کتاب صوتی اصول طراحی و توسعه مدل‌های زبانی بزرگ سفارشی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول طراحی و توسعه مدل‌های زبانی بزرگ سفارشی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: انواع و کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ**

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و معماری ترانسفورماتور
• 2. بررسی انواع مدل‌های زبانی بزرگ و تفاوت مدل‌های متن‌باز و تجاری
• 3. تعریف اهداف و سناریوهای کاربردی برای توسعه مدل‌های سفارشی
• 4. بررسی سخت‌افزار مورد نیاز، پردازنده‌های گرافیکی (GPU/TPU) و زیرساخت محاسباتی
• 5. مفاهیم پایه توکنایزایی و ساخت واژه‌نامه‌های اختصاصی (Custom Tokenization)
• 6. جمع‌آوری، پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی خام برای آموزش مدل
• 7. روش‌های پالایش کیفیت دیتا و حذف نویز و اطلاعات تکراری
• 8. طراحی پایپ‌لاین‌های آماده‌سازی و برچسب‌زنی داده‌های تخصصی
• 9. آشنایی با کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های مرجع مانند PyTorch و Hugging Face
• 10. پیکربندی و راه‌اندازی معماری پایه مدل از صفر (From Scratch)
• 11. تنظیم هایپرپارامترهای اصلی مدل و لایه‌های توجه (Attention Layers)
• 12. مفاهیم پیش‌تمرین (Pre-training) و مدیریت کورپورای بزرگ متنی
• 13. پیاده‌سازی مکانیزم‌های توزیع‌شده برای آموزش موازی مدل‌های بزرگ
• 14. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی مصرف VRAM در حین آموزش
• 15. آشنایی با تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در LLMها
• 16. مفهوم تنظیم دقیق (Fine-tuning) و کاربردهای آن در سفارشی‌سازی مدل
• 17. آموزش کامل روش Full Fine-tuning و چالش‌های محاسباتی آن
• 18. آشنایی با تکنیک‌های تنظیم دقیق کارآمد پارامتری (PEFT)
• 19. پیاده‌سازی روش LoRA (Low-Rank Adaptation) و تنظیم پارامترهای آن
• 20. استفاده از روش QLoRA برای کاهش شدید مصرف حافظه در تنظیم دقیق
• 21. روش‌های پیشرفته مانند Prefix Tuning و Prompt Tuning
• 22. تنظیم دقیق دستورالعمل‌محور (Instruction Fine-tuning) برای هدایت رفتار مدل
• 23. همسوسازی مدل (Alignment) با استفاده از یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 24. روش نوین DPO (Direct Preference Optimization) بدون نیاز به مدل پاداش
• 25. بهینه‌سازی پاسخ‌دهی مدل با تکنیک‌های مهندسی پرامپت پیشرفته
• 26. طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های RAG (Retrieval-Augmented Generation) پایه
• 27. استفاده از پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases) در مدل‌های سفارشی
• 28. روش‌های ارزیابی کیفی و کمی مدل‌های زبانی بزرگ سفارشی
• 29. استفاده از بنچمارک‌های استاندارد برای سنجش دقت و کارایی مدل
• 30. تکنیک‌های کم‌سازی مدل شامل Quantization (کوانتیزاسیون 4 بیتی و 8 بیتی)
• 31. روش‌های Pruning و Knowledge Distillation برای سبک‌سازی مدل‌های بزرگ
• 32. آماده‌سازی مدل سفارشی برای استقرار (Deployment) در محیط عملیاتی
• 33. پیاده‌سازی APIهای مقیاس‌پذیر برای سرویس‌دهی مدل با FastAPI
• 34. استفاده از ابزارهای استقرار پرسرعت مانند vLLM و TGI
• 35. مدیریت چالش‌های امنیتی، سوگیری‌های زبانی و جلوگیری از توهم (Hallucination) مدل
• 36. مانیتورینگ عملکرد مدل سفارشی در محیط تولید (Production) و به‌روزرسانی مستمر