كيفية فهم تدريب نماذج اللغة الضخمة (LLM) بسهولة للمبتدئين

مقدمة في نماذج اللغة الضخمة (LLMs)

الفقرة أ. تعريف وخصائص LLMs

1. مفردات ضخمة وفهم اللغة

نماذج اللغة الضخمة (LLMs) هي أنظمة ذكاء اصطناعي تم تدريبها على كميات ضخمة من بيانات النص، في العادة من الإنترنت، لتطوير فهم عميق للغة الطبيعية. تتمتع هذه النماذج بوصول إلى مفردات ضخمة، عادة في نطاق يتراوح بين الملايين من الكلمات المميزة، ويمكنها فهم وإنشاء نص يشبه البشر في مجموعة واسعة من المواضيع والسياقات.

2. القدرة على إنشاء نص يشبه البشر

من السمات التميزية لنماذج اللغة الضخمة (LLMs) هي قدرتها على إنشاء نص منسق وسلس وملائم سياقيًا. يمكن لهذه النماذج إنتاج محتوى طويل المدى، مثل المقالات والقصص وحتى الشفرات، والتي يصعب تمييزها عن النص الذي يكتبه إنسان.

3. تطبيقات متنوعة في معالجة اللغة الطبيعية

وجدت نماذج اللغة الضخمة (LLMs) تطبيقات في مجموعة متنوعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، بما في ذلك ترجمة اللغات، وتلخيص النصوص، والإجابة على الأسئلة، ونظم الحوار، وحتى الكتابة الإبداعية. لقد جعلت قدرتها التكيفية وأداؤها منهجًا أساسيًا في العديد من أنظمة معالجة اللغة الطبيعية الحديثة.

المقطع الثاني. عملية تدريب نماذج اللغة الضخمة (LLMs)

الفقرة أ. الحصول على البيانات والمعالجة المسبقة

1. جمع البيانات من الويب واستخراج النص

يبدأ تدريب نماذج اللغة الضخمة (LLMs) عادة بالحصول على بيانات نصية ضخمة من الإنترنت. تنطوي هذه العملية غالبًا على تقنيات جمع البيانات من الويب واستخراج النص لجمع مجموعة متنوعة من النصوص من مصادر مختلفة عبر الإنترنت، مثل المواقع الإلكترونية والكتب ووسائل التواصل الاجتماعي.

2. تنظيف البيانات وتصفيتها

بمجرد جمع البيانات النصية الخام، يجب تنظيفها وتصفيتها لإزالة الضوضاء والمحتوى غير ذي صلة والمعلومات الضارة أو المتحيزة بشكل محتمل. ينطوي هذا الخطوة على تقنيات مثل إزالة علامات HTML والتعامل مع الأحرف الخاصة وتحديد وإزالة النص ذي الجودة المنخفضة أو المكرر.

3. عملية تجزئة الكلمات وإنشاء المفردات

ثم يتم تجزئة البيانات النصية المنظفة، والتي تشمل تقسيم النص إلى وحدات أصغر ذات معنى (مثل الكلمات أو الجزء الأصغر من الكلمة)، وتشمل هذه العملية أيضًا إنشاء مفردة، وهي مجموعة محدودة من الرموز المميزة التي سيتم تدريب النموذج عليها.

الفقرة ب. الاعتبارات المعمارية

1. نماذج قائمة على الـ Transformer

غالبًا ما تستند نماذج اللغة الضخمة (LLMs) إلى معمارية Transformer، التي تم تقديمها في ورقة البحث النافعة "Attention is All You Need" بقلم Vaswani وآخرين عام 2017. يتميز تصميم معمارية Transformer باستخدام ترميز-فك مشترك وآلية الانتباه، والتي تسمح للنموذج بالتركيز على أجزاء ذات صلة من الإدخال عند إنشاء الإخراج.

أ. تصميم المرمز-الفك

في معمارية Transformer، يقوم مكون المرمز بمعالجة تسلسل الإدخال وإنشاء تمثيل سياقي، بينما يقوم مكون الفك بإنشاء تسلسل الإخراج من خلال التركيز على إخراج المرمز.

ب. آلية الانتباه

الانتباه هي مكون رئيسي في نماذج قائمة على Transformer، حيث يتمكن النموذج من التركيز بشكل ديناميكي على أجزاء ذات صلة من الإدخال عند إنشاء كل رمز إخراج. هذا يساعد النموذج على التقاط الاعتماديات على مستوى طويل المدى وتحسين الأداء العام للنموذج.

