اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مقایسه و تحلیل معماری LLMهای متن‌باز: OpenAI، DeepSeek و Qwen

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقایسه و تحلیل معماری LLMهای متن‌باز: OpenAI، DeepSeek و Qwen

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و کاربردهای آن‌ها
• 2. معماری ترانسفورمر: بلوک‌های سازنده LLMها
• 3. بررسی مدل OpenAI: GPT-3 و GPT-4
• 4. بررسی معماری GPT-3: لایه‌ها، پارامترها و آموزش
• 5. بررسی معماری GPT-4: پیشرفت‌ها و تغییرات کلیدی
• 6. معماری DeepSeek LLM: رویکردی متفاوت
• 7. بررسی دقیق معماری DeepSeek: لایه‌ها، بهینه‌سازی‌ها و ویژگی‌ها
• 8. مقایسه DeepSeek با GPT-3: نقاط قوت و ضعف
• 9. معرفی مدل Qwen: LLM متن‌باز قدرتمند
• 10. بررسی معماری Qwen: طراحی، ساختار و آموزش
• 11. مقایسه Qwen با GPT-3 و DeepSeek: تفاوت‌های کلیدی
• 12. اندازه‌گیری عملکرد LLMها: معیارها و روش‌ها
• 13. ارزیابی کیفیت متن تولید شده توسط LLMها
• 14. بررسی دقت و صحت پاسخ‌های LLMها
• 15. ارزیابی سرعت و کارایی LLMها
• 16. مقایسه حافظه مورد نیاز و هزینه آموزش LLMها
• 17. بهینه‌سازی LLMها برای استقرار در محیط‌های مختلف
• 18. تکنیک‌های Quantization برای کاهش حجم مدل
• 19. استفاده از Distillation برای انتقال دانش از مدل بزرگ به مدل کوچک
• 20. پیاده‌سازی LLMها بر روی سخت‌افزارهای مختلف (CPU, GPU, TPU)
• 21. Fine-tuning LLMها برای وظایف خاص
• 22. آماده‌سازی داده‌ها برای Fine-tuning
• 23. انتخاب پارامترهای مناسب برای Fine-tuning
• 24. استفاده از تکنیک‌های Regularization در Fine-tuning
• 25. ارزیابی عملکرد مدل Fine-tuned
• 26. بررسی چالش‌های مربوط به Bias در LLMها
• 27. روش‌های کاهش Bias در LLMها
• 28. تکنیک‌های مقابله با حملات Adversarial بر روی LLMها
• 29. امنیت LLMها و جلوگیری از سوء استفاده
• 30. بررسی مسائل اخلاقی مربوط به LLMها
• 31. آینده LLMها: ترندها و پیش‌بینی‌ها
• 32. مقایسه لایه‌های Attention در GPT، DeepSeek و Qwen
• 33. بررسی روش‌های موازی‌سازی آموزش LLMها
• 34. تأثیر اندازه مجموعه داده بر عملکرد LLMها
• 35. بررسی نقش Embeddingها در LLMها
• 36. مقایسه الگوریتم‌های بهینه‌سازی مورد استفاده در آموزش LLMها
• 37. بررسی معماری Sparse Transformer و کاربرد آن در LLMها
• 38. بررسی معماری Mixture of Experts (MoE) و کاربرد آن در LLMها
• 39. تحلیل معماری‌های Decoder-only در LLMها
• 40. تحلیل معماری‌های Encoder-Decoder در LLMها
• 41. بررسی role positional encoding در LLMها
• 42. بررسی تکنیک‌های data augmentation برای بهبود عملکرد LLMها
• 43. بررسی روش‌های ارزیابی LLMها با استفاده از human evaluation
• 44. مقایسه روش‌های مختلف tokenization
• 45. بررسی تکنیک‌های Prompt Engineering
• 46. بررسی نقش Reinforcement Learning in LLM training
• 47. بررسی framework های محبوب برای توسعه LLM (PyTorch, TensorFlow)