fine tuining لنموذجllm باستخدام lora

هذا المشروع يركز على تحسين أداء نموذج لغوي كبير (LLM) باستخدام تقنية LoRA (Low-Rank Adaptation) وهي طريقة فعالة لعمل Fine-Tuning للنماذج الضخمة بدون الحاجة لإعادة تدريب كامل النموذج، مما يقلل استهلاك الذاكرة والوقت الحسابي.

تم تنفيذ العمل باستخدام مكتبات مثل Transformers وPEFT وTRL حيث تم تدريب النموذج على بيانات مخصصة بهدف تحسين جودة الاستجابات في مهام محددة. تعتمد الفكرة على إضافة طبقات LoRA صغيرة إلى النموذج الأساسي بحيث يتم تدريب عدد محدود من المعاملات فقط بدلاً من تعديل جميع أوزان النموذج.

يتضمن المشروع:

تجهيز ومعالجة البيانات المستخدمة في التدريب.

إعداد بيئة التدريب باستخدام PyTorch ومكتبات Hugging Face.

تطبيق تقنية LoRA لعمل Fine-Tuning بكفاءة عالية.

تقييم أداء النموذج قبل وبعد التدريب لملاحظة التحسن في جودة الإجابات.

تجربة النموذج من خلال واجهة تفاعلية بسيطة لعرض النتائج.

النتيجة هي نموذج محسّن قادر على تقديم استجابات أدق وأكثر ملاءمة للمهمة التي تم تدريبه عليها، مع تقليل كبير في الموارد المطلوبة للتدريب.