2. توسيع حجم النموذج وعمقه

أحد التوجهات الرئيسية في تطوير نماذج اللغة الضخمة (LLMs) هو زيادة حجم النموذج وعمقه. لقد أظهرت النماذج ذات الحجم والعمق الأكبر تحسينًا في الأداء على مجموعة واسعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية، ولكن هذا التوسيع يتطلب أيضًا موارد حوسبية وذاكرة كبيرة.

3. دمج وحدات متخصصة

بالإضافة إلى معمارية Transformer الأساسية، قد تدمج نماذج اللغة الضخمة (LLMs) وحدات أو مكونات متخصصة لتعزيز قدراتها. على سبيل المثال، تتضمن بعض النماذج آليات استرجاع للوصول إلى مصادر المعرفة الخارجية، أو وحدات استدلال لتحسين قدرتها على حل المهام المعقدة.

الفقرة ج. استراتيجيات قبل التدريب

1. التدريب غير المراقب

أ. نموذج تعلم اللغة المعتمد على التمويه (MLM)

تعتبر مهمة تعلم اللغة المعتمدة على التمويه (MLM) استراتيجية مشهورة لتدريب نماذج اللغة الضخمة (LLMs)، حيث يتم تدريب النموذج للتنبؤ بالرموز المفقودة في تتابع الإدخال المقنع جزئيًا. تساعد هذه المهمة النموذج على تعلم تمثيلات سياقية غنية للغة.

ب. نموذج تعلم اللغة التسببي (CLM)

في تعلم اللغة التسببي، يتم تدريب النموذج للتنبؤ بالرمز التالي في التتابع، بناءً على الرموز السابقة. يسمح هذه المهمة للنموذج بتعلم الهيكل الأساسي وأنماط لغة الطبيعة.

ج. توقع الجملة التالية (NSP)

قد يتم تدريب بعض نماذج اللغة الضخمة (LLMs) أيضًا على مهمة توقع الجملة التالية، حيث يتعلم النموذج التنبؤ بما إذا كانت جملتين معطاة متصلة منطقيًا أم لا. تساعد هذه المهمة النموذج على فهم العلاقات على مستوى الخطاب في النص.

2. التدريب المراقب

أ. سؤال وجواب

يمكن تدريب نماذج اللغة الضخمة (LLMs) في مجموعات الأسئلة والأجوبة، حيث يتعلم النموذج تفهم والإجابة على الأسئلة استنادًا إلى السياق المعطى. يساعد هذا النموذج في تطوير مهارات قوية في فهم القراءة.

ب. الاستدلال النصي

تستخدم مهمة الاستدلال النصي لتدريب النموذج على تحديد ما إذا كانت فرضية معطاة يمكن استنتاجها من فرضية أساسية. يقوم ذلك بتدريب النموذج على فهم العلاقات المنطقية بين النص.

ج. تحليل المشاعر

تدريب النموذج على مهام تحليل المشاعر، حيث يتعلم النموذج تصنيف المشاعر (إيجابية أو سلبية أو محايدة) لنص معطى، يمكن أن يساعد النموذج في تطوير فهم أفضل للغة الذاتية.

الفقرة د. تقنيات التحسين

1. خوارزميات التدريب الفعالة

أ. تجميع التدرجات

تجميع التدرجات هي تقنية تسمح بتوسيع حجم التكوين الدفعي بفعالية، حيث يتم تجميع التدرجات من عدة دفعات صغيرة قبل تحديث معلمات النموذج. يمكن أن يساعد هذا في التغلب على قيود الذاكرة أثناء التدريب.

ب. التدريب الدقيق المختلط

يستفيد التدريب الدقيق المختلط من تنسيقات الدقة العددية المختلفة (مثل float32 وfloat16) لتسريع عملية التدريب وتقليل استهلاك الذاكرة، دون أن يؤثر ذلك بشكل كبير على أداء النموذج.

ج. فحص التدرج

فحص التدرج هو تقنية توفير الذاكرة لإعادة حساب التنشيطات أثناء المرور الخلفي، بدلاً من تخزينها أثناء المرور الأمامي. يمكن أن يقلل ذلك من متطلبات الذاكرة لتدريب النماذج الكبيرة.

