فلش‌کارت‌های آموزشی راهنمای عملی پیاده‌سازی و شخصی‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از ابزارهای Hugging Face و LangChain

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای عملی پیاده‌سازی و شخصی‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از ابزارهای Hugging Face و LangChain

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و کاربردهای متن‌باز

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با اکوسیستم هوش مصنوعی و مدل‌های متن‌باز
• 3. نقش مدل‌های زبانی در تحول پردازش زبان طبیعی
• 4. بررسی معماری مدل‌های ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 5. آشنایی با کتابخانه Hugging Face Transformers
• 6. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای کار با مدل‌های زبانی
• 7. نحوه بارگذاری و استفاده از مدل MPT-7B در پایتون
• 8. کار با مخزن مدل‌ها در Hugging Face Hub
• 9. پیش‌پردازش متون و آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های زبانی
• 10. توکنایز کردن متون با استفاده از توکنایزرهای اختصاصی
• 11. استفاده از پایپ‌لاین‌های Hugging Face برای استنتاج سریع
• 12. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی استفاده از GPU
• 13. آشنایی با چارچوب LangChain برای توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی
• 14. کار با Prompt Templates در LangChain
• 15. مدیریت حافظه در مدل‌های زبانی برای گفتگوهای پیوسته
• 16. استفاده از Chains برای پیوند دادن عملیات‌های مختلف
• 17. اتصال مدل‌های زبانی به ابزارهای خارجی
• 18. مفهوم بردارسازی متون و پایگاه‌داده‌های برداری
• 19. ذخیره‌سازی و بازیابی دانش با استفاده از Vector Stores
• 20. تکنیک بازیابی تقویت‌شده با دانش یا RAG
• 21. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ بر اساس اسناد شخصی
• 22. شخصی‌سازی مدل‌های زبانی با استفاده از Fine-tuning
• 23. استفاده از روش‌های کارآمد مانند LoRA برای تنظیم دقیق
• 24. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی در کاربردهای خاص
• 25. راهکارهای کاهش توهمات مدل در پاسخ‌های تولیدی
• 26. استفاده از مدل‌های زبانی برای تحلیل و طبقه‌بندی متون فارسی
• 27. تکنیک‌های مهندسی پرامپت برای بهبود کیفیت خروجی
• 28. ایجاد سیستم‌های خودکار برای خلاصه‌سازی متون
• 29. طراحی رابط کاربری برای برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 30. به‌کارگیری Agentها در LangChain برای انجام وظایف پیچیده
• 31. امنیت در استقرار مدل‌های زبانی و جلوگیری از نشت داده‌ها
• 32. ملاحظات اخلاقی در توسعه و استفاده از مدل‌های زبانی
• 33. استقرار مدل‌های شخصی‌سازی شده در محیط‌های عملیاتی
• 34. بهینه‌سازی مدل برای سرعت بیشتر در زمان استنتاج
• 35. آشنایی با فرمت‌های فشرده‌سازی مدل مانند GGUF و ONNX
• 36. نظارت بر عملکرد مدل در محیط تولید
• 37. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در پیاده‌سازی مدل‌های بزرگ
• 38. تلفیق مدل‌های زبانی با پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای
• 39. ساخت دستیار هوشمند با قابلیت دسترسی به منابع سازمانی
• 40. استراتژی‌های بهینه‌سازی هزینه در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 41. مروری بر آینده مدل‌های زبانی و ابزارهای متن‌باز