From f69d3c113abaf852d2799a79a0e0cb767956adf5 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ahmed Almaghz <53489256+AhmedAlmaghz@users.noreply.github.com>
Date: Wed, 11 Dec 2024 05:53:14 +0300
Subject: [PATCH 01/19] =?UTF-8?q?=D8=A5=D8=B6=D8=A7=D9=81=D8=A9=20=D8=A7?=
=?UTF-8?q?=D9=84=D8=AA=D8=B1=D8=AC=D9=85=D8=A9=20=D8=A7=D9=84=D8=B9=D8=B1?=
=?UTF-8?q?=D8=A8=D9=8A=D8=A9:=20masked=5Flanguage=5Fmodeling.md?=
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit
---
.../ar/tasks/masked_language_modeling.md | 446 ++++++++++++++++++
1 file changed, 446 insertions(+)
create mode 100644 docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
diff --git a/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md b/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
new file mode 100644
index 000000000000..32adb23ab844
--- /dev/null
+++ b/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
@@ -0,0 +1,446 @@
+
+
+# نمذجة اللغة المقنعة (Masked language modeling)
+
+[[open-in-colab]]
+
+
+
+تتنبأ نمذجة اللغة المقنعة برمز مقنع في تسلسل، ويمكن للنموذج الانتباه إلى الرموز ثنائية الاتجاه. هذا
+يعني أن النموذج لديه إمكانية الوصول الكاملة إلى الرموز على اليسار واليمين. نمذجة اللغة المقنعة رائعة للمهام التي
+تتطلب فهمًا سياقيًا جيدًا لتسلسل كامل. BERT هو مثال على نموذج لغة مقنع.
+
+سيوضح لك هذا الدليل كيفية:
+
+1. ضبط دقة [DistilRoBERTa](https://huggingface.co/distilbert/distilroberta-base) على مجموعة فرعية [r/askscience](https://www.reddit.com/r/askscience/) من مجموعة بيانات [ELI5](https://huggingface.co/datasets/eli5).
+2. استخدام نموذج الضبط الدقيق الخاص بك للاستدلال.
+
+
+
+لمعرفة جميع البنى ونقاط التفتيش المتوافقة مع هذه المهمة، نوصي بالتحقق من [صفحة المهمة](https://huggingface.co/tasks/fill-mask)
+
+
+
+قبل أن تبدأ، تأكد من تثبيت جميع المكتبات الضرورية:
+
+```bash
+pip install transformers datasets evaluate
+```
+
+نحن نشجعك على تسجيل الدخول إلى حساب Hugging Face الخاص بك حتى تتمكن من تحميل ومشاركة نموذجك مع المجتمع. عندما تتم مطالبتك، أدخل رمزك لتسجيل الدخول:
+
+```py
+>>> from huggingface_hub import notebook_login
+
+>>> notebook_login()
+```
+
+## تحميل مجموعة بيانات ELI5
+
+ابدأ بتحميل أول 5000 مثال من مجموعة بيانات [ELI5-Category](https://huggingface.co/datasets/eli5_category) باستخدام مكتبة 🤗 Datasets. سيعطيك هذا فرصة للتجربة والتأكد من أن كل شيء يعمل قبل قضاء المزيد من الوقت في التدريب على مجموعة البيانات الكاملة.
+
+```py
+>>> from datasets import load_dataset
+
+>>> eli5 = load_dataset("eli5_category", split="train[:5000]")
+```
+
+قم بتقسيم مجموعة البيانات `train` إلى مجموعة تدريب واختبار باستخدام طريقة [`~datasets.Dataset.train_test_split`]:
+
+```py
+>>> eli5 = eli5.train_test_split(test_size=0.2)
+```
+
+ثم ألق نظرة على مثال:
+
+```py
+>>> eli5["train"][0]
+{'q_id': '7h191n',
+ 'title': 'What does the tax bill that was passed today mean? How will it affect Americans in each tax bracket?',
+ 'selftext': '',
+ 'category': 'Economics',
+ 'subreddit': 'explainlikeimfive',
+ 'answers': {'a_id': ['dqnds8l', 'dqnd1jl', 'dqng3i1', 'dqnku5x'],
+ 'text': ["The tax bill is 500 pages long and there were a lot of changes still going on right to the end. It's not just an adjustment to the income tax brackets, it's a whole bunch of changes. As such there is no good answer to your question. The big take aways are: - Big reduction in corporate income tax rate will make large companies very happy. - Pass through rate change will make certain styles of business (law firms, hedge funds) extremely happy - Income tax changes are moderate, and are set to expire (though it's the kind of thing that might just always get re-applied without being made permanent) - People in high tax states (California, New York) lose out, and many of them will end up with their taxes raised.",
+ 'None yet. It has to be reconciled with a vastly different house bill and then passed again.',
+ 'Also: does this apply to 2017 taxes? Or does it start with 2018 taxes?',
+ 'This article explains both the House and senate bills, including the proposed changes to your income taxes based on your income level. URL_0'],
+ 'score': [21, 19, 5, 3],
+ 'text_urls': [[],
+ [],
+ [],
+ ['https://www.investopedia.com/news/trumps-tax-reform-what-can-be-done/']]},
+ 'title_urls': ['url'],
+ 'selftext_urls': ['url']}
+```
+
+على الرغم من أن هذا قد يبدو كثيرًا، إلا أنك مهتم حقًا بحقل `text`. ما هو رائع حول مهام نمذجة اللغة هو أنك لا تحتاج إلى تسميات (تُعرف أيضًا باسم المهمة غير الخاضعة للإشراف) لأن الكلمة التالية *هي* التسمية.
+
+## معالجة مسبقة (Preprocess)
+
+
+
+بالنسبة لنمذجة اللغة المقنعة، فإن الخطوة التالية هي تحميل معالج DistilRoBERTa لمعالجة حقل `text` الفرعي:
+
+```py
+>>> from transformers import AutoTokenizer
+
+>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert/distilroberta-base")
+```
+
+ستلاحظ من المثال أعلاه، أن حقل `text` موجود بالفعل داخل `answers`. هذا يعني أنك ستحتاج إلى استخراج حقل `text` الفرعي من بنيته المضمنة باستخدام طريقة [`flatten`](https://huggingface.co/docs/datasets/process#flatten):
+
+```py
+>>> eli5 = eli5.flatten()
+>>> eli5["train"][0]
+{'q_id': '7h191n',
+ 'title': 'What does the tax bill that was passed today mean? How will it affect Americans in each tax bracket?',
+ 'selftext': '',
+ 'category': 'Economics',
+ 'subreddit': 'explainlikeimfive',
+ 'answers.a_id': ['dqnds8l', 'dqnd1jl', 'dqng3i1', 'dqnku5x'],
+ 'answers.text': ["The tax bill is 500 pages long and there were a lot of changes still going on right to the end. It's not just an adjustment to the income tax brackets, it's a whole bunch of changes. As such there is no good answer to your question. The big take aways are: - Big reduction in corporate income tax rate will make large companies very happy. - Pass through rate change will make certain styles of business (law firms, hedge funds) extremely happy - Income tax changes are moderate, and are set to expire (though it's the kind of thing that might just always get re-applied without being made permanent) - People in high tax states (California, New York) lose out, and many of them will end up with their taxes raised.",
+ 'None yet. It has to be reconciled with a vastly different house bill and then passed again.',
+ 'Also: does this apply to 2017 taxes? Or does it start with 2018 taxes?',
+ 'This article explains both the House and senate bills, including the proposed changes to your income taxes based on your income level. URL_0'],
+ 'answers.score': [21, 19, 5, 3],
+ 'answers.text_urls': [[],
+ [],
+ [],
+ ['https://www.investopedia.com/news/trumps-tax-reform-what-can-be-done/']],
+ 'title_urls': ['url'],
+ 'selftext_urls': ['url']}
+```
+
+كل حقل فرعي هو الآن عمود منفصل كما هو موضح بواسطة بادئة `answers`، وحقل `text` هو قائمة الآن. بدلاً من
+معالجة كل جملة بشكل منفصل، قم بتحويل القائمة إلى سلسلة حتى تتمكن من معالجتها بشكل مشترك.
+
+هنا أول دالة معالجة مسبقة لربط قائمة السلاسل لكل مثال ومعالجة النتيجة:
+
+```py
+>>> def preprocess_function(examples):
+... return tokenizer([" ".join(x) for x in examples["answers.text"]])
+```
+
+لتطبيق دالة المعالجة المسبقة هذه على مجموعة البيانات بأكملها، استخدم طريقة 🤗 Datasets [`~datasets.Dataset.map`]. يمكنك تسريع دالة `map` عن طريق تعيين `batched=True` لمعالجة عناصر متعددة من مجموعة البيانات في وقت واحد، وزيادة عدد العمليات مع `num_proc`. أزل أي أعمدة لا تحتاجها:
+
+```py
+>>> tokenized_eli5 = eli5.map(
+... preprocess_function,
+... batched=True,
+... num_proc=4,
+... remove_columns=eli5["train"].column_names,
+... )
+```
+
+
+تحتوي مجموعة البيانات هذه على تسلسلات الرموز، ولكن بعضها أطول من الطول الأقصى للمدخلات للنموذج.
+
+يمكنك الآن استخدام دالة معالجة مسبقة ثانية لـ:
+- تجميع جميع التسلسلات
+- تقسيم التسلسلات المجمعة إلى أجزاء أقصر محددة بـ `block_size`، والتي يجب أن تكون أقصر من الطول الأقصى للمدخلات ومناسبة لذاكرة GPU.
+
+```py
+>>> block_size = 128
+
+>>> def group_texts(examples):
+... # تجميع جميع النصوص.
+... concatenated_examples = {k: sum(examples[k], []) for k in examples.keys()}
+... total_length = len(concatenated_examples[list(examples.keys())[0]])
+... # نتجاهل الباقي الصغير، يمكننا إضافة الحشو إذا كان النموذج يدعم ذلك بدلاً من هذا الإسقاط، يمكنك
+... # تخصيص هذا الجزء حسب احتياجاتك.