2. ضبط المعايرة

أ. معدل التعلم

معدل التعلم هو معاير (hyperparameter) حاسم يحدد حجم الخطوة لتحديث معلمات النموذج أثناء التدريب. يمكن أن ضبط معدل التعلم بعناية يؤثر بشكل كبير على التقارب والأداء العام للنموذج.

ب. حجم الدفعة

حجم الدفعة، الذي يحدد عدد أمثلة التدريب التي يتم معالجتها في كل تكرار، يمكن أن يؤثر أيضًا بشكل كبير على ديناميكية التدريب والأداء النهائي للنموذج.

ج. تكسير الوزن

تكسير الوزن هي تقنية تنظيمية تضيف عبء مالي إلى وظيفة الخسارة، مما يشجع النموذج على تعلم قيم وزن أصغر وخفض مخاطر التكيف الزائد مع البيانات.

توسيع وتدريب فعال لنماذج اللغة الضخمة (LLMs)

الفقرة أ. التوازي النموذجي

1. التوازي البيانات

التوازي البيانات هي تقنية تقسيم بيانات التدريب عبر أجهزة متعددة (مثل وحدات المعالجة الرسومية)، حيث يحسب كل جهاز التدرجات على جزء مستقل من البيانات الخاصة به. يتم جمع التدرجات واستخدامها لتحديث معلمات النموذج.

2. التوازي النموذجي

التوازي النموذجي ينطوي على تقسيم هندسة النموذج عبر أجهزة متعددة، حيث يكون لكل جهاز مسؤولية حساب جزء من نتائج النموذج. يمكن أن يكون هذا مفيدًا بشكل خاص لتدريب النماذج الضخمة جدًا التي لا تتناسب مع جهاز واحد.

3. التوازي المتداخل

التوازي المتداخل يجمع بين التوازي البيانات والتوازي النموذجي، حيث يتم تقسيم النموذج إلى مراحل متعددة، ويتم تعيين كل مرحلة إلى جهاز مختلف. يمكن أن يحسن هذا الأمر كفاءة تدريب نماذج اللغة الضخمة على نطاق واسع.

الفقرة ب. تسريع الأجهزة

1. استخدام الوحدة المركزية المعالجة الرسومية (GPU)

أصبحت وحدات المعالجة الرسومية (GPUs) عنصرًا أساسيًا في تدريب نماذج اللغة الضخمة، حيث توفر زيادة كبيرة في السرعة مقارنة بوحدات المعالجة المركزية التقليدية، خاصة للحسابات المتوازية العالية المتضمنة في تدريب الشبكات العصبية.

2. وحدات معالجة التشتت الدماغي (TPUs)

وحدات معالجة التشتت الدماغي (TPUs) هي مسرَّعات للأجهزة المتخصصة تم تطويرها بواسطة Google لحسابات تعلم الآلة الفعالة. تستطيع TPUs تحقيق تحسينات في السرعة أكبر حتى من وحدات المعالجة الرسومية لبعض أنواع الهياكل الشبكية العصبية، بما في ذلك نماذج اللغة الضخمة القائمة على Transformer.

3. التدريب الموزع على منصات الحوسبة السحابية

يتطلب تدريب نماذج اللغة الضخمة غالبًا موارد حسابية كبيرة، وهو ما يمكن أن يكون صعبًا في الإدارة في المواقع الخاصة. يستفيد العديد من الباحثين والمؤسسات من منصات الحوسبة السحابية، مثل Google Cloud وAmazon Web Services وMicrosoft Azure، لتوزيع عملية التدريب عبر أجهزة متعددة واستغلال البنية التحتية المقياسة.

الفقرة ج. آليات الانتباه الفعالة

1. الانتباه الضعيف

تستخدم النماذج القائمة على Transformer التقليدية آلية الانتباه الكثيفة، حيث يتم لكل رمز الانتباه لجميع الرموز الأخرى في التسلسل. يمكن أن يكون هذا مكلفًا حسابيًا، خاصة بالنسبة إلى التسلسلات الطويلة. آليات الانتباه الضعيفة، مثل Longform Transformers أو Reformer، تهدف إلى تقليل التكلفة الحسابية من خلال الانتباه إلى مجموعة فرعية فقط من الرموز.

