إعادة التفكير في الضبط الدقيق: بناء خطوط أنابيب تكيفية فوق النماذج المدربة مسبقًا

**الملخص** ماذا لو كان نموذجك ليس نهاية خط الأنابيب، بل بداية واحدة أكثر ذكاءً؟ في هذا الحديث، سنستعرض بناء طبقة تعديل خفيفة وقابلة للتجزئة فوق النماذج المدربة مسبقًا، مصممة لإدخال إشارات استراتيجية إلى نظامك: أهداف العمل، أو الخبرة المتخصصة في المجال، أو تصحيح النقاط العمياء، أو الأنماط التي لم يُدرّب النموذج عليها حتى. والنتيجة هي بنية مرنة على شكل تجميع (Ensemble) تتكيّف دون الحاجة إلى إعادة تدريب النموذج الأساسي. توفر لك هذه الطريقة وسيلة سهلة لضبط سلوك النموذج في بيئة التشغيل لتتماشى مع السياقات أو القيود أو الأهداف التي لم يتم نمذجتها بشكل صريح أثناء التدريب. **عن المتحدثة** راشيلي عالمة بيانات في شركة ريسكيفيدي، ولديها خمس سنوات من الخبرة في مجال اكتشاف الاحتيال. قادت عدة مشاريع تتعلق بأتمتة وتحسين حلول التعلم الآلي، وتعمل حاليًا على مشاريع تتعلق بأخذ عينات البيانات. خارج حياتها المهنية، تستمتع راشيلي بالسفر والتخييم واليوغا.