أسس نماذج اللغة الكبيرة: الضبط الدقيق (Fine-Tuning) و RAG

تُحدث نماذج اللغة الكبيرة (Large Language Models) تحولاً في طريقة بناء التطبيقات الذكية، ولكن فهم كيفية تخصيصها ونشرها بفعالية يتطلب إدراكاً قوياً للمفاهيم الأساسية. يرشدك هذا المساق النصي من مبادئ الذكاء الاصطناعي التأسيسية إلى تقنيات التحسين المتقدمة. ستنتقل من متعلم فضولي إلى ممارس قادر على اختيار نماذج اللغة مفتوحة المصدر وضبطها وتكاملها. من خلال دراسة التحليلات المفاهيمية التفصيلية وتطبيقات الأكواد، ستتعلم كيفية تكييف النماذج مع مجالات عمل محددة والتحكم في مخرجاتها. ما ستتعلمه: فهم البنية الأساسية لنماذج اللغة القائمة على المحولات (transformer-based) وكيفية معالجتها للنصوص؛ تطبيق تقنيات هندسة المطالبات (prompt engineering) الحديثة لتوجيه مخرجات النموذج بشكل موثوق؛ الضبط الدقيق للنماذج المدربة مسبقاً باستخدام طرق موفرة للمعاملات مثل LoRA و QLoRA؛ تهيئة مسارات التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) باستخدام قواعد بيانات المتجهات (vector databases) لترسيخ استجابات النموذج؛ تقييم أداء النموذج وتحسين سرعة الاستدلال (inference speed) لسيناريوهات الإنتاج. يبدأ المساق بالمصطلحات الأساسية وآليات الترميز (tokenization)، ثم ينتقل تدريجياً عبر استراتيجيات الضبط الدقيق العملية وبنيات RAG الحديثة. تم تصميم هذا المساق لمطوري البرمجيات، وعشاق البيانات، والمبتدئين التقنيين المتحمسين للبناء باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي (generative AI)؛ لا تتطلب خبرة سابقة في التعلم الآلي، على الرغم من أن الإلمام الأساسي بـ Python مفيد. ابدأ القراءة اليوم لفتح إمكانات نماذج اللغة المخصصة.