مقدمة لنماذج المحولات (Transformer Models) ونماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP)

أحدثت نماذج المحولات (Transformer models) ثورة في كيفية فهم أجهزة الكمبيوتر للغة البشرية، حيث تدعم كل شيء بدءًا من محركات البحث وصولاً إلى الذكاء الاصطناعي للمحادثة. للعمل مع تقنيات اللغة الحديثة، تحتاج أولاً إلى استيعاب الآليات الأساسية التي تجعل هذه النماذج تعمل. ترشدك هذه الدورة النصية فقط عبر المفاهيم الأساسية لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) وهندسات المحولات، مما يساعدك على بناء أساس مفاهيمي متين من خلال الشروحات التفصيلية ومقتطفات التعليمات البرمجية الواضحة. ما ستتعلمه: - فهم التحول الجذري من نماذج NLP التقليدية إلى هندسات المحولات الحديثة. - استكشاف الآليات الداخلية لآليات الانتباه الذاتي (self-attention) وكيفية معالجتها للسياق النصي. - مقارنة عائلات النماذج الشائعة بما في ذلك أنظمة (BERT) التي تعتمد على المشفر فقط (encoder-only)، و (GPT) التي تعتمد على المفكك فقط (decoder-only)، وأنظمة (T5) التي تعتمد على المشفر والمفكك (encoder-decoder). - تعلم أساسيات هندسة الأوامر (prompt engineering) ومفاهيم التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) الحديثة. - اكتشاف كيف يعمل التدريب المسبق (pre-training) والضبط الدقيق (fine-tuning) على تكييف النماذج الكبيرة لمهام لغوية محددة. - تحليل حالات الاستخدام الواقعية لـ NLP مثل تصنيف النصوص، والتلخيص، والترجمة. تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية وتاريخ NLP قبل التعمق في آليات الانتباه وهندسات النماذج المحددة. ستتقدم عبر تحليلات مفاهيمية وأمثلة توضيحية للتعليمات البرمجية التي توضح كيفية تصميم هذه النماذج وتطبيقها في المشهد التكنولوجي اليوم. تم تصميم هذه الدورة لعلماء البيانات الطموحين، ومطوري البرمجيات، وعشاق التكنولوجيا الذين يريدون مقدمة واضحة ومناسبة للمبتدئين في مجال NLP الحديث. لا تتطلب أي خبرة سابقة في التعلم العميق (deep learning) للبدء. ابدأ القراءة اليوم لفتح المبادئ الأساسية وراء نماذج اللغة الحديثة.