کتاب راهنمای جامع طراحی و بهینه‌سازی مدل‌های استدلال‌گر پیشرفته با استفاده از معماری Llama-Nemotron با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع طراحی و بهینه‌سازی مدل‌های استدلال‌گر پیشرفته با استفاده از معماری Llama-Nemotron

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ و استدلال ماشینی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ و معماری ترنسفورمر
  • 2. تاریخچه و تکامل مدل‌های استدلال‌گر در هوش مصنوعی
  • 3. آشنایی با ساختار و ویژگی‌های معماری Llama-Nemotron
  • 4. مفاهیم پایه در استدلال ماشینی و زنجیره تفکر
  • 5. نحوه عملکرد مکانیسم توجه در مدل‌های زبانی مقیاس‌پذیر
  • 6. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها برای آموزش مدل‌های زبانی
  • 7. استراتژی‌های توکن‌بندی و مدیریت واژگان در مدل‌های Nemotron
  • 8. روش‌های نظارت‌شده برای تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
  • 9. تکنیک‌های یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی در آموزش مدل‌ها
  • 10. بهینه‌سازی پارامترهای مدل برای افزایش دقت در حل مسائل منطقی
  • 11. استفاده از یادگیری تقویتی مبتنی بر بازخورد هوش مصنوعی
  • 12. مقایسه روش‌های استدلال مستقیم در مقابل زنجیره تفکر
  • 13. اصول طراحی پرامپت برای استدلال‌های چندمرحله‌ای
  • 14. ارزیابی دقت مدل در حل مسائل ریاضی و منطقی
  • 15. تکنیک‌های کاهش توهمات زبانی در مدل‌های استدلال‌گر
  • 16. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی محاسباتی در زمان استنتاج
  • 17. روش‌های فشرده‌سازی مدل و کوانتایزیشن برای اجرای بهینه
  • 18. پیاده‌سازی استدلال چندگانه و روش‌های بررسی خودکار پاسخ‌ها
  • 19. استفاده از مدل‌های استدلال‌گر در تحلیل داده‌های متنی ساختاریافته
  • 20. طراحی سیستم‌های پرسش و پاسخ تخصصی با استفاده از Nemotron
  • 21. روش‌های افزایش ثبات خروجی در پاسخ به سوالات پیچیده
  • 22. یکپارچه‌سازی دانش تخصصی با استفاده از تکنیک بازیابی تقویت‌شده با تولید
  • 23. اصول اخلاقی و چارچوب‌های ایمنی در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
  • 24. بررسی محدودیت‌های مدل‌های زبانی در استدلال‌های استقرایی و قیاسی
  • 25. نظارت بر عملکرد مدل و تحلیل خطا در فرآیندهای استدلال
  • 26. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های سخت‌افزاری برای آموزش مدل‌های بزرگ
  • 27. آشنایی با ابزارهای متن‌باز برای توسعه و شخصی‌سازی مدل‌ها
  • 28. کاربرد مدل‌های استدلال‌گر در اتوماسیون فرآیندهای علمی و مهندسی
  • 29. آینده‌نگری در توسعه مدل‌های استدلال‌گر با تمرکز بر بهره‌وری
  • 30. پروژه نهایی طراحی یک سیستم استدلال‌گر مبتنی بر Llama-Nemotron
تگ‌ها: Llama-Nemotron استدلال ماشینی بهینه‌سازی مدل‌های زبانی پردازش زبان طبیعی مدل‌های زبانی بزرگ معماری مدل‌های هوش مصنوعی هوش مصنوعی هوش مصنوعی مولد یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.