در دنیای امروز، هوش مصنوعی (AI) به سرعت در حال پیشرفت است و مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) نقشی حیاتی در این تحول ایفا می‌کنند. این مدل‌ها، با توانایی درک و تولید متن، امکانات بی‌شماری را در اختیار ما قرار می‌دهند. اما اغلب، استفاده از این مدل‌ها مستلزم دسترسی به منابع محاسباتی ابری و نگرانی‌هایی در مورد حریم خصوصی و سانسور است. دوره "مدل‌های زبان بزرگ متن‌باز: هوش مصنوعی محلی امن و بدون سانسور با RAG" راه حلی برای این چالش‌ها ارائه می‌دهد. این دوره، که به صورت یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی در دسترس است، به شما این امکان را می‌دهد که مدل‌های زبان بزرگ متن‌باز را به صورت محلی و بدون نیاز به اتصال به اینترنت اجرا کنید.

این دوره به شما یک درک جامع از مدل‌های زبان بزرگ متن‌باز، نحوه استقرار آن‌ها به صورت محلی و استفاده از تکنیک RAG (Retrieval-Augmented Generation) برای بهبود عملکرد آن‌ها ارائه می‌دهد. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود:

• درک عمیقی از مفاهیم کلیدی مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) متن‌باز به دست آورید.
• مدل‌های LLM مختلف را به صورت محلی بر روی سیستم خود راه‌اندازی و اجرا کنید.
• با تکنیک RAG آشنا شوید و نحوه استفاده از آن برای بهبود دقت و مرتبط بودن پاسخ‌های LLMها را فرا بگیرید.
• یک سیستم هوش مصنوعی محلی امن و بدون سانسور ایجاد کنید که قادر به پاسخگویی به سوالات شما با استفاده از دانش اختصاصی خود باشد.
• مسائل مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده‌ها را در استفاده از LLMها درک کنید و راهکارهای مناسب را پیاده‌سازی نمایید.
• با ابزارها و کتابخانه‌های ضروری برای کار با LLMها مانند LlamaIndex و Langchain آشنا شوید.

شرکت در این دوره مزایای متعددی را برای شما به ارمغان می‌آورد:

• استقلال از اینترنت: با اجرای LLMها به صورت محلی، دیگر نیازی به اتصال مداوم به اینترنت ندارید و می‌توانید در هر زمان و مکانی از این مدل‌ها استفاده کنید.
• حریم خصوصی و امنیت: داده‌های شما در سیستم شما باقی می‌مانند و نیازی به اشتراک‌گذاری آن‌ها با سرویس‌های ابری نیست. این امر امنیت و حریم خصوصی شما را تضمین می‌کند.
• بدون سانسور: شما کنترل کامل بر محتوای تولید شده توسط LLMها دارید و هیچ‌گونه سانسوری اعمال نخواهد شد.
• هزینه پایین‌تر: با حذف نیاز به استفاده از سرویس‌های ابری، هزینه‌های استفاده از LLMها به طور قابل توجهی کاهش می‌یابد.
• دانش عملی: این دوره به شما دانش عملی و مهارت‌های مورد نیاز برای ساخت و استقرار سیستم‌های هوش مصنوعی محلی را ارائه می‌دهد.

برای شرکت در این دوره، آشنایی مقدماتی با مفاهیم زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی با اصول برنامه‌نویسی (ترجیحاً پایتون)
• آشنایی با مفاهیم پایه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• آشنایی با سیستم عامل لینوکس (اختیاری)

البته، اگر هیچ‌کدام از این پیش‌نیازها را ندارید، باز هم می‌توانید در این دوره شرکت کنید، اما ممکن است نیاز به صرف زمان بیشتری برای یادگیری مفاهیم پایه داشته باشید.

این دوره شامل بخش‌های زیر است:

1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ متن‌باز:

   در این بخش، به بررسی تاریخچه و تکامل LLMها، مزایا و معایب مدل‌های متن‌باز در مقایسه با مدل‌های تجاری، و معرفی معماری‌های مختلف LLMها مانند Transformer می‌پردازیم.

2. راه‌اندازی محیط توسعه:

   در این بخش، نحوه نصب و پیکربندی ابزارهای مورد نیاز برای کار با LLMها، از جمله پایتون، کتابخانه‌های TensorFlow و PyTorch، و ویرایشگرهای کد را آموزش می‌دهیم.

