أساسيات الذكاء الاصطناعي· الدرس 2 من 10
- 1يعني إيه AI أصلًا؟ الفرق بين AI و ML و Deep Learning6 دقيقة
- 2إزاي النماذج بتتعلّم: Training مقابل Inference6 دقيقة
- 3إيه هو الـ LLM؟8 دقيقة
- 4الـ Tokens — عملة كل حاجة7 دقيقة
- 5ليه مخرجات الـ AI احتمالية (وده بيغيّر إزاي تبني)7 دقيقة
- 6الهلوسة — ليه الموديل بيخترع حاجات7 دقيقة
- 7الـ AI شاطر في إيه وضعيف في إيه — خريطة القدرات7 دقيقة
- 8الـ AI مقابل البرمجة العادية — نقلة في طريقة التفكير7 دقيقة
- 9فين الـ AI بيفيد في المنتج — وفين لأ7 دقيقة
- 10أساسيات الـ AI المسؤول للبنّائين7 دقيقة
إزاي النماذج بتتعلّم: Training مقابل Inference
في سطر واحد · الـ Training هو مرحلة تعليم النموذج مرّة واحدة وغالية، والـ Inference هو استخدامه بعد كده وهو رخيص وسريع.
إنت كـ AI engineer شغلك 99% منه Inference: بتستخدم نموذج جاهز عن طريق API. الـ Training بيعمله ناس عندهم GPUs كتير وبيانات ضخمة.
لو فهمت إنك بتعمل Inference بس، هتبطّل تدوّر على «إزاي أدرّب موديل» وتركّز على اللي فعلاً هيفرق: الـ prompt والبيانات اللي بتديها للموديل.
الـ Training زي ما الطالب يذاكر سنين. الـ Inference زي ما تسأله سؤال في الامتحان ويجاوب. إنت بتسأل بس.
زي طبّاخ اتدرّب سنين (training). لما تطلب أكلة، هو بيطبخها في دقايق (inference) — مش بيتعلّم الطبخ من أول وجديد كل مرّة.
GPT اتدرّب مرّة على تريليونات الكلمات. كل ما تبعتله رسالة، ده inference — بيكلّفك سنتات، مش ملايين.
في الـ Training، النموذج بيشوف أمثلة ويعدّل الـ parameters بتاعته عشان يقلّل الغلط. بعد ما يخلص، الـ parameters بتتثبّت. في الـ Inference، بندخّل الـ input في الشبكة الثابتة دي وناخد الـ output.
لما تعمل API call لـ OpenAI أو Anthropic، ده inference على نموذج متدرّب سابقًا. مفيش تعديل في الموديل من رسالتك. لو عايز تخصّصه، ده fine-tuning (موضوع متقدّم مش هنا).
🧪 جرّب بنفسك: افتح API لأي موديل وابعت نفس السؤال مرّتين. لاحظ إنه ما بيتعلّمش من المرّة الأولى — ده معنى إن كل call هو inference مستقل.
أشهر غلطة: إن المبتدئ يفتكر إن لازم «يدرّب موديله» عشان يبني منتج AI. لأ — 99% من المنتجات بتستخدم موديل جاهز عن طريق inference بس.
الـ Inference هو اللي هتستخدمه في كل مشاريعك تقريبًا: API + prompt + بياناتك.
التدريب/الـ fine-tuning بيبقى منطقي بس لما يكون عندك حالة خاصة جدًا وبيانات كتير جدًا، وده نادر في البداية.