مرور عمیق مفاهیم مدل های زبان بزرگ (LLM)؛ تسلط مفهومی برای توسعه دهندگان

قیمت فعلی: ۱۹۹,۰۰۰ ۱۱۹,۴۰۰ تومان

قیمت دوره‌ ممکن است توسط سایت مبدا تغییر کند

مرور عمیق مفاهیم مدل‌های زبان بزرگ (LLM)؛ تسلط مفهومی برای توسعه‌دهندگان

اگر تا به حال از خودت پرسیدی که پشت پرده این همه ابزار هوش مصنوعی که این روزها همه جا هست، دقیقاً چه خبره؟ این دوره دقیقاً همون جاییه که باید وایستی. قراره با هم یه سفر عمیق به دنیای مدل‌های زبانی بزرگ داشته باشیم؛ از مفاهی...

مرور عمیق مفاهیم مدل‌های زبان بزرگ (LLM)؛ تسلط مفهومی برای توسعه‌دهندگان

اگر تا به حال از خودت پرسیدی که پشت پرده این همه ابزار هوش مصنوعی که این روزها همه جا هست، دقیقاً چه خبره؟ این دوره دقیقاً همون جاییه که باید وایستی. قراره با هم یه سفر عمیق به دنیای مدل‌های زبانی بزرگ داشته باشیم؛ از مفاهیم پایه تا تکنیک‌های پیشرفته‌ای که توی شرکت‌های بزرگ دنیا استفاده می‌شن.

چرا این دوره؟ 🤔

بیایید روراست باشیم. کلی دوره هست که فقط تئوری می‌گن و کلی دوره هم هست که فقط کدنویسیه. این دوره یه جای دیگه‌ست. تمرکز اصلی روی تسلط مفهومی هست؛ یعنی دقیقاً همون چیزیه که توی مصاحبه‌های فنی شرکت‌های مطرح هوش مصنوعی ازت می‌پرسن. اینجا قرار نیست فقط یه سری اصطلاح حفظ کنی، بلکه می‌فهمی که چرا یه مدل اینطوری کار می‌کنه و چطور می‌تونی ازش توی پروژه‌های واقعی استفاده کنی.

چه چیزی یاد می‌گیرم؟ 📚

این دوره یه نقشه راه کامل از مفاهیم کلیدیه که توی چند بخش اصلی دسته‌بندی شده:

• مبانی مدل‌های زبانی: اول از همه می‌فهمیم که اصلاً مدل زبانی چیه و وظیفه اصلیش چیه. تفاوت بین رمزگذاری خودکار (autoencoding) و بازخورد خودکار (autoregression) رو یاد می‌گیریم و می‌بینیم که مدل‌ها چطور متن رو پیش‌بینی و تکمیل می‌کنن.
• روش‌های آموزش: اینجا وارد دنیای آموزش مدل‌ها می‌شیم. یاد می‌گیریم که یادگیری پیش‌آموزش (pre-training) چیه، تنظیم هدایت‌آمیز (instruct tuning) چه فرقی با تنظیم دقیق (fine-tuning) داره و هر کدوم کجا به کار می‌یان.
• توکن‌ها و جاسازی‌ها (Embeddings): این بخش یه جورایی قلب دوره‌ست. می‌فهمیم توکن‌سازی چطور کار می‌کنه، مرزهای توکن چطور تعیین می‌شن و چطور embeddings متن رو به فضای n-بعدی می‌برن. اینجاست که می‌بینیم چطور می‌تونیم تشابه معنایی بین متن‌ها رو با استفاده از این مفاهیم محاسبه کنیم.
• معماری ترنسفورمر: وقتشه بریم سراغ موتور اصلی مدل‌های زبانی مدرن. مکانیسم‌های توجه (attention) رو موشکافی می‌کنیم و می‌بینیم که چرا این معماری انقلابی توی دنیای هوش مصنوعی به پا کرده.
• مدیریت زمینه: یکی از چالش‌های بزرگ مدل‌های زبانی، محدودیت طول زمینه‌ست. اینجا با این محدودیت‌ها آشنا می‌شیم و استراتژی‌های عملی برای مدیریتشون یاد می‌گیریم.
• تولید با بازیابی تقویت‌شده (RAG): بخش پایانی و فوق‌العاده کاربردی. یاد می‌گیریم که چطور با ترکیب قدرت مدل‌های زبانی و پایگاه‌های داده برداری، راه‌حل‌های پیشرفته‌ای برای کاربردهای عملی بسازیم.

چطور این دوره به کارم می‌یاد؟ 💡

فرض کن داری روی یه دستیار هوشمند برای شرکت‌تون کار می‌کنی. با دونستن مفاهیم RAG و پایگاه‌های داده برداری، می‌تونی سیستمی طراحی کنی که به جای اینکه همیشه جواب‌های کلی بده، بتونه از دانش‌نامه داخلی شرکت استفاده کنه و جواب‌های دقیق و مرتبط بده. یا شاید داری روی یه موتور جستجوی معنایی کار می‌کنی؛ اون موقع هستی که اهمیت embeddings رو واقعاً درک می‌کنی. این دوره دقیقاً همون پلیه که بین دانش تئوری و کاربرد عملی فاصله رو پر می‌کنه.

مشخصات دوره 📋

سرفصل‌های دوره به تفکیک

چند نکته از جنس تجربه ✨

• مثال عملی: توی بخش embeddings، یه مثال ساده از تشخیص شباهت بین دو جمله می‌زنیم که نشون می‌ده چطور می‌تونیم با چند خط کد، یه سیستم پیشنهاد دهنده ساده بسازیم.
• برای پروژه‌های دانشجویی: اگه داری روی پایان‌نامه یا پروژه درسی کار می‌کنی، مفاهیم این دوره می‌تونه بهت کمک کنه تا یه قدم از بقیه جلوتر باشی. مخصوصاً بخش RAG که توی پژوهش‌های اخیر خیلی داغه.
• **سوال پرتک