+... if total_length >= block_size:
+... total_length = (total_length // block_size) * block_size
+... # تقسيمها إلى أجزاء بحجم block_size.
+... result = {
+... k: [t[i : i + block_size] for i in range(0, total_length, block_size)]
+... for k, t in concatenated_examples.items()
+... }
+... return result
+```
+
+طبق دالة `group_texts` على مجموعة البيانات بأكملها:
+
+```py
+>>> lm_dataset = tokenized_eli5.map(group_texts, batched=True, num_proc=4)
+```
+
+الآن، قم بإنشاء دفعة من الأمثلة باستخدام [`DataCollatorForLanguageModeling`]. من الأكثر كفاءة أن تقوم بـ *الحشو الديناميكي* للجمل إلى الطول الأطول في الدفعة أثناء التجميع، بدلاً من حشو مجموعة البيانات بأكملها إلى الطول الأقصى.
+
+
+
+
+استخدم رمز نهاية التسلسل كرمز الحشو وحدد `mlm_probability` لحجب الرموز عشوائياً كل مرة تكرر فيها البيانات:
+
+```py
+>>> from transformers import DataCollatorForLanguageModeling
+
+>>> tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
+>>> data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(tokenizer=tokenizer, mlm_probability=0.15)
+```
+
+
+
+استخدم رمز نهاية التسلسل كرمز الحشو وحدد `mlm_probability` لحجب الرموز عشوائياً كل مرة تكرر فيها البيانات:
+
+```py
+>>> from transformers import DataCollatorForLanguageModeling
+
+>>> data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(tokenizer=tokenizer, mlm_probability=0.15, return_tensors="tf")
+```
+
+
+
+## التدريب (Train)
+
+
+
+
+
+
+إذا لم تكن على دراية بتعديل نموذج باستخدام [`Trainer`], ألق نظرة على الدليل الأساسي [هنا](../training#train-with-pytorch-trainer)!
+
+
+
+أنت مستعد الآن لبدء تدريب نموذجك! قم بتحميل DistilRoBERTa باستخدام [`AutoModelForMaskedLM`]:
+
+```py
+>>> from transformers import AutoModelForMaskedLM
+
+>>> model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("distilbert/distilroberta-base")
+```
+
+في هذه المرحلة، تبقى ثلاث خطوات فقط:
+
+1. حدد معلمات التدريب الخاصة بك في [`TrainingArguments`]. المعلمة الوحيدة المطلوبة هي `output_dir` والتي تحدد مكان حفظ نموذجك. ستقوم بدفع هذا النموذج إلى Hub عن طريق تعيين `push_to_hub=True` (يجب أن تكون مسجلاً الدخول إلى Hugging Face لتحميل نموذجك).
+2. قم بتمرير معلمات التدريب إلى [`Trainer`] مع النموذج، ومجموعات البيانات، ومجمّع البيانات.
+3. قم باستدعاء [`~Trainer.train`] لتعديل نموذجك.
+
+```py
+>>> training_args = TrainingArguments(
+... output_dir="my_awesome_eli5_mlm_model",
+... eval_strategy="epoch",
+... learning_rate=2e-5,
+... num_train_epochs=3,
+... weight_decay=0.01,
+... push_to_hub=True,
+... )
+
+>>> trainer = Trainer(
+... model=model,
+... args=training_args,
+... train_dataset=lm_dataset["train"],
+... eval_dataset=lm_dataset["test"],
+... data_collator=data_collator,
+... tokenizer=tokenizer,
+... )
+
+>>> trainer.train()
+```
+
+بمجرد اكتمال التدريب، استخدم طريقة [`~transformers.Trainer.evaluate`] لتقييم نموذجك والحصول على حيرته:
+
+```py
+>>> import math
+
+>>> eval_results = trainer.evaluate()
+>>> print(f"Perplexity: {math.exp(eval_results['eval_loss']):.2f}")
+Perplexity: 8.76
+```
+
+ثم شارك نموذجك على Hub باستخدام طريقة [`~transformers.Trainer.push_to_hub`] حتى يتمكن الجميع من استخدام نموذجك:
+
+```py
+>>> trainer.push_to_hub()
+```
+
+
+
+
+إذا لم تكن على دراية بتعديل نموذج باستخدام Keras، ألق نظرة على الدليل الأساسي [هنا](../training#train-a-tensorflow-model-with-keras)!
+
+
+لتعديل نموذج في TensorFlow، ابدأ بإعداد دالة محسن، وجدول معدل التعلم، وبعض معلمات التدريب:
+
+```py
+>>> from transformers import create_optimizer, AdamWeightDecay
+
+>>> optimizer = AdamWeightDecay(learning_rate=2e-5, weight_decay_rate=0.01)
+```
+
+ثم يمكنك تحميل DistilRoBERTa باستخدام [`TFAutoModelForMaskedLM`]:
+
+```py
+>>> from transformers import TFAutoModelForMaskedLM
+
+>>> model = TFAutoModelForMaskedLM.from_pretrained("distilbert/distilroberta-base")
+```
+
+قم بتحويل مجموعات بياناتك إلى تنسيق `tf.data.Dataset` باستخدام [`~transformers.TFPreTrainedModel.prepare_tf_dataset`]:
+
+```py
+>>> tf_train_set = model.prepare_tf_dataset(
+... lm_dataset["train"],
+... shuffle=True,
+... batch_size=16,
+... collate_fn=data_collator,
+... )
+
+>>> tf_test_set = model.prepare_tf_dataset(
+... lm_dataset["test"],
+... shuffle=False,
+... batch_size=16,
+... collate_fn=data_collator,
+... )
+```
+
+قم بتهيئة النموذج للتدريب باستخدام [`compile`](https://keras.io/api/models/model_training_apis/#compile-method). لاحظ أن نماذج Transformers لديها جميعها دالة خسارة افتراضية ذات صلة بالمهمة، لذلك لا تحتاج إلى تحديد واحدة ما لم تكن تريد ذلك:
+
+```py
+>>> import tensorflow as tf
+
+>>> model.compile(optimizer=optimizer) # لا توجد حجة للخسارة!
+```
+
+يمكن القيام بذلك عن طريق تحديد مكان دفع نموذجك ومعالج الرموز في [`~transformers.PushToHubCallback`]:
+
+```py
+>>> from transformers.keras_callbacks import PushToHubCallback
+
+>>> callback = PushToHubCallback(
+... output_dir="my_awesome_eli5_mlm_model",
+... tokenizer=tokenizer,
+... )
+```
+
+أخيراً، أنت مستعد لبدء تدريب نموذجك! قم باستدعاء [`fit`](https://keras.io/api/models/model_training_apis/#fit-method) مع مجموعات بيانات التدريب والتحقق، وعدد العصور، والتعليقات الخاصة بك لتعديل النموذج:
+
+```py
+>>> model.fit(x=tf_train_set, validation_data=tf_test_set, epochs=3, callbacks=[callback])
+```
+
+بمجرد اكتمال التدريب، يتم تحميل نموذجك تلقائياً إلى Hub حتى يتمكن الجميع من استخدامه!
+
+
+
+
+
+لمثال أكثر تفصيلاً حول كيفية تعديل نموذج للنمذجة اللغوية المقنعة، ألق نظرة على الدفتر المقابل
+[دفتر PyTorch](https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/examples/language_modeling.ipynb)
+أو [دفتر TensorFlow](https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/examples/language_modeling-tf.ipynb).
+
+
+
+## الاستدلال
+
+رائع، الآن بعد أن قمت بتعديل نموذج، يمكنك استخدامه للاستدلال!
+
+فكر في بعض النصوص التي تريد من النموذج أن يملأ الفراغ بها، واستخدم الرمز الخاص `` للإشارة إلى الفراغ:
+
+```py
+>>> text = "The Milky Way is a galaxy."
+```
+
+أبسط طريقة لتجربة نموذجك المعدل للاستدلال هي استخدامه في [`pipeline`]. قم بإنشاء مثيل لـ `pipeline` لملء الفراغ مع نموذجك، ومرر نصك إليه. إذا أردت، يمكنك استخدام معلمة `top_k` لتحديد عدد التنبؤات التي تريد إرجاعها:
+
+```py
+>>> from transformers import pipeline
+
+>>> mask_filler = pipeline("fill-mask", "username/my_awesome_eli5_mlm_model")
+>>> mask_filler(text, top_k=3)
+[{'score': 0.5150994658470154,
+ 'token': 21300,
+ 'token_str': ' spiral',
+ 'sequence': 'The Milky Way is a spiral galaxy.'},
+ {'score': 0.07087188959121704,
+ 'token': 2232,
+ 'token_str': ' massive',
+ 'sequence': 'The Milky Way is a massive galaxy.'},
+ {'score': 0.06434620916843414,
+ 'token': 650,
+ 'token_str': ' small',
+ 'sequence': 'The Milky Way is a small galaxy.'}]
+```
+
+
+
+قم بتجزئة النص وإرجاع `input_ids` كمتجهات PyTorch. ستحتاج أيضًا إلى تحديد موضع رمز ``:
+
+```py
+>>> from transformers import AutoTokenizer
+
+>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("username/my_awesome_eli5_mlm_model")
+>>> inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
+>>> mask_token_index = torch.where(inputs["input_ids"] == tokenizer.mask_token_id)[1]
+```
+
+قم بتمرير المدخلات إلى النموذج وإرجاع `logits` للرمز المقنع:
+
+```py
+>>> from transformers import AutoModelForMaskedLM
+
+>>> model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("username/my_awesome_eli5_mlm_model")
+>>> logits = model(**inputs).logits
+>>> mask_token_logits = logits[0, mask_token_index, :]
+```
+
+ثم قم بإرجاع الرموز الثلاثة المقنعة ذات الاحتمالية الأعلى وطباعتها:
+
+```py
+>>> top_3_tokens = torch.topk(mask_token_logits, 3, dim=1).indices[0].tolist()
+
+>>> for token in top_3_tokens:
+... print(text.replace(tokenizer.mask_token, tokenizer.decode([token])))
+The Milky Way is a spiral galaxy.
