معرفی دوره

دوره «آموزش توسعه مدل‌های بزرگ زبانی ۲۰۲۵-۳» در پلتفرم Datacamp، یک مسیر جامع برای یادگیری اصول و کاربردهای عملی Large Language Models (LLMs) است. این دوره به‌روزترین مباحث معماری ترنسفورمر، روش‌های پیش‌پردازش داده، آموزش از پیش‌آموزش تا تنظیم دقیق، و چالش‌های اخلاقی و عملیاتی را پوشش می‌دهد. شرکت‌کنندگان با استفاده از مثال‌های واقعی و پروژه‌های کاربردی، مهارت‌های کلیدی برای طراحی، پیاده‌سازی و ارزیابی LLMها را کسب خواهند کرد.

آنچه در این دوره خواهید آموخت

• مبانی Transformer و معماری‌های پایه‌ای مانند GPT، BERT و T5
• پیش‌پردازش متون، توکن‌سازی و مدیریت دایره‌المعارف واژگان
• روش‌های پیش‌آموزش (pre-training) و تنظیم دقیق (fine-tuning) مدل‌ها
• مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) و پالایش خروجی
• استفاده از تکنیک‌های Transfer Learning و یادگیری پیوسته
• استفاده از چارچوب‌های محبوب مانند Hugging Face Transformers
• ارزیابی کیفیت، متریک‌های استاندارد و تفسیر نتایج
• پیاده‌سازی استراتژی‌های بهینه‌سازی حافظه و زمان اجرا
• معرفی مباحث پیشرفته مانند RLHF و تولید متن با بازیابی (RAG)

مزایای شرکت در دوره

• یادگیری گام‌به‌گام از سطح مقدماتی تا پیشرفته
• دسترسی رایگان به ویدئوهای آموزشی و نوت‌بوک‌های تعاملی
• پروژه‌های عملی برای تقویت مهارت‌های برنامه‌نویسی Python و PyTorch
• دریافت گواهی پایان دوره معتبر Datacamp
• پشتیبانی انجمن آنلاین و امکان پاسخ به سوالات فنی
• ارتباط با متخصصان حوزه یادگیری ماشین و NLP

پیش‌نیازها

• آشنایی مقدماتی با زبان برنامه‌نویسی Python
• مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
• درک اولیه از پردازش زبان طبیعی (NLP)
• نصب ابزارهای ضروری مانند Anaconda و pip
• دسترسی به GPU یا سرویس‌های ابری برای تسریع آموزش مدل‌ها (اختیاری اما توصیه‌شده)

سرفصل‌ها و بخش‌های دوره

• بخش ۱: مقدمه‌ای بر LLMها و تاریخچه ترنسفورمر
• بخش ۲: توکن‌سازی و نمایش‌های عددی متن
• بخش ۳: پیاده‌سازی یک مدل ساده Transformer از صفر
• بخش ۴: آموزش پیش‌آموزش روی داده‌های حجیم
• بخش ۵: تنظیم دقیق روی تسک‌های خاص (طبقه‌بندی، تولید متن)
• بخش ۶: مهندسی پرامپت و تزریق دستور (Instruction Tuning)
• بخش ۷: ارزیابی مدل و تحلیل خطا
• بخش ۸: مباحث پیشرفته: RLHF، RAG و چندرسانه‌ای
• بخش ۹: استقرار مدل‌ها در سرویس‌های ابری و MLOps

مثال‌های عملی

در این دوره با پروژه‌های زیر به‌صورت عملی کار خواهید کرد:

• ساخت مدل GPT-Style روی مجموعه داده OpenWebText و ارزیابی Perplexity
• تنظیم دقیق BERT برای تشخیص احساسات در توییت‌های فارسی
• پیاده‌سازی یک چت‌بات ساده با استفاده از مدل T5 و مهندسی پرامپت
• استفاده از RAG برای پاسخ‌دهی مستنداتی در زمینه فناوری اطلاعات

به‌عنوان نمونه کد در بخش تنظیم دقیق BERT داریم:

from transformers import BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments

model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-multilingual-cased")

trainer = Trainer(model=model, args=TrainingArguments(...), train_dataset=..., eval_dataset=...)

trainer.train()

جمع‌بندی و گام‌های بعدی

با پایان این دوره، شما قادر خواهید بود از صفر تا صد یک مدل زبانی بزرگ را توسعه و استقرار دهید. برای تثبیت مهارت‌ها، پیشنهاد می‌شود پروژه‌های منبع باز روی GitHub را بررسی کنید و در چالش‌های Kaggle شرکت کنید. همچنین می‌توانید با مشارکت در انجمن‌های مرتبط، دانش خود را به‌روز نگه دارید.

هم‌اکنون با دانلود رایگان این دوره از Datacamp، آینده شغلی خود در حوزه NLP و هوش مصنوعی را تضمین کنید!