کتاب صوتی آینده LLMs: نوآوری در معماری و بهینه‌سازی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آینده LLMs: نوآوری در معماری و بهینه‌سازی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: آینده LLMs و هوش مصنوعی عمومی (AGI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 2. تاریخچه و تحول LLMs
• 3. معماری ترنسفورمر (Transformer)
• 4. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 5. انواع معماری‌های ترنسفورمر
• 6. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 7. تکنیک‌های پیش‌آموزش‌دهی
• 8. مدل‌های مبتنی بر رمزگذار (Encoder-only Models)
• 9. مدل‌های مبتنی بر رمزگشا (Decoder-only Models)
• 10. مدل‌های رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder Models)
• 11. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ
• 12. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
• 13. تکنیک‌های هرس کردن (Pruning)
• 14. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 15. فشرده‌سازی مدل
• 16. کارایی محاسباتی LLMs
• 17. سخت‌افزار مناسب برای LLMs
• 18. پردازنده‌های گرافیکی (GPUs)
• 19. شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
• 20. محاسبات توزیع‌شده
• 21. آموزش و تنظیم دقیق LLMs
• 22. تنظیم دقیق با داده‌های کم (Few-shot Learning)
• 23. یادگیری مبتنی بر دستورالعمل (Instruction Tuning)
• 24. تنظیم دقیق مبتنی بر بازخورد انسانی (RLHF)
• 25. چالش‌های اخلاقی در LLMs
• 26. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 27. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 28. امنیت و حریم خصوصی در LLMs
• 29. کاربردهای LLMs در پردازش زبان طبیعی
• 30. تولید متن
• 31. خلاصه‌سازی متن
• 32. ترجمه ماشینی
• 33. پاسخ به پرسش
• 34. تحلیل احساسات
• 35. طبقه‌بندی متن
• 36. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 37. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 38. کاربردهای LLMs در حوزه‌های دیگر
• 39. تولید کد
• 40. کمک به برنامه‌نویسی
• 41. تولید محتوا برای آموزش
• 42. تولید محتوا در رسانه‌های دیجیتال
• 43. ارزیابی LLMs
• 44. معیارهای ارزیابی کمی
• 45. معیارهای ارزیابی کیفی
• 46. مجموعه‌های داده ارزیابی
• 47. چالش‌های ارزیابی LLMs
• 48. مدل‌های زبانی بزرگ نسل جدید
• 49. معماری‌های نوین LLMs
• 50. پیشرفت‌ها در مکانیزم توجه
• 51. مدل‌های مولد پیشرفته
• 52. بهینه‌سازی‌های معماری جدید
• 53. مدل‌های LLM برای زبان فارسی
• 54. مجموعه داده‌های فارسی برای LLMs
• 55. آموزش LLMs برای زبان فارسی
• 56. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 57. کاربردهای LLMs در صنایع ایران
• 58. کاربرد در آموزش و پرورش
• 59. کاربرد در نظام بانکی و اقتصادی
• 60. کاربرد در حوزه سلامت
• 61. کاربرد در حوزه حقوقی
• 62. کاربرد در حوزه فرهنگ و هنر
• 63. کاربرد در حوزه رسانه
• 64. کاربرد در حوزه گردشگری
• 65. کاربرد در حوزه صنعت
• 66. کاربرد در حوزه کشاورزی
• 67. کاربرد در حوزه مدیریت شهری
• 68. ملاحظات شرعی و فقهی در LLMs
• 69. احکام شرعی مرتبط با هوش مصنوعی
• 70. استفاده از داده‌های مجاز در LLMs
• 71. محتوای تولیدی LLMs و انطباق با شرع
• 72. مسئولیت تولیدکنندگان و کاربران LLMs
• 73. چارچوب‌های قانونی و مقرراتی برای LLMs
• 74. قانون جرائم رایانه‌ای
• 75. آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
• 76. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی
• 77. قوانین مربوط به حریم خصوصی
• 78. استانداردهای فنی برای LLMs
• 79. استانداردهای امنیت سایبری
• 80. استانداردهای کیفیت خروجی
• 81. استانداردهای قابلیت تفسیرپذیری (Interpretability)
• 82. آینده LLMs و هوش مصنوعی عمومی
• 83. مسیریابی به سوی هوش مصنوعی عمومی
• 84. نقش LLMs در توسعه هوش مصنوعی عمومی
• 85. چالش‌های پیش رو در دستیابی به AGI
• 86. همکاری‌های بین‌المللی در حوزه LLMs
• 87. نقش پژوهشگاه‌ها و دانشگاه‌ها
• 88. نقش شرکت‌های دانش‌بنیان
• 89. اهمیت سرمایه‌گذاری در تحقیقات LLMs
• 90. توسعه پایدار با LLMs
• 91. اثرات اقتصادی LLMs
• 92. اثرات اجتماعی LLMs
• 93. اثرات زیست‌محیطی LLMs
• 94. مسئولیت اجتماعی در توسعه LLMs
• 95. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی
• 96. اهمیت یادگیری مستمر در حوزه LLMs
• 97. ترویج فرهنگ استفاده صحیح از LLMs
• 98. ایجاد زیست‌بوم نوآوری LLMs
• 99. مدل‌های LLM برای کاربردهای تخصصی
• 100. مدل‌های LLM در حوزه پزشکی