| نام محصول به انگلیسی | LinkedIn – RAG and Fine-Tuning Explained 2024-6 – |
|---|---|
| نام محصول به فارسی | دوره آموزش RAG و تنظیم دقیق – ۲۰۲۴ بر روی فلش 32GB |
| زبان | انگلیسی با زیرنویس فارسی |
| نوع محصول | آموزش ویدیویی |
| نحوه تحویل | ارائه شده بر روی فلش مموری |
🎓 مجموعهای بینظیر
- زیرنویس کاملاً فارسی برای درک آسان و سریع
- ارائهشده روی فلش 32 گیگابایتی
- آماده ارسال فوری به سراسر کشور
📚 شروع یادگیری از همین امروز — فرصت رشد را از دست نده!
جهت پیگیری سفارش، میتوانید از طریق واتساپ با شماره 09395106248 یا آیدی تلگرامی @ma_limbs در تماس باشید.
دوره آموزش RAG و تنظیم دقیق مدلهای زبانی بزرگ – ۲۰۲۴ بر روی فلش ۳۲ گیگابایتی
در دنیای پرشتاب هوش مصنوعی، مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) مانند GPT-4، Llama 2، و Claude 2 انقلابی در نحوه تعامل ما با اطلاعات و خلق محتوا ایجاد کردهاند. با این حال، برای بهرهبرداری کامل از پتانسیل این مدلها، نیاز به درک عمیقتر و تکنیکهای پیشرفتهتری داریم. این دوره جامع که بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی در اختیار شما قرار میگیرد، شما را با دو ستون اصلی توسعه برنامههای کاربردی مبتنی بر LLM آشنا میکند: بازیابی افزوده (Retrieval-Augmented Generation – RAG) و تنظیم دقیق (Fine-Tuning).
این مجموعه آموزشی، حاصل آخرین دانش و بهترین شیوههای سال ۲۰۲۴ است و به شما این امکان را میدهد تا سیستمهای هوشمندتر، دقیقتر و سفارشیتری بسازید. دیگر نیازی به صرف زمان طولانی برای جستجو در منابع پراکنده نیست؛ تمام دانش مورد نیاز شما در یک بسته جامع و قابل دسترس قرار دارد.
چرا RAG و تنظیم دقیق؟
مدلهای زبانی بزرگ، هرچند قدرتمند، دارای محدودیتهایی هستند. یکی از این محدودیتها، اتکای آنها به دادههای آموزشی تا زمان خاصی است که منجر به عدم آگاهی از اطلاعات جدید یا تخصصی میشود. همچنین، دستیابی به پاسخهای کاملاً سفارشی و متناسب با نیازهای خاص شما، بدون رویکردهای پیشرفته، دشوار است.
- بازیابی افزوده (RAG): این تکنیک به مدلها اجازه میدهد تا با استفاده از پایگاههای دانش خارجی، اطلاعات مرتبط را بازیابی کرده و سپس از آنها برای تولید پاسخهای دقیقتر و بهروزتر استفاده کنند. RAG به طور چشمگیری “توهم” (hallucination) مدلها را کاهش داده و اطمینان از صحت اطلاعات را افزایش میدهد.
- تنظیم دقیق (Fine-Tuning): در این روش، یک مدل از پیش آموزشدیده (pre-trained) بر روی مجموعه دادههای تخصصیتر آموزش داده میشود تا عملکرد آن در وظایف خاص بهبود یابد. این فرآیند باعث میشود مدل، لحن، سبک و دانش مربوط به حوزه مورد نظر شما را به طور عمیقتری بیاموزد.
مخاطبان دوره
این دوره برای طیف وسیعی از متخصصان و علاقهمندان به هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی طراحی شده است، از جمله:
- مهندسان یادگیری ماشین و دانشمندان داده: که به دنبال ارتقاء مهارتهای خود در کار با LLMها هستند.
- توسعهدهندگان نرمافزار: که قصد دارند برنامههای کاربردی هوشمند و مبتنی بر هوش مصنوعی بسازند.
- محققان و دانشجویان: که در زمینه هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی فعالیت میکنند.
- مدیران پروژه و محصول: که میخواهند از آخرین تحولات LLMها برای نوآوری در محصولات خود بهره ببرند.
آنچه در این دوره خواهید آموخت
این دوره آموزشی، مسیر یادگیری شما را از مفاهیم پایه تا پیادهسازی عملی هموار میسازد. در ادامه، سرفصلهای اصلی دوره به تفصیل شرح داده شدهاند:
۱. مبانی مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)
قبل از ورود به مباحث پیشرفته، مروری بر معماریهای کلیدی LLMها، نحوه عملکرد آنها، و مفاهیم پایهای مانند توکنسازی، بردارهای کلمه (word embeddings) و مکانیسم توجه (attention mechanism) خواهیم داشت. همچنین، آخرین نسل LLMها و تفاوتهای آنها معرفی خواهند شد.
۲. معرفی جامع Retrieval-Augmented Generation (RAG)
در این بخش، به طور عمیق به مفهوم RAG و چرایی اهمیت آن میپردازیم. یاد میگیریم چگونه LLMها با استفاده از منابع خارجی، اطلاعات دقیق و بهروز را دریافت میکنند.
- معماری RAG: آشنایی با اجزای مختلف سیستم RAG، شامل بازیابی (retriever) و مولد (generator).
- تکنیکهای بازیابی: بررسی روشهای مختلف بازیابی اطلاعات، از جمله جستجوی معنایی (semantic search) با استفاده از پایگاه دادههای برداری (vector databases) مانند ChromaDB، Pinecone، و FAISS.
- ایجاد پایگاه دانش: نحوه آمادهسازی و نمایه کردن (indexing) اسناد و اطلاعات برای استفاده در سیستم RAG.