2. الانتباه المحوري

الانتباه المحوري هو آلية انتباه فعالة تقسيم الحسابات الانتباهية إلى عمليتين انتباه منفصلتين، واحدة على طول الفقرة والأخرى عبر الأبعاد. يمكن أن يقلل ذلك بشكل كبير من تعقيد الحساب الحسابي لآلية الانتباه.

3. Reformer و Longform Transformersيعتمد نموذجو Reformer و Longform Transformer آليات اهتمام كفوءة ، مثل هاش الحساسية للموقع والاتصالات الباقية العكسية ، لتمكين معالجة تسلسلات الإدخال أطول بكثير مقارنة بنماذج Transformer التقليدية.

D. تقنيات لتقليل آثر الذاكرة

1. كمية الأوزان

كمية الأوزان هي تقنية تقلل مستوى الدقة لمعلمات النموذج (مثلًا من الأعداد العشرية التي تحوي 32 بتًا إلى أعداد صحيحة تحوي 8 بتًا) ، مما ينتج عنه حجم نموذج أصغر واستخدام ذاكرة أقل ، مع تأثير ضئيل على أداء النموذج.

2. تصغير المعرفة

تصغير المعرفة هو تقنية لضغط النموذج حيث يتم تدريب نموذج "تلميذ" أصغر لتقليد سلوك نموذج "مدرس" أكبر. يمكن أن يساعد هذا في تقليل متطلبات الذاكرة والحسابية للنموذج مع الحفاظ على أدائه.

3. التقليم وضغط النموذج

ينطوي التقليم على إزالة اتصالات (الأوزان) الأقل أهمية في الشبكة العصبية ، مما يقلل بشكل فعال من حجم النموذج دون التأثير بشكل كبير على أدائه. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن استخدام تقنيات ضغط النموذج المختلفة ، مثل العواملة ذات المرتبة المنخفضة وتحلل التوتر ، لتقليل آثار الذاكرة الأكبر الطويلة.

شبكات التعلم العصبي الائتلافية (CNNs)

شبكات التعلم العصبي الائتلافية (CNNs) هي نوع من نماذج التعلم العميق التي تكون مناسبة بشكل خاص لمعالجة وتحليل بيانات الصور. شبكات التعلم العميق المستوحاة من بنية قشرة الدماغ البصرية البشرية ، والتي تتألف من العصبونات التي تستجيب لمناطق محددة في المجال البصري.

العناصر الرئيسية لشبكة CNN هي:

** طبقات التكرار **: تطبق هذه الطبقات مجموعة من عوامل التصفية التي يمكن تعليمها على الصورة المدخلة ، حيث تستخرج كل فلترة ميزة محددة من الصورة. ناتج هذه العملية هو خريطة ميزة تمثل وجود ميزة معينة في موقع محدد في الصورة المدخلة.
** طبقات التجميع **: تقلل هذه الطبقات من حجم الميزات المنظرية ، مما يساعد على تقليل عدد المعلمات وتعقيد النموذج.
** طبقات الارتباط الكاملة **: هذه الطبقات مشابهة لطبقات الشبكة العصبية التقليدية ، حيث يتصل كل عصب في الطبقة بجميع الأعصاب في الطبقة السابقة.

فيما يلي مثال لهندسة CNN بسيطة لتصنيف الصور:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D ، MaxPooling2D ، Flatten ، Dense
 
# قم بتعريف النموذج
model = Sequential ()
model.add (Conv2D (32 ، (3 ، 3) ، التنشيط = 'relu' ، input_shape = (28 ، 28 ، 1)))
model.add (MaxPooling2D ((2 ، 2)))
model.add (Conv2D (64 ، (3 ، 3) ، التنشيط = 'relu'))
model.add (MaxPooling2D ((2 ، 2)))
model.add (Conv2D (64 ، (3 ، 3) ، التنشيط = 'relu'))
model.add (Flatten ())
model.add (Dense (64 ، التنشيط = 'relu'))
model.add (Dense (10 ، التنشيط = 'softmax'))
 
# قم بتجميع النموذج
model.compile (optimizer = 'adam' ،
loss = 'categorical_crossentropy' ،
metrics = ['accuracy'])

في هذا المثال ، نحدد نموذج CNN بثلاث طبقات متكررة ، طبقتين للتجميع الأقصى ، وطبقتين متصلتين بالكامل. المدخل إلى النموذج هو صورة رمادية بحجم 28 × 28 ، والناتج هو ناقل بعدد 10 أبعاد يمثل احتمال كل فئة.

