متوسط · بعد Python الاحترافي
الذكاء الاصطناعي التوليدي والنماذج اللغوية الكبيرة
نسخة تجريبية هذه الدورة نسخة تجريبية. ما زالت الدروس والتمارين والترجمات قيد المراجعة وقد تتغير. أبلغنا عن أي شيء يبدو خاطئًا عبر زر الملاحظات.
استدعاء نموذج يتطلب ثلاثة أسطر، أما جعله موثوقًا فيتطلب هندسة. ستبني بنفسك المُرمِّزات (tokenisers) وآليات أخذ العينات والاسترجاع وحلقات الأدوات وأدوات التقييم ودفاعات مواجهة الحقن. في بيئة التشغيل المعزولة لهذا الموقع، تستعمل التمارين نموذجًا مُحاكى صغيرًا، حتميًا ومُعلَنًا بوضوح أنه كذلك، حتى يمكن التحقق بدقة من منطق كودك. وهو لا يكشف شيئًا عن جودة النماذج الحقيقية. أما النماذج الحقيقية فتأتي في المشروع الختامي، عبر مزوِّد أو نموذج محلي تختاره أنت، وعلى نفقتك الخاصة.
- الوحدات
- 9
- الدروس
- 21
- المدة
- ~36 ساعة
- المشاريع
- 2
ما ستتمكّن من فعله
- شرح الرموز والتضمينات والانتباه وأخذ العينات وحدود السياق، وما يترتب عليها
- التحقق من صحة المخرجات المهيكلة، وتصميم الموجِّهات (prompts) بوصفها برمجيات مُختبَرة
- بناء الاسترجاع وتقييمه بقياس الاستدعاء (recall)، والتحقق من الاستشهادات
- تنفيذ حلقات الأدوات مع قوائم السماح وإعادة المحاولة والميزانيات والتسجيل
- التقييم بمجموعات البيانات الذهبية وبوابات التراجع
- الدفاع ضد حقن الموجِّهات وتسرّب البيانات، وبيان المخاطر المتبقية
لمن هذه الدورة
المطوّرون الذين يريدون البناء بالنماذج اللغوية دون الاعتماد على أمثلة API منسوخة.
ما تحتاجه
إتقان جيد لـ Python: الدوال، والأصناف، والأخطاء، وJSON، والاختبارات. وتفيد معرفة NumPy. ودرس الانتباه (attention) في دورة التعلّم العميق مفيد لفهم أعمق. ولا حاجة إلى مفتاح API قبل المشروع الختامي.
ما ستبنيه
- مساعد ملاحظات مع تقييم
- المشروع الختامي للذكاء الاصطناعي التوليدي
المنهج
الأسسما الذي يفعله النموذج اللغوي فعلًا. وحدة واحدة · 4 دروس
- 1 النماذج اللغوية من الداخلالرموز والتضمينات والاحتمالات والحدود.
البناءالمخرجات المهيكلة والموجِّهات والاسترجاع والأدوات. 4 وحدات · 9 دروس
- 2 العمل مع النماذجالاختيار والتراخيص والتكلفة ومخرجات يمكنك تحليلها.
- 3 الموجِّهات بوصفها برمجياتمواصفات وإصدارات واختبارات.
- 4 التوليد المعزَّز بالاسترجاعقطِّع، وفهرِس، واسترجع، وأعد الترتيب، وأسنِد إلى المصادر، وقِس كل خطوة.
- 5 بنية تطبيقات النماذج اللغوية الكبيرةحلقات الأدوات وإعادة المحاولة والميزانيات والحالة والسجلات.
الضمانالتقييم والأمن والحدود. وحدتان · 4 دروس
- 6 تقييم أنظمة النماذج اللغوية الكبيرةالمجموعات الذهبية وبوابات التراجع وتحليل الهلوسة.
- 7 الأمن والاستخدام المسؤولحقن الموجِّهات والتسرّب والأدوات التي قد تُلحق الضرر.
التسليمالتكييف والتشغيل ومشروعك الختامي. وحدتان · 4 دروس
- 8 مواضيع متقدمةالضبط الدقيق والمُكيِّفات والتشغيل وتعدد الوسائط والوكلاء.
- 9 المشروع الختاميشيء حقيقي، لا مجرد غلاف لروبوت محادثة.