+The Milky Way is a massive galaxy.
+The Milky Way is a small galaxy.
+```
+
+
+قم بتقسيم النص إلى رموز وإرجاع `input_ids` كـ TensorFlow tensors. ستحتاج أيضًا إلى تحديد موضع رمز ``:
+
+```py
+>>> from transformers import AutoTokenizer
+
+>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("username/my_awesome_eli5_mlm_model")
+>>> inputs = tokenizer(text, return_tensors="tf")
+>>> mask_token_index = tf.where(inputs["input_ids"] == tokenizer.mask_token_id)[0, 1]
+```
+
+قم بتمرير المدخلات إلى النموذج وإرجاع `logits` للرمز المقنع:
+
+```py
+>>> from transformers import TFAutoModelForMaskedLM
+
+>>> model = TFAutoModelForMaskedLM.from_pretrained("username/my_awesome_eli5_mlm_model")
+>>> logits = model(**inputs).logits
+>>> mask_token_logits = logits[0, mask_token_index, :]
+```
+
+ثم قم بإرجاع الرموز الثلاثة المقنعة ذات الاحتمالية الأعلى وطباعتها:
+
+```py
+>>> top_3_tokens = tf.math.top_k(mask_token_logits, 3).indices.numpy()
+
+>>> for token in top_3_tokens:
+... print(text.replace(tokenizer.mask_token, tokenizer.decode([token])))
+The Milky Way is a spiral galaxy.
+The Milky Way is a massive galaxy.
+The Milky Way is a small galaxy.
+```
+
+
\ No newline at end of file
From fa1f125d12f79426be1009a80a6a0f023df79a16 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ahmed Almaghz <53489256+AhmedAlmaghz@users.noreply.github.com>
Date: Sat, 18 Jan 2025 02:50:41 +0300
Subject: [PATCH 02/19] Update docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
Co-authored-by: Abdullah Mohammed <554032+abodacs@users.noreply.github.com>
---
.../ar/tasks/masked_language_modeling.md | 21 +++++++------------
1 file changed, 8 insertions(+), 13 deletions(-)
diff --git a/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md b/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
index 32adb23ab844..afc65a5e2d7a 100644
--- a/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
+++ b/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
@@ -1,17 +1,12 @@
-
# نمذجة اللغة المقنعة (Masked language modeling)
From caa0e5761f208a80e65e13e476a3af7c3f66c268 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ahmed Almaghz <53489256+AhmedAlmaghz@users.noreply.github.com>
Date: Sat, 18 Jan 2025 02:50:56 +0300
Subject: [PATCH 03/19] Update docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
Co-authored-by: Abdullah Mohammed <554032+abodacs@users.noreply.github.com>
---
docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md | 8 ++++----
1 file changed, 4 insertions(+), 4 deletions(-)
diff --git a/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md b/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
index afc65a5e2d7a..237f5320a3fe 100644
--- a/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
+++ b/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
@@ -15,14 +15,14 @@ rendered properly in your Markdown viewer.
-تتنبأ نمذجة اللغة المقنعة برمز مقنع في تسلسل، ويمكن للنموذج الانتباه إلى الرموز ثنائية الاتجاه. هذا
-يعني أن النموذج لديه إمكانية الوصول الكاملة إلى الرموز على اليسار واليمين. نمذجة اللغة المقنعة رائعة للمهام التي
+تتنبأ نمذجة اللغة المقنعة برمز مقنع في تسلسل، ويمكن للنموذج الانتباه إلى الرموز بشكل ثنائي الاتجاه. هذا
+يعني أن النموذج لديه إمكانية الوصول الكاملة إلى الرموز الموجودة على اليسار واليمين. تعد نمذجة اللغة المقنعة ممتازة للمهام التي
تتطلب فهمًا سياقيًا جيدًا لتسلسل كامل. BERT هو مثال على نموذج لغة مقنع.
سيوضح لك هذا الدليل كيفية:
-1. ضبط دقة [DistilRoBERTa](https://huggingface.co/distilbert/distilroberta-base) على مجموعة فرعية [r/askscience](https://www.reddit.com/r/askscience/) من مجموعة بيانات [ELI5](https://huggingface.co/datasets/eli5).
-2. استخدام نموذج الضبط الدقيق الخاص بك للاستدلال.
+1. تكييف [DistilRoBERTa](https://huggingface.co/distilbert/distilroberta-base) على مجموعة فرعية [r/askscience](https://www.reddit.com/r/askscience/) من مجموعة بيانات [ELI5](https://huggingface.co/datasets/eli5).
+2. استخدام نموذج المدرب الخاص بك للاستدلال.
From d7458f18f1664fd84a3ae543411b330570fcb815 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ahmed Almaghz <53489256+AhmedAlmaghz@users.noreply.github.com>
Date: Sat, 18 Jan 2025 02:51:10 +0300
Subject: [PATCH 04/19] Update docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
Co-authored-by: Abdullah Mohammed <554032+abodacs@users.noreply.github.com>
---
docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md | 2 +-
1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-)
diff --git a/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md b/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
index 237f5320a3fe..f2f218ae12c2 100644
--- a/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
+++ b/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
@@ -26,7 +26,7 @@ rendered properly in your Markdown viewer.
-لمعرفة جميع البنى ونقاط التفتيش المتوافقة مع هذه المهمة، نوصي بالتحقق من [صفحة المهمة](https://huggingface.co/tasks/fill-mask)
+لمعرفة جميع البنى والنسخ المتوافقة مع هذه المهمة، نوصي بالتحقق من [صفحة المهمة](https://huggingface.co/tasks/fill-mask)
From 3365885424773c88e963f57a966aba7b3f9a0502 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ahmed Almaghz <53489256+AhmedAlmaghz@users.noreply.github.com>
Date: Sat, 18 Jan 2025 02:51:22 +0300
Subject: [PATCH 05/19] Update docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
Co-authored-by: Abdullah Mohammed <554032+abodacs@users.noreply.github.com>
---
docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md | 2 +-
1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-)
diff --git a/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md b/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
index f2f218ae12c2..a3797b79b343 100644
--- a/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
+++ b/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
@@ -54,7 +54,7 @@ pip install transformers datasets evaluate
>>> eli5 = load_dataset("eli5_category", split="train[:5000]")
```
-قم بتقسيم مجموعة البيانات `train` إلى مجموعة تدريب واختبار باستخدام طريقة [`~datasets.Dataset.train_test_split`]:
+قم بتقسيم مجموعة البيانات `train` إلى مجموعتي تدريب واختبار باستخدام الدالة [`~datasets.Dataset.train_test_split`]:
```py
>>> eli5 = eli5.train_test_split(test_size=0.2)
From aa1804e0a38d441e1d95b2ddb53b05fecd9ae845 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ahmed Almaghz <53489256+AhmedAlmaghz@users.noreply.github.com>
Date: Sat, 18 Jan 2025 02:51:38 +0300
Subject: [PATCH 06/19] Update docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
Co-authored-by: Abdullah Mohammed <554032+abodacs@users.noreply.github.com>
---
docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md | 2 +-
1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-)
diff --git a/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md b/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
index a3797b79b343..41c640644f11 100644
--- a/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
+++ b/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
@@ -97,7 +97,7 @@ pip install transformers datasets evaluate
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert/distilroberta-base")
```
-ستلاحظ من المثال أعلاه، أن حقل `text` موجود بالفعل داخل `answers`. هذا يعني أنك ستحتاج إلى استخراج حقل `text` الفرعي من بنيته المضمنة باستخدام طريقة [`flatten`](https://huggingface.co/docs/datasets/process#flatten):
+ستلاحظ من المثال أعلاه، أن حقل `text` موجود بالفعل داخل `answers`. هذا يعني أنك ستحتاج إلى استخراج حقل `text` الفرعي من بنيته المضمنة باستخدام الدالة [`flatten`](https://huggingface.co/docs/datasets/process#flatten):
```py
>>> eli5 = eli5.flatten()
From acb9332676dfa7362cdb7f3466ab252ad8a0c7a3 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ahmed Almaghz <53489256+AhmedAlmaghz@users.noreply.github.com>
Date: Sat, 18 Jan 2025 02:51:55 +0300
Subject: [PATCH 07/19] Update docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
Co-authored-by: Abdullah Mohammed <554032+abodacs@users.noreply.github.com>
---
docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md | 2 +-
1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-)
diff --git a/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md b/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
index 41c640644f11..d3d688f04311 100644
--- a/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
+++ b/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
@@ -131,7 +131,7 @@ pip install transformers datasets evaluate
... return tokenizer([" ".join(x) for x in examples["answers.text"]])
```
-لتطبيق دالة المعالجة المسبقة هذه على مجموعة البيانات بأكملها، استخدم طريقة 🤗 Datasets [`~datasets.Dataset.map`]. يمكنك تسريع دالة `map` عن طريق تعيين `batched=True` لمعالجة عناصر متعددة من مجموعة البيانات في وقت واحد، وزيادة عدد العمليات مع `num_proc`. أزل أي أعمدة لا تحتاجها:
+لتطبيق دالة المعالجة المسبقة على مجموعة البيانات بأكملها، استخدم الدالة 🤗 Datasets [`~datasets.Dataset.map`]. يمكنك تسريع دالة `map` عن طريق تعيين `batched=True` لمعالجة عدة عناصر في وقت واحد، وزيادة عدد العمليات باستخدام `num_proc`. احذف أي أعمدة غير ضرورية:
```py
>>> tokenized_eli5 = eli5.map(
From 10fbf00be49a00f9e9c87caa96bb8b45e6234f5d Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ahmed Almaghz <53489256+AhmedAlmaghz@users.noreply.github.com>
Date: Sat, 18 Jan 2025 02:52:06 +0300
Subject: [PATCH 08/19] Update docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
Co-authored-by: Abdullah Mohammed <554032+abodacs@users.noreply.github.com>
---
docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md | 2 +-
1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-)
diff --git a/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md b/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
index d3d688f04311..9c0c4341b084 100644
--- a/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
+++ b/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
@@ -156,7 +156,7 @@ pip install transformers datasets evaluate
... # تجميع جميع النصوص.
