فك تشفير Transformer: نماذج اللغة الكبيرة من التضمينات إلى الانتباه

هل تستخدم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ولكنك تشعر بأنك مقيد بفهم المدخلات والمخرجات فقط؟ لتسخير قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي حقًا، يجب على المطورين فهم الآليات الأساسية التي تدفع هذه الأدوات القوية. تقدم هذه الدورة التدريبية شرحًا عمليًا وموجهًا بالمفاهيم لبنية Transformer، وهي المحرك وراء جميع نماذج اللغة الكبيرة الحديثة. بحلول النهاية، ستنتقل من مستهلك لنماذج اللغة الكبيرة إلى مطور يفهم آلياتها الداخلية، مما يتيح تطوير التطبيقات واستكشاف الأخطاء وإصلاحها بذكاء. ما ستتعلمه: * فهم الأسس الرياضية لعمليات تضمين الكلمات والترميز. * إتقان مفهوم آلية الانتباه وكيفية معالجتها للتبعيات المتسلسلة في البيانات. * تطبيق المعرفة بمكدسات المشفر (Encoder) وفك التشفير (Decoder) ضمن بنية Transformer الكاملة. * تعلم كيف يمكّن الترميز الموضعي (positional encoding) النماذج من معالجة المعلومات المتسلسلة بفعالية. * ممارسة تقنيات هندسة الأوامر (Prompt Engineering) الفعالة للتحكم الموثوق في مخرجات النموذج وسلوكه. * تكوين أنماط أساسية لتوليد الاسترجاع المعزز (Retrieval-Augmented Generation - RAG) لتأريض نماذج اللغة الكبيرة في مصادر بيانات خارجية. نبدأ بتعريف المصطلحات الأساسية واستكشاف كيفية تحويل اللغة الطبيعية إلى متجهات قابلة للاستخدام. ثم نفكك بشكل منهجي المكونات الأساسية لـ Transformer، وصولاً إلى استراتيجيات عملية للتفاعل مع نماذج اللغة الكبيرة الحديثة ونشرها. تم تصميم هذه الدورة للمطورين والمهندسين والمتحمسين التقنيين الجدد على الآليات الداخلية للذكاء الاصطناعي التوليدي. لا يلزم وجود خبرة سابقة في التعلم العميق؛ نبدأ بالمفاهيم الأساسية. ابدأ ببناء أساس تقني قوي للعمل مع نماذج اللغة الكبيرة اليوم.