کتاب صوتی راهنمای جامع طراحی و پیاده‌سازی کاربردی مدل‌های زبانی متن‌باز (Llama 3) در محیط‌های بومی و سازمانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع طراحی و پیاده‌سازی کاربردی مدل‌های زبانی متن‌باز (Llama 3) در محیط‌های بومی و سازمانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری مدل‌های زبانی بزرگ مبتنی بر ترنسفورمر
• 2. آشنایی با خانواده مدل‌های Llama 3 و ویژگی‌های فنی نسخه‌های 8B و 70B
• 3. آماده‌سازی زیرساخت‌های سخت‌افزاری و پردازنده‌های گرافیکی برای اجرای مدل
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط‌های توسعه پایتون و کتابخانه‌های هوش مصنوعی
• 5. مفاهیم توکنایزیشن و نحوه پردازش متون فارسی در مدل‌های زبانی
• 6. ساختار دقیق معماری Llama 3 و مکانیزم توجه به خود
• 7. روش‌های بارگذاری مدل و مدیریت حافظه در محیط‌های سازمانی
• 8. استفاده از کتابخانه Hugging Face برای دانلود و مدیریت وزن‌های مدل
• 9. تکنیک‌های کوانتیزاسیون برای کاهش حجم مدل و افزایش سرعت استنتاج
• 10. پیاده‌سازی استنتاج مدل در محیط‌های محلی با استفاده از Ollama
• 11. مبانی مهندسی پرامپت برای بهبود دقت پاسخ‌های مدل
• 12. تکنیک‌های پیشرفته پرامپت‌نویسی برای وظایف تخصصی سازمانی
• 13. اصول استخراج اطلاعات و دسته‌بندی متون با مدل‌های زبانی
• 14. ایجاد سیستم‌های پاسخگویی به سوالات مبتنی بر دانش داخلی
• 15. مفهوم بازیابی تقویت‌شده با تولید (RAG) در پیاده‌سازی‌های سازمانی
• 16. ساختار پایگاه داده‌های برداری (Vector Databases) و کاربرد آن‌ها
• 17. روش‌های تبدیل متون به بردار (Embedding) برای جستجوی معنایی
• 18. پیاده‌سازی خط لوله کامل RAG برای اسناد فارسی
• 19. ارزیابی دقت و کیفیت پاسخ‌دهی مدل‌های زبانی در محیط‌های بومی
• 20. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های Llama 3 برای کاربردهای خاص
• 21. آشنایی با روش‌های کارآمد تنظیم دقیق نظیر LoRA و QLoRA
• 22. آماده‌سازی و پیش‌پردازش مجموعه‌داده‌های آموزشی متنی
• 23. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی پارامترها در حین فرآیند تنظیم دقیق
• 24. استفاده از تکنیک‌های یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی در تنظیم مدل
• 25. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل پس از تنظیم دقیق
• 26. استقرار مدل‌های آموزش‌دیده در قالب APIهای سازمانی
• 27. امنیت در استقرار مدل‌های زبانی و جلوگیری از تزریق پرامپت مخرب
• 28. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی و تحلیل لاگ‌ها
• 29. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های هوش مصنوعی در سازمان‌های بزرگ
• 30. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها در مدل‌های بومی
• 31. بررسی چالش‌های پردازش زبان فارسی و راهکارهای بهبود آن
• 32. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با نرم‌افزارهای سازمانی موجود
• 33. کاربرد مدل‌های زبانی در تولید محتوای هوشمند و خلاصه سازی متون
• 34. طراحی سیستم‌های تحلیل احساسات بر پایه Llama 3
• 35. استفاده از مدل برای تولید کد و پشتیبانی از فرآیندهای توسعه نرم‌افزار
• 36. بهینه‌سازی مصرف انرژی و منابع در مدل‌های مستقر شده
• 37. آشنایی با چارچوب‌های متن‌باز برای مدیریت چرخه عمر مدل (MLOps)
• 38. بررسی آینده مدل‌های زبانی متن‌باز و نقش آن‌ها در بومی‌سازی فناوری
• 39. پروژه عملی: طراحی یک دستیار هوشمند سازمانی با استفاده از Llama 3