... concatenated_examples = {k: sum(examples[k], []) for k in examples.keys()}
... total_length = len(concatenated_examples[list(examples.keys())[0]])
-... # نتجاهل الباقي الصغير، يمكننا إضافة الحشو إذا كان النموذج يدعم ذلك بدلاً من هذا الإسقاط، يمكنك
+... # نتجاهل الجزء المتبقي الصغير، يمكننا إضافة الحشو إذا كان النموذج يدعمه بدلاً من هذا الإسقاط، يمكنك
... # تخصيص هذا الجزء حسب احتياجاتك.
... if total_length >= block_size:
... total_length = (total_length // block_size) * block_size
From 3236618b4fba113de812e372137f3fe8d9bc57d3 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ahmed Almaghz <53489256+AhmedAlmaghz@users.noreply.github.com>
Date: Sat, 18 Jan 2025 02:52:24 +0300
Subject: [PATCH 09/19] Update docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
Co-authored-by: Abdullah Mohammed <554032+abodacs@users.noreply.github.com>
---
docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md | 2 +-
1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-)
diff --git a/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md b/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
index 9c0c4341b084..ed8457bdd246 100644
--- a/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
+++ b/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
@@ -143,7 +143,7 @@ pip install transformers datasets evaluate
```
-تحتوي مجموعة البيانات هذه على تسلسلات الرموز، ولكن بعضها أطول من الطول الأقصى للمدخلات للنموذج.
+تحتوي مجموعة البيانات هذه على تسلسلات رمزية، ولكن بعضها أطول من الطول الأقصى للمدخلات للنموذج.
يمكنك الآن استخدام دالة معالجة مسبقة ثانية لـ:
- تجميع جميع التسلسلات
From e8eafeee8b059d057238a156627ace360616082b Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ahmed Almaghz <53489256+AhmedAlmaghz@users.noreply.github.com>
Date: Sat, 18 Jan 2025 02:52:43 +0300
Subject: [PATCH 10/19] Update docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
Co-authored-by: Abdullah Mohammed <554032+abodacs@users.noreply.github.com>
---
docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md | 2 +-
1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-)
diff --git a/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md b/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
index ed8457bdd246..02c776c268a5 100644
--- a/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
+++ b/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
@@ -147,7 +147,7 @@ pip install transformers datasets evaluate
يمكنك الآن استخدام دالة معالجة مسبقة ثانية لـ:
- تجميع جميع التسلسلات
-- تقسيم التسلسلات المجمعة إلى أجزاء أقصر محددة بـ `block_size`، والتي يجب أن تكون أقصر من الطول الأقصى للمدخلات ومناسبة لذاكرة GPU.
+- تقسيم التسلسلات المجمّعة إلى أجزاء أقصر محددة بـ `block_size`، والتي يجب أن تكون أقصر من الحد الأقصى لطول المدخلات ومناسبة لذاكرة GPU.
```py
>>> block_size = 128
From 6eab7126057ab414706ca958a4840af5f3357574 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ahmed Almaghz <53489256+AhmedAlmaghz@users.noreply.github.com>
Date: Sat, 18 Jan 2025 02:52:59 +0300
Subject: [PATCH 11/19] Update docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
Co-authored-by: Abdullah Mohammed <554032+abodacs@users.noreply.github.com>
---
docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md | 2 +-
1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-)
diff --git a/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md b/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
index 02c776c268a5..30e7480d7e43 100644
--- a/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
+++ b/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
@@ -174,7 +174,7 @@ pip install transformers datasets evaluate
>>> lm_dataset = tokenized_eli5.map(group_texts, batched=True, num_proc=4)
```
-الآن، قم بإنشاء دفعة من الأمثلة باستخدام [`DataCollatorForLanguageModeling`]. من الأكثر كفاءة أن تقوم بـ *الحشو الديناميكي* للجمل إلى الطول الأطول في الدفعة أثناء التجميع، بدلاً من حشو مجموعة البيانات بأكملها إلى الطول الأقصى.
+الآن، قم بإنشاء دفعة من الأمثلة باستخدام [`DataCollatorForLanguageModeling`]. من الأكثر كفاءة أن تقوم بـ *الحشو الديناميكي* ليصل طولها إلى أطول جملة في الدفعة أثناء التجميع، بدلاً من حشو مجموعة البيانات بأكملها إلى الطول الأقصى.
From c08b457e6ee4d0a4ec68fec703bb5cab060e905b Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ahmed Almaghz <53489256+AhmedAlmaghz@users.noreply.github.com>
Date: Sat, 18 Jan 2025 02:53:10 +0300
Subject: [PATCH 12/19] Update docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
Co-authored-by: Abdullah Mohammed <554032+abodacs@users.noreply.github.com>
---
docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md | 3 ++-
1 file changed, 2 insertions(+), 1 deletion(-)
diff --git a/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md b/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
index 30e7480d7e43..e54e7d7e8043 100644
--- a/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
+++ b/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
@@ -247,7 +247,8 @@ pip install transformers datasets evaluate
>>> trainer.train()
```
-بمجرد اكتمال التدريب، استخدم طريقة [`~transformers.Trainer.evaluate`] لتقييم نموذجك والحصول على حيرته:
+بمجرد اكتمال التدريب، استخدم طريقة [`~transformers.Trainer.evaluate`] لتقييم النموذج والحصول على مقياس
+ الحيرة:
```py
>>> import math
From 812c20e26ce443ebeb1e0e13bbe1076ffb4d0bc1 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ahmed Almaghz <53489256+AhmedAlmaghz@users.noreply.github.com>
Date: Sat, 18 Jan 2025 02:53:23 +0300
Subject: [PATCH 13/19] Update docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
Co-authored-by: Abdullah Mohammed <554032+abodacs@users.noreply.github.com>
---
docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md | 2 +-
1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-)
diff --git a/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md b/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
index e54e7d7e8043..03d7c0de0cba 100644
--- a/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
+++ b/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
@@ -345,7 +345,7 @@ Perplexity: 8.76
رائع، الآن بعد أن قمت بتعديل نموذج، يمكنك استخدامه للاستدلال!
-فكر في بعض النصوص التي تريد من النموذج أن يملأ الفراغ بها، واستخدم الرمز الخاص `` للإشارة إلى الفراغ:
+جهّز بعض النصوص التي تريد أن يملأ النموذج الفراغات فيها، واستخدم الرمز الخاص `` للإشارة إلى الفراغ:
```py
>>> text = "The Milky Way is a galaxy."
From c3a9dc450ffce62eb865564189fcde158c72bb22 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ahmed Almaghz <53489256+AhmedAlmaghz@users.noreply.github.com>
Date: Sat, 18 Jan 2025 02:53:36 +0300
Subject: [PATCH 14/19] Update docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
Co-authored-by: Abdullah Mohammed <554032+abodacs@users.noreply.github.com>
---
docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md | 2 +-
1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-)
diff --git a/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md b/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
index 03d7c0de0cba..e8382927d1e6 100644
--- a/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
+++ b/docs/source/ar/tasks/masked_language_modeling.md
@@ -351,7 +351,7 @@ Perplexity: 8.76
>>> text = "The Milky Way is a galaxy."
```
-أبسط طريقة لتجربة نموذجك المعدل للاستدلال هي استخدامه في [`pipeline`]. قم بإنشاء مثيل لـ `pipeline` لملء الفراغ مع نموذجك، ومرر نصك إليه. إذا أردت، يمكنك استخدام معلمة `top_k` لتحديد عدد التنبؤات التي تريد إرجاعها:
+أبسط طريقة لتجربة نموذجك المعدل للاستدلال هي استخدامه في [`pipeline`]. قم بإنشاء كائن `pipeline` لملء الفراغ مع نموذجك، ومرر نصك إليه. إذا أردت، يمكنك استخدام معلمة `top_k` لتحديد عدد التنبؤات التي تريد إرجاعها:
```py
>>> from transformers import pipeline
From a1c8b4b988c4c228e8eab616db55b040cf86a700 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ahmed Almaghz <53489256+AhmedAlmaghz@users.noreply.github.com>
Date: Sat, 18 Jan 2025 02:57:14 +0300
Subject: [PATCH 15/19] Update _toctree.yml
---
docs/source/ar/_toctree.yml | 4 ++--
1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-)
diff --git a/docs/source/ar/_toctree.yml b/docs/source/ar/_toctree.yml
index 01568e93561d..1e4b40152af1 100644
--- a/docs/source/ar/_toctree.yml
+++ b/docs/source/ar/_toctree.yml
@@ -41,8 +41,8 @@
title: الإجابة على الأسئلة
# - local: tasks/language_modeling
# title: نمذجة اللغة السببية
-# - local: tasks/masked_language_modeling
-# title: نمذجة اللغة المقنعة
+ - local: tasks/masked_language_modeling
+ title: نمذجة اللغة المقنعة
- local: tasks/translation
title: الترجمة
- local: tasks/summarization
From 01267a9cc22b531984bf0c0640ead0ae56d278ba Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ahmed Almaghz <53489256+AhmedAlmaghz@users.noreply.github.com>
Date: Sat, 18 Jan 2025 03:37:11 +0300
Subject: [PATCH 16/19] Update _toctree.yml
---
docs/source/ar/_toctree.yml | 4 ++--
1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-)
diff --git a/docs/source/ar/_toctree.yml b/docs/source/ar/_toctree.yml
index 1e4b40152af1..1f20ea376e85 100644
--- a/docs/source/ar/_toctree.yml
+++ b/docs/source/ar/_toctree.yml
@@ -39,8 +39,8 @@
title: تصنيف الرموز
- local: tasks/question_answering
title: الإجابة على الأسئلة
-# - local: tasks/language_modeling
-# title: نمذجة اللغة السببية
+ - local: tasks/language_modeling
+ title: نمذجة اللغة السببية
- local: tasks/masked_language_modeling
title: نمذجة اللغة المقنعة
- local: tasks/translation
From b96f8ff77181fa88d21ce59fb2d82495f881c73b Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ahmed Almaghz <53489256+AhmedAlmaghz@users.noreply.github.com>
Date: Sat, 18 Jan 2025 03:39:14 +0300
Subject: [PATCH 17/19] Add language_modeling.md
---
docs/source/ar/tasks/language_modeling.md | 422 ++++++++++++++++++++++
1 file changed, 422 insertions(+)
create mode 100644 docs/source/ar/tasks/language_modeling.md
diff --git a/docs/source/ar/tasks/language_modeling.md b/docs/source/ar/tasks/language_modeling.md
new file mode 100644
index 000000000000..24f2db00a7a6
--- /dev/null
+++ b/docs/source/ar/tasks/language_modeling.md
@@ -0,0 +1,422 @@
+
+
+# نمذجة اللغة السببية (Causal language modeling)
+
+[[open-in-colab]]
+
+هناك نوعان من نمذجة اللغة، السببية والمقنعة. يوضح هذا الدليل نمذجة اللغة السببية.
