الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغة الكبيرة
مرحبًا بك في قسم الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغة الكبيرة، وجهتك الأساسية لتعلم واكتشاف كل ما يتعلق بهذا المجال الممتع. نحن نقدم لك مجموعة مختارة من المقالات والدروس التي تغطي الأساسيات والمفاهيم المتقدمة. سواء كنت مبتدئًا تبحث عن نقطة انطلاق أو محترفًا يرغب في صقل مهاراته، ستجد هنا ما يفيدك. يتم تحديث المحتوى بانتظام لضمان مواكبته لأحدث التقنيات والممارسات في عالم البرمجة. نتمنى لك رحلة تعليمية ممتعة ومفيدة في استكشاف خبايا الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغة الكبيرة وتطبيقاته العملية.
بناء نماذج متعددة الوسائط تدعم اللهجات العربية: دليل عملي لتكييف الصوت والصورة والنص (2025)
إطار عملي لبناء نماذج صوت‑صورة‑نص تدعم اللهجات العربية: بيانات، معمارية، PEFT (LoRA/QLoRA)، والتقييم مع آليات الحوكمة والخصوصية.
اقرأ المزيد ←تصميم نظام RAG مُقاوم للتحيّز لمواقع عربية: سياسات مصادر، فلترة أدلة وميكانيكات شرح
دليل عملي لبناء RAG عربي أقل تحيّزاً: سياسات اختيار المصادر، فلترة الأدلة، آليات النسب والشرح لضمان موثوقية المحتوى.
اقرأ المزيد ←بناء محرك بحث داخلي ذكي (RAG) لمواقع عربية: استرجاع دلالي ومؤشرات سلوك المستخدم
كيفية بناء محرك بحث داخلي ذكي RAG للمواقع العربية: استرجاع دلالي، اختيار embeddings عربية، قواعد بيانات متجهية، ومؤشرات اتجاهات المستخدم.
اقرأ المزيد ←أفضل ممارسات Fine‑tuning وLoRA لتخصيص نماذج LLM للغات منخفضة الموارد مثل العربية
دليل عملي لأساليب Fine‑tuning وLoRA وQLoRA لتخصيص نماذج LLM للغة العربية: إعداد البيانات، ضبط LoRA، تقييم، وتوصيات إنتاجية.
اقرأ المزيد ←مقارنة عملية بين نماذج LLM مفتوحة المصدر 2025: Llama، Falcon، DeepSeek — ما يهم المطور العربي
دليل عملي 2025 لمطوري العربية: مقارنة أداء، رخصة، سياق، تكلفة استدلال، ونصائح نشر Llama, Falcon, DeepSeek.
اقرأ المزيد ←