الشبكات العصبية المتكررة (RNNs)

الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) هي نوع من نماذج التعلم العميق التي تكون مناسبة بشكل خاص لمعالجة وتحليل البيانات التسلسلية ، مثل النصوص والكلام والبيانات الزمنية. صممت RNNs لالتقاط التبعيات بين العناصر في سلسلة ، مما يتيح لهم إنشاء أو توقع سلاسل جديدة.

العناصر الرئيسية لـ RNN هي:

** الطبقات التكرارية **: تعالج هذه الطبقات تسلسل الإدخال عنصرًا تلو الآخر ، ويعتمد ناتج الطبقة في كل الخطوة الزمنية على الإدخال الحالي والحالة المخفية السابقة.
** الحالات المخفية **: وهي التمثيلات الداخلية لـ RNN ، والتي يتم تمريرها من الخطوة الزمنية الحالية إلى الخطوة التالية.
** طبقات الإخراج **: تولد هذه الطبقات سلسلة الإخراج أو التوقع استنادًا إلى الحالة المخفية النهائية لـ RNN.

فيما يلي مثال ل RNN بسيط لتوليد النص:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding ، LSTM ، Dense
 
# قم بتعريف النموذج
model = Sequential ()
model.add (Embedding (input_dim = vocab_size ، output_dim = 256 ، input_length = max_length))
model.add (LSTM (128))
model.add (Dense (vocab_size ، activation = 'softmax'))
 
# قم بتجميع النموذج
model.compile (optimizer = 'adam' ، loss = 'categorical_crossentropy')

في هذا المثال ، نحدد نموذج RNN بطبقة تضمين ، طبقة LSTM ، وطبقة إخراج كثيفة. المدخل إلى النموذج هو سلسلة نصية ، والناتج هو توزيع احتمال على المفردات ، والذي يمكن استخدامه لتوليد نص جديد.

الشبكات التضادية العصبية المولدة (GANs)

الشبكات التضادية العصبية المولدة (GANs) هي نوع من نماذج التعلم العميق التي تم تصميمها لإنشاء بيانات جديدة ، مثل الصور أو النصوص ، والتي تشبه مجموعة بيانات معينة. تتكون GANs من شبكتين عصبيتين يتم تدريبهما بطريقة تنافسية: شبكة مولد وشبكة مميزة.

شبكة المولد مسؤولة عن إنشاء بيانات جديدة ، بينما تتحمل شبكة المميزة مسؤولية تحديد ما إذا كانت العينة المعطاة هي حقيقية (من بيانات التدريب) أم مزيفة (مُنشأة بواسطة المولد). تتم تدريب الشبكتين بطريقة تضطلع الشبكة المولد بإنتاج عينات واقعية بشكل متزايد ، في حين تصبح شبكة المميزة أفضل في تمييز العينات الحقيقية عن العينات المزيفة.

فيما يلي مثال لـ GAN بسيط لإنشاء أرقام مكتوبة يدويًا:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Reshape, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
 
# قم بتعريف شبكة المولد
generator = Sequential ()
generator.add (Dense (128 ، input_dim = 100 ، activation = 'relu'))
generator.add (Dense (784 ، activation = 'tanh'))
generator.add (Reshape ((28 ، 28 ، 1)))
 
# قم بتعريف شبكة المميزة
discriminator = Sequential ()
discriminator.add (Conv2D (64 ، (5 ، 5) ، padding = 'same' ، input_shape = (28 ، 28 ، 1) ، activation = 'relu'))
discriminator.add (MaxPooling2D ((2 ، 2)))
discriminator.add (Conv2D (128 ، (5 ، 5) ، padding = 'same' ، activation = 'relu'))
discriminator.add (MaxPooling2D ((2 ، 2)))
discriminator.add (Flatten ())
discriminator.add (Dense (1 ، activation = 'sigmoid'))
 
# قم بتجميع النماذج
generator.compile (loss = 'binary_crossentropy' ، optimizer = Adam (lr = 0.0002 ، beta_1 = 0.5))
discriminator.compile (loss = 'binary_crossentropy' ، optimizer = Adam (lr = 0.0002 ، beta_1 = 0.5) ، trainable = False)

في هذا المثال ، نحدد شبكة مولد وشبكة مميزة. يأخذ شبكة المولد متجه ضوضاء عشوائي ذو 100 أبعاد كمدخل وينشئ صورة رمادية بحجم 28x28. تأخذ شبكة المميزة صورة رمادية بحجم 28 × 28 كمدخل وتخرج تصنيفًا ثنائيًا (حقيقي أم مزيف).

