في عالم الذكاء الاصطناعي أصبحت النماذج اللغوية قلب كل تطبيق ذكي للتفاعل مع البشر من مساعدات صوتية إلى محركات بحث ذكية وتوليد نصوص إبداعية تناسب جميع المجالات لكن فهم هذه النماذج لا يقتصر على استخدامها لكن يتطلب معرفة كيف تعمل من الداخل وكيف يمكن بناءها خطوة خطوة.
كورس Language Models from Scratch يقدم تجربة فريدة للمهتمين بالذكاء الاصطناعي لأنه يبدأ من الصفر ويعلمك كيف تحول اللغة إلى أرقام، وكيف يبني النموذج نفسه على هذه البيانات، وصولًا إلى تدريب نموذج لغوي حقيقي يمكنه توقع الكلمات وانشاء جمل مفهومة وهو ليس مجرد شرح نظري بل رحلة عملية لتتعلم بنية Transformer والتقنيات الحديثة وراء النماذج اللغوية الكبيرة ليصبح فرصة ذهبية لأي شخص يرغب في احتراف الذكاء الاصطناعي اللغوي.
أهداف كورس Language Models from Scratch (CS336) :
1. يهدف الي فهم تمثيل اللغة ومعالجتها رقميا من خلال تعلم تقنيات الـ Tokenization لتحويل النصوص إلى أرقام يمكن للنموذج التعامل معها وأيضا فهم Embeddings لتمثيل الكلمات والعبارات في فضاء رقمي يعكس العلاقات الدلالية بينها.
2. تصميم نموذج لغوي بدون الاعتماد على مكتبات جاهزة بدءًا من المعادلات الرياضية الأساسية وحتى الشبكات العصبية العميقة وتطوير القدرة على كتابة Transformer كامل بنفسك وفهم كل مكون فيه (Positional Encoding, Multi-Head Attention).
3. يقوم بتعلم كيفية تجهيز البيانات الضخمة وتدريب النموذج عليها بكفاءة وأيضا فهم استخدام GPU وParallelization لتسريع التدريب على مجموعات بيانات كبيرة واستخدام تقنيات تحسين الأداء مثل Hyperparameter Tuning وOptimizers المختلفة.
4. فهم التطبيقات العملية للنماذج اللغوية ثم القدرة على توليد نصوص مفهومة وتحليل اللغة الطبيعية وأيضا استعياب النماذج اللغوية في مساعدات ذكية، تحليل بيانات نصية، وترجمة آلية ثم تعلم أساليب التعامل مع PyTorch وجميع مهارات البرمجة.
أقرأ أيضا : كورس Transformers & LLMs (CME295) لدراسة النماذج اللغوية الضخمة
محاضرات Language Models from Scratch (CS336) :
الدرس الأول يقوم بتعريف النماذج اللغوية ودورها في فهم النصوص والفرق بين النماذج التقليدية والنماذج العصبية الحديثة وتوضيح لمحة عن Transformer وأهميته في معالجة اللغة الطبيعية والاجابه عن سؤال لماذا نحتاج لبناء النموذج من الصفر؟
الدرس الثاني يقوم بتحويل النصوص إلى أرقام يمكن للنموذج التعامل معها ودراسة أساسيات Vocabulary و Embeddings لتمثيل الكلمات رقميا ثم وجود أمثلة عملية على Python وPyTorch في البرمجة.
أيضا الدرس الثالث يهتم ببناء شبكة عصبية بسيطة لتوقع الكلمات التالية وأيضا فهم Forward Pass و Backpropagation ثم يبدأ بتعريف Loss Function وطرق تحسين النموذج بأسلوب فعال احترافي.
الدرس الرابع يهتم بمعالجة مشاكل الشبكات التقليدية مع تسلسل الكلمات الطويل كما يحتوي علي مقدمة عن Attention Mechanism وكيف يحل مشكلة طول التسلسل ثم بنية Transformer: Encoder وDecoder.
الدرس الخامس يقوم بشرح Self-Attention خطوة خطوة ويعلمك كيفية استخدام Multi-Head Attention لتعزيز قدرة النموذج على فهم السياق وأيضا يتم توضيح أمثلة عملية على الحسابات الرياضية للـ Attention.
من أهم الدروس هو الحلقة النهائية التي تضم الخاتمة والرحلة العملية من حيث مراجعة كل المفاهيم من الصفر إلى النموذج النهائي ونصائح لمشاريع عملية وكيف تبدأ مشروعك الشخصي لبناء نموذج لغوي كامل.
المتطلبات الأساسية قبل بدء الكورس :
كورس Language Models from Scratch (CS336) يحتاج منك أساس قوي في عدة مجالات قبل البدء لتتمكن من الاستفاده لذا لابد من اتقان مهارات البرمجة بلغة Python لأن الكورس يعتمد بشكل كامل عليها ويُفضل أن يكون لديك خبرة في كتابة الدوال والعمل مع مكتبات NumPy وفهم مبادئ البرمجة الكائنية سيكون مفيد عند التعامل مع البنية المعقدة للنماذج.
أيضا فهم الشبكات العصبية التقليدية والمفاهيم الأساسية مثل Forward و Backpropagation و Loss Functions ثم معرفة كيفية التعامل مع بيانات التدريب والاختبار وتقسيمها بشكل صحيح. ومن الضروري التعامل مع PyTorch لأن الكورس يستخدم تلك المكتبه لبناء النماذج اللغوية ولو لم يكون لديك خبرة سابقة يمكن تعلم PyTorch من خلال كورسات قصيرة قبل بدء CS336.
استعياب الرياضيات الأساسية للذكاء الاصطناعي لأن بعض المفاهيم في الإحصاء والاحتمالات تساعد في فهم توزيع الكلمات والنماذج الاحتمالية ولابد أيضا من الاستعداد للتعلم بطريقة عملية ترتبط بتنفيذ المشاريع لأن الكورس يكون عملي جدا ويحتاج تجربة وخطأ لذا يجب التحلي بالصبر والتمكن من القدرة على قراءة الأكواد المعقدة وفهم آلية عمل كل مكون في النموذج.
