کتاب رازهای مدل‌های زبانی بزرگ: آشکارسازی منطق درونی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره رازهای مدل‌های زبانی بزرگ: آشکارسازی منطق درونی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تفسیرپذیری (Interpretability) و توضیح‌پذیری (Explainability) در LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی
• 3. معماری ترانسفورمر: بلوک‌های سازنده مدل‌های زبانی
• 4. مکانیسم توجه (Attention) در مدل‌های زبانی
• 5. خود-توجه (Self-Attention): درک روابط در متن
• 6. رمزگذاری موقعیتی (Positional Encoding) و اهمیت ترتیب کلمات
• 7. لایه‌های نرمال‌سازی (Normalization Layers) و نقش آن‌ها
• 8. تابع فعال‌سازی (Activation Functions) در مدل‌های زبانی
• 9. روش‌های تعبیه‌سازی کلمات (Word Embeddings)
• 10. Word2Vec: تولید نمایش‌های برداری کلمات
• 11. GloVe: روشی دیگر برای تعبیه‌سازی کلمات
• 12. FastText: درک مورفولوژی کلمات
• 13. مقایسه روش‌های تعبیه‌سازی کلمات
• 14. تعبیه‌سازی سطح جمله (Sentence Embeddings)
• 15. مدل‌های زبانی مبتنی بر RNN
• 16. مدل‌های زبانی مبتنی بر LSTM
• 17. مدل‌های زبانی مبتنی بر GRU
• 18. مزایا و معایب مدل‌های RNN، LSTM و GRU
• 19. پیش‌آموزش (Pre-training) مدل‌های زبانی
• 20. Fine-tuning: تنظیم دقیق مدل‌های از پیش‌آموزش شده
• 21. مدل BERT: معماری و کاربردها
• 22. مدل GPT: معماری و کاربردها
• 23. مدل‌های زبانی دوطرفه (Bidirectional Language Models)
• 24. مدل‌های زبانی یکطرفه (Unidirectional Language Models)
• 25. تولید متن با مدل‌های زبانی
• 26. تکمیل متن (Text Completion) و کاربردهای آن
• 27. ترجمه ماشینی با مدل‌های زبانی
• 28. خلاصه‌سازی متن با مدل‌های زبانی
• 29. پاسخ به سؤال با مدل‌های زبانی
• 30. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) با مدل‌های زبانی
• 31. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 32. مدل‌های زبانی و پردازش زبان طبیعی
• 33. ارزیابی مدل‌های زبانی: معیارها و روش‌ها
• 34. Perplexity: سنجش میزان سردرگمی مدل
• 35. BLEU Score: ارزیابی کیفیت ترجمه ماشینی
• 36. ROUGE Score: ارزیابی کیفیت خلاصه‌سازی متن
• 37. تکنیک‌های بهبود عملکرد مدل‌های زبانی
• 38. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
• 39. Dropout: جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 40. Batch Normalization: بهبود پایداری آموزش
• 41. Gradient Clipping: جلوگیری از انفجار گرادیان
• 42. مدل‌های زبانی و حافظه بلندمدت
• 43. مدل‌های زبانی و دانش‌بنیان (Knowledge-Based)
• 44. استفاده از دانش‌نامه‌ها در مدل‌های زبانی
• 45. استخراج دانش از متن با مدل‌های زبانی
• 46. مدل‌های زبانی و استدلال (Reasoning)
• 47. مدل‌های زبانی و حل مسئله
• 48. چالش‌های مدل‌های زبانی: سوگیری‌ها و تبعیض‌ها
• 49. روش‌های کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
• 50. اخلاق و مسئولیت در توسعه مدل‌های زبانی
• 51. آینده مدل‌های زبانی بزرگ
• 52. کاربردهای نوظهور مدل‌های زبانی
• 53. مدل‌های زبانی و پردازش گفتار
• 54. مدل‌های زبانی و بینایی کامپیوتر
• 55. تلفیق مدل‌های زبانی با سایر مدل‌های هوش مصنوعی
• 56. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای منابع محدود
• 57. مدل‌های زبانی و حریم خصوصی
• 58. مدل‌های زبانی و امنیت
• 59. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
• 60. Quantization: کاهش دقت محاسبات
• 61. Pruning: حذف اتصالات غیرضروری
• 62. Distillation: انتقال دانش از مدل بزرگ به مدل کوچک
• 63. استقرار مدل‌های زبانی در محیط‌های عملیاتی
• 64. APIهای مدل‌های زبانی
• 65. فریم‌ورک‌های توسعه مدل‌های زبانی (TensorFlow, PyTorch)
• 66. ابزارهای نظارت و مدیریت مدل‌های زبانی