3. استقرار محلی LLMها:

   در این بخش، نحوه دانلود و نصب مدل‌های LLM متن‌باز مختلف مانند Llama 2، Mistral و Falcon بر روی سیستم خود را به صورت گام به گام توضیح می‌دهیم. همچنین، به بررسی مسائل مربوط به سازگاری سخت‌افزاری و بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها می‌پردازیم.

4. آشنایی با تکنیک RAG (Retrieval-Augmented Generation):

   در این بخش، مفهوم RAG را معرفی می‌کنیم و نحوه استفاده از آن برای بهبود دقت و مرتبط بودن پاسخ‌های LLMها را آموزش می‌دهیم. RAG به LLM این امکان را می‌دهد که قبل از تولید پاسخ، اطلاعات مرتبط را از یک پایگاه دانش بازیابی کند.

5. ایجاد پایگاه دانش:

   در این بخش، نحوه ایجاد یک پایگاه دانش از متون و اسناد مختلف را آموزش می‌دهیم. این پایگاه دانش می‌تواند شامل اسناد شرکتی، مقالات علمی، یا هر نوع اطلاعات دیگری باشد که می‌خواهید LLM به آن دسترسی داشته باشد.

6. پیاده‌سازی RAG با LlamaIndex و Langchain:

   در این بخش، نحوه استفاده از کتابخانه‌های LlamaIndex و Langchain برای پیاده‌سازی RAG را به صورت عملی آموزش می‌دهیم. این کتابخانه‌ها ابزارهای قدرتمندی را برای مدیریت پایگاه‌های دانش، بازیابی اطلاعات و ادغام با LLMها ارائه می‌دهند.

7. امنیت و حریم خصوصی در LLMهای محلی:

   در این بخش، به بررسی مسائل مربوط به امنیت و حریم خصوصی در استفاده از LLMهای محلی می‌پردازیم و راهکارهایی برای محافظت از داده‌ها و جلوگیری از دسترسی‌های غیرمجاز ارائه می‌دهیم.

8. پروژه‌های عملی:

   در طول دوره، چندین پروژه عملی انجام خواهید داد تا مفاهیم آموخته شده را به صورت عملی به کار ببرید. این پروژه‌ها شامل ایجاد یک ربات پاسخگو به سوالات بر اساس اسناد شما، یک سیستم خلاصه‌سازی خودکار متون و یک سیستم تولید محتوای خلاقانه می‌شوند.

در این دوره، مثال‌های عملی متعددی ارائه می‌شود تا به شما در درک بهتر مفاهیم کمک کند. به عنوان مثال، شما یاد خواهید گرفت که چگونه:

• یک ربات پاسخگو به سوالات در مورد محصولات شرکت خود ایجاد کنید. این ربات می‌تواند با استفاده از اسناد محصول، به سوالات مشتریان به صورت خودکار پاسخ دهد.
• یک سیستم خلاصه‌سازی خودکار متون ایجاد کنید که قادر باشد مقالات طولانی را به صورت خلاصه و مفید ارائه دهد.
• یک سیستم تولید محتوای خلاقانه ایجاد کنید که قادر باشد ایده‌های جدید برای مقالات، پست‌های شبکه‌های اجتماعی و سایر انواع محتوا تولید کند.

به عنوان نمونه، فرض کنید میخواهید یک ربات پاسخگو به سوالات بر اساس اطلاعات موجود در یک وبسایت خبری بسازید. با استفاده از تکنیک RAG، ابتدا اطلاعات وبسایت را در یک پایگاه دانش ذخیره می‌کنید. سپس، وقتی کاربر سوالی می‌پرسد، سیستم اطلاعات مرتبط با سوال را از پایگاه دانش بازیابی کرده و به LLM ارائه می‌دهد تا پاسخ مناسب را تولید کند.

دوره "مدل‌های زبان بزرگ متن‌باز: هوش مصنوعی محلی امن و بدون سانسور با RAG" یک فرصت بی‌نظیر برای یادگیری و به‌کارگیری این تکنولوژی قدرتمند است. با شرکت در این دوره، شما می‌توانید سیستم‌های هوش مصنوعی محلی خود را ایجاد کنید و از مزایای استقلال، حریم خصوصی و امنیت بهره‌مند شوید. این دوره بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه شده است و شما را قادر می‌سازد تا در هر زمان و مکانی به محتوای آن دسترسی داشته باشید و مهارت‌های خود را ارتقا دهید.