مدخل إلى عالم المحولات (Transformers)

انطلاق السلسلة التعليمية لفهم نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة من الداخل

شهد عالم الذكاء الاصطناعي خلال السنوات الأخيرة تحولًا جذريًا مع ظهور نماذج المحولات (Transformer Models)، وهي البنية المعمارية التي تقف خلف أشهر النماذج اللغوية الحديثة مثل GPT وBERT وغيرها.
ورغم الانتشار الواسع لهذه النماذج وتعدد تطبيقاتها، لا يزال الفهم الحقيقي لكيفية عملها من الداخل غائبًا لدى شريحة كبيرة من المتعلمين والمطورين.

من هنا تنطلق هذه السلسلة التعليمية المتخصصة في نماذج المحولات، ويأتي الفيديو الأول فيها ليضع الأساس الفكري والهندسي الصحيح قبل التعمق في التفاصيل الرياضية والتنفيذية الأكثر تعقيدًا.

ما هدف الفيديو الأول من السلسلة؟

لا يهدف الفيديو الأول إلى كتابة كود أو تدريب نموذج، بل يسعى للإجابة عن سؤال جوهري يمثل حجر الأساس لفهم المحولات:

كيف “يفكر” نموذج المحولات منذ اللحظة الأولى لدخول النص؟

يركز هذا الفيديو على بناء صورة ذهنية واضحة لمسار البيانات داخل النموذج، بدءًا من النص الخام، مرورًا بمراحل التحويل والتمثيل، وصولًا إلى الصورة العددية التي تتعامل معها الشبكة العصبية.

ماذا تتعلّم في هذا الفيديو؟

في هذا الدرس التأسيسي يتم التطرق إلى مجموعة من المفاهيم المحورية، من بينها:

• ما هو نموذج Transformer، ولماذا شكّل نقطة تحوّل في معالجة اللغة الطبيعية

• الفرق الجوهري بين النماذج التسلسلية التقليدية مثل RNN وLSTM ونماذج المحولات

• كيف يتحول النص الخام إلى Tokens

• كيف يتم تحويل هذه الـ Tokens إلى تمثيلات عددية (Embeddings)

• لماذا تُعد هذه المرحلة ضرورية لفهم اللغة داخل النموذج

• نظرة عامة على المكوّنات الأساسية التي ستتم دراستها لاحقًا، مثل
  Self-Attention،
  Multi-Head Attention،
  Residual Connections،
  Feed Forward Networks (MLP)

يتم تقديم الشرح بأسلوب تصوري وهندسي، يركّز على الفهم العميق للفكرة قبل الدخول في المعادلات، وعلى المنطق الداخلي للنموذج قبل التنفيذ البرمجي.

لماذا نبدأ من الأساس؟

كما هو الحال في المناهج التعليمية العالمية الرائدة، مثل منهج CS50 من جامعة هارفارد، فإن بناء أساس فكري سليم هو العامل الحاسم الذي يميّز بين:

من يستخدم النماذج فقط،
ومن يفهمها بعمق ويستطيع تطويرها وتحليل سلوكها.

هذه السلسلة تتبنى الفلسفة نفسها، حيث يكون الفهم العميق سابقًا للكود، ويأتي الكود لاحقًا ليعبّر عن الفكرة ويوضحها، لا ليخفيها خلف التفاصيل التقنية.

ماذا بعد الفيديو الأول؟

يمثل الفيديو الأول بوابة الدخول إلى السلسلة، وستتبعه دروس متسلسلة ومنظمة تغطي موضوعات مثل:

• Self-Attention خطوة بخطوة

• Multi-Head Attention من منظور هندسي ورياضي

• Residual Connections ودورها في تمكين النماذج العميقة

• Feed Forward Networks داخل بنية Transformer

• آليات التدريب مثل Training وTeacher Forcing

• آليات التوليد والاختيار مثل Temperature وTop-K وTop-P

• بناء نموذج GPT مصغّر من الصفر وفهم سلوكه أثناء التوليد

كل ذلك بأسلوب شامل من البداية إلى النهاية، يبدأ بالفكرة، ثم المعادلة، ثم الكود، وينتهي بسلوك النموذج الفعلي.

لمن هذه السلسلة؟

هذه السلسلة موجّهة إلى:

• طلاب علوم الحاسوب وعلوم البيانات

• مهندسي ومطوري الذكاء الاصطناعي

• الباحثين في معالجة اللغة الطبيعية والنماذج اللغوية الكبيرة

• كل من يرغب في فهم GPT وما يشابهه من الداخل، لا كمستخدم فقط، بل كمحلل ومطوّر

الخلاصة

الفيديو الأول من سلسلة نماذج المحولات ليس مجرد مقدمة تمهيدية،
بل هو الأساس العقلي والهندسي الذي سيجعل كل ما يأتي بعده أكثر وضوحًا وترابطًا ومنطقية.

إذا كنت تبحث عن فهم حقيقي وعميق لنماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة،
فهذه السلسلة تمثل نقطة البداية الصحيحة.

نتمنى لكم متابعة ممتعة لكل السلسلة التعليمية عن خوارزمية المحولات و نماذج التوليد