إنتقل إلى المحتوى الرئيسي

دورة كاملة في النماذج اللغوية الكبيرة

مرحبًا بكم في الدورة الشاملة حول النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs). سيأخذك هذا البرنامج المكثف لمدة 12 أسبوعًا من المفاهيم الأساسية إلى التنفيذ الجاهز للإنتاج.

نظرة عامة على الدورة​

لقد أحدثت النماذج اللغوية الكبيرة ثورة في الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية. من GPT-4 إلى Claude، ومن النماذج مفتوحة المصدر مثل Llama إلى الحلول المؤسسية المتخصصة، تقوم LLMs بتحويل كيفية تفاعلنا مع التكنولوجيا.

توفر هذه الدورة فهماً تقنياً عميقاً لـ:

  • 🧠 كيف تعمل LLMs - بنية المحول، آليات الانتباه، والتدريب
  • 🔧 كيفية استخدام LLMs - واجهات برمجة التطبيقات، الضبط الدقيق، واستراتيجيات النشر
  • 🚀 كيفية البناء باستخدام LLMs - أنظمة الإنتاج، التقييم، والتحسين
  • 🔮 إلى أين تتجه LLMs - البنى الناشئة والاتجاهات المستقبلية

المتطلبات الأساسية​

للاستفادة القصوى من هذه الدورة، يجب أن تكون لديك:

  • إتقان لغة بايثون - مريح في برمجة بايثون
  • معرفة أساسية بالتعلم الآلي - فهم الشبكات العصبية، الانحدار التدريجي
  • أساسيات الجبر الخطي - عمليات المصفوفات، المتجهات، النواتج النقطية
  • أساسيات التفاضل والتكامل - المشتقات، قاعدة السلسلة

هيكل الدورة​

الجزء 1: الأساسيات (الأسبوع 1-3)​

الوحدةالموضوعالمفاهيم الرئيسية
1مقدمة في LLMsما هي LLMs، التاريخ، المشهد الحالي
2بنية المحولالانتباه، الانتباه الذاتي، الترميز الموضعي
3تدريب LLMsالتدريب المسبق، جمع البيانات، التدريب الموزع

الجزء 2: عائلات النماذج والداخلية (الأسبوع 4-6)​

الوحدةالموضوعالمفاهيم الرئيسية
4عائلات LLM الرئيسيةGPT، Claude، Llama، Mistral
5الترميز والتضمينBPE، نوافذ السياق، فضاءات التضمين
6الاستدلال والنشرالتحسين، التكميم، الخدمة

الجزء 3: التخصيص والمواءمة (الأسبوع 7-9)​

الوحدةالموضوعالمفاهيم الرئيسية
7أساسيات الضبط الدقيقالضبط الدقيق الكامل، PEFT، ضبط التعليمات
8RLHF والمواءمةنماذج المكافأة، الذكاء الاصطناعي الدستوري، الأمان
9واجهات برمجة تطبيقات LLM والتكاملOpenAI، Anthropic، بناء التطبيقات

الجزء 4: الإنتاج وما بعده (الأسبوع 10-12)​

الوحدةالموضوعالمفاهيم الرئيسية
10التقييم والمعاييرMMLU، HellaSwag، الفريق الأحمر
11المواضيع المتقدمةMoE، متعدد الوسائط، الوكلاء
12مستقبل LLMsقوانين التوسع، البنى الجديدة، AGI

التقييم​

  • اختبارات الوحدات: 30 سؤالًا لكل وحدة (12 وحدة)
  • الامتحان النهائي: 50 سؤالًا شاملاً
  • الإجمالي: 410 سؤالًا تغطي جميع مواد الدورة

نتائج التعلم​

عند إكمال هذه الدورة، ستكون قادرًا على:

  1. شرح بنية المحول وآلية الانتباه بعمق
  2. مقارنة بين عائلات LLM المختلفة وخيارات تصميمها
  3. تنفيذ خطوط الضبط الدقيق باستخدام LoRA وطرق PEFT الأخرى
  4. نشر LLMs في الإنتاج مع التحسين المناسب
  5. تقييم أداء النموذج باستخدام المعايير الصناعية
  6. بناء تطبيقات تستفيد من قدرات LLM بفعالية

التقنية المستخدمة​

خلال هذه الدورة، سنستخدم:

# المكتبات الأساسية
transformers  # Hugging Face Transformers
torch         # PyTorch للتعلم العميق
peft          # الضبط الدقيق الفعال من حيث المعلمات
accelerate    # التدريب الموزع
vllm          # الاستدلال عالي الأداء

# واجهات برمجة التطبيقات
openai        # OpenAI API
anthropic     # Anthropic API

البدء​

هل أنت مستعد لبدء رحلتك في LLMs؟ ابدأ مع الوحدة 1 لفهم ما هي النماذج اللغوية الكبيرة وكيف تطورت من النهج السابقة.

روابط سريعة​