+تُستخدم نماذج اللغة السببية غالبًا لتوليد النص. يمكنك استخدام هذه النماذج للتطبيقات الإبداعية مثل
+اختيار مغامرة النص الخاصة بك أو مساعد ترميز ذكي مثل Copilot أو CodeParrot.
+
+
+
+تتنبأ نمذجة اللغة السببية بالرمز التالي في تسلسل من الرموز، ولا يمكن للنموذج سوى الاهتمام بالرموز على
+اليسار. هذا يعني أن النموذج لا يمكنه رؤية الرموز المستقبلية. GPT-2 هو مثال على نموذج اللغة السببية.
+
+سيوضح لك هذا الدليل كيفية:
+
+1. ضبط دقيق [DistilRoBERTa](https://huggingface.co/distilbert/distilroberta-base) على مجموعة فرعية [r/askscience](https://www.reddit.com/r/askscience/) من مجموعة بيانات [ELI5](https://huggingface.co/datasets/eli5).
+2. استخدام النموذج المدرب الخاص بك للاستنتاج.
+
+
+
+لرؤية جميع العمارات ونقاط التحقق المتوافقة مع هذه المهمة، نوصي بالتحقق من [task-page](https://huggingface.co/tasks/text-generation)
+
+
+
+قبل أن تبدأ، تأكد من تثبيت جميع المكتبات الضرورية:
+
+```bash
+pip install transformers datasets evaluate
+```
+
+نحن نشجعك على تسجيل الدخول إلى حساب Hugging Face الخاص بك حتى تتمكن من تحميل ومشاركة نموذجك مع المجتمع. عند المطالبة، أدخل رمزك لتسجيل الدخول:
+
+```py
+>>> from huggingface_hub import notebook_login
+
+>>> notebook_login()
+```
+
+## تحميل مجموعة بيانات ELI5
+
+ابدأ بتحميل أول 5000 مثال من [ELI5-Category](https://huggingface.co/datasets/eli5_category) مجموعة البيانات مع مكتبة 🤗 Datasets. سيعطيك هذا فرصة للتجربة والتأكد من أن كل شيء يعمل قبل قضاء المزيد من الوقت في التدريب على مجموعة البيانات الكاملة.
+
+```py
+>>> from datasets import load_dataset
+
+>>> eli5 = load_dataset("eli5_category", split="train[:5000]")
+```
+
+قم بتقسيم مجموعة بيانات `train` إلى مجموعتي تدريب واختبار باستخدام الخاصية [`~datasets.Dataset.train_test_split`]:
+
+```py
+>>> eli5 = eli5.train_test_split(test_size=0.2)
+```
+
+ثم ألق نظرة على مثال:
+
+```py
+>>> eli5["train"][0]
+{'q_id': '7h191n',
+ 'title': 'What does the tax bill that was passed today mean? How will it affect Americans in each tax bracket?',
+ 'selftext': '',
+ 'category': 'Economics',
+ 'subreddit': 'explainlikeimfive',
+ 'answers': {'a_id': ['dqnds8l', 'dqnd1jl', 'dqng3i1', 'dqnku5x'],
+ 'text': ["The tax bill is 500 pages long and there were a lot of changes still going on right to the end. It's not just an adjustment to the income tax brackets, it's a whole bunch of changes. As such there is no good answer to your question. The big take aways are: - Big reduction in corporate income tax rate will make large companies very happy. - Pass through rate change will make certain styles of business (law firms, hedge funds) extremely happy - Income tax changes are moderate, and are set to expire (though it's the kind of thing that might just always get re-applied without being made permanent) - People in high tax states (California, New York) lose out, and many of them will end up with their taxes raised.",
+ 'None yet. It has to be reconciled with a vastly different house bill and then passed again.',
+ 'Also: does this apply to 2017 taxes? Or does it start with 2018 taxes?',
+ 'This article explains both the House and senate bills, including the proposed changes to your income taxes based on your income level. URL_0'],
+ 'score': [21, 19, 5, 3],
+ 'text_urls': [[],
+ [],
+ [],
+ ['https://www.investopedia.com/news/trumps-tax-reform-what-can-be-done/']]},
+ 'title_urls': ['url'],
+ 'selftext_urls': ['url']}
+```
+
+على الرغم من أن هذا قد يبدو معقدًا، إلا أنك مهتم حقًا بحقل `text`. ما هو رائع حول مهام نمذجة اللغة
+أنت لا تحتاج إلى تسميات (تُعرف أيضًا باسم المهمة غير الخاضعة للإشراف) لأن الكلمة التالية تعمل كتسمية.
+
+## معالجة مسبقة (Preprocess)
+
+
+
+الخطوة التالية هي تحميل مجزء النص DistilGPT2 لمعالجة حقل `text` الفرعي:
+
+```py
+>>> from transformers import AutoTokenizer
+
+>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert/distilgpt2")
+```
+
+ستلاحظ من المثال أعلاه، الحقل `text` هو في الواقع متداخل داخل `answers`. هذا يعني أنك ستحتاج إلى
+استخراج حقل `text` الفرعي من بنيته المتداخلة باستخدام الدالة [`flatten`](https://huggingface.co/docs/datasets/process#flatten):
+
+```py
+>>> eli5 = eli5.flatten()
+>>> eli5["train"][0]
+{'q_id': '7h191n',
+ 'title': 'What does the tax bill that was passed today mean? How will it affect Americans in each tax bracket?',
+ 'selftext': '',
+ 'category': 'Economics',
+ 'subreddit': 'explainlikeimfive',
+ 'answers.a_id': ['dqnds8l', 'dqnd1jl', 'dqng3i1', 'dqnku5x'],
+ 'answers.text': ["The tax bill is 500 pages long and there were a lot of changes still going on right to the end. It's not just an adjustment to the income tax brackets, it's a whole bunch of changes. As such there is no good answer to your question. The big take aways are: - Big reduction in corporate income tax rate will make large companies very happy. - Pass through rate change will make certain styles of business (law firms, hedge funds) extremely happy - Income tax changes are moderate, and are set to expire (though it's the kind of thing that might just always get re-applied without being made permanent) - People in high tax states (California, New York) lose out, and many of them will end up with their taxes raised.",
+ 'None yet. It has to be reconciled with a vastly different house bill and then passed again.',
+ 'Also: does this apply to 2017 taxes? Or does it start with 2018 taxes?',
+ 'This article explains both the House and senate bills, including the proposed changes to your income taxes based on your income level. URL_0'],
+ 'answers.score': [21, 19, 5, 3],
+ 'answers.text_urls': [[],
+ [],
+ [],
+ ['https://www.investopedia.com/news/trumps-tax-reform-what-can-be-done/']],
+ 'title_urls': ['url'],
+ 'selftext_urls': ['url']}
+```
+
+كل حقل فرعي هو الآن عموداً منفصلاً مسبوقاً بـ `answers`، وحقل `text` هو قائمة الآن. بدلاً من ذلك
+من تجزائة نص كل جملة بشكل منفصل، قم بتحويل القائمة إلى سلسلة حتى تتمكن من تجزئة نصها بشكل مجمّع.
+
+هنا أول دالة معالجة مسبقة لدمج قائمة السلاسل لكل مثال ومجزىء النتيجة:
+
+```py
+>>> def preprocess_function(examples):
+... return tokenizer([" ".join(x) for x in examples["answers.text"]])
+```
+
+لتطبيق دالة المعالجة المسبقة هذه على مجموعة البيانات بأكملها، استخدم الدالة 🤗 Datasets [`~datasets.Dataset.map`]. يمكنك تسريع هذه العملية `map` عن طريق تعيين `batched=True` لمعالجة عناصر متعددة من مجموعة البيانات في وقت واحد، وزيادة عدد العمليات مع `num_proc`. احذف أي أعمدة لا تحتاجها:
+
+```py
+>>> tokenized_eli5 = eli5.map(
+... preprocess_function,
+... batched=True,
+... num_proc=4,
+... remove_columns=eli5["train"].column_names,
+... )
+```
+
+تحتوي هذه المجموعة من البيانات على تسلسلات الرموز، ولكن بعضها أطول من الطول الأقصى للمدخلات للنموذج.
+
+يمكنك الآن استخدام دالة ما قبل المعالجة ثانية لـ:
+
+- تجميع كل التسلسلات.
+- تقسيم التسلسلات المجمّعة إلى أجزاء أقصر محددة، بحجم `block_size`، والتي يجب أن تكون أقصر من الطول الأقصى للمدخلات ومناسبة لذاكرة GPU.
+
+```py
+>>> block_size = 128
+
+>>> def group_texts(examples):
+... # ربط جميع النصوص.
