كورس Transformers & LLMs (CME295) لدراسة النماذج اللغوية الضخمة حيث أنه يعتبر جزء مهم من جهود جامعه ستفانورد المستمرة في تعليم أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي المتطور لذا جاء الكورس استجابة للتطور السريع في مجال النماذج اللغوية الكبيرة مثل GPT وBERT، والتي أثبتت قدرتها على فهم النصوص وتوليد اللغة وحل مشكلات معقدة في معالجة البيانات النصية.
من اهداف الكورس توفير معرفة شاملة تجمع بين النظرية والتطبيق العملي حيث أنه يقدم عادة من قبل أساتذة وخبراء في علوم الحاسب والهندسة الحاسوبية بجامعة ستانفورد، مع خبرة كبيرة في مجالات الذكاء الاصطناعي وغالبا يشارك في الكورس باحثون متقدمون وطلاب دراسات عليا لديهم مشاريع في النماذج اللغوية الضخمة لتقديم وجهة نظر أكاديمية متوازنة.
حيث أنه يستهدف فئات الدراسات العليا والمهتمون بتطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة وأيضا المهتمون بمجالات NLP والتعلّم العميق الذين يريدون فهم معمق لكيفية تصميم وتشغيل نماذج اللغة الكبيرة لذا الكورس يكون مخصص لمن لديهم خلفية قوية في علوم الحاسب باختلاف مستوياتها المتعددة لأنه يتطلب فهم أساسي للشبكات العصبية والبرمجة بلغة Python.
أهم ما يميز كورس Transformers & LLMs (CME295) :
1. تركيز على أحدث التقنيات في الذكاء الاصطناعي حيث أن الكورس يغطي نماذج المحوّلات والنماذج اللغوية الضخمة التي تعتبر هي من أحدث وأقوى تقنيات معالجة اللغة الطبيعية اليوم لذلك يعطي المتعلم فهم معمق للأسس النظرية والتطبيقية لهذه النماذج بأسلوب مبسط احترافي يستوعبه الجميع.
2. دمج النظرية بالتطبيق العملي لأن المحاضرات لا تقتصر على الشرح النظري لكنها تشمل تمارين عملية ومشاريع تطبيقية لتعليم كيفية تدريب النماذج وتطبيقها على بيانات حقيقية كما يعتبر هذا النوع من الدمج أنه يعزز القدرة على تطبيق المعرفة في مشاريع حقيقية يمكن تنفيذها بسهوله وسرعه.
3. يمنح كورس Transformers & LLMs (CME295) المتعلم اكتساب خبرة عملية في استخدام مكتبات مثل PyTorch وTensorFlow كما أنه يتم التركيز على تحليل أداء النماذج من بدايتها لنهايتها ثم يقوم بتعليم تفسير النتائج لتعزيز مهارات التفكير التحليلي بطريقة فلسفية منطقية وحل المشكلات المختلفة.
4. الكورس لا يقتصر على NLP فقط لكم يمتد لتطبيقات أنظمة المحادثة الذكية، البحث المعلوماتي، توليد النصوص الإبداعية، وحتى التطبيقات الطبية والتعليمية لاعطاء الطالب رؤية واسعة لتطبيقات التعلّم العميق في الحياة الواقعية لذلط يعد منصة مثالية للباحثين لتطبيق أفكارهم في مشاريع متقدمة.
5. الكورس جزء من مقررات جامعة ستانفورد وذلك الأمر يمنحه موثوقية أكاديمية عالية معتمدة في جميع جهات العمل المختلفة وأهم ما يميز ذلك الكورس أنه بعتمد في تصميم المنهج علي طرق مراعاه التدرج في التعلم من الأساسيات مرورا بالنماذج المتقدمة حتي يتم الوصول إلى التطبيقات العملية.
أقرأ أيضا : كورس Deep Learning في مجال التعلم العميق
نصائح أثناء كورس Transformers & LLMs :
قبل البدء بالكورس ينصح بمراجعة مبادئ الشبكات العصبية والتعلّم العميق وخوارزميات Backpropagation وأيضا إتقان Python وPyTorch أو TensorFlow يسهل التعامل مع التمارين العملية ولا يكتفي المتعلم بتطبيق الكود فقط بل يجب فهم آلية Multi-Head Attention، وPositional Encoding لأن الفهم العميق لهذه المفاهيم يسهل التعامل مع النماذج الضخمة وتخصيصها لمهام محددة.
التدرج في البدء بمشاريع صغيرة مثل تصنيف نصوص قصيرة أو تحليل المشاعر، قبل الانتقال إلى مشاريع أكبر مثل Chatbots أو تلخيص نصوص طويلة لأن هذا ينمي القدرة على حل المشكلات المعقدة تدريجيا وأيضا الكورس يحتوي على محاضرات وأوراق بحثية لذلك ينصح بالرجوع للمراجع الأصلية مثل الورقة البحثية الأصلية لنموذج Transformer (Vaswani et al., 2017) لفهم العمق النظري.
من أهم تلك النصائح :
من الضروري تجربة تخصيص النماذج اللغوية الكبيرة على مجموعات بيانات صغيرة لتطبيق المفاهيم النظرية عمليا لكي ينمي القدرة على تطبيق النماذج لمجالات متنوعة مثل الطب، التعليم، والتسويق ثم المشاركة في المجتمع الأكاديمي والتقني من خلال التفاعل مع طلاب آخرين ومنتديات AI تسهل تبادل الخبرات وحل المشكلات البرمجية للتعرف على أحدث التطورات والأفكار البحثية.
لأن Transformers & LLMs (CME295) متقدم بشكل علمي لذلك يحتاج وقت يومي للمراجعة والتطبيق العملي ومن الأفضل أن يقوم المتعلم بتقسيم الوقت ما بين فهم النظرية وطريقة كتابة الكود بشكل صحيح وتجربة المشاريع يجعل التعلم أكثر فعالية وثبات بداخل عقل الطالب ليتسطيع العمل في أي جهه بسهوله بسبب كم المعلومات التي تم الحصول عليها من خلال هذا الكورس.
