استفاده از Llama2 برای راهکارهای پیشرفته هوش مصنوعی

آنچه یاد خواهید گرفت:

• ارزیابی مفهومی LLM ها و درک فرآیند توسعه راهکار
• تحلیل موارد استفاده برای LLM ها و تعیین معماری ها، مدل ها و تکنیک های بهینه سازی
• اعمال و مقایسه تکنیک های متنوع بهینه سازی برای مدل های LLM
• طراحی و توسعه راهکارهای پیشرفته LLM با استفاده از LLama2

توضیحات دوره

تمرکز این دوره بر تجهیز فراگیران به مهارت‌ها و دانش لازم برای طراحی، توسعه و بهینه‌سازی راهکارهای پیشرفته مدل زبان بزرگ (LLM) با استفاده از LLama2 است. این دوره درک جامعی از معماری‌های LLM، تکنیک‌های فای تیونینگ LLM ها، retrieval-augmented generation (RAG) و استفاده از ابزارهایی مانند Ollama ،LangChain ،Streamlit و Hugging Face ارائه می دهد. این دوره برای فراگیران هیجان‌انگیز خواهد بود زیرا به پیشرفت‌های مهم در هوش مصنوعی می‌پردازد و تجربه عملی با ابزارها و تکنیک‌های پیشرفته را ارائه می‌دهد.

نکته برجسته کلیدی دوره، ساخت دو پیاده‌سازی متفاوت از راهکاری است که مقاله اصلی LLama2 منتشر شده توسط Meta پوشش می دهد و امکان تعامل پرسش و پاسخ با هوش مصنوعی در مورد مقاله را فراهم می‌سازد. این پروژه عملی نه تنها تجربه کاربردی را فراهم می‌کند، بلکه مزایای استفاده از LLama2 برای درک عمیق و استخراج دانش از اسناد پیچیده را نیز نشان می‌دهد.

این دوره مهندسان نرم‌افزار، مهندسان یادگیری ماشین، دانشمندان داده و مدیران مهندسی را مورد هدف قرار می‌دهد. شرکت‌کنندگان بینش‌هایی در مورد استفاده از Llama2 برای راهکارهای پیشرفته هوش مصنوعی کسب خواهند کرد. مهندسان نرم‌افزار درک خود را از معماری‌های LLM عمیق‌تر خواهند کرد، مهندسان یادگیری ماشین مهارت‌های بهینه‌سازی مدل را بهبود خواهند بخشید، دانشمندان داده کاربردهای نوآورانه را کاوش خواهند کرد و مدیران مهندسی یاد خواهند گرفت که چگونه پروژه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را به طور موثر رهبری کنند.

شرکت‌کنندگان باید دانش مقدماتی پایتون و حساب‌هایی در GitHub و Hugging Face برای پروژه‌های عملی داشته باشند. حداقل سخت‌افزار مورد نیاز شامل 8 گیگابایت رم و 3.8 گیگابایت فضای ذخیره‌سازی آزاد است و دوره با سیستم‌عامل‌های macOS یا Windows سازگار است.

در پایان این دوره، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود مدل‌های زبان بزرگ (LLM) را ارزیابی کرده و فرآیند توسعه راهکار را درک کنند. آنها موارد استفاده را برای شناسایی معماری‌ها و تکنیک‌های بهینه‌سازی بهینه تحلیل خواهند کرد، روش‌های مختلف بهینه‌سازی را به کار گرفته و مقایسه خواهند کرد و راهکارهای پیشرفته LLM را با استفاده از Llama2 طراحی خواهند کرد و آنها را قادر می‌سازد تا اپلیکیشن های پیچیده هوش مصنوعی را ایجاد کنند.