اکسپرس 24
کتاب مفاهیم کلیدی در LLMها: ترنسفورمرها و مکانیزم توجه

کتاب مفاهیم کلیدی در LLMها: ترنسفورمرها و مکانیزم توجه

تگ‌ها: Attention Mechanism BERT Deep Learning Fine-tuning GPT Hugging Face NLP Self-Attention Transformer Architecture آموزش LLM پردازش زبان طبیعی ترنسفورمر مدل‌های زبانی بزرگ مکانیزم توجه هوش مصنوعی مولد

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مفاهیم کلیدی در LLMها: ترنسفورمرها و مکانیزم توجه

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) - مفاهیم و اصول**

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مروری بر سیر تکامل مدل‌های زبانی از N-gram تا ترنسفورمرها
  • 2. معماری کلی ترنسفورمر و جایگاه آن در خانواده مدل‌های عصبی
  • 3. ورودی مدل ترنسفورمر: توکن‌سازی و تبدیل کلمات به بردارهای عددی
  • 4. مفهوم position encoding و اهمیت ترتیب کلمات در پردازش زبان
  • 5. معرفی مکانیزم توجه و دلیل نیاز به آن در مدل‌های زبانی
  • 6. توجه نقطه‌ای (Dot-Product Attention) و نحوه محاسبه امتیازات شباهت
  • 7. مکانیزم توجه مقیاس‌یافته (Scaled Dot-Product Attention) و دلیل مقیاس‌سازی
  • 8. توجه چندسر (Multi-Head Attention) و تأثیر آن بر کیفیت خروجی
  • 9. لایه نرمال‌سازی (Layer Normalization) در معماری ترنسفورمر
  • 10. شبکه عصبی پیشخور (Feed-Forward) و نقش آن در هر بلوک ترنسفورمر
  • 11. اتصال‌های باقیمانده (Residual Connections) و اهمیت آن‌ها در آموزش عمیق
  • 12. مقایسه مکانیزم توجه با شبکه‌های بازگشتی (RNN و LSTM)
  • 13. رمزگذار (Encoder) در ترنسفورمر: ساختار و جریان داده
  • 14. رمزگشا (Decoder) در ترنسفورمر: تفاوت‌ها با رمزگذار و توجه پنهان‌شده
  • 15. توجه متقاطع (Cross-Attention) در رمزگشا و نحوه ترکیب اطلاعات
  • 16. مدل‌های تنها-رمزگذار: بررسی معماری BERT
  • 17. مدل‌های تنها-رمزگشا: بررسی معماری GPT
  • 18. مدل‌های رمزگذار-رمزگشا: بررسی معماری T5 و BART
  • 19. نحوه آموزش مدل‌های ترنسفورمر با رویکردهای خودنظارتی
  • 20. آموزش از طریق مدل‌سازی زبانی خودهمه‌زا (Autoregressive LM)
  • 21. آموزش از طریق مدل‌سازی زبانی پوشانده (Masked LM)
  • 22. پیش‌آموزش (Pre-training) و تنظیم دقیق (Fine-tuning) در LLMها
  • 23. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ (پرسش‌پذیری، دقت، و ...)
  • 24. چالش‌های حافظه و محاسباتی در ترنسفورمرهای بزرگ
  • 25. معرفی معماری‌های بهینه‌شده: Longformer، BigBird و Reformer
  • 26. مکانیزم توجه اسپارس (Sparse Attention) و کاربرد آن در متن‌های طولانی
  • 27. مقیاس‌پذیری مکانیزم توجه و راهکارهای کاهش پیچیدگی محاسباتی
  • 28. نقش مکانیزم توجه در درک روابط دوربرد بین کلمات
  • 29. تفسیرپذیری توجه: چگونه می‌توان وزن‌های توجه را تحلیل کرد؟
  • 30. استفاده از توجه برای توضیح‌پذیری و عیب‌یابی مدل‌های زبانی
  • 31. موفقیت‌های عملی ترنسفورمرها در ترجمه ماشینی و خلاصه‌سازی متن
  • 32. کاربرد ترنسفورمرها در پاسخ‌گویی به سؤال و سیستم‌های پرسش‌وپاسخ
  • 33. نقش ترنسفورمرها در تولید متن و داستان‌سرایی با هوش مصنوعی
  • 34. معرفی کتابخانه‌های پیاده‌سازی ترنسفورمر (Hugging Face Transformers)
  • 35. کار با مدل‌های از پیش‌آموزش‌دیده و APIهای مربوطه
  • 36. نحوه تنظیم دقیق یک مدل ترنسفورمر بر روی داده‌های سفارشی
  • 37. بهینه‌سازی فراپارامترها در مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر
  • 38. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف ترنسفورمر روی تسک‌های استاندارد
  • 39. چالش‌های اخلاقی و سوگیری‌های موجود در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 40. راهکارهای کاهش سوگیری در خروجی مدل‌های ترنسفورمر
  • 41. محدودیت‌های کنونی مکانیزم توجه در درک استدلال منطقی
  • 42. نگاهی به آینده: معماری‌های جایگزین یا مکمل برای مکانیزم توجه
  • 43. پروژه عملی: پیاده‌سازی مکانیزم توجه از صفر با پایتون و NumPy
  • 44. پروژه عملی: تحلیل وزن‌های توجه در یک مدل ترجمه ماشینی
  • 45. پروژه عملی: تنظیم دقیق یک مدل BERT برای تحلیل احساسات
  • 46. جمع‌بندی نهایی و ارائه نقشه راه برای ادامه یادگیری در حوزه LLMها

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.