کتاب صوتی راهکارهای عملیاتی و استانداردهای توسعه مدل‌های زبانی در محیط‌های تولیدی (Production)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی و استانداردهای توسعه مدل‌های زبانی در محیط‌های تولیدی (Production)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI & Machine Learning)

موضوع میانی: مهندسی و پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM Engineering)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و چرخه حیات مدل‌های زبانی بزرگ در محیط عملیاتی
• 2. معماری سیستم‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی در مقیاس تولید
• 3. انتخاب مدل مناسب بر اساس نیازهای فنی و محدودیت‌های سخت‌افزاری
• 4. پیش‌پردازش داده‌ها و استانداردسازی ورودی‌ها برای مدل‌های زبانی
• 5. روش‌های مهندسی پرامپت جهت بهینه‌سازی خروجی مدل
• 6. مدیریت و کنترل هزینه در فراخوانی مدل‌های زبانی (API Cost Management)
• 7. پیاده‌سازی استراتژی‌های کشینگ برای کاهش تاخیر و هزینه
• 8. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در تعامل با مدل‌های زبانی
• 9. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات تقویت‌شده برای افزایش دقت پاسخ‌ها
• 10. ارزیابی کیفیت خروجی مدل با استفاده از معیارهای کمی و کیفی
• 11. روش‌های کاهش توهمات مدل و افزایش انطباق با واقعیت
• 12. مدیریت حافظه و پنجره کانتکست در مدل‌های زبانی
• 13. پیاده‌سازی ساختارهای داده برای مدیریت متون طولانی
• 14. استفاده از تکنیک‌های یادگیری درون‌متنی برای بهبود عملکرد
• 15. روش‌های نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 16. شناسایی و تحلیل خطاهای رایج در خروجی‌های مدل
• 17. استراتژی‌های بازخوردگیری و اصلاح مستمر مدل
• 18. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با پایگاه‌های داده برداری
• 19. بهینه‌سازی نرخ پاسخ‌دهی و مدیریت ترافیک ورودی
• 20. مقابله با حملات تزریق پرامپت و حفظ امنیت سیستم
• 21. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل و کوانتایزاسیون برای استقرار بهینه
• 22. پیاده‌سازی سیستم‌های لاگ‌گیری و مانیتورینگ برای تحلیل رفتار مدل
• 23. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل و استراتژی‌های به‌روزرسانی
• 24. تست‌های واحد و یکپارچگی برای جریان‌های کاری مبتنی بر مدل
• 25. تطبیق خروجی‌های مدل با استانداردهای اخلاقی و الزامات قانونی
• 26. پشتیبانی از زبان فارسی و بهینه‌سازی توکن‌بندی برای متون فارسی
• 27. تکنیک‌های تنظیم دقیق مدل برای حوزه‌های تخصصی خاص
• 28. مدیریت شکست‌های سیستم و استراتژی‌های بازگشت به حالت امن
• 29. طراحی واسط‌های کاربری برای تعامل بهینه با مدل‌های زبانی
• 30. بررسی مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های پردازشی برای مدل‌های بزرگ
• 31. اصول مستندسازی و مدیریت دانش در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 32. استفاده از ابزارهای ارکستراسیون برای مدیریت زنجیره وظایف
• 33. تحلیل و گزارش‌گیری از میزان بهره‌وری مدل در محیط واقعی
• 34. تکنیک‌های کاهش سوگیری و افزایش دقت در مدل‌های زبانی
• 35. آمادگی برای تغییرات و به‌روزرسانی‌های آینده در حوزه مدل‌های زبانی