Fine-Tuning

في هذه الجلسة سنتعرّف على مفهوم الضبط الدقيق، وهو عملية تحسين أداء نموذج الذكاء الاصطناعي وتخصيصه ليعمل بشكل أفضل في مهام محددة أو مجالات معينة سنتعلم كيف يمكن تدريب النموذج على بيانات خاصة بنا ليصبح أكثر دقة في الإجابة، وأكثر فهماً للسياق الذي نريده، بدلاً من الاعتماد فقط على المعرفة العامة للنموذج هذه الجلسة تمثل خطوة متقدمة في بناء حلول احترافية باستخدام الذكاء الاصطناعي، حيث سننتقل من استخدام النماذج الجاهزة إلى تخصيصها لتناسب احتياجاتنا الفعلية ماذا سنتعلّم في هذه الجلسة؟ ما المقصود بالضبط الدقيق ولماذا نحتاج إليه الفرق بين استخدام النموذج كما هو وبين تخصيصه ببيانات خاصة متى نستخدم الضبط الدقيق ومتى لا يكون ضرورياً المتطلبات الأساسية لعملية الضبط الدقيق أمثلة تطبيقية على تحسين أداء نموذج لمهمة محددة 00:00:00 مقدمة المحاضرة ومراجعة لما سبق 00:01:21 ما هو الـ Fine-Tuning (الضبط الدقيق) ولماذا نحتاجه؟ 00:02:37 الفرق بين Pre-training و Instruction Fine-Tuning 00:05:40 تطبيقات الـ Fine-Tuning (الأسلوب، تنسيق المخرجات، وتخصيص المجال) 00:07:43 الفرق بين Self-Supervised و Supervised Fine-Tuning (SFT) 00:10:06 تقطير النماذج (Model Distillation) وتصغير حجمها 00:12:06 متى نستخدم Prompt Engineering ومتى نلجأ للـ Fine-Tuning؟ 00:17:06 ما هو Preference Tuning وكيف نمنع النماذج من الإجابات الخاطئة؟ 00:19:59 متى نختار نماذج كبيرة أو صغيرة للتدريب؟ 00:22:22 طرق التدريب: Full Fine-Tuning مقابل PEFT 00:24:24 شرح تقنية LoRA (Low-Rank Adaptation) لتقليل الموارد 00:26:52 إعدادات التدريب الأساسية (Epochs, Batch Size, Learning Rate) 00:28:41 تطبيق عملي: Full Fine-Tuning باستخدام مكتبة Transformers 00:36:06 شرح تقليل حجم النموذج (Quantization: 4-bit, 8-bit, FP16) 00:42:21 تطبيق عملي: تدريب نموذج باستخدام تقنية LoRA و PEFT 00:50:03 خاتمة الجلسة الهدف من الجلسة تمكين المشاركين من فهم كيفية تخصيص نماذج الذكاء الاصطناعي لتناسب احتياجات محددة، والاستعداد لبناء تطبيقات أكثر دقة واحترافية في المراحل المتقدمة من المخيم ما تنسوا متابعة صفحاتنا على منصات التواصل https://linktr.ee/GDG_UofK الإشتراك في موقع المجموعة الرسمي https://gdg.community.dev/gdg-on-camp... -------------------------------------- #GDG_UofK #GDGOnCampus #BuildWithAI #gemini #GoogleCloud #gdg_uofk #gdgoncampus #ai #Boot_camp