#arabicai #finetuning #llama #rag #ai
0:00 مقدمة
0:24 RAG
1:10 ما هو Fine-Tuning
2:32 عملية ال Fine-Tuning
3:35 تحضير البيانات
7:08 اختيار النموذج
8:49 عملية ال Fine-Tuning
10:45 تقييم ال Fine-tuning
11:23 نشر النموذج
12:10 التطبيق العملي
18:02 ملخص
00:03 - تعديل النموذج اللغوي الكبير (LLM) لتخصيصه لمهام متخصصة وتدريبه.
02:38 - شرح الخطوات الأساسية لعملية التخصيص في الذكاء الاصطناعي.
05:03 - فهم متطلبات تنسيق البيانات لتدريب النماذج.
07:19 - الاعتبارات الأساسية لتخصيص الذكاء الاصطناعي: السرعة، التكلفة، واختيار النموذج.
09:40 - بناء خط إنتاج مخصص لتخصيص نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام LORA.
11:52 - نشر وتخصيص نموذج LAMA 3.1 على منصة Hugging Face.
14:17 - تبسيط تدريب النماذج باستخدام LoRa Adapter من خلال تعديل معايير محددة.
16:43 - نظرة عامة على تدريب وحفظ النماذج المخصصة للذكاء الاصطناعي.

ملف colab
https://colab.research.google.com/drive/1UZo6YIayIU8NVl_j35_VkKnVKPYi_wCZ?usp=sharing

لا تنسوا دعم القناة!
الاشتراك بالقناة
الإعجاب بالفيديو
تفعيل جرس التنبيهات لتصلكم كل الفيديوهات الجديدة

شاركونا آرائكم!
اكتبوا تعليقاتكم واقتراحاتكم تحت الفيديو، ونرحب بجميع أسئلتكم واستفساراتكم.

تابعونا على وسائل التواصل الاجتماعي:
تيليغرام: https://t.me/ArabicArtificialIntelligence
تويتر: إن: الشخصي: https://luayabushariha.com/

للتواصل:
للاستفسارات والشراكات، يرجى التواصل عبر البريد الإلكتروني:

مواصفات جهازي
Intel(R) Core(TM) i5-10400F CPU @ 2.90GHz, 2901 Mhz, 6 Core(s)
64 GB RAM
NVIDIA GeForce GTX 1660 Super

شكراً لدعمكم المستمر