دوره کارگاه تخصصی: معماری توجه در مدل‌های زبانی بزرگ همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کارگاه تخصصی: معماری توجه در مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مکانیسم توجه در LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ و معماری توجه
• 2. مقدمه‌ای بر معماری ترانسفورمر
• 3. اجزای کلیدی ترانسفورمر: خود-توجهی
• 4. خود-توجهی چند-سری (Multi-Head Self-Attention)
• 5. توجه موقعیتی (Positional Encoding)
• 6. لایه‌های انکودر و دیکودر
• 7. کاربرد ترانسفورمر در پردازش زبان طبیعی
• 8. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و محدودیت‌های آن‌ها
• 9. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت بلند (LSTM)
• 10. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
• 11. مقایسه ترانسفورمر با RNN و LSTM
• 12. معماری‌های پیشرفته‌تر ترانسفورمر
• 13. ترانسفورمرهای فقط انکودر (مانند BERT)
• 14. ترانسفورمرهای فقط دیکودر (مانند GPT)
• 15. مدل‌های ترانسفورمر دوطرفه
• 16. یادگیری نمایش‌های زبانی (Word Embeddings)
• 17. Word2Vec و GloVe
• 18. یادگیری نمایش‌های متنی (Sentence Embeddings)
• 19. تکنیک‌های پیش-آموزش (Pre-training)
• 20. هدف‌گذاری پیش-آموزش: پیش‌بینی کلمه بعدی
• 21. هدف‌گذاری پیش-آموزش: پیش‌بینی کلمه ماسک شده
• 22. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 23. کاربرد تنظیم دقیق برای وظایف خاص
• 24. شناسایی موجودیت نام‌دار (NER)
• 25. دسته‌بندی متن (Text Classification)
• 26. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 27. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 28. پاسخ به پرسش (Question Answering)
• 29. تولید متن (Text Generation)
• 30. معماری‌های مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 31. مدل‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 32. پردازش زبان طبیعی با LLMs
• 33. چالش‌های معماری توجه در LLMs
• 34. بهینه‌سازی معماری توجه
• 35. توجه موضعی (Local Attention)
• 36. توجه پراکنده (Sparse Attention)
• 37. توجه خطی (Linear Attention)
• 38. توجه با حافظه بلندمدت
• 39. مدل‌های حافظه خارجی
• 40. روش‌های فشرده‌سازی مدل
• 41. کوانتیزاسیون (Quantization)
• 42. هرس کردن (Pruning)
• 43. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 44. معماری‌های مؤثر (Efficient Architectures)
• 45. Reformer و Longformer
• 46. Performer و Linformer
• 47. مدل‌های مبتنی بر گراف
• 48. معماری‌های ترکیبی
• 49. اهمیت داده‌ها در LLMs
• 50. پیش‌پردازش و پاکسازی داده‌ها
• 51. جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌ها
• 52. مجموعه داده‌های بزرگ و چالش‌های آن‌ها
• 53. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 54. تنظیم دقیق مدل بر روی داده‌های سفارشی
• 55. ملاحظات اخلاقی در LLMs
• 56. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 57. کاهش سوگیری در LLMs
• 58. مسئولیت‌پذیری در استفاده از LLMs
• 59. امنیت و حریم خصوصی در LLMs
• 60. مدل‌های زبانی و محتوای سازگار با قوانین
• 61. تولید محتوای آموزشی با LLMs
• 62. استفاده از LLMs در سیستم‌های آموزشی
• 63. ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ
• 64. معیارهای ارزیابی کمی
• 65. معیارهای ارزیابی کیفی
• 66. ارزیابی مدل‌های تولید متن
• 67. ارزیابی مدل‌های درک مطلب
• 68. چالش‌های ارزیابی LLMs
• 69. کاربردهای پیشرفته LLMs
• 70. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
• 71. پردازش تصویر و متن همزمان
• 72. پردازش صوت و متن همزمان
• 73. مدل‌های زبانی در رباتیک
• 74. مدل‌های زبانی برای تولید کد
• 75. مباحث پیشرفته در معماری توجه
• 76. توجه مبتنی بر محتوا (Content-Based Attention)
• 77. توجه مبتنی بر ساختار (Structure-Based Attention)
• 78. توجه پویا (Dynamic Attention)
• 79. یادگیری تقویتی برای تنظیم LLMs
• 80. تنظیم LLMs با بازخورد انسانی (RLHF)
• 81. تکنیک‌های بهینه‌سازی در زمان اجرا (Inference Optimization)
• 82. پردازش موازی و توزیع شده
• 83. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی
• 84. نقش معماری توجه در قابلیت تفسیرپذیری
• 85. تجسم معماری توجه
• 86. تحلیل اهمیت توکن‌ها
• 87. مدل‌های زبانی و فهم زبان طبیعی
• 88. توسعه مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 89. چالش‌های زبان فارسی در LLMs
• 90. مجموعه داده‌های فارسی برای LLMs
• 91. تنظیم دقیق مدل‌های جهانی بر روی زبان فارسی
• 92. کاربرد LLMs در پژوهش‌های علمی
• 93. کمک به نگارش مقالات علمی
• 94. استخراج اطلاعات از متون علمی
• 95. تولید فرضیه‌های پژوهشی
• 96. مدل‌های زبانی و نوآوری در آموزش
• 97. شخصی‌سازی یادگیری با LLMs
• 98. تولید محتوای آموزشی پویا
• 99. ابزارهای کمکی برای مدرسان
• 100. آینده معماری توجه و LLMs