فلش‌کارت‌های آموزشی نوآوری‌های DeepSeek در معماری و کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره نوآوری‌های DeepSeek در معماری و کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
• 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 3. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی
• 4. معماری‌های پایه در LLMs
• 5. ترنسفورمرها و مکانیزم توجه
• 6. مدل‌های ترنسفورمر پیشین و پسین
• 7. معرفی مدل‌های زبانی DeepSeek
• 8. ویژگی‌های منحصربه‌فرد DeepSeek
• 9. معماری مدل‌های DeepSeek
• 10. تکنیک‌های پیشرفته در DeepSeek
• 11. بهینه‌سازی معماری ترنسفورمر
• 12. مکانیسم‌های توجه کارآمد
• 13. لایه نرمال‌سازی در DeepSeek
• 14. توابع فعال‌سازی نوآورانه
• 15. کاهش ابعاد در مدل‌های بزرگ
• 16. مقیاس‌پذیری در معماری‌های DeepSeek
• 17. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 18. مجموعه‌داده‌های مورد استفاده در DeepSeek
• 19. پیش‌پردازش داده‌ها برای LLMs
• 20. پاکسازی و نرمال‌سازی متن
• 21. توکنایزرها و روش‌های کدگذاری
• 22. تکنیک‌های کدگذاری کارآمد
• 23. تنظیمات هایپرپارامتر در آموزش
• 24. روش‌های بهینه‌سازی در DeepSeek
• 25. گرادیان کاهشی تصادفی و مشتقات آن
• 26. یادگیری با نرخ متغیر
• 27. تنظیمات بچ سایز و اثر آن
• 28. تنظیمات اپوک و زمان توقف زودهنگام
• 29. مدیریت حافظه در آموزش LLMs
• 30. استراتژی‌های توزیع آموزش
• 31. آموزش توزیع شده با چندین GPU
• 32. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
• 33. تنظیمات موازی‌سازی مدل و داده
• 34. ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ
• 35. معیارهای ارزیابی سنتی LLMs
• 36. Perplexity و کاربردهای آن
• 37. معیارهای مبتنی بر وظایف خاص
• 38. BLEU و ROUGE برای تولید متن
• 39. METEOR و CIDEr
• 40. معیارهای جدید در ارزیابی DeepSeek
• 41. ارزیابی خلاقیت و انسجام
• 42. ارزیابی ایمنی و بی‌طرفی مدل
• 43. روش‌های ارزیابی انسانی
• 44. کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ
• 45. تولید متن خلاقانه
• 46. خلاصه‌سازی متون طولانی
• 47. ترجمه ماشینی پیشرفته
• 48. پاسخ به سوالات و استخراج اطلاعات
• 49. چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی
• 50. تولید کد و کمک به برنامه‌نویسان
• 51. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر متن
• 52. تحلیل احساسات و نظرات کاربران
• 53. کاربردهای DeepSeek در صنعت
• 54. دیپ‌سک و نوآوری در خدمات مشتری
• 55. کاربرد دیپ‌سک در حوزه آموزش
• 56. دیپ‌سک و سلامت دیجیتال
• 57. کاربرد دیپ‌سک در تحلیل داده‌های کلان
• 58. کاربرد دیپ‌سک در حوزه حقوقی
• 59. کاربرد دیپ‌سک در حوزه رسانه
• 60. کاربرد دیپ‌سک در خلق محتوا
• 61. کاربرد دیپ‌سک در تسهیل ارتباطات
• 62. کاربرد دیپ‌سک در پژوهش و توسعه
• 63. آموزش و تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs
• 64. روش‌های تنظیم دقیق برای وظایف خاص
• 65. تنظیم دقیق با یادگیری پارامترهای کم (LoRA)
• 66. روش‌های تنظیم دقیق مبتنی بر دستورالعمل
• 67. تنظیم دقیق برای تطبیق با دامنه
• 68. تنظیم دقیق برای سفارشی‌سازی مدل
• 69. استفاده از داده‌های اختصاصی در تنظیم دقیق
• 70. چالش‌های تنظیم دقیق LLMs
• 71. مدیریت دانش در مدل‌های زبانی
• 72. یادگیری مستمر و انطباق‌پذیری
• 73. آموزش تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF)
• 74. تکنیک‌های RLHF در DeepSeek
• 75. ایمنی و اخلاق در مدل‌های زبانی
• 76. شناسایی و کاهش سوگیری در LLMs
• 77. پیشگیری از تولید محتوای مضر
• 78. مسئولیت‌پذیری در توسعه LLMs
• 79. شفافیت در عملکرد مدل‌های زبانی
• 80. دستورالعمل‌های اخلاقی برای LLMs
• 81. چارچوب‌های قانونی و نظارتی
• 82. مقایسه DeepSeek با سایر LLMs
• 83. مزایای رقابتی DeepSeek
• 84. آینده مدل‌های زبانی بزرگ
• 85. پیش‌بینی روندهای آینده در LLMs
• 86. نقش DeepSeek در شکل‌دهی آینده
• 87. نوآوری‌های آتی در معماری LLMs
• 88. کاربردهای جدید و ناشناخته LLMs
• 89. توسعه مدل‌های زبانی چندوجهی
• 90. مدل‌های زبانی با قابلیت استدلال
• 91. مدل‌های زبانی متمرکز بر کارایی
• 92. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی نوآوری‌های DeepSeek