Le cours explique bien comment préparer son propre jeu de données et lancer un fine-tuning sans se perdre dans la théorie. J'ai particulièrement aimé la partie sur le nettoyage des données avant l'entraînement, très concrète. Seul bémol, la partie sur l'évaluation du modèle aurait mérité un peu plus de détails.
دليل المبتدئين لضبط نماذج اللغة الكبيرة (LLM Fine-Tuning)
تعلم كيفية تخصيص نماذج اللغة القوية باستخدام بياناتك الخاصة لحل المشكلات الفريدة، دون الحاجة إلى خبرة متقدمة في تعلم الآلة.
-
💬
مدرب ذكاء اصطناعي
اسأل عن أي درس واحصل على إجابة واضحة فورًا، في أي وقت. -
🕐
ابدأ في أي وقت
بلا جداول أو مواعيد نهائية — تعلّم بوتيرتك، وقتما يناسبك. -
🌐
بالعربية
الدروس والمهام والشهادة — كل ذلك بلغتك بالكامل.
حول هذه الدورة
هل تريد أن تجعل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) تؤدي بشكل أفضل في مهامك المحددة؟ النماذج العامة قوية، لكن ضبطها بدقة (fine-tuning) باستخدام بياناتك الخاصة يطلق العنان لإمكاناتها الحقيقية للتطبيقات المتخصصة.
توفر هذه الدورة مسارًا واضحًا قائمًا على النصوص لفهم وتطبيق ضبط نماذج اللغة الكبيرة. ستتعلم كيفية أخذ نموذج لغة مفتوح المصدر مُدرب مسبقًا وتكييفه ليناسب مجالك أو حالة الاستخدام المحددة، لبناء أداة ذكاء اصطناعي أكثر دقة وملاءمة.
ما ستتعلمه:
* فهم المفاهيم الأساسية وراء نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وسبب ضرورة الضبط الدقيق.
* تعلم كيفية إعداد وتنظيف وتنسيق مجموعات البيانات المخصصة الخاصة بك للتدريب الناجح.
* تطبيق تقنيات الضبط الدقيق الفعالة من حيث المعلمات (PEFT) الحديثة مثل LoRA.
* التدرب على سير العمل الكامل لضبط نموذج لغة كبير مفتوح المصدر من البداية إلى النهاية.
* تطوير طرق أساسية لتقييم أداء نموذجك المضبوط بدقة.
* التعرف على الاعتبارات الأخلاقية والتحيزات المحتملة في تدريب النماذج المخصصة.
تبدأ الدورة بالنظرية الأساسية لنماذج اللغة الكبيرة والضبط الدقيق قبل أن ترشدك خلال الخطوات العملية لإعداد البيانات وتدريب النموذج والتقييم. يتم شرح جميع المفاهيم من خلال نصوص واضحة وأمثلة برمجية.
تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين تمامًا. لا يلزم وجود خبرة سابقة في تعلم الآلة أو الذكاء الاصطناعي للبدء.
ابدأ رحلتك في بناء حلول الذكاء الاصطناعي المخصصة اليوم.
ما الذي ستحصل عليه
-
📜
شهادة إتمام
أضفها إلى ملفك على LinkedIn -
💬
مدرّس AI شخصي
عالق في دورة؟ اسأل مدرّسك المدمج أي شيء، في أي وقت. -
🎧
النسخة الصوتية مضمَّنة
تعلَّم أثناء تنقُّلك — دون شاشة -
♾️
وصول مدى الحياة
عُد متى شئت، بلا انتهاء -
📱
الهاتف أو الكمبيوتر
يعمل في أي مكان وعلى أي جهاز -
💸
استرداد خلال 14 يومًا
دون أسئلة -
⚡
قصير ومركَّز
3 ساعة من المحتوى التطبيقي
المراجعات (4)
This walks you through fine-tuning a language model on your own dataset step by step, and the pacing is just right for someone who's never touched this before. I liked how it explained why certain hyperparameters matter instead of just telling you to copy settings. By the end I actually had a working fine-tuned model on my own data, which felt great.
Akhirnya faham cara sediakan dataset sendiri untuk fine-tune model, walaupun bahagian LoRA boleh diterang lebih lanjut.
Finalmente un corso che spiega il fine-tuning dei modelli linguistici in modo chiaro, partendo dai dati fino al modello addestrato, senza mai risultare troppo tecnico per un principiante.
المتعلمون أخذوا أيضًا
🔥 رائج
🎓 بشهادة
أساسيات تحسين LLM: الضغط و Fine-Tuning
شهادة
تطبيق عملي
70,00 lei
→
🔥 رائج
🎓 بشهادة
مقدمة في ضبط LLM الدقيق باستخدام LoRA و QLoRA
شهادة
تطبيق عملي
70,00 lei
→
🏆 الأكثر شعبية
🎓 بشهادة
أسس نماذج اللغات الكبيرة: من المحولات إلى ضبط الدقة
شهادة
تطبيق عملي
70,00 lei
→
🔥 رائج
🎓 بشهادة
مقدمة في LLM Fine-Tuning على بيانات النطاق
شهادة
تطبيق عملي
70,00 lei
→
الأسئلة الشائعة
ما الذي أحتاجه لأخذ هذه الدورة؟ +
يكفي هاتف أو كمبيوتر متصل بالإنترنت. بدون تثبيتات أو أجهزة خاصة.
كيف يمكنني الدفع؟ +
بالبطاقة عبر Stripe. لا نخزن بيانات البطاقة — يتولى Stripe ذلك بأمان.
هل يمكنني استرداد المال؟ +
نعم — استرداد كامل خلال 14 يومًا، دون أسئلة.
إلى متى يستمر وصولي؟ +
إلى الأبد. بمجرد الشراء، الدورة لك تعود إليها متى شئت.
هل سأحصل على شهادة؟ +
نعم. عند الإتمام ستحصل على شهادة يمكنك إضافتها إلى ملفك في LinkedIn.
مصمَّم للعاملين في
التقنية
التصميم
المالية
التسويق
الرعاية الصحية
التعليم
الضيافة
التصنيع