّنك من إنشاء البيانات وتصفيتها ومواءمتها لنماذجك – حتى تتمكن من التركيز على ما يهم حقًا: بناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر ذكاءً.
مراجع
