دليل عملي لتعزيز قدرات الاستدلال في نموذج Qwen 3 باستخدام تقنية GRPO

تعزيز قدرات النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) في الاستدلال يمثل خطوة هامة لتطبيقها في المهام المعقدة. يقدم هذا الدليل الفني درسًا عمليًا حول تحويل نموذج Qwen3 4B-Base إلى نموذج استدلال باستخدام تقنية التحسين التدريبي السابق العام (GRPO)، عبر استخدام مجموعة بيانات الرياضيات من OpenR1. يركز هذا الجزء الأول من السلسلة على الخطوات الأساسية التي يجب اتباعها قبل بدء حلقة التحسين الدقيق (fine-tuning). يبدأ بشرح موجز للخوارزمية GRPO، ثم يتناول إعداد البيئة الحوسبة اللازمة، ويوضح الإجراءات المطلوبة لتحميل النموذج الأساسي Qwen 3 والرمز الخاص به (tokenizer)، وأخيرًا يصف الخطوات الأساسية لاستلام ومعالجة مجموعة البيانات المستهدفة. إنجاز هذه المراحل يجهز المستخدم للانتقال إلى تكوين الدالة الجائزة (reward function) والتحسين الدقيق، كما سيتم تفصيلها في الجزء الثاني من الدليل. مقدمة إلى خوارزمية GRPO خوارزمية التحسين التدريبي السابق العام (GRPO) هي تقنية متطورة تهدف إلى تعزيز قدرات النماذج اللغوية في فهم وإجراء الاستدلال المنطقي والرياضي. تعمل هذه الخوارزمية على تحسين النموذج من خلال تعزيز أدائه في مهام معينة، باستخدام نظام جوائز يُحفزه على إنتاج إجابات أكثر دقة وملاءمة. تعتبر GRPO أداة فعالة لتدريب النماذج على مجموعات بيانات مخصصة، مما يساعد في تحسين أدائها في مجالات معينة مثل الرياضيات. إعداد البيئة الحوسبة قبل البدء في عملية التحسين الدقيق، يجب تجهيز البيئة الحوسبة المناسبة. تتطلب هذه العملية تثبيت المكتبات والبرامج اللازمة، مثل PyTorch و Hugging Face Transformers. يمكن للمستخدم تنزيل وتثبيت هذه البرامج من خلال تشغيل الأوامر التالية في بيئة التطوير الخاصة به: bash pip install torch pip install transformers بالإضافة إلى ذلك، يجب التأكد من توفر وحدة معالجة الرسومات (GPU) قوية أو الوصول إلى خدمة سحابية توفر قدرة حوسبة عالية، مثل Amazon Web Services أو Google Colab. هذا سيساعد في تسريع العمليات الحوسبية المعقدة المطلوبة لتدريب النموذج. تحميل النموذج الأساسي والرمز الخطوة التالية هي تحميل النموذج الأساسي Qwen 3 والرمز الخاص به. يمكن القيام بذلك باستخدام كود Python بسيط يستخدم مكتبة Hugging Face Transformers: ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name = "Qwen-4B-Base" model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) ``` يتيح هذا الكود للمستخدم الوصول إلى النموذج الأساسي والرموز اللازمة لمعالجة البيانات والتنبؤات. من المهم التأكد من أن النموذج والرمز تم تحميلهما بشكل صحيح قبل المتابعة. استلام ومعالجة مجموعة البيانات مجموعة البيانات المستخدمة في هذا المشروع هي مجموعة بيانات الرياضيات من OpenR1. يجب على المستخدم أولاً تحميل هذه البيانات وتوفيرها في شكل مناسب لتدريب النموذج. يمكن استخدام مكتبة datasets من Hugging Face لتحميل واستعراض البيانات: ```python from datasets import load_dataset dataset_name = "OpenR1/math" dataset = load_dataset(dataset_name) معالجة البيانات def preprocess_data(example): input_text = example["question"] output_text = example["answer"] return tokenizer(input_text, output_text, padding=True, truncation=True, max_length=512) preprocessed_dataset = dataset.map(preprocess_data, batched=True) ``` في هذه الخطوة، يتم تحميل مجموعة البيانات وتطبيق دالة معالجة (preprocess_data) لتحويل الأسئلة والإجابات إلى صيغة يمكن للنموذج التعامل معها. تشمل هذه العملية الترميز (tokenization) وإضافة التعبئة (padding) والحذف (truncation) للتأكد من أن البيانات تكون في الحجم المطلوب. الاستعداد للجزء الثاني بعد إكمال هذه الخطوات الأولى، يكون المستخدم جاهزًا للانتقال إلى الجزء الثاني من الدليل، حيث سيتم تفصيل كيفية تعريف الدالة الجائزة وكيفية إجراء التحسين الدقيق باستخدام GRPO. تعتبر هذه الخطوات أساسية لضمان نجاح عملية التحسين وتوفير نموذج استدلال فعال ومدرب جيدًا. من خلال اتباع هذه الإرشادات، يمكن للمستخدم تجهيز جميع العناصر اللازمة لإنشاء نموذج Qwen 3 قادر على الاستدلال بشكل أفضل في المهام الرياضية المعقدة.