فلش‌کارت‌های آموزشی مفاهیم پیشرفته LLM: ابزارها و پلتفرم‌های فراتر از مبانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مفاهیم پیشرفته LLM: ابزارها و پلتفرم‌های فراتر از مبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: ابزارها و پلتفرم‌های LLM**

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ پیشرفته
• 2. معماری‌های ترانسفورمر: بررسی عمیق
• 3. مکانیسم‌های توجه (Attention) در LLMها
• 4. خود-توجه (Self-Attention): اصول و کاربردها
• 5. توجه چند-رأسی (Multi-Head Attention): مزایا و پیاده‌سازی
• 6. لایه‌های نرمال‌سازی (Normalization Layers) در LLMها
• 7. روش‌های فعال‌سازی (Activation Functions) پیشرفته
• 8. بهینه‌سازهای گرادیان کاهشی (Gradient Descent Optimizers)
• 9. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
• 10. Regularization در LLMها: جلوگیری از بیش‌برازش
• 11. تکنیک‌های Dropout و Weight Decay
• 12. ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ: معیارها و روش‌ها
• 13. Perplexity: درک و محاسبه
• 14. BLEU Score: ارزیابی ترجمه ماشینی
• 15. ROUGE Score: ارزیابی خلاصه‌سازی متن
• 16. Fine-tuning LLMها: انتقال یادگیری
• 17. استراتژی‌های Fine-tuning: Full Fine-tuning و Parameter-Efficient Fine-tuning
• 18. LORA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models
• 19. QLoRA: Quantized Low-Rank Adaptation
• 20. استفاده از LLMها در تولید متن خلاقانه
• 21. ایجاد داستان و شعر با LLMها
• 22. خلاصه‌سازی خودکار متون طولانی
• 23. ترجمه ماشینی با LLMها: چالش‌ها و راه‌حل‌ها
• 24. تولید کد با LLMها: کاربرد در برنامه‌نویسی
• 25. مدل‌های زبانی بزرگ و پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 26. تشخیص موجودیت‌های نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition)
• 27. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 28. برچسب‌زنی نقش معنایی (Semantic Role Labeling)
• 29. پاسخ به سؤال (Question Answering) با LLMها
• 30. استخراج اطلاعات (Information Extraction)
• 31. مدیریت حافظه در LLMها: تکنیک‌های بهینه‌سازی
• 32. Quantization: کاهش حجم مدل
• 33. Pruning: حذف اتصالات غیرضروری
• 34. Distillation: انتقال دانش از مدل بزرگ به مدل کوچک
• 35. استفاده از LLMها در چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی
• 36. طراحی مکالمات طبیعی با LLMها
• 37. ارزیابی کیفیت پاسخ‌های چت‌بات
• 38. مقایسه پلتفرم‌های LLM: OpenAI, Google, Hugging Face
• 39. APIهای LLM: دسترسی و استفاده
• 40. Hugging Face Transformers: کتابخانه پایتون برای LLMها
• 41. TensorFlow و PyTorch: فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق برای LLMها
• 42. استقرار LLMها: چالش‌ها و راه‌حل‌ها
• 43. بهینه‌سازی LLMها برای استقرار در محیط‌های تولید
• 44. امنیت LLMها: تهدیدها و دفاع‌ها
• 45. حملات adversarial علیه LLMها
• 46. حفظ حریم خصوصی در LLMها: Differential Privacy
• 47. اخلاق در LLMها: سوگیری و انصاف
• 48. مسائل مربوط به مالکیت معنوی در LLMها
• 49. LLMها و آینده هوش مصنوعی
• 50. تحولات آینده در معماری LLMها
• 51. کاربردهای نوظهور LLMها در صنایع مختلف
• 52. یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF)
• 53. تکنیک‌های Prompt Engineering
• 54. Chain of Thought Prompting
• 55. Few-Shot Learning
• 56. Zero-Shot Learning
• 57. ارزیابی و رفع خطاهای LLMها
• 58. Bias Detection and Mitigation
• 59. Hallucination در LLMها و راه‌های مقابله با آن
• 60. استفاده از LLMها در تحلیل داده‌های متنی
• 61. Topic Modeling
• 62. Text Classification
• 63. Text Clustering
• 64. توسعه LLMهای چندزبانه
• 65. چالش‌های ترجمه ماشینی و LLMها
• 66. آینده پردازش زبان فارسی با LLMها