این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که طیف وسیعی از موضوعات کلیدی در حوزه LLM را پوشش دهد:

• مبانی LLM: آشنایی با معماری‌ها، نحوه عملکرد و تکامل مدل‌های زبانی بزرگ.
• کدنویسی عملی: یادگیری استفاده از فریم‌ورک‌های محبوب مانند Hugging Face Transformers، LangChain و TensorFlow/PyTorch برای کار با LLMها.
• تنظیم دقیق (Fine-tuning): چگونگی سفارشی‌سازی LLMها برای وظایف خاص و داده‌های اختصاصی.
• هم‌ترازی (Alignment): تکنیک‌های پیشرفته برای اطمینان از رفتار اخلاقی، ایمن و مطابق با دستورالعمل LLMها (مانند RLHF).
• Prompt Engineering: هنر و علم طراحی ورودی‌های مؤثر برای دریافت بهترین خروجی از LLMها.
• کاربردها و دموها: بررسی سناریوهای واقعی استفاده از LLMها در صنایع مختلف.
• استقرار (Deployment): روش‌های عملی برای پیاده‌سازی LLMها در محیط‌های تولید.

دانشجویان پس از گذراندن این دوره، قادر خواهند بود:

• مدل‌های LLM را درک کنند: از مفاهیم پایه تا معماری‌های پیشرفته مدل‌هایی مانند GPT، BERT و LLaMA.
• کدنویسی با LLMها را انجام دهند: استفاده مؤثر از کتابخانه‌های پایتون برای بارگذاری، اجرا و پردازش متن با LLMها.
• پروژه‌های مبتنی بر LLM بسازند: از ساخت یک چت‌بات ساده تا توسعه سیستم‌های پیچیده‌تر تولید محتوا.
• LLMها را برای نیازهای خود سفارشی کنند: با استفاده از تکنیک‌های fine-tuning برای بهبود عملکرد در وظایف خاص.
• LLMها را هم‌تراز کنند: یادگیری روش‌های تضمین خروجی‌های ایمن، مفید و بی‌طرف.
• Promptهای قدرتمند طراحی کنند: برای بهینه‌سازی پاسخ‌دهی LLMها در سناریوهای مختلف.
• LLMها را در برنامه‌های خود ادغام کنند: و آن‌ها را در محیط‌های عملیاتی مستقر سازند.

این بخش به بررسی تاریخچه، مفهوم و انواع مدل‌های زبانی بزرگ می‌پردازد. درک عمیقی از معماری‌های Transformer، مکانیسم توجه (Attention Mechanism) و نحوه آموزش این مدل‌ها خواهید یافت. همچنین با چالش‌های اخلاقی و فنی مرتبط با LLMها آشنا می‌شوید.

• تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی
• معماری Transformer و Attention
• آموزش پیش‌پردازش (Pre-training) و تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• مفاهیم کلیدی: توکن‌سازی، جاسازی (Embeddings)

کتابخانه Hugging Face Transformers به استاندارد صنعتی برای کار با مدل‌های مدرن تبدیل شده است. در این بخش، به صورت عملی با این کتابخانه کار خواهید کرد:

• نصب و راه‌اندازی محیط
• بارگذاری و استفاده از مدل‌ها و توکنایزرهای از پیش آموزش‌دیده
• تولید متن، خلاصه‌سازی، پاسخ به سوالات و ترجمه با LLMها
• استفاده از Pipelineها برای ساده‌سازی وظایف
• مثال عملی: ساخت یک سیستم پرسش و پاسخ ساده با استفاده از مدل BERT.

LangChain یک فریم‌ورک قدرتمند برای توسعه برنامه‌های کاربردی مبتنی بر LLM است. این بخش به شما امکان می‌دهد تا LLMها را با منابع داده خارجی، ابزارها و APIها ادغام کنید.

• مفهوم Chains و Agents
• ادغام با پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases)
• ساخت برنامه‌های چندمرحله‌ای
• مثال عملی: توسعه یک دستیار هوشمند که می‌تواند به اسناد شما دسترسی داشته باشد و پاسخ دهد.

برای دستیابی به بهترین عملکرد در وظایف خاص، نیاز به سفارشی‌سازی LLMهای عمومی دارید. این بخش به تکنیک‌های fine-tuning می‌پردازد:

• آماده‌سازی داده برای fine-tuning
• روش‌های fine-tuning (مانند LoRA، QLoRA)
• ارزیابی مدل‌های fine-tuned
• مثال عملی: fine-tuning یک مدل برای دسته‌بندی نظرات مشتریان.

یکی از چالش‌های اصلی در LLMها، اطمینان از رفتار مسئولانه و ایمن آن‌هاست. تکنیک‌هایی مانند Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) و Direct Preference Optimization (DPO) در این بخش مورد بررسی قرار می‌گیرند.

• مفهوم Alignment و اهمیت آن
• روش‌های جمع‌آوری داده‌های ترجیحی
• پیاده‌سازی RLHF و DPO
• مثال عملی: یادگیری نحوه آموزش یک مدل برای اجتناب از پاسخ‌های مضر یا نامناسب.

نحوه پرسیدن سوال یا ارائه دستورالعمل به LLM تأثیر مستقیمی بر کیفیت پاسخ دارد. این بخش به هنر مهندسی پرامپت می‌پردازد:

• تکنیک‌های Chain-of-Thought (CoT)
• Few-Shot Learning
• Self-Consistency
• مثال عملی: طراحی پرامپت‌های بهینه برای حل مسائل منطقی پیچیده.

پس از توسعه مدل، گام بعدی استقرار آن است. در این بخش با روش‌های مختلف استقرار LLMها آشنا می‌شوید.

• روش‌های بهینه‌سازی مدل برای استقرار
• استفاده از فریم‌ورک‌هایی مانند FastAPI و Gradio
• ملاحظات مقیاس‌پذیری و هزینه
• مثال عملی: ساخت یک API ساده برای مدل LLM.

برای بهره‌مندی کامل از این دوره، توصیه می‌شود پیش‌نیازهای زیر را دارا باشید:

• آشنایی با پایتون: تسلط بر مفاهیم پایه برنامه‌نویسی پایتون.
• مبانی یادگیری ماشین: درک کلی از مفاهیم مدل‌های یادگیری ماشین، آموزش و ارزیابی.
• آشنایی با کتابخانه‌های علمی پایتون: مانند NumPy و Pandas.
• (اختیاری) آشنایی با فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق: مانند TensorFlow یا PyTorch.

این دوره آموزشی جامع، با ارائه ترکیبی از تئوری و عمل، شما را برای ورود به حوزه پررونق LLM آماده می‌سازد. محتوای به‌روز، پروژه‌های کاربردی و راهنمایی‌های تخصصی، این بسته را به یک سرمایه‌گذاری ارزشمند برای هر کسی تبدیل می‌کند که به دنبال تسلط بر آینده هوش مصنوعی است.

تمام محتوای آموزشی، پروژه‌ها و ابزارهای لازم، بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی به صورت فیزیکی در اختیار شما قرار می‌گیرد تا به راحتی به آن دسترسی داشته باشید و بتوانید در هر زمان و مکانی به یادگیری و تمرین بپردازید. این روش ارائه، تضمین‌کننده دسترسی پایدار به محتوای آموزشی بدون نگرانی از محدودیت‌های دانلود یا نیاز به اتصال اینترنت مداوم است.