تطوير وتدريب نموذج ذكاء اصطناعي متخصص لتحليل وترجمة الأخبار العربية باستخدام Fine-Tuning

مشروع متقدم لتطوير نموذج لغة ذكي باستخدام تقنية Fine-Tuning على نموذج Qwen2.5-1.5B لتحليل النصوص الأخبارية العربية واستخراج المعلومات المهمة مثل العناوين والكلمات المفتاحية والكيانات المسماة، بالإضافة إلى الترجمة الاحترافية للإنجليزية والفرنسية. النموذج محسن للأداء العالي ويمكنه معالجة أكثر من 630 رمز في الثانية.

المهارات التقنية المستخدمة:

- البرمجة Python, PyTorch

- معالجة اللغة الطبيعية: Transformers (Hugging Face), LLaMA-Factory

- تقنيات التدريب: LoRA Fine-tuning, Knowledge Distillation

- التحسين والأداء: vLLM, Quantization

- أدوات التطوير: Google Colab, Weights & Biases, OpenAI API

- معالجة البيانات: JSON Processing, Pydantic, Faker

- الاختبار: Load Testing (Locust)

- تخصص: Arabic NLP, Machine Translation, Named Entity Recognition