اصول مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

آنچه یاد خواهید گرفت:

• مفاهیم اساسی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و نحوه عملکرد آنها
• کاربردهای عملی LLMs در تسک‌های مختلف مانند تولید متن، ترجمه و پاسخ به سوالات
• چالش‌های پیش روی LLMs، از جمله سوگیری‌های داده‌ و محدودیت‌ها در درک کانتکس
• اهمیت پیش‌پردازش داده‌ برای آموزش موثر LLM
• چگونه مدل‌های از پیش‌ آموزش‌ دیده برای تسک‌های خاص را فاین تیونینگ کنید؟
• تکنیک‌های پیشرفته فاین تیونینگ برای گسترش قابلیت‌های سفارشی‌سازی LLM
• کامپوننت‌های اصلی آموزش LLMs، از انتخاب داده تا منابع محاسباتی
• معماری ترنسفرمر، پایه اساسی بسیاری از LLMs پیشرفته
• قدرت مکانیزم توجه (attention) در ترنسفرمرها، ویژگی کلیدی که به آنها امکان می‌دهد روی بخش‌های مرتبط داده ورودی تمرکز کنند.
• ملاحظات داده‌ برای آموزش موثر LLM، شامل کیفیت و کمیت داده
• ملاحظات اخلاقی و محیط‌زیستی مرتبط با توسعه و استفاده از LLM
• آینده مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، بررسی تأثیر احتمالی آنها بر صنایع مختلف و تکامل مستمر قابلیت‌هایشان

پیش‌نیازهای دوره

• آشنایی اولیه با یادگیری ماشین
• آشنایی با یادگیری عمیق (اختیاری)
• راحتی با پردازش متن (اختیاری)
• پیشینه کلی در علوم کامپیوتر
• در مجموع، دوره برای علاقه‌مندان عمومی به هوش مصنوعی و پردازش زبان طراحی شده است.

توضیحات دوره

این دوره شما را قادر می‌سازد جهان هیجان‌انگیز مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) را درک کنید. ما به شیوه عملکرد آنها می‌پردازیم، قابلیت‌هایشان در تسک‌هایی مانند تولید متن و ترجمه را بررسی می‌کنیم و ملاحظات پیرامونشان را تحلیل می‌نماییم. شما پایه‌ قوی برای بررسی‌های بعدی در این ابزارهای انقلابی پردازش زبان به دست خواهید آورد.

در ادامه، مباحث دوره آمده است:

• رونمایی از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) - مدل‌های زبانی بزرگ چه هستند و چگونه کار می‌کنند؟ این بخش مفاهیم اساسی پشت این مدل‌های قدرتمند پردازش زبان را معرفی می‌کند.
• رونمایی از قدرت LLMs در عمل - کاربردهای عملی LLMs در تسک‌هایی مانند تولید متن، ترجمه و پاسخ به سوالات را مشاهده می‌کنید.
• رونمایی از چالش‌های مدل‌سازی زبان - مدل‌سازی زبان پیچیدگی‌هایی دارد. ما به چالش‌هایی که LLMs با آنها مواجه‌ هستند، از جمله سوگیری‌های داده‌ و محدودیت در درک کانتکس، می‌پردازیم.
• رونمایی از قدرت مدل‌های زبانی بزرگ (تکرار شده) - این عنوان که ظاهراً تکراری است بر قابلیت‌های گسترده LLMs تاکید می‌کند و در طول دوره به طور مفصل بررسی می‌شود.
• رونمایی از جادوی پیش‌پردازش متن برای LLMs - آماده‌سازی داده‌ برای آموزش موثر LLMs ضروری است. این بخش رازهای پیش‌پردازش متن برای عملکرد بهینه مدل را آشکار می‌کند.
• فاین تیونینگ LLM - راهنمای جامع - یاد می‌گیرید چگونه مدل‌های از پیش‌ آموزش‌ دیده را برای تسک‌های خاص به دقت فاین تیونینگ کنید و قابلیت‌هایشان را با نیازهای خود متناسب کنید.
• فاین تیونینگ LLM فراتر از مبانی - این بخش به تکنیک‌های پیشرفته فاین تیونینگ می‌پردازد و مرزهای سفارشی‌سازی LLM را گسترش می‌دهد.
• بلوک‌های سازنده برای آموزش LLM - شما کامپوننت‌های اصلی دخیل در آموزش این مدل‌های قدرتمند، از انتخاب داده‌ تا منابع محاسباتی را درک می‌کنید.
• رونمایی از ترنسفرمر - این بخش معماری ترنسفرمر را که پایه‌ای مهم برای بسیاری از LLMs پیشرفته است، روشن می‌کند.
• رونمایی از قدرت مکانیزم توجه در ترنسفرمرها - درباره مکانیزم «توجه» که ویژگی کلیدی ترنسفرمرها است و به آنها امکان تمرکز بر بخش‌های مرتبط ورودی را می‌دهد، می‌آموزید.
• تکنیک‌های پیشرفته فاین تیونینگ برای LLMs - متدهای پیشرفته‌‌ای را برای بهبود قابلیت‌ها و تطبیق‌پذیری LLMs بررسی می‌کنید.
• رونمایی از ملاحظات داده‌ برای LLM - کیفیت و کمیت داده‌ نقش حیاتی در عملکرد LLMs دارند. این بخش به ملاحظات داده‌ برای آموزش موثر می‌پردازد.
• کشف نگرانی‌های اخلاقی و محیط‌زیستی در LLM - با قدرت بزرگ مسئولیت بزرگ می‌آید! ملاحظات اخلاقی و محیطی پیرامون توسعه و کاربرد LLMs بررسی می‌شود.
• رونمایی از آینده LLMs - شما امکانات هیجان‌انگیز پیش روی LLMs، از تأثیرشان بر صنایع مختلف تا تکامل مداوم قابلیت‌هایشان را بررسی می‌کنید.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• افراد با علاقه عمومی به هوش مصنوعی و پردازش زبان
• حرفه‌‌ای‌هایی که می‌خواهند با پیشرفت‌های هوش مصنوعی بروز باشند.
• دانشجویانی که به دنبال شغلی در حوزه هوش مصنوعی و رشته‌های مرتبط هستند.
• علاقمندان به ساخت مدل‌های اولیه LLMs