LLMs

آیا می‌خواهید واقعاً درک کنید که مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models) چگونه ساخته می‌شوند؟ در این دوره آموزشی، از سطح مفاهیم پایه شروع می‌کنیم و قدم‌به‌قدم یک مدل زبانی بزرگ را از صفر با استفاده از PyTorch پیاده‌سازی می‌کنیم. هدف این دوره فقط استفاده از مدل‌های آماده نیست؛ بلکه یاد می‌گیریم در پشت صحنه LLMها چه اتفاقی رخ می‌دهد و چگونه می‌توان یک مدل زبانی را ساخت، آموزش داد، بهبود داد و برای کاربردهای واقعی آماده کرد. در طول این دوره، معماری داخلی مدل‌های زبانی بزرگ، فرآیند آموزش، Alignment، Fine-Tuning و تکنیک‌های مدرن بهینه‌سازی مدل‌ها را بررسی خواهیم کرد. در این مسیر یاد می‌گیریم: 🔹 ساخت یک LLM کوچک از صفر و درک تمام مفاهیم کلیدی پشت آن 🔹 بررسی معماری Transformer و اجزای اصلی مدل‌های زبانی 🔹 تحلیل عمیق نحوه عملکرد مدل با Visualizationهای پیشرفته 🔹 پیاده‌سازی و درک مفاهیم داخلی یک Advanced LLM 🔹 ساخت فرآیند Alignment از صفر و آشنایی با نحوه هماهنگ‌سازی مدل‌ها با اهداف انسانی 🔹 انجام Fine-Tuning مدل‌های زبانی با استفاده از QLoRA 🔹 یادگیری تکنیک‌های کاهش هزینه آموزش و بهینه‌سازی مدل‌ها 🔹 بررسی ارتباط بین شبکه‌های عصبی، یادگیری ماشین و مدل‌های مولد 🔹 توسعه درک عمیق‌تر از نحوه کارکرد مدل‌های Generative AI سرفصل‌های اصلی دوره: 📌 Coding a Small LLM from Scratch ساخت یک مدل زبانی کوچک و بررسی تمام مفاهیم پایه مورد نیاز 📌 Inside the AI Matrix Visualization و تحلیل عمیق ساختار داخلی LLMها 📌 Understanding Advanced LLMs بررسی معماری و مفاهیم پیشرفته مدل‌های زبانی 📌 Building Alignment Process from Scratch درک فرآیند Alignment و نحوه آموزش مدل برای رفتار بهتر 📌 Fine-Tuning LLMs with QLoRA افزودن مهارت‌های جدید به مدل‌های زبانی با روش‌های کم‌هزینه Fine-Tuning 📌 Origami + AI Learning بررسی ارتباط ایده‌های یادگیری، شبکه‌های عصبی و هوش مصنوعی 📌 Activating the Generative Model of Your Own Mind نگاهی عمیق‌تر به مدل‌های مولد و نحوه تفکر در مورد AI این دوره مناسب چه کسانی است؟ ✅ مهندسان یادگیری ماشین و هوش مصنوعی ✅ برنامه‌نویسان Python و PyTorch ✅ دانشجویان علاقه‌مند به Deep Learning ✅ افرادی که می‌خواهند از سطح استفاده‌کننده مدل‌های AI به سطح سازنده مدل برسند ✅ کسانی که می‌خواهند درک عمیقی از ChatGPT، Llama و مدل‌های مشابه داشته باشند پیش‌نیازهای پیشنهادی: آشنایی مقدماتی با Python آشنایی اولیه با Deep Learning آشنایی پایه با مفاهیم Neural Networks