اکسپرس 24
کتاب مقایسه و تحلیل معماری LLMهای متن‌باز: OpenAI، DeepSeek و Qwen

کتاب مقایسه و تحلیل معماری LLMهای متن‌باز: OpenAI، DeepSeek و Qwen

تگ‌ها: DeepSeek Fine-tuning GPT LLM NLP OpenAI Qwen آموزش LLM پردازش زبان طبیعی متن‌باز مدل زبانی معماری LLM مقایسه مدل‌ها هوش مصنوعی یادگیری عمیق

انتخاب پلن

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 مقایسه و تحلیل معماری LLMهای متن‌باز: OpenAI، DeepSeek و Qwen

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و کاربردهای آن‌ها
  • 2. معماری ترانسفورمر: بلوک‌های سازنده LLMها
  • 3. بررسی مدل OpenAI: GPT-3 و GPT-4
  • 4. بررسی معماری GPT-3: لایه‌ها، پارامترها و آموزش
  • 5. بررسی معماری GPT-4: پیشرفت‌ها و تغییرات کلیدی
  • 6. معماری DeepSeek LLM: رویکردی متفاوت
  • 7. بررسی دقیق معماری DeepSeek: لایه‌ها، بهینه‌سازی‌ها و ویژگی‌ها
  • 8. مقایسه DeepSeek با GPT-3: نقاط قوت و ضعف
  • 9. معرفی مدل Qwen: LLM متن‌باز قدرتمند
  • 10. بررسی معماری Qwen: طراحی، ساختار و آموزش
  • 11. مقایسه Qwen با GPT-3 و DeepSeek: تفاوت‌های کلیدی
  • 12. اندازه‌گیری عملکرد LLMها: معیارها و روش‌ها
  • 13. ارزیابی کیفیت متن تولید شده توسط LLMها
  • 14. بررسی دقت و صحت پاسخ‌های LLMها
  • 15. ارزیابی سرعت و کارایی LLMها
  • 16. مقایسه حافظه مورد نیاز و هزینه آموزش LLMها
  • 17. بهینه‌سازی LLMها برای استقرار در محیط‌های مختلف
  • 18. تکنیک‌های Quantization برای کاهش حجم مدل
  • 19. استفاده از Distillation برای انتقال دانش از مدل بزرگ به مدل کوچک
  • 20. پیاده‌سازی LLMها بر روی سخت‌افزارهای مختلف (CPU, GPU, TPU)
  • 21. Fine-tuning LLMها برای وظایف خاص
  • 22. آماده‌سازی داده‌ها برای Fine-tuning
  • 23. انتخاب پارامترهای مناسب برای Fine-tuning
  • 24. استفاده از تکنیک‌های Regularization در Fine-tuning
  • 25. ارزیابی عملکرد مدل Fine-tuned
  • 26. بررسی چالش‌های مربوط به Bias در LLMها
  • 27. روش‌های کاهش Bias در LLMها
  • 28. تکنیک‌های مقابله با حملات Adversarial بر روی LLMها
  • 29. امنیت LLMها و جلوگیری از سوء استفاده
  • 30. بررسی مسائل اخلاقی مربوط به LLMها
  • 31. آینده LLMها: ترندها و پیش‌بینی‌ها
  • 32. مقایسه لایه‌های Attention در GPT، DeepSeek و Qwen
  • 33. بررسی روش‌های موازی‌سازی آموزش LLMها
  • 34. تأثیر اندازه مجموعه داده بر عملکرد LLMها
  • 35. بررسی نقش Embeddingها در LLMها
  • 36. مقایسه الگوریتم‌های بهینه‌سازی مورد استفاده در آموزش LLMها
  • 37. بررسی معماری Sparse Transformer و کاربرد آن در LLMها
  • 38. بررسی معماری Mixture of Experts (MoE) و کاربرد آن در LLMها
  • 39. تحلیل معماری‌های Decoder-only در LLMها
  • 40. تحلیل معماری‌های Encoder-Decoder در LLMها
  • 41. بررسی role positional encoding در LLMها
  • 42. بررسی تکنیک‌های data augmentation برای بهبود عملکرد LLMها
  • 43. بررسی روش‌های ارزیابی LLMها با استفاده از human evaluation
  • 44. مقایسه روش‌های مختلف tokenization
  • 45. بررسی تکنیک‌های Prompt Engineering
  • 46. بررسی نقش Reinforcement Learning in LLM training
  • 47. بررسی framework های محبوب برای توسعه LLM (PyTorch, TensorFlow)

📚 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.