لوقا: مرحبًا بكم جميعًا ، ومرحبًا بعودتكم.
في هذا الفيديو
، سنتحدث عن ChatGPT وكيفية استخدامه
لتنفيذ نفس الخوارزمية لـ Doom التي سنستخدمها
في الدورة التدريبية ، التعلم
العميق التلافيفي.
لذا في الدقيقتين
التاليتين ، سوف نسير عبر الطريقة التي أشرت بها بالفعل
وطلبت من ChatGPT أن نحصل على نموذجنا.
لذا اسمحوا لي أن أساعدك في فهم كيف فعلت ذلك ولماذا
فعلت بعض المطالبات بالطريقة التي فعلت بها.
لذلك كان الموجه الأولي جيدًا جدًا من نهايتي.
قلت: "أنت خبير
كبير في التعلم الآلي" ولديك سنوات
من الخبرة في العمل في مشاريع "تطبق
التعلم الآلي على عمليات المحاكاة والروبوتات. هذا هو الجزء الأول ، تمهيد الطريق ، ومنحهم
دورًا.
لذلك ، في الأساس ، ستتم مطالبة مساحة المتجه
في ChatGPT بالكامل بمزيد من الاهتمام بموضوعات التعلم الآلي.
الآن أريد أن أدخل في السياق الخاص بي ، دوم.
وفي الواقع ، كيف أصل إلى هذه النقطة ، قلت ، "حسنًا ، لقد
وظفتك لمساعدتي" في تطبيق
خوارزمية تعليمية عميقة
من Q-Learning "لبيئة Doom.
"الهدف هو الحصول على" خوارزمية تعلم
معزز تعمل بكامل
طاقتها "يمكنها لعب لعبة Doom ، وهي بيئة ألعاب.
"لقد نفذت فئات" من أجل Experience_replay ومعالجة
الذاكرة والصورة.
"سأقدم لك ذلك" حتى تتمكن من دمج ذلك في الكود
النهائي.
هذا مهم حقًا ، والذي يفتقده معظم الناس.
يجب أن يكون لديك طريقة ما لإخباره ، أو إخبار
ChatGPT ، بأن لديك بالفعل شيئًا ما وتريد استخدام
هذا الرمز في التنفيذ النهائي.
لذلك إذا لم أقم بتقديم هذا كسياق ، فسيؤدي ذلك إلى إنشاء
بعض التعليمات البرمجية ، وبعض التنفيذ
التلافيفي لـ Q-learning الذي
لن يفكر في استخدام Experience_replay ووظيفة
معالجة الصور الخاصة بنا ، لكننا
نريد ذلك.
لذا ، أواصل القول:
"هدفك هو تنفيذ الحل الكامل باستخدام
Python ،" Torch for model "وتحسين الكود ليتم تنفيذه
في Google Colab" حتى يتمكن الطلاب
الذين يمرون بالكود "من تنفيذ تلك التي لا أجهزة كمبيوتر قوية
جدا. هذا في الأساس
يخبر ChatGPT بتنسيق الحل النهائي
الذي ترغب في الحصول عليه.
وبعد ذلك ، أخيرًا ، "طرح أسئلة توضيحية إذا
لزم الأمر" سوف يزودها بمزيد من السياق.
و ، "إيه ، إذا كنت لا تعرف ،" إذا لم يكن لديك
سياق كافٍ ، من فضلك اسألني. وأخيراً سأل: "فهمت؟ أردت أن أؤكد أنها حصلت عليها.
هذه طريقة ذكية للسماح لها بالتفكير في هذا
وليس الذهاب بدقة لتوليد المطالبات التالية والإجابات التالية.
إذا لم تفعل هذا
، إذا لم تسأل "حسنًا؟ "أو" مسح؟ أو "هل تفهم؟ "أو شيء من هذا القبيل
، سيتجاهل تمامًا بعض الأجزاء
ويبدأ في التوليد.
نظرًا لأن لديك حدًا لعدد الرموز
المميزة التي لديك
في أسئلتك وفي الإجابة ، فإنك ترغب في كسرها
حتى تتمكن من تحديث كمية الرموز التي يمكنك إنشاؤها.
لذا فإن الجواب الأول
هو: "لقد فهمت المهمة.
"سأفعل بالضبط ما سأطلبه.
"ولكن قبل المتابعة ، لدي بعض الأسئلة. وهنا حيث "إذا كان لديك أي أسئلة ، اسألني"
، سألني أسئلة جيدة.
أولاً ، هل لديك بيئة مخصصة ، أم أنك تستخدم شيئًا
موجودًا بالفعل؟
إذن OpenAI و VizDoom وأشياء من هذا القبيل.
ثم ننتقل إلى المزيد ، هل
هناك أي مقاييس أداء معينة تريد مني
أن أتبعها؟
هل هناك متطلبات على النموذج نفسه؟
ما إصدارات Python و PyTorch؟
وأخيرًا ، هل هناك قيود محددة
على الموعد النهائي؟
هذا من خطط العمل التي تم التدريب عليها
في الغالب ، ولكن بالنسبة لها
، مثل ، هذا ليس حقًا ، مثل هذا ليس مناسبًا لها ، ولكن حسنًا.
قدمت: "نعم ، سأستخدم OpenAI Gym ، وإليك
كيفية تحميله. هذا من الدورة.
