معرفی دوره و اهداف آموزشی

دوره "آموزش تخصصی RAG و Fine-Tuning لینکدین (2024-6)" یک برنامه جامع است که برای توانمندسازی متخصصان حوزه هوش مصنوعی، دانشمندان داده، و توسعه‌دهندگان نرم‌افزار طراحی شده است. این دوره شما را با اصول بنیادین و تکنیک‌های پیشرفته RAG و Fine-Tuning آشنا می‌کند و به شما می‌آموزد چگونه این روش‌ها را برای بهبود عملکرد، دقت و قابلیت اطمینان مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) به کار بگیرید. با گذراندن این دوره، قادر خواهید بود:

• مفاهیم پیچیده RAG و Fine-Tuning را درک کرده و تفاوت‌ها و همپوشانی‌های آن‌ها را تشخیص دهید.
• استراتژی‌های مؤثر برای پیاده‌سازی RAG در سناریوهای مختلف، از جمله پرسش و پاسخ و تولید محتوا، را بیاموزید.
• فرایند Fine-Tuning مدل‌های زبانی را برای وظایف خاص و داده‌های سفارشی‌سازی شده، به صورت عملی تجربه کنید.
• روش‌های ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌های تقویت شده با RAG و Fine-Tuning را فرا بگیرید.
• چالش‌های رایج در پیاده‌سازی این تکنیک‌ها را شناسایی کرده و راهکارهای عملی برای غلبه بر آن‌ها بیابید.

سرفصل‌ها و محتوای دوره

محتوای این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که پوششی کامل از مباحث RAG و Fine-Tuning ارائه دهد:

بخش اول: مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و چالش‌ها

• مروری بر معماری و قابلیت‌های مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs).
• چالش‌های مربوط به دانش منسوخ، عدم دقت و تولید اطلاعات نادرست در LLMs.
• نیاز به روش‌های سفارشی‌سازی و بهبود عملکرد LLMs.

بخش دوم: RAG - نسل افزوده بازیابی

• مفهوم RAG و چرایی اهمیت آن.
• معماری‌های رایج RAG: احیاگرها (Retrievers)، مولدها (Generators) و پایگاه‌های دانش.
• روش‌های بازیابی متن: مبتنی بر کلمات کلیدی، مبتنی بر شباهت معنایی (Embeddings).
• تکنیک‌های پیشرفته بازیابی: Re-ranking، Re-hydration.
• نحوه ادغام دانش بازیابی شده با Prompt برای تولید پاسخ‌های دقیق‌تر.
• کاربردهای RAG: پرسش و پاسخ (Q&A)، خلاصه‌سازی، تولید محتوا.

بخش سوم: Fine-Tuning - تنظیم دقیق مدل‌های زبانی

• مفهوم Fine-Tuning و اهداف آن.
• تفاوت Fine-Tuning با Prompt Engineering.
• انواع Fine-Tuning: Full Fine-Tuning، Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) مانند LoRA.
• مراحل آماده‌سازی داده برای Fine-Tuning.
• فرآیند آموزش و تنظیم Hyperparameters.
• ارزیابی عملکرد مدل پس از Fine-Tuning.
• کاربرد Fine-Tuning در سفارشی‌سازی مدل برای وظایف خاص.

بخش چهارم: ترکیب RAG و Fine-Tuning

• استراتژی‌های هم‌افزایی: Fine-Tuning برای بهبود بازیابی، Fine-Tuning برای بهبود تولید.
• سناریوهای پیشرفته: استفاده ترکیبی برای حل مسائل پیچیده.

بخش پنجم: پیاده‌سازی عملی و نکات کلیدی

• استفاده از ابزارها و کتابخانه‌های رایج (مانند LangChain، LlamaIndex).
• مثال‌های عملی از پیاده‌سازی RAG و Fine-Tuning.
• نکات مهم در انتخاب داده، تنظیم پارامترها و مدیریت منابع.
• چالش‌های رایج و راهکارهای آن‌ها.

پیش‌نیازها

برای بهره‌مندی کامل از این دوره، توصیه می‌شود دانش پایه در زمینه‌های زیر را داشته باشید:

• آشنایی با مفاهیم اولیه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق.
• تجربه کار با زبان برنامه‌نویسی پایتون.
• آشنایی مقدماتی با کتابخانه‌های پردازش زبان طبیعی (مانند NLTK، spaCy).
• درک مفاهیم اولیه مدل‌های زبانی (مانند Word Embeddings، Transformers).

