الوصف
تم تصميم دورة Hugging Face LLM لتعزيز وديمقراطية الذكاء الاصطناعي من خلال التعليم مفتوح المصدر. توفر هذه الدورة فهماً عميقاً لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) باستخدام مكتبات من نظام Hugging Face البيئي، بما في ذلك Transformers وDatasets وTokenizers وAccelerate، بالإضافة إلى المكتبات الخارجية التي تساهم في مجتمع الذكاء الاصطناعي.
قراءة المزيد
في البداية، كانت الدورة تركز على معالجة اللغة الطبيعية، لكنها تطورت لتؤكد على نماذج اللغة الكبيرة، التي تمثل مجموعة قوية من نماذج معالجة اللغة الطبيعية. تتميز نماذج اللغة الكبيرة بحجمها الضخم وبيانات التدريب الواسعة، مما يمكنها من أداء مجموعة واسعة من المهام اللغوية مع تدريب محدد للمهام بشكل ضئيل. على مدار الدورة، سيستكشف المتعلمون كل من المفاهيم التقليدية في معالجة اللغة الطبيعية وتقنيات نماذج اللغة الكبيرة المتطورة، والتي تعتبر ضرورية للعمل الفعال مع نماذج اللغة الكبيرة.
تم هيكلة الدورة في عدة فصول. الفصول من 1 إلى 4 تقدم المفاهيم الرئيسية لمكتبة Transformers، حيث تعلم المشاركين كيفية عمل نماذج Transformer وكيفية استخدام نموذج من Hugging Face Hub. تغطي الفصول من 5 إلى 8 أساسيات Datasets وTokenizers، مع التعمق في المهام التقليدية في معالجة اللغة الطبيعية وتقنيات نماذج اللغة الكبيرة. الفصل 9 يتجاوز معالجة اللغة الطبيعية، ويوجه المتعلمين حول كيفية بناء ومشاركة عروض توضيحية لنماذجهم على Hugging Face Hub. أخيراً، تتناول الفصول من 10 إلى 12 مواضيع متقدمة في نماذج اللغة الكبيرة، بما في ذلك تحسين النماذج وبناء نماذج التفكير.
لتحقيق النجاح في هذه الدورة، يجب أن يكون لدى المشاركين معرفة جيدة بلغة بايثون ويشجعون على أخذها بعد دورة تمهيدية في التعلم العميق. بينما لا تتطلب المعرفة السابقة بـ PyTorch أو TensorFlow، فإن الإلمام بهذه الأطر سيكون مفيداً. بعد الانتهاء، يُنصح المتعلمون باستكشاف تخصص معالجة اللغة الطبيعية من DeepLearning.AI لفهم أوسع لنماذج معالجة اللغة الطبيعية التقليدية.
تم تأليف الدورة من قبل فريق من مهندسي التعلم الآلي والباحثين ذوي الخبرة في Hugging Face، الذين يهدفون إلى جعل معالجة اللغة الطبيعية متاحة للجميع. الدورة مجانية تماماً وخالية من الإعلانات، مما يوفر فرصة ممتازة لأي شخص مهتم بتعزيز معرفته في الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية.
- الفئةالتدريب المؤسسي والتعلّم الإلكتروني
الميزات الأساسية لـ دورة Hugging Face LLM
وصول مجاني
تجربة خالية من الإعلانات
تركيز على نماذج اللغة الكبيرة
عروض توضيحية عملية
مواضيع متقدمة
معرفة بلغة بايثون مطلوبة
لا حاجة لمعرفات سابقة بـ PyTorch/TensorFlow
مساهمات المجتمع
كيفية استخدام دورة Hugging Face LLM؟
ابدأ: قم بزيارة صفحة دورة Hugging Face LLM.
تعلم: اتبع الفصول المنظمة لفهم نماذج اللغة الكبيرة ومعالجة اللغة الطبيعية.
مارس: استخدم الكود المقدم في Google Colab أو Amazon SageMaker Studio Lab.
شارك: شارك في منتديات Hugging Face لطرح الأسئلة وأفكار المشاريع.
حالات استخدام دورة Hugging Face LLM
- تعلم معالجة اللغة الطبيعية
- بناء نماذج اللغة الكبيرة
- مشاركة النماذج
- ممارسة عملية
- المشاركة المجتمعية
