في التعلم الآلي، يعد الصقل طريقة لنقل التعلم حيث يتم تدريب نموذج مدرب مسبقًا على بيانات جديدة. يمكن إجراء الصقل على الشبكة العصبية بأكملها، أو على مجموعة فرعية فقط من طبقاتها، وفي هذه الحالة يتم "تجميد" الطبقات التي لم يتم صقلها (لم يتم تحديثها أثناء خطوة الانتشار العكسي). بالنسبة لبعض المعماريات، مثل الشبكات العصبية التلافيفية، من الشائع الاحتفاظ بالطبقات السابقة (تلك الأقرب إلى طبقة الإدخال) مجمدة لأنها تلتقط ميزات ذات مستوى أدنى، بينما غالبًا ما تتميز الطبقات اللاحقة بميزات عالية المستوى يمكن أن تكون أكثر ارتباطًا بـ المهمة التي تم تدريب النموذج عليها. يتم إجراء الصقل عادةً من خلال التعلم المراقب، ولكن هناك أيضًا تقنيات لضبط النموذج باستخدام تعلم مراقب ضعيف. يستخدم التعليم المعزز أيضًا لضبط نماذج اللغة مثل ChatGPT (نسخة دقيقة من GPT-3 ) وSparrow عن طريق التعليم المعزز من ردود الفعل البشرية.
طريقة لنقل التعلم 
ما هو الصقل في سياق التعلم الآلي؟

 يتم تدريب نموذج مدرب مسبقًا على بيانات جديدة.
ما هي الطرق المختلفة لتنفيذ عملية الصقل؟

 يتم "تجميد" الطبقات التي لم يتم صقلها (لم يتم تحديثها أثناء خطوة الانتشار العكسي)
ما هو تجميد الطبقات في الصقل ولماذا يتم ذلك؟

تقنيات لضبط النموذج باستخدام تعلم مراقب ضعيف.
ما هي التقنيات المستخدمة لضبط النموذج في عملية الصقل؟

ChatGPT (نسخة دقيقة من GPT-3 ) وSparrow عن طريق التعليم المعزز من ردود الفعل البشرية
كيف يمكن استخدام التعلم المعزز في تطوير نماذج اللغة مثل ChatGPT؟

 يعد الصقل طريقة لنقل التعلم 
ما هو الهدف الرئيسي لعملية الصقل في التعلم الآلي؟

الاحتفاظ بالطبقات السابقة 
ما هي فوائد الصقل في تحسين أداء النماذج المدربة مسبقًا؟