هرچند این دوره سعی در پوشش مفاهیم اساسی دارد، داشتن پیش‌زمینه قوی، فرایند یادگیری را تسهیل خواهد کرد.

مخاطبان هدف

این دوره برای طیف وسیعی از متخصصان و علاقه‌مندان حوزه هوش مصنوعی مناسب است، از جمله:

• دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین: که به دنبال ارتقاء مهارت‌های خود در کار با مدل‌های زبانی بزرگ هستند.
• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار: که علاقه‌مند به افزودن قابلیت‌های پیشرفته پردازش زبان طبیعی به محصولات خود هستند.
• محققان هوش مصنوعی: که در زمینه مدل‌های زبانی فعالیت می‌کنند و به دنبال آخرین روش‌ها و تکنیک‌ها هستند.
• مدیران محصول و استراتژیست‌های فنی: که می‌خواهند درک عمیق‌تری از قابلیت‌ها و محدودیت‌های LLMs برای تصمیم‌گیری‌های استراتژیک داشته باشند.
• دانشجویان رشته‌های مرتبط: که به دنبال یادگیری کاربردی و عمیق مباحث پیشرفته هوش مصنوعی هستند.

مزایای دانلود و یادگیری آفلاین این دوره

با دسترسی به فایل‌های دانلودی این دوره، شما از انعطاف‌پذیری بی‌نظیری در فرایند یادگیری بهره‌مند خواهید شد:

• یادگیری در هر زمان و هر مکان: بدون نیاز به اتصال دائمی اینترنت، می‌توانید در زمان و مکانی که برایتان مناسب است، به محتوای آموزشی دسترسی داشته باشید.
• دسترسی دائمی و بدون محدودیت: پس از دانلود، محتوا همیشه در دسترس شما خواهد بود و دیگر نگران انقضای دسترسی نخواهید بود.
• کنترل کامل بر سرعت یادگیری: می‌توانید ویدئوها را متوقف کرده، بخش‌ها را تکرار کنید، و مطالب را با سرعت دلخواه خودتان بیاموزید.
• حذف دغدغه محدودیت پهنای باند: بارگیری اولیه به شما امکان می‌دهد بدون نگرانی از مصرف اینترنت، به تماشای ویدئوها و مطالعه مطالب بپردازید.
• مرور و بازیابی آسان: امکان سازماندهی فایل‌ها و مرور سریع مطالب در زمان نیاز، فرآیند یادگیری و به‌روزرسانی دانش را آسان‌تر می‌کند.

نکات کلیدی که یاد می‌گیرند

پس از اتمام این دوره، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود:

• طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های RAG: برای پاسخگویی به سوالات بر اساس مجموعه اسناد خاص یا تولید محتوای مبتنی بر اطلاعات دقیق.
• سفارشی‌سازی LLMs: از طریق Fine-Tuning، مدل‌ها را برای وظایف تخصصی مانند تحلیل احساسات، دسته‌بندی متن، یا تولید کد بهینه کنید.
• بهبود دقت و کاهش Hallucinations: با استفاده از RAG، مدل‌ها را به منابع اطلاعاتی معتبر متصل کرده و خطاهای رایج را کاهش دهید.
• بهینه‌سازی مدل‌ها برای وظایف خاص: با درک عمیق از Fine-Tuning، مدل‌ها را برای نیازهای منحصر به فرد پروژه خود انطباق دهید.
• تجزیه و تحلیل و ارزیابی عملکرد: معیارهای لازم برای سنجش کیفیت پاسخ‌های تولید شده توسط مدل‌های RAG و Fine-Tuning شده را شناسایی و به کار بگیرید.
• استفاده از ابزارهای مدرن: با ابزارهای کلیدی و فریم‌ورک‌های موجود در اکوسیستم LLMs آشنا شده و قادر به استفاده عملی از آن‌ها باشید.

این دوره، دریچه‌ای نو به سوی دنیای هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی گشوده و شما را برای ساخت نسل بعدی برنامه‌های کاربردی مبتنی بر LLMs آماده می‌سازد.