+... concatenated_examples = {k: sum(examples[k], []) for k in examples.keys()}
+... total_length = len(concatenated_examples[list(examples.keys())[0]])
+... # نتجاهل الباقي الصغير، يمكننا إضافة الحشو إذا كان النموذج يدعمه بدلاً من هذا الإسقاط، يمكنك
+... # تخصيص هذا الجزء حسب احتياجاتك.
+... if total_length >= block_size:
+... total_length = (total_length // block_size) * block_size
+... # التقسيم إلى أجزاء بحجم block_size.
+... result = {
+... k: [t[i : i + block_size] for i in range(0, total_length, block_size)]
+... for k, t in concatenated_examples.items()
+... }
+... result["labels"] = result["input_ids"].copy()
+... return result
+```
+
+طبق دالة `group_texts` على كامل المجموعة من البيانات:
+
+```py
+>>> lm_dataset = tokenized_eli5.map(group_texts, batched=True, num_proc=4)
+```
+
+الآن قم بإنشاء دفعة من الأمثلة باستخدام [`DataCollatorForLanguageModeling`]. من الأفضل أن تقوم بـ *الحشو الديناميكي* للجمل إلى الطول الأطول في الدفعة أثناء التجميع، بدلاً من حشو كامل المجموعة من البيانات إلى الطول الأقصى.
+
+
+
+استخدم رمز نهاية التسلسل كرمز للحشو، وحدد `mlm_probability` لحجب الرموز بشكل عشوائي عند كل تكرار للبيانات:
+
+```py
+>>> from transformers import DataCollatorForLanguageModeling
+
+>>> tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
+>>> data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(tokenizer=tokenizer, mlm=False)
+```
+
+
+
+استخدم رمز نهاية التسلسل كرمز للحشو، وحدد `mlm_probability` لحجب الرموز بشكل عشوائي عند كل تكرار للبيانات:
+
+```py
+>>> from transformers import DataCollatorForLanguageModeling
+
+>>> data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(tokenizer=tokenizer, mlm=False, return_tensors="tf")
+```
+
+
+
+
+## التدريب (Train)
+
+
+
+
+
+
+إذا لم تكن على دراية بتدريب نموذج باستخدام [`Trainer`], اطلع على [البرنامج التعليمي الأساسي](../training#train-with-pytorch-trainer)!
+
+
+
+أنت جاهز الآن لبدء تدريب نموذجك! قم بتحميل DistilGPT2 باستخدام [`AutoModelForCausalLM`]:
+
+```py
+>>> from transformers import AutoModelForCausalLM, TrainingArguments, Trainer
+
+>>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("distilbert/distilgpt2")
+```
+
+في هذه المرحلة، تبقى ثلاث خطوات فقط:
+
+1. حدد معلمات التدريب الخاصة بك في [`TrainingArguments`]. المعامل الوحيد المطلوب هو `output_dir` الذي يحدد أين سيتم حفظ نموذجك. ستقوم بدفع هذا النموذج إلى Hub بتحديد `push_to_hub=True` (يجب أن تكون مسجلاً الدخول إلى Hugging Face لتحميل نموذجك).
+2. قم بتمرير معاملات التدريب إلى [`Trainer`] إلى جانب النموذج، والمجموعات من البيانات، ومجمّع البيانات.
+3. قم باستدعاء [`~Trainer.train`] لتدريب نموذجك.
+
+```py
+>>> training_args = TrainingArguments(
+... output_dir="my_awesome_eli5_clm-model",
+... eval_strategy="epoch",
+... learning_rate=2e-5,
+... weight_decay=0.01,
+... push_to_hub=True,
+... )
+
+>>> trainer = Trainer(
+... model=model,
+... args=training_args,
+... train_dataset=lm_dataset["train"],
+... eval_dataset=lm_dataset["test"],
+... data_collator=data_collator,
+... tokenizer=tokenizer,
+... )
+
+>>> trainer.train()
+```
+
+بمجرد اكتمال التدريب، استخدم طريقة [`~transformers.Trainer.evaluate`] لتقييم نموذجك والحصول على احتمالية الارتباك:
+
+```py
+>>> import math
+
+>>> eval_results = trainer.evaluate()
+>>> print(f"Perplexity: {math.exp(eval_results['eval_loss']):.2f}")
+Perplexity: 49.61
+```
+
+ثم شارك نموذجك على Hub باستخدام طريقة [`~transformers.Trainer.push_to_hub`] حتى يتمكن الجميع من استخدام نموذجك:
+
+```py
+>>> trainer.push_to_hub()
+```
+
+
+
+
+إذا لم تكن على دراية بتدريب نموذج باستخدام Keras، اطلع على [البرنامج التعليمي الأساسي](../training#train-a-tensorflow-model-with-keras)!
+
+
+لتدريب نموذج في TensorFlow، ابدأ بإعداد دالة المحسن، وجدول معدل التعلم، وبعض معاملات التدريب:
+
+```py
+>>> from transformers import create_optimizer, AdamWeightDecay
+
+>>> optimizer = AdamWeightDecay(learning_rate=2e-5, weight_decay_rate=0.01)
+```
+
+ثم يمكنك تحميل DistilGPT2 باستخدام [`TFAutoModelForCausalLM`]:
+
+```py
+>>> from transformers import TFAutoModelForCausalLM
+
+>>> model = TFAutoModelForCausalLM.from_pretrained("distilbert/distilgpt2")
+```
+
+حول مجموعات بياناتك إلى تنسيق `tf.data.Dataset` باستخدام [`~transformers.TFPreTrainedModel.prepare_tf_dataset`]:
+
+```py
+>>> tf_train_set = model.prepare_tf_dataset(
+... lm_dataset["train"],
+... shuffle=True,
+... batch_size=16,
+... collate_fn=data_collator,
+... )
+
+>>> tf_test_set = model.prepare_tf_dataset(
+... lm_dataset["test"],
+... shuffle=False,
+... batch_size=16,
+... collate_fn=data_collator,
+... )
+```
+
+قم بتهيئة النموذج للتدريب باستخدام [`compile`](https://keras.io/api/models/model_training_apis/#compile-method). لاحظ أن جميع نماذج Transformers لديها دالة خسارة ذات صلة بالمهمة الافتراضية، لذلك لا تحتاج إلى تحديد واحدة ما لم ترغب في ذلك:
+
+```py
+>>> import tensorflow as tf
+
+>>> model.compile(optimizer=optimizer) # لا يوجد حجة للخسارة!
+```
+
+يمكن القيام بذلك عن طريق تحديد مكان دفع نموذجك ومجمّع البيانات في [`~transformers.PushToHubCallback`]:
+
+```py
+>>> from transformers.keras_callbacks import PushToHubCallback
+
+>>> callback = PushToHubCallback(
+... output_dir="my_awesome_eli5_clm-model",
+... tokenizer=tokenizer,
+... )
+```
+
+أخيراً، أنت جاهز لبدء تدريب نموذجك! قم باستدعاء [`fit`](https://keras.io/api/models/model_training_apis/#fit-method) مع مجموعات بيانات التدريب والتحقق من الصحة، وعدد العصور، والتعليقات الخاصة بك لتدريب النموذج:
+
+```py
+>>> model.fit(x=tf_train_set, validation_data=tf_test_set, epochs=3, callbacks=[callback])
+```
+
+بمجرد اكتمال التدريب، يتم تحميل نموذجك تلقائيًا إلى Hub حتى يتمكن الجميع من استخدامه!
+
+
+
+
+
+للحصول على مثال أكثر تعمقًا حول كيفية تدريب نموذج للنمذجة اللغوية السببية، اطلع على الدفتر المقابل
+[دفتر PyTorch](https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/examples/language_modeling.ipynb)
+أو [دفتر TensorFlow](https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/examples/language_modeling-tf.ipynb).
+
+
+
+## الاستدلال (Inference)
+
+رائع، الآن بعد أن قمت بتدريب نموذج، يمكنك استخدامه للاستدلال!
+
+قم بابتكار سؤال تود توليد نص منه:
+
+```py
+>>> prompt = "Somatic hypermutation allows the immune system to"
+```
+
+أبسط طريقة لتجربة نموذجك المدرب للاستدلال هي استخدامه في [`pipeline`]. قم بتنفيذ `pipeline` لتوليد النص مع نموذجك، ومرر نصك إليه:
+
+```py
+>>> from transformers import pipeline
+
+>>> generator = pipeline("text-generation", model="username/my_awesome_eli5_clm-model")
+>>> generator(prompt)
+[{'generated_text': "Somatic hypermutation allows the immune system to be able to effectively reverse the damage caused by an infection.\n\n\nThe damage caused by an infection is caused by the immune system's ability to perform its own self-correcting tasks."}]
+```
+
+
+
+قسم النص وإرجع `input_ids` كتنسورات PyTorch:
+
+```py
+>>> from transformers import AutoTokenizer
+
+>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("username/my_awesome_eli5_clm-model")
+>>> inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").input_ids
+```
+
+استخدم طريقة [`~generation.GenerationMixin.generate`] لتوليد النص.
+للمزيد من التفاصيل حول استراتيجيات توليد النص المختلفة والبارامترات للتحكم في التوليد، راجع صفحة [استراتيجيات توليد النص](../generation_strategies).
+
+```py
+>>> from transformers import AutoModelForCausalLM
+
+>>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("username/my_awesome_eli5_clm-model")
+>>> outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=100, do_sample=True, top_k=50, top_p=0.95)
+```
+
+فك ترميز الرموز المولدة مرة أخرى إلى نص:
+
+```py
+>>> tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)
+["Somatic hypermutation allows the immune system to react to drugs with the ability to adapt to a different environmental situation. In other words, a system of 'hypermutation' can help the immune system to adapt to a different environmental situation or in some cases even a single life. In contrast, researchers at the University of Massachusetts-Boston have found that 'hypermutation' is much stronger in mice than in humans but can be found in humans, and that it's not completely unknown to the immune system. A study on how the immune system"]
+```
+
+
+قم بتقسيم النص وإرجاع `input_ids` كـ TensorFlow tensors:
+
+```py
+>>> from transformers import AutoTokenizer
+
+>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("username/my_awesome_eli5_clm-model")
+>>> inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="tf").input_ids
+```
+
+استخدم طريقة [`~transformers.generation_tf_utils.TFGenerationMixin.generate`] لإنشاء الملخص. للمزيد من التفاصيل حول استراتيجيات توليد النص المختلفة والبارامترات للتحكم في التوليد، راجع صفحة [استراتيجيات توليد النص](../generation_strategies).
