نمذجة اللغة باستخدام المحولات (Transformers) والذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI)

أحدثت نماذج Transformer ثورة في كيفية فهم الآلات للغة البشرية وتوليدها، وهي تشغل أنظمة الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدمًا اليوم. إذا كنت ترغب في تجاوز استخدام واجهات برمجة التطبيقات (APIs) الجاهزة وفهم كيفية عمل هذه البنى بشكل حقيقي، فإن هذه الدورة توفر الأساس الواضح الذي تحتاجه. ستنتقل في رحلة من الأساسيات المطلقة لمعالجة اللغة الطبيعية إلى آليات العمل الداخلية للنماذج التوليدية الحديثة. من خلال الشروحات المكتوبة المنظمة والتطبيقات البرمجية خطوة بخطوة، ستكتسب معرفة عملية بآليات الانتباه الذاتي (self-attention)، وتصاميم المشفر والمفكك (encoder-decoder)، واستراتيجيات تحسين النماذج الحديثة. ما ستتعلمه: - فهم الآليات الأساسية لتضمينات الكلمات (word embeddings)، والترميز (tokenization)، والترميز الموضعي (positional encoding). - إعداد وتدريب نماذج Transformer لتصنيف النصوص باستخدام بنيات المشفر (encoder) مثل BERT. - تطبيق نمذجة اللغة السببية (causal language modeling) لتوليد النصوص باستخدام بنيات المفكك (decoder) مثل GPT. - تطبيق مفاهيم الانتباه الذاتي (self-attention) والانتباه متعدد الرؤوس (multi-head attention) مباشرة في التعليمات البرمجية الخاصة بك. - استكشاف المفاهيم الحديثة في التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) لربط نماذج اللغة بالبيانات المخصصة. - ممارسة تقنيات الضبط الدقيق (fine-tuning) لتكييف النماذج المدربة مسبقًا لمهام لاحقة محددة. تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية والتعريفات الجوهرية قبل إرشادك خطوة بخطوة عبر تطبيق طبقات الانتباه، وسير عمل التدريب، وتقنيات تقييم النماذج. تم تصميم هذه الدورة النصية فقط للمطورين البرمجيين ومحللي البيانات وعشاق التكنولوجيا الذين يرغبون في بناء فهم أساسي قوي للذكاء الاصطناعي التوليدي. لا تتطلب خبرة سابقة في التعلم العميق (deep learning)، على الرغم من أن الإلمام الأساسي بـ Python مفيد. ابدأ القراءة اليوم لفك شفرة آليات نماذج اللغة التوليدية والبدء في بناء تطبيقاتك النصية الذكية الخاصة.