اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی معماری، قوانین مقیاس‌پذیری و اقتصاد مدل‌های زبانی بزرگ: راهنمای جامع

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری، قوانین مقیاس‌پذیری و اقتصاد مدل‌های زبانی بزرگ: راهنمای جامع

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 3. مروری بر تاریخچه و تکامل LLMs
• 4. کاربردهای LLMs در دنیای امروز
• 5. معماری ترانسفورمر: بلوک‌های ساختاری LLMs
• 6. مکانیسم Attention: هسته اصلی ترانسفورمر
• 7. لایه‌های Embeddings: تبدیل کلمات به بردارهای عددی
• 8. لایه‌های Feedforward: پردازش اطلاعات در LLMs
• 9. لایه‌های نرمال‌سازی و Residual Connections
• 10. معماری Encoder-Decoder و انواع LLMs
• 11. مدل‌های زبانی خودرگرسیو (Autoregressive)
• 12. مدل‌های زبانه‌ای Masked (Masked Language Models)
• 13. جریان داده‌ها و فرایند آموزش LLMs
• 14. داده‌های آموزشی: منبع تغذیه LLMs
• 15. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و آماده‌سازی
• 16. Tokenization: تبدیل متن به توکن‌ها
• 17. جایگاه توکن‌ها در آموزش LLMs
• 18. مفاهیم اساسی در بهینه‌سازی
• 19. تابع زیان (Loss Function) در LLMs
• 20. بهینه‌سازها: SGD، Adam و انواع دیگر
• 21. شاخص‌های ارزیابی LLMs
• 22. اندازه‌گیری دقت و صحت مدل
• 23. ارزیابی در وظایف مختلف پردازش زبان طبیعی
• 24. قوانین مقیاس‌پذیری: مقدمه‌ای بر افزایش ابعاد
• 25. تأثیر اندازه مدل بر عملکرد
• 26. تأثیر مجموعه داده بر عملکرد
• 27. رابطه بین اندازه مدل، مجموعه داده و عملکرد
• 28. هزینه‌های محاسباتی و اقتصادی در LLMs
• 29. محدودیت‌های مقیاس‌بندی: چالش‌ها و راه‌حل‌ها
• 30. مقیاس‌بندی مدل‌ها: روش‌ها و تکنیک‌ها
• 31. استفاده از محاسبات موازی
• 32. آموزش توزیع‌شده: تقسیم بار محاسباتی
• 33. مدل‌های بزرگ: چالش‌ها و راهکارها
• 34. بهینه‌سازی حافظه و سرعت
• 35. تکنیک‌های کاهش محاسبات
• 36. فرایند استنتاج (Inference) در LLMs
• 37. بهینه‌سازی استنتاج: سرعت و کارایی
• 38. کمیت‌سازی (Quantization)
• 39. آشنایی با کتابخانه‌های LLMs
• 40. TensorFlow و PyTorch: چارچوب‌های اصلی
• 41. Hugging Face Transformers: ابزار قدرتمند
• 42. معماری GPT: مروری عمیق
• 43. معماری BERT: مروری عمیق
• 44. معماری T5: مروری عمیق
• 45. معماری LLaMA: مروری عمیق
• 46. مقایسه معماری‌های مختلف LLMs
• 47. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs
• 48. تنظیم دقیق برای وظایف خاص
• 49. استفاده از داده‌های کم‌حجم در تنظیم دقیق
• 50. آموزش با کمترین داده (Few-shot learning)
• 51. آموزش بدون نظارت (Unsupervised learning)
• 52. استفاده از آموزش تقویتی (Reinforcement Learning)
• 53. روش‌های تقویتی در LLMs
• 54. تولید متن: روش‌ها و تکنیک‌ها
• 55. مدیریت و کنترل تولید متن
• 56. راه‌حل‌های رفع خطاهای تولید
• 57. ارزیابی خروجی‌های تولید شده
• 58. قابلیت تفسیر LLMs
• 59. چالش‌های شفافیت و قابلیت توضیح
• 60. سوگیری و انصاف در LLMs
• 61. اقتصاد LLMs: هزینه‌ها و فرصت‌ها
• 62. هزینه آموزش و استنتاج
• 63. مدل‌های کسب‌وکار مبتنی بر LLMs
• 64. اثرات اقتصادی LLMs
• 65. کاربرد LLMs در صنایع مختلف
• 66. چالش‌های اخلاقی LLMs
• 67. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 68. محدودیت‌ها و خطرات بالقوه LLMs
• 69. آینده LLMs: روندها و پیش‌بینی‌ها
• 70. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
• 71. ادغام LLMs با سایر فناوری‌ها
• 72. نقش LLMs در اتوماسیون
• 73. LLMs و توسعه نرم‌افزار
• 74. چالش‌های فنی در آینده
• 75. نقش پژوهش و توسعه
• 76. آینده پژوهی در LLMs
• 77. بهره‌وری و کارایی در LLMs
• 78. مدل‌های کم‌هزینه و کم‌مصرف
• 79. ملاحظات زیست‌محیطی در LLMs
• 80. معماری‌های جدید LLMs
• 81. تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 82. یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 83. مدل‌سازی زبانی با ساختارهای گراف
• 84. مدیریت و حفظ نسخه‌های LLMs
• 85. استفاده از ابزارهای نظارت و مانیتورینگ
• 86. امنیت و حفاظت از LLMs
• 87. چگونگی مقابله با حملات adversarial
• 88. ارزیابی پیشرفته LLMs
• 89. آزمایش‌های A/B و اندازه‌گیری‌های دقیق
• 90. فرایند مهندسی سریع (Prompt Engineering)
• 91. طراحی و بهینه‌سازی Prompts
• 92. بهبود عملکرد با مهندسی Prompt
• 93. نقش داده‌های با کیفیت در عملکرد LLMs
• 94. جمع‌آوری و انتخاب داده‌های مناسب
• 95. تکنیک‌های کاهش Noise در داده‌ها
• 96. بهبود کیفیت داده‌ها
• 97. همکاری انسان و هوش مصنوعی در LLMs
• 98. نقش انسان در فرایند آموزش
• 99. نقش انسان در فرایند استفاده از LLMs
• 100. آینده آموزش و مهارت‌های مورد نیاز