الثورة التي غيرت كل شيء
في 2017، نشرت Google ورقة بحثية بعنوان "Attention Is All You Need". هذه الورقة قدمت معمارية Transformer التي أصبحت أساس كل شيء في AI اليوم:
- ✨ ChatGPT (GPT-3, GPT-4)
- ✨ BERT, RoBERTa (فهم اللغة)
- ✨ LLaMA, Claude, Gemini
- ✨ حتى Vision Transformers للصور!
قبل Transformers: المشكلة مع RNNs
كيف كانت معالجة اللغة قبل 2017؟
استخدمنا RNNs (Recurrent Neural Networks) و LSTMs:
مثال: ترجمة جملة
⚠️ مشاكل RNNs
1. Sequential Processing (معالجة تسلسلية)
لا يمكن معالجة الكلمات بشكل متوازي → بطيء جداً
2. Long-term Dependencies
ينسى المعلومات من بداية الجملة الطويلة
"The cat, which was very hungry, ate" → ماذا أكل؟ القطة أم الجوع؟3. Vanishing Gradients
صعوبة في التدريب على نصوص طويلة
الحل: Attention Mechanism
💡 الفكرة الأساسية
بدلاً من معالجة كلمة بكلمة، دع النموذج ينظر إلى كل الكلمات مرة واحدة ويقرر: أي كلمة مهمة للكلمة الحالية؟
مثال: ترجمة "I love this movie"
عند ترجمة "movie":
→ الترجمة: "أحب هذا الفيلم" ✓
كيف تعمل Attention؟
1. Query, Key, Value
لكل كلمة 3 تمثيلات:
- Query (Q): ما الذي أبحث عنه؟
- Key (K): ماذا أقدم؟
- Value (V): المحتوى الفعلي
2. Attention Score
حساب التشابه بين Query و Keys
Score = Q · K^T / √(d_k)3. Weighted Sum
ضرب Values في Scores → التمثيل النهائي
معمارية Transformer الكاملة
مكونات Transformer
🔷 Multi-Head Attention
بدلاً من attention واحد، استخدم 8 أو 12 "heads" تنظر لعلاقات مختلفة!
- • Head 1: العلاقات النحوية
- • Head 2: المعنى الدلالي
- • Head 3: السياق البعيد
- • ... وهكذا
📍 Positional Encoding
Transformer لا يعرف ترتيب الكلمات! نضيف "موقع" لكل كلمة
"cat sat" ≠ "sat cat" ← Positional Encoding يحل هذا🔀 Feed-Forward Network
بعد Attention، طبقات Dense عادية لمعالجة إضافية
➕ Residual Connections & LayerNorm
لتسهيل التدريب وتجنب Vanishing Gradients
Encoder vs Decoder
Encoder
يفهم Input
- • Self-Attention
- • Feed-Forward
- • مثال: BERT
Decoder
يولد Output
- • Masked Self-Attention
- • Cross-Attention
- • مثال: GPT
لماذا Transformers أفضل؟
Parallelization
كل الكلمات تُعالج معاً → تدريب أسرع بكثير
Long-range Dependencies
Attention يمكنه ربط كلمات بعيدة جداً
Scalability
يتحسن مع المزيد من البيانات والحجم (GPT-3: 175B parameters!)
Transfer Learning
Pre-train مرة واحدة، Fine-tune لآلاف المهام
نماذج مشهورة تستخدم Transformers
📖 BERT (Encoder-only)
فهم النص، تصنيف، Q&A
✍️ GPT (Decoder-only)
توليد نص، ChatGPT
🌍 T5 (Encoder-Decoder)
ترجمة، تلخيص
👁️ Vision Transformer
تصنيف الصور!
الخلاصة
Transformers غيّرت قواعد اللعبة بالكامل:
- ✅ Attention Mechanism: كل كلمة تنظر لكل الكلمات
- ✅ Parallel Processing: تدريب أسرع 100x
- ✅ Long Context: فهم نصوص طويلة جداً
- ✅ Universal: NLP، Vision، Audio، حتى Protein Folding!
المستقبل: Transformers ستستمر في التطور - نماذج أكبر، أسرع، وأذكى. نحن في عصر Transformers! 🚀