قلت ، حسنًا ، اتبع متوسط المكافأة ، ولا
توجد متطلبات محددة ، وكن مبدعًا طالما أنه يعمل ، واستخدم
أحدث النماذج أو الإصدارات من المكتبات
، وما هو الموعد النهائي.
لقد كتبت للتو "في أسرع وقت ممكن".
بالإضافة إلى ذلك ، ها هي هذه الفئات التي ذكرتها.
لذلك قمت للتو بلصق الفصول التي لدينا في الدورة.
لذا جرب إعادة التشغيل
، كل شيء ، وأخيراً ، إعادة تشغيل الذاكرة ،
ومعالجة الصور ، وهذا كل شيء.
وبهذا ، أقوم ببناء السياق
، والآن بدأت في التوليد.
لذلك تم إنشاء الكود.
لقد بدأ بشكل أساسي من خلال المعالجة
المسبقة للصورة ، ثم أنشأ شبكة Q العميقة
، والتي تشبه إلى حد كبير ما لدينا.
بعد ذلك ، بدأ
بتهيئة ذلك ، ثم رمز التدريب.
كل شيء يعمل حتى الآن ، ثم ينكسر هنا.
إذا كنت تريد الاستمرار
في إنشاء شيء أطول ، فقد كتبت للتو "متابعة".
وقيل: "أكمل؟ أجل ، بالتأكيد. يستمر في التوليد ، وبام ،
لدينا الكود الكامل.
مدهش.
وذكر كيفية استخدامه ،
والتردد ، وما يجب تغييره ، وأشياء من هذا القبيل.
لقد ساعدني في هذا أيضًا.
واسمحوا لي أن أحضركم إلى بلدي جوجل كولاب.
لذلك بدأت بلصق الكود هنا ، ولصق
وظيفة المعالجة المسبقة الخاصة بنا.
سأنتقل سريعًا إلى التغييرات في وظيفة المعالجة المسبقة
هذه في ثانية.
بعد ذلك ، قمت بلصق هذه التجربة ، بعض التثبيت
من نهايتي.
سنشرح هذا في ثانية.
لقد لعبت بشبكة Q العميقة ورمز التدريب الخاص به.
لذلك هناك بالتأكيد طرق لتحسين هذا.
خاصة إذا كانت لديك بيئة محلية ، فستنجح.
إذا كنت تستخدم هذا في Google Colab ، فقد ينكسر.
لذلك اسمحوا لي أن أحضر لك ذلك.
لذلك فعلت ذلك ، ووجدت خطأ.
قلت ، "مرحبًا ، الكود الأولي الذي قدمته لم يعمل.
لقد قمت للتو بلصق الرمز
ورسالة الخطأ هذه والقول ، "لا يمكنني تغيير حجم الصور. وإذا ألقيت نظرة على الكود الخاص بنا من الدورة التدريبية ،
فسيتطلب ذلك تغيير حجم الصورة بهذا.
لكن الإصدار الأحدث من SciPy يزيل هذا بالفعل.
فقال ، "أوه ، نعم ،" يبدو أنه قد يكون
قد أزيل. "ها هي النسخة الجديدة مع وسادة.
وفي الواقع ، لم يتطلب ذلك.
لقد أعادت كتابة فئة الصورة المعالجة مسبقًا
بالكامل باستخدام وسادة بدلاً من SciPy.
لذلك استخدمتها ، وهي تعمل بالفعل.
ثم قلت ، "حسنًا ،" لدي مشكلة مع البيئة
باستخدام Google Colab.
"كيف حلها؟ هذا هو الخطأ. وقالت ، "أوه ، أجل ، اعتذر.
"يبدو أن هذه البيئة الخاصة لا تعمل.
"هذا ما تفعله.
"تقوم بالتثبيت والقيام بذلك بشكل أساسي. لقد حصلت على خطأ ، خطأ آخر.
وقد أشار هذا الخطأ في الواقع
إلى أن العرض غير موجود في هذه النسخة المعينة.
وقال ، "حسنًا ، قم بتثبيت هذا الإصدار. فعلتُ. خطأ آخر.
وقالت ، "أوه ، نعم ، نعم ،" لا يدعم Google Colab العرض ، مكتبات
OpenGL ، "مما يعني
، بالنسبة لنا ، أننا بحاجة إلى القيام بشيء آخر
، بدلاً من Google Colab
، لأغراض التصور.
وقد أعطتني بشكل أساسي خطوة بخطوة ، تقودني إلى ما
يجب القيام به ، وكيفية
تغيير ذلك ، وأشياء من هذا القبيل.
وإذا قمت بذلك محليًا ، فستحل المشكلة.
ولكن هذا في الأساس
يعلمك الآن كيفية استخدام ChatGPT بشكل صحيح.
مثل ، هنا ، رأيت أن لدي بعض الأخطاء ، لقد طلبت من
هذه الأخطاء ، وما إلى ذلك.
والآن ، لديك ، على
سبيل المثال ، إذا قمت بالتمرير للخلف ، فلديك رمز كامل
الوظائف مع شبكة Q عميقة ، مع
رمز تدريب ، ويمكنك
أن تذهب وتطلب منه إنشاء رمز اختبار ،
وسوف يفعل ذلك.
مدهش ، أليس كذلك؟
هذا كل شيء.
هذه هي كيفية استخدام ChatGPT لحل Q العميقة ، أو شبكة
Q العميقة التلافيفية لـ Doom.
شكرًا. استمتع بالدورة!