این دوره جامع طراحی شده است تا شما را به درک عمیق و مهارت‌های عملی در زمینه بهینه‌سازی مدل‌های زبان بزرگ مجهز کند. پس از اتمام دوره، شما قادر خواهید بود:

• مفهوم RAG و معماری آن را به طور کامل درک کنید و بدانید چگونه با بازیابی اطلاعات مرتبط، دقت و اعتبار پاسخ‌های LLM را بهبود بخشد.
• تکنیک‌های مختلف فاین تیونینگ، از جمله Full Fine-Tuning، LoRA و QLoRA را بشناسید و درک کنید که هر یک چگونه مدل را برای وظایف و داده‌های خاص دامنه شما سازگار می‌کنند.
• سناریوهای مناسب برای استفاده از RAG و فاین تیونینگ را تشخیص دهید و بدانید چه زمانی باید از هر یک یا ترکیبی از آنها استفاده کنید. به عنوان مثال، برای پاسخ به سوالات بر اساس یک مجموعه اسناد داخلی، RAG انتخابی ایده‌آل است، در حالی که برای تغییر لحن یا سبک تولید متن، فاین تیونینگ کاربرد دارد.
• با استفاده از کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های محبوب، RAG را پیاده‌سازی کنید. این شامل نحوه ایجاد پایگاه داده‌های برداری، انجام جستجوی معنایی و ادغام نتایج با LLM است.
• مدل‌های زبان بزرگ را فاین تیونینگ کنید تا عملکرد آنها را در وظایف خاصی مانند خلاصه‌سازی اسناد حقوقی، تولید پاسخ‌های مشتری‌مدارانه یا ترجمه اصطلاحات تخصصی بهبود بخشید.
• با چالش‌های رایج در پیاده‌سازی RAG و فاین تیونینگ آشنا شوید و راهکارهای عملی برای غلبه بر آنها بیاموزید.
• عملکرد مدل‌های بهبودیافته خود را ارزیابی کنید و معیارهای مناسب برای سنجش دقت، مرتبط بودن و کارایی آنها را درک کنید.
• استراتژی‌های بهینه‌سازی هزینه و عملکرد در مقیاس بزرگ را برای استقرار LLMهای پیشرفته بیاموزید.

شرکت در این دوره نه تنها دانش تئوری شما را افزایش می‌دهد، بلکه مزایای عملی و شغلی قابل توجهی نیز برای شما به ارمغان خواهد آورد:

• تسلط بر تکنیک‌های پیشرفته هوش مصنوعی: با یادگیری RAG و فاین تیونینگ، شما به ابزارهای قدرتمندی برای حل مشکلات پیچیده در حوزه LLMها مجهز می‌شوید و قادر خواهید بود راه‌حل‌های نوآورانه ارائه دهید.
• افزایش قابلیت‌های شغلی: در بازار کار رقابتی هوش مصنوعی، متخصصان با دانش عملی در RAG و فاین تیونینگ بسیار مورد تقاضا هستند. این دوره می‌تواند مسیر شغلی شما را در نقش‌های مهندس یادگیری ماشین، دانشمند داده، معمار هوش مصنوعی و محقق AI تسریع بخشد و شما را به یک کاندیدای برجسته تبدیل کند.
• توانایی حل مشکلات واقعی: یاد می‌گیرید چگونه مشکلاتی مانند “توهم‌زایی” مدل‌ها، عدم دسترسی به اطلاعات به‌روز یا نیاز به سفارشی‌سازی مدل برای کاربردهای خاص را با روش‌های اثبات‌شده برطرف کنید و ارزش ملموسی را به پروژه‌هایتان اضافه کنید.
• بهره‌وری بالا در پروژه‌ها: با درک صحیح زمان و نحوه استفاده از هر تکنیک، می‌توانید راه‌حل‌های بهینه‌تر و کارآمدتری را برای پروژه‌های خود ارائه دهید و از هدر رفت منابع و زمان جلوگیری کنید.
• به‌روز ماندن با آخرین نوآوری‌ها: محتوای دوره مطابق با آخرین پیشرفت‌ها در زمینه LLMها و تکنیک‌های بهینه‌سازی آنها در سال ۲۰۲۴ به‌روزرسانی شده است، که شما را در لبه فناوری نگه می‌دارد و به شما دیدگاهی جامع از روندهای آتی می‌دهد.
• جامعه‌پذیری و شبکه‌سازی: این دوره فرصتی برای تعامل با دیگر علاقه‌مندان و متخصصان در حوزه هوش مصنوعی فراهم می‌آورد و امکان تبادل دانش و تجربه را فراهم می‌کند.

برای بهره‌برداری حداکثری از محتوای این دوره، داشتن پیش‌زمینه‌های زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون: داشتن درک اولیه از ساختار داده‌ها، توابع، برنامه‌نویسی شیءگرا و کار با کتابخانه‌های پایه پایتون ضروری است.
• مفاهیم پایه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق: آشنایی با اصطلاحاتی مانند مدل، آموزش (Training)، اعتبار سنجی (Validation)، شبکه‌های عصبی (Neural Networks) و گرادیان نزولی (Gradient Descent).
• درک اولیه از مدل‌های زبان بزرگ (LLM): آشنایی با ماهیت LLMها، نحوه کار آنها و کاربردهای عمومی‌شان، اگرچه در بخش اول دوره مرور مختصری بر این موضوعات خواهد شد.
• فضای کافی برای ذخیره‌سازی و پردازش: برای بخش‌های عملی دوره، دسترسی به محیط توسعه (مانند Google Colab، یک GPU محلی یا سرویس‌های ابری) و فضای کافی برای ذخیره مدل‌ها و داده‌ها مفید خواهد بود.

