كورس LLM Evaluation & Scaling يجعل نماذج اللغة الكبيرة أكثر ذكاء وهو الكورس الذي يقدم تجربه فريدة لكل من يهتم بمجال نماذج اللغة الكبيرة ويركز باهتمام شديد على كيفية تقييم أداء هذه النماذج بدقة علمية وفهم نقاط قوتها وضعفها ثم توسيعها وتحسينها لتحقيق أقصى إمكانياتها.
من خلال كورس LLM Evaluation & Scaling يتم نعلم استراتيجيات متقدمة لقياس الجودة والتعامل مع الأخطاء ثم تحسين استجابات النماذج لتكون أكثر فعالية ويجعل المتعلم قادر على تحويل المعرفة إلى مشاريع بحثية أو تطبيقات صناعية ملموسة ويضعه في قلب التطور السريع لعالم الذكاء الاصطناعي.
نماذج اللغة الكبيرة :
تعتبر نوع من نماذج الذكاء الاصطناعي المبنية على التعلم العميق ومصممة لفهم وإنتاج اللغة البشرية بطريقة قريبة من تفكير الإنسان حيث تعتمد على الشبكات العصبية الضخمة وتدرب على كمية هائلة من البيانات النصية لتعلم الأنماط اللغوية والقواعد والسياقات المختلفة.
الهدف الرئيسي لـ LLMs هو التنبؤ بالكلمة أو الجملة التالية بناء على السياق ويسمح لها بـ إنتاج نصوص مفهومة وطبيعية والإجابة عن الأسئلة وأيضا تلخيص نصوص طويلة ثم ترجمة اللغات لذلك يمكن اعتبارها آلة قادرة على “فهم” اللغة البشرية والتفاعل معها بشكل ذكي.
نماذج اللغة العربية تتكون من مليارات المعاملات التي تحدد العلاقة بين الكلمات والمعاني حيث أنه كلما زادت البيانات وعدد المعاملات كلما أصبح النموذج أكثر قدرة على التعامل مع المهام المعقدة ويتم استخدام تقنيات Transformer Architecture التي تسمح للنموذج بفهم السياق الطويل داخل النصوص.
لذلك الفرق بينها وبين نماذج اللغة التقليدية أن التقليدية تكون محدودة بالحجم أو بنطاق المهام الموجود فقط دون التفرع لأي مهام أخري لكن نماذج LLMs ضخمة وقادرة على أداء مهام متعددة دون تدريب منفصل لكل مهمة لأن لديها “فهم عام للغة بشكل متكامل ومرن”.
كورس LLM Evaluation & Scaling :
يبدأ بتوضيح أهمية التقييم في نماذج اللغة باستعراض المقاييس الكمية والكيفية لقياس جودة المخرجات النصية ويقوم بشرح اختلاف تقييم المهام التوليدية عن مهام الفهم ثم تحليل النتائج لتحديد نقاط القوة والضعف في النموذج لأن ذلك المحور يوفر للدارس إطار علمي لفهم أداء أي نموذج لغة بشكل موضوعي.
يقوم بتعريف استراتيجيات مبتكرة لاستخدام نماذج اللغة نفسها في تقييم مخرجات النماذج الأخرى بما في ذلك المقارنة بين مخرجات النماذج المختلفة والعمل علي تطوير أساليب تقييم قابلة للتوسع بشكل منهجي مع توفير ضمان موثوقية النتائج باستخدام نموذج قوي كمرجع أساسي له.
يتناول الكورس كيفية اختيار مجموعات بيانات معيارية مناسبة وأيضا قراءة وتحليل النتائج المقارنة بين النماذج وبعضها البعض والقدرة علي فهم القيود والأهداف لكل Benchmark لتقييم الأداء بدقة حيث أن ذلك الأمر يقوم بتعزيز قدرة الطلاب على تحليل فعالية النماذج في بيئات متعددة ومختلفة.
يغطي جزء التوسيع الأساليب العلمية لزيادة قدرات النماذج دون التأثير على الاستقرار مثل زيادة حجم البيانات والمعلمات بطريقة محسوبة والتمكن من تحسين الشبكات العصبية لتحقيق أفضل أداء دون Overfitting وأيضا شرح تحليل العلاقة بين حجم النموذج وسرعة الأداء وجودة المخرجات بالتفصيل.
يهتم بالتدريب على تحسين أداء النماذج بعد تخصيصها لمهام محددة ثم ضرورة التركيز على تقليل الأخطاء والانحيازات واستخدام بيانات مهيكلة لتحسين النتائج وأهمية فهم تأثير عمليات Fine-Tuning على مخرجات النموذج كما أن الكورس يوفر أمثلة عملية على تقييم النماذج وتوسيعها في بيئات واقعية.
كورس Computer Vision لاكتشاف أسرار رؤية الكمبيوتر من ستانفورد خطوة بخطوة
نصائح لدراسة مجال نماذج اللغة الكبيرة :
ضرورة التركيز علي على الرياضيات الأساسية مثل الجبر الخطي والتفاضل والتكامل لأنها سوف تساعدك بشكل جيد على تحليل النماذج وشرح سلوكها بدل الاعتماد على التجربة فقط.
لابد من التعمق في دراسة معمارية Transformers لأنها أساس كل نماذج اللغة الكبيرة الحديثة مع دراسة كيفية عمل Attention Mechanism، Tokenization، وEmbeddings.
قبل التعامل مع LLMs من الضروري تعلم أساسيات Neural Networks وDeep Learning وأيضا فهم ودراسة آلية التدريب وفقدان الخطأ (Loss Function)، والانحدار العكسي (Backpropagation).
استثمار الوقت في قراءة أوراق علمية أساسية وحديثة في LLMs وNLP ثم التركيز على فهم الأهداف البحثية وطرق التجربة والتحليل الإحصائي للنتائج لأن هذا التعلم يدربك على التفكير النقدي العلمي.
البداية بمشاريع صغيرة لفهم المفاهيم ثم الانتقال إلى مشاريع أكبر تتطلب تحليل معمق للنماذج وقياس الأداء و هذا الأسلوب الأكاديمي يضمن فهم كل جزء من النموذج قبل توسيع العمل عليه.