+
+```py
+>>> from transformers import TFAutoModelForCausalLM
+
+>>> model = TFAutoModelForCausalLM.from_pretrained("username/my_awesome_eli5_clm-model")
+>>> outputs = model.generate(input_ids=inputs, max_new_tokens=100, do_sample=True, top_k=50, top_p=0.95)
+```
+
+فك ترميز الرموز المولدة مرة أخرى إلى نص:
+
+```py
+>>> tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)
+['Somatic hypermutation allows the immune system to detect the presence of other viruses as they become more prevalent. Therefore, researchers have identified a high proportion of human viruses. The proportion of virus-associated viruses in our study increases with age. Therefore, we propose a simple algorithm to detect the presence of these new viruses in our samples as a sign of improved immunity. A first study based on this algorithm, which will be published in Science on Friday, aims to show that this finding could translate into the development of a better vaccine that is more effective for']
+```
+
+
\ No newline at end of file
From 49c40de358ce27298eaee8e634ad98c283fd2e30 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ahmed Almaghz <53489256+AhmedAlmaghz@users.noreply.github.com>
Date: Sat, 18 Jan 2025 03:47:47 +0300
Subject: [PATCH 18/19] Add Sequence_classifiation.md
---
.../ar/tasks/sequence_classification.md | 387 ++++++++++++++++++
1 file changed, 387 insertions(+)
create mode 100644 docs/source/ar/tasks/sequence_classification.md
diff --git a/docs/source/ar/tasks/sequence_classification.md b/docs/source/ar/tasks/sequence_classification.md
new file mode 100644
index 000000000000..a98964957b47
--- /dev/null
+++ b/docs/source/ar/tasks/sequence_classification.md
@@ -0,0 +1,387 @@
+
+
+# تصنيف النص(Text classification)
+
+[[open-in-colab]]
+
+
+
+تصنيف النص هو مهمة NLP شائعة حيث يُعيّن تصنيفًا أو فئة للنص. تستخدم بعض أكبر الشركات تصنيف النصوص في الإنتاج لمجموعة واسعة من التطبيقات العملية. أحد أكثر أشكال تصنيف النص شيوعًا هو تحليل المشاعر، والذي يقوم بتعيين تسمية مثل 🙂 إيجابية، 🙁 سلبية، أو 😐 محايدة لتسلسل نصي.
+
+سيوضح لك هذا الدليل كيفية:
+
+1. ضبط [DistilBERT](https://huggingface.co/distilbert/distilbert-base-uncased) على مجموعة بيانات [IMDb](https://huggingface.co/datasets/imdb) لتحديد ما إذا كانت مراجعة الفيلم إيجابية أو سلبية.
+2. استخدام نموذج الضبط الدقيق للتنبؤ.
+
+
+
+لرؤية جميع البنى ونقاط التحقق المتوافقة مع هذه المهمة، نوصي بالتحقق من [صفحة المهمة](https://huggingface.co/tasks/text-classification).
+
+
+
+قبل أن تبدأ، تأكد من تثبيت جميع المكتبات الضرورية:
+
+```bash
+pip install transformers datasets evaluate accelerate
+```
+
+نحن نشجعك على تسجيل الدخول إلى حساب Hugging Face الخاص بك حتى تتمكن من تحميل ومشاركة نموذجك مع المجتمع. عند المطالبة، أدخل رمزك لتسجيل الدخول:
+
+```py
+>>> from huggingface_hub import notebook_login
+
+>>> notebook_login()
+```
+
+## تحميل مجموعة بيانات IMDb
+
+ابدأ بتحميل مجموعة بيانات IMDb من مكتبة 🤗 Datasets:
+
+```py
+>>> from datasets import load_dataset
+
+>>> imdb = load_dataset("imdb")
+```
+
+ثم ألق نظرة على مثال:
+
+```py
+>>> imdb["test"][0]
+{
+ "label": 0,
+ "text": "I love sci-fi and am willing to put up with a lot. Sci-fi movies/TV are usually underfunded, under-appreciated and misunderstood. I tried to like this, I really did, but it is to good TV sci-fi as Babylon 5 is to Star Trek (the original). Silly prosthetics, cheap cardboard sets, stilted dialogues, CG that doesn't match the background, and painfully one-dimensional characters cannot be overcome with a 'sci-fi' setting. (I'm sure there are those of you out there who think Babylon 5 is good sci-fi TV. It's not. It's clichéd and uninspiring.) While US viewers might like emotion and character development, sci-fi is a genre that does not take itself seriously (cf. Star Trek). It may treat important issues, yet not as a serious philosophy. It's really difficult to care about the characters here as they are not simply foolish, just missing a spark of life. Their actions and reactions are wooden and predictable, often painful to watch. The makers of Earth KNOW it's rubbish as they have to always say \"Gene Roddenberry's Earth...\" otherwise people would not continue watching. Roddenberry's ashes must be turning in their orbit as this dull, cheap, poorly edited (watching it without advert breaks really brings this home) trudging Trabant of a show lumbers into space. Spoiler. So, kill off a main character. And then bring him back as another actor. Jeeez! Dallas all over again.",
+}
+```
+
+هناك حقولان في هذه المجموعة من البيانات:
+
+- `text`: نص مراجعة الفيلم.
+- `label`: قيمة إما `0` لمراجعة سلبية أو `1` لمراجعة إيجابية.
+
+## المعالجة المسبقة(Preprocess)
+
+الخطوة التالية هي تحميل المُجزِّئ النص DistilBERT لتهيئة لحقل `text`:
+
+```py
+>>> from transformers import AutoTokenizer
+
+>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")
+```
+
+أنشئ دالة لتهيئة حقل `text` وتقصير السلاسل النصية بحيث لا يتجاوز طولها الحد الأقصى لإدخالات DistilBERT:
+
+```py
+>>> def preprocess_function(examples):
+... return tokenizer(examples["text"], truncation=True)
+```
+
+لتطبيق دالة التهيئة على مجموعة البيانات بأكملها، استخدم دالة 🤗 Datasets [`~datasets.Dataset.map`] . يمكنك تسريع `map` باستخدام `batched=True` لمعالجة دفعات من البيانات:
+
+```py
+tokenized_imdb = imdb.map(preprocess_function, batched=True)
+```
+
+الآن قم بإنشاء دفعة من الأمثلة باستخدام [`DataCollatorWithPadding`]. الأكثر كفاءة هو استخدام الحشو الديناميكي لجعل الجمل متساوية في الطول داخل كل دفعة، بدلًا من حشو كامل البيانات إلى الحد الأقصى للطول.
+
+
+
+
+```py
+>>> from transformers import DataCollatorWithPadding
+
+>>> data_collator = DataCollatorWithPadding(tokenizer=tokenizer)
+```
+
+
+
+```py
+>>> from transformers import DataCollatorWithPadding
+
+>>> data_collator = DataCollatorWithPadding(tokenizer=tokenizer, return_tensors="tf")
+```
+
+
+
+## التقييم(Evaluate)
+
+يُعدّ تضمين مقياس أثناء التدريب مفيدًا لتقييم أداء النموذج. يمكنك تحميل طريقة تقييم بسرعة باستخدام مكتبة 🤗 [Evaluate](https://huggingface.co/docs/evaluate/index) . بالنسبة لهذه المهمة، قم بتحميل مقياس [الدقة](https://huggingface.co/spaces/evaluate-metric/accuracy) (راجع جولة 🤗 Evaluate [السريعة](https://huggingface.co/docs/evaluate/a_quick_tour) لمعرفة المزيد حول كيفية تحميل وحساب مقياس):
+
+```py
+>>> import evaluate
+
+>>> accuracy = evaluate.load("accuracy")
+```
+
+ثم أنشئ دالة تقوم بتمرير تنبؤاتك وتصنيفاتك إلى [`~evaluate.EvaluationModule.compute`] لحساب الدقة:
+
+```py
+>>> import numpy as np
+
+>>> def compute_metrics(eval_pred):
+... predictions, labels = eval_pred
+... predictions = np.argmax(predictions, axis=1)
+... return accuracy.compute(predictions=predictions, references=labels)
+```
+
+دالة `compute_metrics` جاهزة الآن، وستعود إليها عند إعداد التدريب.
+
+## التدريب(Train)
+
+قبل أن تبدأ في تدريب نموذجك، قم بإنشاء خريطة من المعرفات المتوقعة إلى تسمياتها باستخدام `id2label` و `label2id`:
+
+```py
+>>> id2label = {0: "NEGATIVE", 1: "POSITIVE"}
+>>> label2id = {"NEGATIVE": 0, "POSITIVE": 1}
+```
+
+
+
+
+
+إذا لم تكن على دراية بضبط نموذج دقيق باستخدام [`Trainer`], فالق نظرة على البرنامج التعليمي الأساسي [هنا](../training#train-with-pytorch-trainer)!
+
+
+
+أنت مستعد الآن لبدء تدريب نموذجك! قم بتحميل DistilBERT مع [`AutoModelForSequenceClassification`] جنبًا إلى جنب مع عدد التصنيفات المتوقعة، وتصنيفات الخرائط:
+
+```py
+>>> from transformers import AutoModelForSequenceClassification, TrainingArguments, Trainer
+
+>>> model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
+... "distilbert/distilbert-base-uncased", num_labels=2, id2label=id2label, label2id=label2id
+... )
+```
+
+في هذه المرحلة، هناك ثلاث خطوات فقط متبقية:
+
+1. حدد مُعامِلات التدريب في [`TrainingArguments`]. المُعامل المطلوب الوحيد هو `output_dir`، لتحديد مكان حفظ النموذج. يمكنك رفع النموذج إلى Hub بتعيين `push_to_hub=True` (يجب تسجيل الدخول إلى Hugging Face لرفع النموذج). سيقوم `Trainer` بتقييم الدقة وحفظ نقاط التحقق في نهاية كل حقبة.