- کاربردهای عملی RAG: پیادهسازی چتباتهای پرسش و پاسخ مبتنی بر اسناد سازمانی، موتورهای جستجوی هوشمند، و سیستمهای خلاصهسازی پیشرفته.
نکته کلیدی: یاد خواهید گرفت چگونه بدون نیاز به آموزش مجدد LLM، دانش آن را به صورت پویا بهروز نگه دارید.
۳. اصول و تکنیکهای تنظیم دقیق (Fine-Tuning)
تنظیم دقیق به شما امکان میدهد مدلهای LLM را برای وظایف خاص یا برای درک بهتر حوزههای تخصصی، بهینهسازی کنید.
- انواع تنظیم دقیق: تفاوت بین تنظیم کامل (full fine-tuning) و روشهای کارآمدتر مانند LoRA (Low-Rank Adaptation) و QLoRA.
- آمادهسازی داده برای تنظیم دقیق: نحوه جمعآوری، پاکسازی و فرمتبندی مجموعه دادههای آموزشی برای بهترین نتیجه.
- فرآیند تنظیم دقیق: گام به گام با ابزارها و فریمورکهایی مانند Hugging Face Transformers و PyTorch برای اجرای فرآیند تنظیم دقیق آشنا میشوید.
- ارزیابی مدل تنظیم شده: معیارهای کلیدی برای سنجش کیفیت و عملکرد مدل پس از تنظیم دقیق.
- کاربردهای تنظیم دقیق: سفارشیسازی LLMها برای پاسخگویی به لحن خاص برند، تولید کد در یک زبان برنامهنویسی خاص، یا درک اصطلاحات پزشکی و حقوقی.
مثال کاربردی: خواهید دید چگونه یک مدل عمومی را برای پاسخگویی به سوالات مربوط به یک کتاب یا مستند فنی خاص، تنظیم دقیق کنید.
۴. ترکیب RAG و تنظیم دقیق
قدرت واقعی زمانی آشکار میشود که این دو تکنیک با هم ترکیب شوند. یاد میگیریم چگونه یک مدل تنظیم شده را با سیستم RAG ادغام کنیم تا به بهترین نتایج دست یابیم.
- استراتژیهای ادغام: بررسی سناریوهایی که در آنها RAG به تنهایی کافی نیست و تنظیم دقیق لازم است، و بالعکس.
- بهینهسازی عملکرد: چگونه با ترکیب این دو روش، دقت، کارایی و سفارشیسازی را به حداکثر برسانیم.
۵. ابزارها و فریمورکهای کلیدی
این دوره بر استفاده از ابزارها و کتابخانههای مدرن و پرکاربرد در اکوسیستم هوش مصنوعی تمرکز دارد.
- LangChain و LlamaIndex: آشنایی عمیق با این فریمورکهای قدرتمند که ساخت برنامههای کاربردی LLM را تسهیل میکنند.
- Hugging Face Ecosystem: استفاده از Transformers، Datasets، و Accelerate برای کار با مدلهای مختلف.
- Vector Databases: کار عملی با پایگاههای داده برداری مانند ChromaDB و Pinecone.
- فریمورکهای یادگیری عمیق: PyTorch و TensorFlow.
۶. پیادهسازی پروژههای عملی
این دوره به شدت بر جنبه عملی تاکید دارد. شما با هدایت مدرس، چندین پروژه واقعی را از ابتدا تا انتها پیادهسازی خواهید کرد:
- ساخت یک چتبات هوشمند برای پرسش و پاسخ از مجموعه مستندات شرکتی.
- تنظیم دقیق یک مدل زبانی برای تولید محتوای بازاریابی با لحن مشخص.
- ایجاد یک سیستم خلاصهسازی هوشمند برای مقالات علمی.
- توسعه یک دستیار کدنویسی مبتنی بر LLM.
مزایای داشتن این دوره بر روی فلش ۳۲ گیگابایتی
دریافت این مجموعه آموزشی بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی مزایای منحصر به فردی دارد:
- دسترسی آفلاین و دائمی: دیگر نگران محدودیتهای اینترنت یا نیاز به دانلودهای حجیم نیستید. تمام محتوا همیشه در دسترس شماست.
- قابل حمل بودن: فلش مموری به راحتی قابل حمل است، بنابراین میتوانید در هر مکان و هر زمان به یادگیری بپردازید.
- حجم بالا برای محتوای غنی: فضای ۳۲ گیگابایتی امکان ارائه محتوای ویدیویی با کیفیت بالا، کدها، مجموعه دادهها و ابزارهای کمکی را فراهم میکند.
- نصب و راهاندازی سریع: بدون نیاز به طی کردن مراحل پیچیده دانلود یا ثبتنامهای طولانی، بلافاصله پس از دریافت، کار خود را آغاز کنید.
پیشنیازها
برای بهرهمندی کامل از این دوره، آشنایی با مفاهیم زیر توصیه میشود:
- مبانی برنامهنویسی پایتون.
- آشنایی اولیه با مفاهیم یادگیری ماشین و شبکههای عصبی.
- ترجیحاً، آشنایی با کتابخانههای علمی پایتون مانند NumPy و Pandas.
این دوره برای شما طراحی شده است تا درک عمیقی از نحوه ساخت و بهینهسازی برنامههای مبتنی بر هوش مصنوعی با استفاده از پیشرفتهترین تکنیکهای RAG و تنظیم دقیق پیدا کنید. با این مجموعه آموزشی، گامی بزرگ در مسیر حرفهای خود در حوزه هوش مصنوعی بردارید و از پتانسیل بینهایت مدلهای زبانی بزرگ بهرهمند شوید.
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.