أساسيات نماذج Transformer و BERT

لقد تحولت معالجة اللغة الطبيعية (NLP) بفضل النماذج التي يمكنها فهم الفروق الدقيقة في التواصل البشري. يرشدك هذا المساق عبر الآليات الداخلية لبنية Transformer، المحرك وراء أقوى أنظمة الذكاء الاصطناعي اليوم. ستكتسب فهمًا واضحًا لكيفية تفسير هذه النماذج للسياق والمعنى من خلال شروحات مكتوبة ومنظمة. ستبدأ بأساسيات معالجة التسلسل قبل التعمق في الآليات المحددة التي تجعل هذه النماذج فعالة للغاية. بحلول نهاية هذا المساق، ستفهم كيفية سد الفجوة بين النص الخام واستجابات الآلة الذكية. ما ستتعلمه: - تحديد المصطلحات الأساسية ومكونات بنى Transformer - شرح آلية الانتباه الذاتي (self-attention) وكيف تدير العلاقات بين الكلمات - استكشاف نموذج BERT ونهجه ثنائي الاتجاه الفريد للغة - فهم كيفية استخدام هذه النماذج لمهام التصنيف والإجابة على الأسئلة - اكتشاف العلاقة بين BERT ونماذج اللغات الكبيرة الحديثة (LLMs) - تحديد دور التدريب المسبق (pre-training) والضبط الدقيق (fine-tuning) في سير عمل الذكاء الاصطناعي الحديث يبدأ هذا المساق بالتعريفات الأساسية وينتقل عبر الطبقات التقنية للبنية، وينتهي برؤى عملية حول تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة. إنه مصمم للمبتدئين الذين يرغبون في الحصول على أساس مفاهيمي متين في NLP دون أي خبرة سابقة في التعلم العميق. ابدأ القراءة لبناء معرفتك بالنمذجة اللغوية الحديثة.