تتم تدريب الشبكتين بطريقة تضادية ، حيث يتم تدريب المولد لخداع المميز ، ويتم تدريب المميز على تصنيف العينات الحقيقية والعينات المزيفة بشكل صحيح.

التعلم النقلي

التعلم النقلي هو تقنية في التعلم العميق حيث يتم استخدام نموذج تم تدريبه على مجموعة كبيرة من البيانات كنقطة انطلاق لنموذج سيتم تدريبه على مجموعة بيانات أصغر. يمكن أن يكون هذا ذا صلة خاصة عندما لا تكون مجموعة البيانات الأصغر كافية لتدريب نموذج تعلم عميق من البداية.

الخطوات الرئيسية في التعلم النقلي هي:

تحميل نموذج مدرب مسبقًا: قم بتحميل نموذج مدرب مسبقًا تم تدريبه على مجموعة كبيرة من البيانات ، مثل ImageNet.
تجميد الطبقات القاعدية: قم بتجميد أوزان الطبقات القاعدية للنموذج المدرب مسبقًا ، بحيث لا يتم تحديثها أثناء التدريب.
إضافة طبقات جديدة: أضف طبقات جديدة إلى النموذج ، مثل طبقة إخراج جديدة ، وقم بتدريب هذه الطبقات على مجموعة البيانات الأصغر.

فيما يلي مثال على التعلم النقلي باستخدام نموذج VGG16 المدرب مسبقًا لتصنيف الصور:

from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
 
# قم بتحميل نموذج VGG16 المدرب مسبقًا
base_model = VGG16 (weights = 'imagenet' ، include_top = False ، input_shape = (224 ، 224 ، 3))
 
# قم بتجميد الطبقات القاعدية
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False
 
# إضافة طبقات جديدة
model = Sequential ()
model.add (base_model)
model.add (Flatten ())
model.add (Dense (256 ، التنشيط = 'relu'))
model.add (Dense (10 ، التنشيط = 'softmax'))
 
# قم بتجميع النموذج
model.compile (optimizer = 'adam' ، loss = 'categorical_crossentropy' ، metrics = ['accuracy'])

في هذا المثال ، نقوم بتحميل نموذج VGG16 المدرب مسبقًا ، وتجميد الطبقات القاعدية ، وإضافة طبقات متصلة تمامًا جديدة إلى النموذج. يتم ثم تدريب الطبقات الجديدة على مجموعة البيانات الأصغر ، في حين يتم الاحتفاظ بالطبقات القاعدية ثابتة.

الاستنتاج

في هذا البرنامج التعليمي ، قمنا بتغطية العديد من المفاهيم والتقنيات الرئيسية في التعلم العميق ، بما في ذلك شبكات التعلم العميق ذات الفلترة المحايدية ، والشبكات العصبية المتكررة ، والشبكات التضادية العصبية المولدة ، والتعلم النقلي. تم استخدام هذه التقنيات على نطاق واسع في مجموعة متنوعة من التطبيقات ، بدءًا من التعرف على الصور إلى معالجة اللغة الطبيعية إلى النمذجة المولدة.

بينما تستكشف وتطبق التعلم العميق ، من المهم أن تتذكر أهمية تهيئة البيانات بعناية واختيار النموذج المناسب وتضبيط المعلمات. بالإضافة إلى ذلك ، من المهم أن تبقى على اطلاع بآخر التطورات في هذا المجال ، حيث يتطور التعلم العميق بسرعة كبيرة في مجال البحث والممارسة.

نأمل أن يكون هذا البرنامج التعليمي قد قدم لك أساسًا قويًا لفهم وتطبيق تقنيات التعلم العميق. فرحة مستمرة في التعلم!

كيفية فهم أساسيات مجموعة أجهزة الحساب عالية الأداء بسهولة كيفية الاستفادة بسهولة من MLflow على Databricks