کتاب از بطری‌گردن هم‌راستاسازی تا مهندسی ظرفیت: راهنمای عملی برای عملکرد بهینه مدل‌های زبان بزرگ با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره از بطری‌گردن هم‌راستاسازی تا مهندسی ظرفیت: راهنمای عملی برای عملکرد بهینه مدل‌های زبان بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی پیشرفته و مدل‌های زبان بزرگ

موضوع میانی: چالش‌های هم‌راستاسازی (Alignment) در مدل‌های زبان بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 3. معرفی مقاله "The Alignment Bottleneck"
• 4. اهمیت هم‌راستاسازی در LLMs
• 5. چالش‌های کلیدی در هم‌راستاسازی LLMs
• 6. مروری بر معماری ترانسفورمر
• 7. پیش‌بینی کلمات بعدی: هسته اصلی عملکرد LLMs
• 8. داده‌های آموزشی: منبع تغذیه LLMs
• 9. آشنایی با انواع داده‌های مورد استفاده برای آموزش
• 10. نقش کیفیت داده در هم‌راستاسازی
• 11. مشکلات داده‌های آلوده و راه‌حل‌ها
• 12. مفهوم Bias و راه‌های شناسایی آن
• 13. بررسی انواع Bias در LLMs
• 14. روش‌های کاهش Bias در داده‌ها
• 15. نقش مقیاس داده در عملکرد LLMs
• 16. تکنیک‌های افزایش داده‌ها
• 17. مفاهیم اولیه در مورد پاداش و جریمه
• 18. معرفی یادگیری تقویتی
• 19. یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF)
• 20. فرآیند RLHF: گام به گام
• 21. نقش مدل پاداش در RLHF
• 22. آموزش مدل پاداش: روش‌ها و چالش‌ها
• 23. ارزیابی مدل پاداش: معیارها و تکنیک‌ها
• 24. بهینه‌سازی سیاست‌ها در RLHF
• 25. تکنیک‌های پیشرفته در RLHF
• 26. مشکلات Stability در RLHF
• 27. معرفی روش‌های جایگزین RLHF
• 28. هم‌راستاسازی با استفاده از بازخورد مستقیم
• 29. هم‌راستاسازی با استفاده از Constraint Optimization
• 30. هم‌راستاسازی از طریق آموزش نظارت شده
• 31. نقش مدل‌های رفتاری در هم‌راستاسازی
• 32. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبان بزرگ
• 33. معیارهای ارزیابی عمومی LLMs
• 34. ارزیابی وظایف خاص در LLMs
• 35. ارزیابی امنیت و ایمنی LLMs
• 36. چالش‌های ارزیابی هم‌راستاسازی
• 37. اهمیت شفافیت در مدل‌های زبان بزرگ
• 38. تکنیک‌های تفسیرپذیری مدل‌های زبان بزرگ
• 39. آشنایی با ابزارهای تفسیر مدل
• 40. استراتژی‌های کاهش آسیب‌پذیری در LLMs
• 41. تکنیک‌های فریب (Adversarial attacks)
• 42. نقش مهندسی پرامپت در هم‌راستاسازی
• 43. بهبود عملکرد با مهندسی پرامپت
• 44. پرامپت‌های Zero-shot, One-shot و Few-shot
• 45. پرامپت‌های Chain-of-Thought
• 46. نقش حافظه در مدل‌های زبان بزرگ
• 47. آشنایی با مدل‌های حافظه دار
• 48. استفاده از حافظه برای بهبود هم‌راستاسازی
• 49. کاربردها و چالش‌های مدل‌های زبان بزرگ
• 50. حفظ حریم خصوصی در LLMs
• 51. ایمنی و امنیت در LLMs
• 52. اثرات اجتماعی LLMs
• 53. مسئولیت‌پذیری در توسعه LLMs
• 54. اخلاق و هوش مصنوعی
• 55. مبانی مهندسی ظرفیت
• 56. مفهوم "بطری گردن هم‌راستاسازی"
• 57. استراتژی‌های عبور از بطری گردن
• 58. نقش scaling در عملکرد LLMs
• 59. استفاده از محاسبات موازی
• 60. بهینه‌سازی سخت‌افزار برای LLMs
• 61. فناوری‌های ذخیره‌سازی و بازیابی اطلاعات
• 62. استفاده از مدل‌های بزرگ چندگانه
• 63. آموزش ترکیبی و انتقال یادگیری
• 64. آشنایی با کتابخانه‌های LLM (مثل Hugging Face)
• 65. پیاده‌سازی یک LLM از ابتدا
• 66. بهینه‌سازی عملکرد با تکنیک‌های پیشرفته
• 67. بهینه‌سازی مدل‌های بزرگ برای استنتاج
• 68. آشنایی با روش‌های compression و quantization
• 69. فشرده‌سازی مدل‌ها برای کاهش هزینه‌ها
• 70. استفاده از کتابخانه‌ها و فریمورک‌ها
• 71. کاربرد LLMs در پردازش زبان طبیعی
• 72. LLMs در تولید محتوا
• 73. LLMs در پاسخ به سوالات
• 74. LLMs در ترجمه ماشینی
• 75. LLMs در ربات‌های گفتاری
• 76. LLMs در توسعه نرم‌افزار
• 77. LLMs و مراقبت‌های بهداشتی
• 78. LLMs در آموزش و پرورش
• 79. آینده LLMs و تحقیقات پیشرفته
• 80. چالش‌های آینده در هم‌راستاسازی
• 81. تاثیرات اجتماعی و اقتصادی LLMs
• 82. نقش دولت‌ها و سازمان‌های بین‌المللی
• 83. اخلاق در توسعه و استفاده از LLMs
• 84. بررسی قوانین و مقررات مرتبط با هوش مصنوعی
• 85. همکاری و اشتراک دانش در جامعه هوش مصنوعی
• 86. فرهنگ و توسعه هوش مصنوعی
• 87. مسیرهای شغلی در حوزه LLMs
• 88. منابع و مراجع برای یادگیری بیشتر
• 89. ایجاد یک پروژه عملی با استفاده از LLMs
• 90. ارزیابی و تحلیل یک LLM خاص
• 91. آزمایش و ارزیابی عملکرد یک LLM
• 92. نکات مهم برای موفقیت در این حوزه
• 93. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
• 94. دوره‌های آموزشی تکمیلی
• 95. گام‌های بعدی در یادگیری LLMs
• 96. نقش شما در توسعه هوش مصنوعی