+2. مرر مُعامِلات التدريب إلى `Trainer` مع النموذج، ومجموعة البيانات، والمحلل اللغوي، ومُجمِّع البيانات، ووظيفة `compute_metrics`.
+3. استدعِ [`~Trainer.train`] لضبط النموذج.
+
+```py
+>>> training_args = TrainingArguments(
+... output_dir="my_awesome_model",
+... learning_rate=2e-5,
+... per_device_train_batch_size=16,
+... per_device_eval_batch_size=16,
+... num_train_epochs=2,
+... weight_decay=0.01,
+... eval_strategy="epoch",
+... save_strategy="epoch",
+... load_best_model_at_end=True,
+... push_to_hub=True,
+... )
+
+>>> trainer = Trainer(
+... model=model,
+... args=training_args,
+... train_dataset=tokenized_imdb["train"],
+... eval_dataset=tokenized_imdb["test"],
+... processing_class=tokenizer,
+... data_collator=data_collator,
+... compute_metrics=compute_metrics,
+... )
+
+>>> trainer.train()
+```
+
+
+
+يستخدم [`Trainer`] الحشو الديناميكي افتراضيًا عند تمرير `tokenizer` إليه. في هذه الحالة، لا تحتاج لتحديد مُجمِّع البيانات صراحةً.
+
+
+
+بعد اكتمال التدريب، شارك نموذجك على Hub باستخدام الطريقة [`~transformers.Trainer.push_to_hub`] ليستخدمه الجميع:
+
+```py
+>>> trainer.push_to_hub()
+```
+
+
+
+
+إذا لم تكن على دراية بضبط نموذج باستخدام Keras، قم بالاطلاع على البرنامج التعليمي الأساسي [هنا](../training#train-a-tensorflow-model-with-keras)!
+
+
+لضبط نموذج في TensorFlow، ابدأ بإعداد دالة المحسن، وجدول معدل التعلم، وبعض معلمات التدريب:
+
+```py
+>>> from transformers import create_optimizer
+>>> import tensorflow as tf
+
+>>> batch_size = 16
+>>> num_epochs = 5
+>>> batches_per_epoch = len(tokenized_imdb["train"]) // batch_size
+>>> total_train_steps = int(batches_per_epoch * num_epochs)
+>>> optimizer, schedule = create_optimizer(init_lr=2e-5, num_warmup_steps=0, num_train_steps=total_train_steps)
+```
+
+ثم يمكنك تحميل DistilBERT مع [`TFAutoModelForSequenceClassification`] بالإضافة إلى عدد التصنيفات المتوقعة، وتعيينات التسميات:
+
+```py
+>>> from transformers import TFAutoModelForSequenceClassification
+
+>>> model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
+... "distilbert/distilbert-base-uncased", num_labels=2, id2label=id2label, label2id=label2id
+... )
+```
+
+قم بتحويل مجموعات بياناتك إلى تنسيق `tf.data.Dataset` باستخدام [`~transformers.TFPreTrainedModel.prepare_tf_dataset`]:
+
+```py
+>>> tf_train_set = model.prepare_tf_dataset(
+... tokenized_imdb["train"],
+... shuffle=True,
+... batch_size=16,
+... collate_fn=data_collator,
+... )
+
+>>> tf_validation_set = model.prepare_tf_dataset(
+... tokenized_imdb["test"],
+... shuffle=False,
+... batch_size=16,
+... collate_fn=data_collator,
+... )
+```
+
+قم بتهيئة النموذج للتدريب باستخدام [`compile`](https://keras.io/api/models/model_training_apis/#compile-method). لاحظ أن جميع نماذج Transformers لديها دالة خسارة ذات صلة بالمهمة بشكل افتراضي، لذلك لا تحتاج إلى تحديد واحدة ما لم ترغب في ذلك:
+
+```py
+>>> import tensorflow as tf
+
+>>> model.compile(optimizer=optimizer) # No loss argument!
+```
+
+آخر أمرين يجب إعدادهما قبل بدء التدريب هو حساب الدقة من التوقعات، وتوفير طريقة لدفع نموذجك إلى Hub. يتم ذلك باستخدام [Keras callbacks](../main_classes/keras_callbacks).
+
+قم بتمرير دالة `compute_metrics` الخاصة بك إلى [`~transformers.KerasMetricCallback`]:
+
+```py
+>>> from transformers.keras_callbacks import KerasMetricCallback
+
+>>> metric_callback = KerasMetricCallback(metric_fn=compute_metrics, eval_dataset=tf_validation_set)
+```
+
+حدد مكان دفع نموذجك والمجزئ اللغوي في [`~transformers.PushToHubCallback`]:
+
+```py
+>>> from transformers.keras_callbacks import PushToHubCallback
+
+>>> push_to_hub_callback = PushToHubCallback(
+... output_dir="my_awesome_model",
+... tokenizer=tokenizer,
+... )
+```
+
+ثم اجمع الاستدعاءات معًا:
+
+```py
+>>> callbacks = [metric_callback, push_to_hub_callback]
+```
+
+أخيرًا، أنت مستعد لبدء تدريب نموذجك! قم باستدعاء [`fit`](https://keras.io/api/models/model_training_apis/#fit-method) مع مجموعات بيانات التدريب والتحقق، وعدد الحقبات، واستدعاءاتك لضبط النموذج:
+
+```py
+>>> model.fit(x=tf_train_set, validation_data=tf_validation_set, epochs=3, callbacks=callbacks)
+```
+
+بمجرد اكتمال التدريب، يتم تحميل نموذجك تلقائيًا إلى Hub حتى يتمكن الجميع من استخدامه!
+
+
+
+
+
+للحصول على مثال أكثر عمقًا حول كيفية ضبط نموذج لتصنيف النصوص، قم بالاطلاع على الدفتر المقابل
+[دفتر PyTorch](https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/examples/text_classification.ipynb)
+أو [دفتر TensorFlow](https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/examples/text_classification-tf.ipynb).
+
+
+
+## الاستدلال(Inference)
+
+رائع، الآن بعد أن قمت بضبط نموذج، يمكنك استخدامه للاستدلال!
+
+احصل على بعض النصوص التي ترغب في إجراء الاستدلال عليها:
+
+```py
+>>> text = "This was a masterpiece. Not completely faithful to the books, but enthralling from beginning to end. Might be my favorite of the three."
+```
+
+أسهل طريقة لتجربة النموذج المضبوط للاستدلال هي استخدامه ضمن [`pipeline`]. قم بإنشاء `pipeline` لتحليل المشاعر مع نموذجك، ومرر نصك إليه:
+
+```py
+>>> from transformers import pipeline
+
+>>> classifier = pipeline("sentiment-analysis", model="stevhliu/my_awesome_model")
+>>> classifier(text)
+[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9994940757751465}]
+```
+
+يمكنك أيضًا تكرار نتائج `pipeline` يدويًا إذا أردت:
+
+
+
+قم يتجزئة النص وإرجاع تنسورات PyTorch:
+
+```py
+>>> from transformers import AutoTokenizer
+
+>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("stevhliu/my_awesome_model")
+>>> inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
+```
+
+مرر المدخلات إلى النموذج واسترجع `logits`:
+
+```py
+>>> from transformers import AutoModelForSequenceClassification
+
+>>> model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("stevhliu/my_awesome_model")
+>>> with torch.no_grad():
+... logits = model(**inputs).logits
+```
+
+استخرج الفئة ذات الاحتمالية الأعلى، واستخدم `id2label` لتحويلها إلى تصنيف نصي:
+
+```py
+>>> predicted_class_id = logits.argmax().item()
+>>> model.config.id2label[predicted_class_id]
+'POSITIVE'
+```
+
+
+قم بتحليل النص وإرجاع تنسيقات TensorFlow:
+
+```py
+>>> from transformers import AutoTokenizer
+
+>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("stevhliu/my_awesome_model")
+>>> inputs = tokenizer(text, return_tensors="tf")
+```
+
+قم بتمرير مدخلاتك إلى النموذج وإرجاع `logits`:
+
+```py
+>>> from transformers import TFAutoModelForSequenceClassification
+
+>>> model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("stevhliu/my_awesome_model")
+>>> logits = model(**inputs).logits
+```
+
+استخرج الفئة ذات الاحتمالية الأعلى، واستخدم `id2label` لتحويلها إلى تصنيف نصي:
+
+```py
+>>> predicted_class_id = int(tf.math.argmax(logits, axis=-1)[0])
+>>> model.config.id2label[predicted_class_id]
+'POSITIVE'
+```
+
+
From c7fd3806c9ff0a1b77d2fff8a4c4309b033da220 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ahmed Almaghz <53489256+AhmedAlmaghz@users.noreply.github.com>
Date: Sat, 18 Jan 2025 03:48:21 +0300
Subject: [PATCH 19/19] Update _toctree.yml
---
docs/source/ar/_toctree.yml | 4 ++--
1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-)
diff --git a/docs/source/ar/_toctree.yml b/docs/source/ar/_toctree.yml
index 1f20ea376e85..3b60897f1abe 100644
--- a/docs/source/ar/_toctree.yml
+++ b/docs/source/ar/_toctree.yml
@@ -33,8 +33,8 @@
- sections:
- isExpanded: false
sections:
-# - local: tasks/sequence_classification
-# title: تصنيف النصوص
+ - local: tasks/sequence_classification
+ title: تصنيف النصوص
- local: tasks/token_classification
title: تصنيف الرموز
- local: tasks/question_answering