کتاب DPO: آینده بهینه‌سازی LLM با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره DPO: آینده بهینه‌سازی LLM

موضوع کلی: توسعه و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

موضوع میانی: تکنیک‌های جایگزین RLHF (Direct Preference Optimization - DPO)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. مفاهیم کلیدی بهینه‌سازی LLM
• 3. معماری ترانسفورمر و نقش آن در LLM
• 4. پیش‌آموزش و تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 5. مجموعه داده‌ها و منابع برای آموزش LLM
• 6. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی
• 7. معیارهای ارزیابی کیفیت متن تولید شده
• 8. تکنیک‌های کاهش سوگیری در LLM
• 9. روش‌های مقابله با توهم در LLM
• 10. بهینه‌سازی حافظه در LLM‌های بزرگ
• 11. کاهش تأخیر در پاسخ‌دهی LLM
• 12. کمیت‌سازی و هرس کردن مدل‌های زبانی
• 13. تقطیر دانش برای کاهش حجم مدل
• 14. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی برای LLM
• 15. بهینه‌سازی مصرف انرژی در LLM
• 16. یادگیری فدرال و حفظ حریم خصوصی
• 17. تکنیک‌های افزایش سرعت استنتاج
• 18. روش‌های انتخاب بهترین مدل LLM
• 19. استفاده از LLM در پردازش زبان طبیعی
• 20. کاربردهای LLM در خلاصه‌سازی متن
• 21. LLM و تولید محتوای خلاقانه
• 22. LLM و ترجمه ماشینی
• 23. LLM و پاسخ به سوالات
• 24. LLM و چت‌بات‌ها
• 25. LLM و تحلیل احساسات
• 26. LLM و تشخیص موجودیت نام‌دار
• 27. LLM و طبقه‌بندی متن
• 28. بهینه‌سازی LLM برای زبان فارسی
• 29. چالش‌های بومی‌سازی LLM
• 30. استفاده از Embedding در LLM
• 31. مکانیسم‌های توجه در LLM
• 32. تکنیک‌های یادگیری خودنظارتی
• 33. بهینه‌سازی LLM با استفاده از بازخورد انسانی
• 34. تقویت یادگیری با استفاده از LLM
• 35. توسعه LLM برای وظایف خاص
• 36. استفاده از LLM در حوزه سلامت
• 37. LLM و آموزش و پرورش
• 38. LLM و خدمات مشتری
• 39. LLM و تولید کد
• 40. استفاده از LLM در تحلیل داده
• 41. تکنیک‌های پردازش متن برای LLM
• 42. پیش‌پردازش داده‌ها و پاکسازی
• 43. توکنایزرها و نقش آن‌ها در LLM
• 44. بهینه‌سازی مدل برای داده‌های کم‌حجم
• 45. روش‌های مقابله با داده‌های نویزی