Hands-on: Applied Transfer Learning
اس حصے میں ہم ایک practical مثال سے دیکھتے ہیں کہ پہلے سے trained model کو نئے business task کے لیے کیسے adapt کیا جا سکتا ہے۔
The Scenario and Strategy
فرض کریں ایک company کے پاس customer support messages ہیں۔ مقصد یہ ہے کہ ہر message کو تین categories میں رکھنا ہے: billing، technical issue، یا general question۔ پہلے زمانے میں اس کے لیے بہت زیادہ labeled data اور custom model چاہیے ہوتا۔ اب ہم Foundation Model سے فائدہ لے سکتے ہیں۔
Strategy یہ ہو سکتی ہے: پہلے prompt-based classification test کریں، پھر چند examples کے ساتھ instruction بہتر کریں، پھر اگر accuracy کافی نہ ہو تو fine-tuning یا embeddings plus classifier استعمال کریں۔
Practical Steps
- پہلے 100 سے 300 real examples دیکھیں اور categories صاف define کریں۔
- ہر category کے لیے 5 سے 10 strong examples لکھیں۔
- Prompt میں rules، examples اور output format واضح کریں۔
- Result کو human-labeled answers سے compare کریں۔
- جہاں غلطی آئے وہاں category definition یا examples بہتر کریں۔
Demo: Applied Transfer Learning
میرا invoice double charge دکھا رہا ہے، براہ کرم check کریں۔
Instruction:message کو billing، technical issue یا general question میں classify کریں۔ صرف category واپس دیں۔
Expected output:billing
یہ simple prompt-based transfer ہے: model نے عمومی زبان پہلے سے سیکھی ہوئی ہے، اب ہم اسے اپنے specific labels کے مطابق استعمال کر رہے ہیں۔ اگر domain بڑا یا حساس ہو تو evaluation set، confusion matrix، human review اور versioning شامل کریں۔