این دوره به صورت ساختاریافته در چندین بخش طراحی شده است تا شما را گام به گام از مفاهیم بنیادی تا پیاده‌سازی پیشرفته راهنمایی کند:

• بخش ۱: مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLM) و چالش‌ها
  • مروری جامع بر تاریخچه و معماری LLMها، از جمله مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر.
  • بررسی کاربردها و قابلیت‌های فعلی LLMها در زمینه‌های مختلف.
  • شناسایی محدودیت‌ها و چالش‌های رایج در LLMها: توهم‌زایی (Hallucination)، عدم دسترسی به اطلاعات به‌روز، نیاز به تخصص‌گرایی دامنه، و ملاحظات اخلاقی.
• بخش ۲: تشریح عمیق RAG (بازیابی-افزایش-تولید)
  • مفهوم RAG: چرا و چگونه کار می‌کند؟ بررسی مزایای RAG در افزایش دقت و کاهش توهم.
  • اجزای کلیدی یک سیستم RAG: پایگاه داده‌های برداری (Vector Databases)، Embeddings، تکنیک‌های بازیابی اطلاعات (Retrieval).
  • نحوه ساخت یک سیستم RAG از ابتدا: مثال عملی با استفاده از اسناد محلی و وب‌سایت‌ها.
  • تکنیک‌های بهبود بازیابی و ترکیب مؤثر نتایج با LLM برای تولید پاسخ‌های جامع.

  • مثال عملی RAG: فرض کنید شما یک شرکت حقوقی هستید و می‌خواهید LLM شما بتواند به سوالات خاص مشتریان بر اساس هزاران سند قانونی داخلی و آیین‌نامه‌های به‌روز پاسخ دهد، بدون اینکه دچار توهم شود یا اطلاعات عمومی اشتباه بدهد. با استفاده از RAG، اسناد حقوقی شما به بردارهای معنایی دقیق تبدیل شده و در یک پایگاه داده برداری قدرتمند ذخیره می‌شوند. وقتی سوالی مطرح می‌شود، RAG به سرعت اسناد مرتبط را بازیابی کرده و آنها را به عنوان متن زمینه (context) به LLM ارائه می‌دهد تا پاسخی دقیق، مستند و بدون ابهام تولید کند. این سیستم به شما امکان می‌دهد تا یک دستیار حقوقی هوشمند و قابل اعتماد بسازید که همیشه به اطلاعات صحیح دسترسی دارد.

• بخش ۳: تکنیک‌های فاین تیونینگ (Fine-Tuning) برای LLMها
  • مفهوم فاین تیونینگ: تفاوت اساسی آن با آموزش مدل از ابتدا و مزایای آن در شخصی‌سازی مدل‌ها.
  • انواع فاین تیونینگ: بررسی Full Fine-Tuning و تکنیک‌های Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) شامل LoRA و QLoRA.
  • انتخاب روش مناسب فاین تیونینگ بر اساس منابع موجود (حافظه، GPU) و حجم و نوع داده‌ها.
  • آموزش عملی فاین تیونینگ یک LLM برای وظیفه‌ای خاص با استفاده از فریم‌ورک‌های محبوب.

  • مثال عملی فاین تیونینگ: تصور کنید شما یک شرکت توسعه دهنده نرم‌افزار هستید و می‌خواهید یک LLM عمومی را برای تولید کد پایتون با پیروی از استانداردهای کدنویسی داخلی شرکت خود آموزش دهید. با جمع‌آوری یک مجموعه داده بزرگ از کدهای موجود و دستورالعمل‌های خاص شرکت، می‌توانید مدل را فاین تیونینگ کنید. این کار باعث می‌شود مدل نه تنها کد تولید کند، بلکه سبک، نام‌گذاری متغیرها، استفاده از کتابخانه‌های خاص و حتی کامنت‌گذاری را مطابق با فرهنگ کدنویسی شرکت شما یاد بگیرد، که نتیجه آن کاهش نیاز به بازبینی دستی، افزایش کیفیت کد و یکپارچگی در پروژه‌ها است.

• بخش ۴: مقایسه و ادغام RAG و فاین تیونینگ
  • تحلیل نقاط قوت و ضعف هر یک از رویکردها در سناریوهای مختلف.
  • سناریوهای مناسب برای استفاده از RAG در مقابل فاین تیونینگ و تصمیم‌گیری استراتژیک.
  • چگونه می‌توان RAG و فاین تیونینگ را برای دستیابی به بهترین نتایج ترکیب کرد و همزمان از مزایای هر دو بهره‌مند شد.
  • بحث در مورد هزینه و زمان مورد نیاز برای پیاده‌سازی و نگهداری هر رویکرد در محیط‌های تولیدی.
• بخش ۵: ارزیابی، بهینه‌سازی و چالش‌های پیشرفته
  • معیارهای ارزیابی عملکرد RAG و فاین تیونینگ: دقت، ارتباط، روان بودن و کاهش توهم.
  • تکنیک‌های رفع اشکال و بهبود دقت مدل‌ها: از بهینه‌سازی داده‌ها تا تنظیم هایپرپارامترها.
  • مباحث پیشرفته: مدیریت اطلاعات قدیمی (Knowledge Base Management)، تعامل با APIهای خارجی، امنیت و حریم خصوصی در کاربردهای LLM.
• بخش ۶: کاربردها و روندهای آینده
  • مطالعات موردی از کاربردهای واقعی RAG و فاین تیونینگ در صنایع مختلف (مالی، پزشکی، خدمات مشتری).
  • نگاهی به آینده LLMها، RAG و فاین تیونینگ و پیش‌بینی نوآوری‌های آتی.
  • پروژه‌های عملی و پیشنهادات برای ادامه یادگیری و توسعه مهارت‌ها پس از اتمام دوره.