اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای کاربردی پیاده‌سازی و شخصی‌سازی مدل‌های زبانی (LLaMA) برای بهبود سامانه‌های پاسخگویی به مشتریان

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی پیاده‌سازی و شخصی‌سازی مدل‌های زبانی (LLaMA) برای بهبود سامانه‌های پاسخگویی به مشتریان

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Artificial Intelligence & Machine Learning)

موضوع میانی: مهندسی عملیات یادگیری ماشین (MLOps) و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با معماری خانواده مدل‌های LLaMA
• 3. نقش MLOps در چرخه حیات مدل‌های زبانی
• 4. آماده‌سازی محیط توسعه و کتابخانه‌های مورد نیاز
• 5. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی برای آموزش مدل
• 6. تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای محیط‌های عملیاتی
• 7. مفهوم تنظیم دقیق (Fine-tuning) و کاربردهای آن در خدمات مشتریان
• 8. معرفی روش‌های کاهش هزینه محاسباتی در آموزش مدل
• 9. آشنایی با تکنیک PEFT برای تنظیم دقیق کارآمد
• 10. کاربرد روش QLoRA در کاهش مصرف حافظه گرافیکی
• 11. بررسی متدولوژی DORA در بهبود دقت مدل‌های زبانی
• 12. نصب و پیکربندی ابزار MLflow برای مدیریت آزمایش‌ها
• 13. ثبت و ردیابی پارامترهای آموزش مدل در MLflow
• 14. ساختاردهی به مجموعه داده‌های پرسش و پاسخ مشتریان
• 15. استانداردهای اخلاقی و امنیتی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 16. نحوه توکن‌بندی متون فارسی و انگلیسی برای مدل LLaMA
• 17. پیاده‌سازی فرآیند Fine-tuning روی مدل LLaMA 3.2
• 18. ارزیابی عملکرد مدل در پاسخگویی به سوالات متداول
• 19. تنظیم هایپرپارامترها برای بهبود دقت پاسخ‌ها
• 20. مدیریت مدل‌های آموزش‌دیده در مخزن داده (Model Registry)
• 21. تکنیک‌های کاهش توهم (Hallucination) در خروجی مدل
• 22. یکپارچه‌سازی مدل شخصی‌سازی شده در سامانه‌های پاسخگویی
• 23. طراحی واسط برنامه‌نویسی (API) برای ارتباط با مدل
• 24. روش‌های استقرار مدل در محیط عملیاتی (Deployment)
• 25. پایش عملکرد مدل در محیط واقعی (Monitoring)
• 26. به‌روزرسانی مدل با دریافت بازخوردهای مشتریان
• 27. امنیت و حفاظت از داده‌های حساس مشتریان در فرآیند آموزش
• 28. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های اجرای مدل‌های زبانی
• 29. تست‌های پذیرش و ارزیابی کیفی پاسخ‌های تولیدی
• 30. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در پیاده‌سازی مدل
• 31. مستندسازی فرآیند آموزش و شخصی‌سازی مدل‌ها
• 32. استراتژی‌های بهبود مستمر مدل‌های زبانی در کسب‌وکار
• 33. مدیریت منابع محاسباتی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 34. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی کاربران
• 35. آینده مدل‌های زبانی و نقش آن‌ها در بهبود خدمات الکترونیک