أساسيات نماذج Transformer و BERT

أطلق العنان لقوة معالجة اللغات الطبيعية الحديثة من خلال إتقان النماذج الأساسية التي تدفع أقوى تطبيقات الذكاء الاصطناعي اليوم. تعتمد العديد من الأنظمة المتطورة، بدءاً من أدوات الترجمة وحتى نماذج اللغات الكبيرة، على هذه البنى المعقدة. بنهاية هذه الدورة، ستكتسب فهماً راسخاً لنماذج Transformer و BERT، مما يتيح لك إزالة الغموض عن أنظمة معالجة اللغات الطبيعية المعقدة والاستعداد لمزيد من الدراسات في مجال الذكاء الاصطناعي. ستكتسب الوضوح المفاهيمي اللازم لمناقشة هذه النماذج القوية وتقييمها وتفسيرها. ما ستتعلمه: * فهم آلية الانتباه وأهميتها في معالجة التسلسل * تعلم بنية المُشفر والمُفكك الأساسية في نماذج Transformer * استيعاب نماذج التدريب المسبق والضبط الدقيق الكامنة وراء BERT * استكشاف تقنيات الترميز الضرورية لمدخلات نموذج اللغة * تطبيق معرفتك لشرح كيف تعمل هذه النماذج كأساس لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs) * ممارسة تفسير المكونات وتدفق البيانات داخل الأنظمة القائمة على Transformer تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية وتطور نمذجة التسلسل، وتنتقل تدريجياً إلى الآليات المفصلة لبنية Transformer ونموذج BERT. يتم شرح كل مفهوم بأمثلة مكتوبة واضحة لتثبيت فهمك. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين تماماً الذين ليس لديهم خبرة سابقة في معالجة اللغات الطبيعية أو التعلم الآلي المتقدم. يتم تقديم جميع المفاهيم من الصفر. ابدأ رحلتك لفهم مستقبل معالجة اللغات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.