دوره تطبیق و سفارشی‌سازی LLMs برای استقرار همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تطبیق و سفارشی‌سازی LLMs برای استقرار

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: استقرار (Deployment) LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مدل‌های زبان بزرگ
• 2. معماری ترنسفورمر
• 3. مکانیزم توجه
• 4. پردازش زبان طبیعی مبتنی بر ترنسفورمر
• 5. مقدمه‌ای بر تطبیق و سفارشی‌سازی مدل‌ها
• 6. مفاهیم کلیدی در سفارشی‌سازی
• 7. تنظیم دقیق (Fine-tuning) چیست؟
• 8. انواع تنظیم دقیق
• 9. تنظیم دقیق نظارت شده
• 10. تنظیم دقیق نیمه نظارت شده
• 11. تنظیم دقیق بدون نظارت
• 12. تنظیم دقیق تقویتی
• 13. انتخاب مدل پایه مناسب
• 14. معیارهای انتخاب مدل
• 15. مدل‌های متن‌باز فارسی
• 16. مدل‌های متن‌باز چندزبانه
• 17. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های سفارشی‌سازی
• 18. اهمیت کیفیت داده
• 19. قالب‌بندی داده‌ها برای تنظیم دقیق
• 20. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 21. برچسب‌گذاری داده‌ها (در صورت نیاز)
• 22. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
• 23. ملاحظات اخلاقی در جمع‌آوری داده
• 24. تنظیم دقیق مدل‌های ترنسفورمر
• 25. پارامترهای کلیدی در تنظیم دقیق
• 26. نرخ یادگیری و زمان‌بندی آن
• 27. اندازه دسته (Batch Size)
• 28. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 29. بهینه‌سازها (Optimizers)
• 30. تنظیم هایپرپارامترها
• 31. روش‌های تنظیم هایپرپارامتر
• 32. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 33. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 34. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
• 35. ارزیابی مدل تنظیم شده
• 36. معیارهای ارزیابی در پردازش زبان طبیعی
• 37. دقت (Accuracy)، صحت (Precision)، بازیابی (Recall)، امتیاز F1
• 38. معیارهای خاص وظایف (مانند BLEU برای ترجمه)
• 39. ارزیابی کیفی خروجی مدل
• 40. تفسیر نتایج ارزیابی
• 41. استقرار مدل‌های سفارشی شده
• 42. محیط‌های استقرار (On-premise, Cloud)
• 43. استقرار با استفاده از فریم‌ورک‌های ML
• 44. استقرار مدل‌ها به عنوان API
• 45. بهینه‌سازی مدل برای استقرار
• 46. کوانتیزاسیون مدل (Model Quantization)
• 47. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 48. هرس مدل (Model Pruning)
• 49. مدیریت ورژن مدل‌ها
• 50. نظارت بر عملکرد مدل در محیط استقرار
• 51. شناسایی و رفع مشکلات عملکردی
• 52. بروزرسانی مدل‌ها
• 53. ملاحظات امنیتی در استقرار
• 54. حفاظت از داده‌های حساس
• 55. جلوگیری از حملات سایبری
• 56. مدیریت دسترسی به مدل
• 57. چارچوب‌های سفارشی‌سازی پیشرفته
• 58. تنظیم دقیق پارامتر-کارآمد (PEFT)
• 59. روش LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 60. روش Prefix Tuning
• 61. روش P-Tuning
• 62. روش Adapter Tuning
• 63. مقایسه روش‌های PEFT
• 64. کاربردها و وظایف سفارشی‌سازی
• 65. تولید متن خلاقانه
• 66. خلاصه‌سازی متن
• 67. ترجمه ماشینی سفارشی
• 68. پاسخ به سوالات تخصصی
• 69. طبقه‌بندی متن در حوزه‌های خاص
• 70. تحلیل احساسات در متون تخصصی
• 71. تولید کد (در چارچوب مجاز)
• 72. دستیار مجازی مبتنی بر دانش سازمانی
• 73. تنظیم مدل برای زبان فارسی
• 74. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 75. مجموعه‌های داده فارسی برای تنظیم دقیق
• 76. ابزارهای پردازش زبان فارسی
• 77. استفاده از مدل‌های چندزبانه برای فارسی
• 78. سفارشی‌سازی مدل‌ها برای کاربردهای سازمانی
• 79. مدیریت دانش سازمانی با LLMs
• 80. بهبود فرآیندهای داخلی سازمان
• 81. افزایش بهره‌وری کارکنان
• 82. مثال‌های کاربردی سازمانی (بدون ذکر مصادیق ممنوعه)
• 83. مطالعات موردی (Case Studies) سازمانی موفق
• 84. درس‌های آموخته از پروژه‌های سفارشی‌سازی
• 85. آینده سفارشی‌سازی مدل‌های زبان بزرگ
• 86. روندهای نوظهور در PEFT
• 87. مدل‌های کوچکتر و کارآمدتر
• 88. سفارشی‌سازی در زمان واقعی
• 89. تلفیق LLMs با سایر فناوری‌ها
• 90. ملاحظات حقوقی و مقرراتی در سفارشی‌سازی
• 91. حقوق مالکیت معنوی داده‌ها و مدل‌ها
• 92. مقررات مربوط به حریم خصوصی داده‌ها
• 93. استانداردهای صنعتی برای LLMs
• 94. اخلاق در استفاده از LLMs سفارشی شده
• 95. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل
• 96. شفافیت در فرآیند سفارشی‌سازی
• 97. تضمین عدالت و عدم سوگیری در مدل‌ها
• 98. آموزش و توانمندسازی کاربران
• 99. اصول طراحی آموزشی برای دوره‌های LLMs
• 100. ارزیابی اثربخشی دوره‌های آموزشی