Salma

Salma – Lightweight Arabic LLM

Salma هو موديل عربي خفيف للغة العربية يعتمد على بنية GPT-2، مُدرب على نصوص عربية متنوعة لتوليد نصوص طبيعية وسردية، مع مراعاة البنية النحوية والدلالة العربية.

---

📚 Dataset / Corpus

الموديل تم تدريبه على كوربس عربي متنوع، يشمل:

• نصوص أدبية وقصصية
• أحاديث وروايات
• مقالات ومحتوى عام عربي

حجم الكوربس: ~ [حدد الحجم الفعلي بالـ GB أو عدد الأسطر]
التنظيف: تم تطبيع النصوص وإزالة العلامات الزائدة قبل التدريب.

---

⚙️ Tokenizer

تم استخدام SentencePiece BPE لبناء التوكنيزر الخاص بالعربية:

• Vocab size: 16,000
• Model type: BPE
• Special tokens:
  • <unk> – unknown
  • <pad> – padding
  • <s> – BOS (beginning of sentence)
  • </s> – EOS (end of sentence)

ملفات التوكنيزر موجودة في الريبو:

• spiece.model
• tokenizer_config.json

---

🏗️ Model Architecture

• Base: GPT-2 small
• Number of layers: 12
• Embedding size: 512
• Attention heads: 8
• Max sequence length: 1024 tokens
• Vocab size: 16,000

تم تعديل الأبعاد لتكون خفيفة على Kaggle وتجربة سريعة، مع إمكانية زيادة عدد الطبقات أو الـ embeddings للحصول على أداء أقوى.

---

⚡ Training

• Framework: PyTorch + Transformers
• Batch size: 1 (مع gradient accumulation 8)
• FP16: Enabled if CUDA available
• Max steps: 5,000–10,000
• Learning rate: 5e-5
• Dataset streaming: يتم قراءة النصوص سطر بسطر لتقليل استهلاك الذاكرة

التدريب كان يتم على Kaggle، باستخدام Streaming Dataset لتوليد الـ sequences بالطول المحدد (1024 tokens).

Training logs:

• فقدان البداية (loss) ~ 9.6
• بعد 5,000 خطوة ~ 6.9
• الموديل أصبح قادر على توليد نصوص عربية معقولة وطبيعية.

---

📝 Usage Example

from transformers import GPT2LMHeadModel, AutoTokenizer
import sentencepiece as spm
import torch

# Load model
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("Elhusseny/Salma").to("cuda")
sp = spm.SentencePieceProcessor()
sp.load("https://huggingface.co/Elhusseny/Salma/resolve/main/spiece.model")

# Encode prompt
prompt = "في يوم من الأيام"
input_ids = torch.tensor([sp.encode(prompt, out_type=int)]).to("cuda")

# Generate
output_ids = model.generate(input_ids, max_length=120, do_sample=True, top_k=50, top_p=0.95)
generated_text = sp.decode(output_ids[0].tolist())

print("📝 Generated Text:\n", generated_text)