الضبط الدقيق لنماذج Transformers و LLMs: من BERT إلى LLaMA

يعتمد معالجة اللغة الطبيعية الحديثة على نماذج Transformers، ولكن فهم كيفية تكييف هذه النماذج الضخمة مع بياناتك المخصصة قد يبدو مرهقاً. يزيل هذا الكورس القائم على النصوص الغموض عن البنية والتطبيق العملي لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs) دون الحاجة إلى خلفية في التعلم الآلي المتقدم. ستنتقل من فهم مفاهيم Transformers الأساسية إلى الضبط الدقيق واختيار النماذج وتحسينها بثقة مثل BERT و Phi-2 و LLaMA. من خلال شروحات مكتوبة واضحة وجولات تفصيلية شاملة للأكواد، ستتعلم كيفية إعداد مجموعات البيانات المخصصة، وتشغيل مسارات التدريب، وضغط النماذج للنشر في العالم الحقيقي. ما ستتعلمه: - فهم البنية الأساسية لنماذج Transformers، بما في ذلك الانتباه الذاتي (self-attention) والمشفرات (encoders) وفك الرموز (decoders). - تكوين وتحميل النماذج ومجموعات البيانات المدربة مسبقاً باستخدام مكتبة Hugging Face. - إجراء ضبط دقيق لمتغيرات BERT لمهام تصنيف النصوص المخصصة باستخدام جولات أكواد منظمة. - تطبيق تقنيات الضبط الدقيق الفعال للمستشعرات (PEFT) مثل LoRA لتكييف النماذج الكبيرة بأقل قوة حاسوبية. - تنفيذ تقطير المعرفة (knowledge distillation) لضغط النماذج الأكبر إلى بدائل خفيفة وسريعة مثل DistilBERT. - تقييم أداء النموذج وجودة توليد النصوص باستخدام مقاييس معالجة اللغة الطبيعية الحديثة القياسية. يبدأ الكورس بالمصطلحات الأساسية، والأسس المعمارية، و أساسيات Hugging Face. بعد ذلك، ستتقدم عبر دروس نصية منظمة توجّهك خلال مسارات عمل الضبط الدقيق العملية، واستراتيجيات التحسين، وتقنيات ضغط النماذج. تم تصميم هذا الكورس لمطوري معالجة اللغة الطبيعية الطموحين، ومندسي البرمجيات، وعشاق التكنولوجيا الذين يريدون مقدمة صلبة ومناسبة للمبتدئين لتخصيص نماذج LLMs. لا يلزم وجود خبرة سابقة في التعلم العميق، على الرغم من أن الإلمام الأساسي بلغة Python يعد مفيداً. ابدأ القراءة اليوم لفتح إمكانات النماذج اللغوية المخصصة لمشاريعك.