آموزش مدل‌های زبان بزرگ LLM

برنامه آموزشی مدل‌های زبان بزرگ برای تازه‌کاران.

هدف این برنامه، معرفی و آموزش مفاهیم اولیه و پیشرفته مدل‌های زبان بزرگ به افراد تازه‌کار است. در این دوره، با استفاده از توضیحات ساده و مثال‌های عملی، مفاهیم پیچیده به‌طور گام‌به‌گام آموزش داده می‌شوند. هر بخش به‌طور عملی پیاده‌سازی می‌شود تا افراد قادر به مشاهده و تجربه نتایج باشند.

من یک آموزش خوب پیدا کردم سرفصل زیر تطبیق داره.

https://git.ir/linkedin-generative-ai-and-open-source-models-hands-on-practice-with-hugging-face-models/

1. آشنایی با مفاهیم اولیه

1.1 توکنیزیشن (Tokenization) و نقش آن در مدل‌های زبان بزرگ

• هدف: درک نحوه تقسیم متن به واحدهای قابل پردازش توسط مدل‌ها.
• شرح: توضیح داده می‌شود که مدل‌های زبان برای پردازش متن، ابتدا آن را به توکن‌هایی (کلمات یا بخش‌هایی از کلمات) تبدیل می‌کنند.
• مثال عملی: ورودی «من دوست دارم مدل‌های زبان را یاد بگیرم» را به توکن‌های مختلف تقسیم می‌کنیم و نحوه پردازش آن را نشان می‌دهیم.

1.2 توکن‌های خاص (Special Tokens)

• هدف: آشنایی با توکن‌هایی که برای تنظیمات خاص یا مدیریت فرآیند تولید متن استفاده می‌شوند.
• شرح: معرفی توکن‌های خاص مانند [CLS], [SEP], [PAD] و نحوه استفاده از آنها در مدل‌ها.
• مثال عملی: نحوه استفاده از توکن‌ها در فرایند مدل‌سازی، مانند [START] و [END] برای شروع و پایان یک جمله.

1.3 الگوهای چت (Chat Templates)

• هدف: درک الگوهای چت و نحوه استفاده از آنها برای تعاملات با مدل‌های زبانی.
• شرح: توضیح داده می‌شود که چگونه می‌توان از قالب‌های خاص برای ایجاد تعاملات مؤثر با مدل استفاده کرد.
• مثال عملی: ایجاد یک الگوی چت ساده برای پاسخ به سؤالات کاربر.

2. تنظیمات پیشرفته تولید متن

2.1 دما (Temperature)

• هدف: درک تأثیر دما بر تصادفی بودن و تنوع تولیدات مدل.
• شرح: توضیح می‌دهیم که دما چگونه می‌تواند بر میزان خلاقیت و تنوع خروجی‌ها تأثیر بگذارد.
• مثال عملی: تنظیم دما در بازگشت‌های متن و مشاهده تفاوت‌ها.

2.2 Top-p و Top-k

• هدف: توضیح نحوه کنترل تعداد توکن‌های ممکن برای انتخاب در هر مرحله.
• شرح: معرفی top-k (انتخاب بهترین k توکن) و top-p (انتخاب توکن‌ها بر اساس احتمال تجمعی) و نحوه تنظیم آنها.
• مثال عملی: تغییر مقادیر top-p و top-k و مشاهده تأثیر آن بر متن تولید شده.

2.3 مجازات تکرار (Repetition Penalty)

• هدف: توضیح تأثیر مجازات تکرار بر جلوگیری از تکرار بی‌پایان در متن.
• شرح: بررسی چگونگی تنظیم مجازات تکرار برای بهبود کیفیت و تنوع متن.
• مثال عملی: تنظیم مجازات تکرار و مشاهده تغییرات در تولید متن.

2.4 مجازات طول (Length Penalty)

• هدف: بررسی نحوه اعمال مجازات بر طول جمله و تأثیر آن بر خروجی.
• شرح: توضیح اینکه چگونه می‌توان طول جملات تولیدی را با تنظیم این پارامتر کنترل کرد.
• مثال عملی: مشاهده تغییرات در طول جمله با تنظیم مجازات طول.

2.5 لیست کلمات بد (Bad Words List)

• هدف: توضیح نحوه استفاده از لیست کلمات بد برای جلوگیری از تولید محتواهای نامناسب.
• شرح: نحوه تنظیم لیست کلمات ممنوعه برای کنترل محتوای تولید شده.
• مثال عملی: استفاده از لیست کلمات بد برای جلوگیری از تولید کلمات یا جملات خاص.

3. استراتژی‌های دیکدینگ (Decoding Strategies)

3.1 جستجوی حریصانه (Greedy Search)

• هدف: درک ساده‌ترین و سریع‌ترین روش دیکدینگ.
• شرح: توضیح نحوه انتخاب توکن با بیشترین احتمال در هر مرحله.
• مثال عملی: اجرای جستجوی حریصانه و مشاهده خروجی.

3.2 نمونه‌گیری چند جمله‌ای (Multinomial Sampling)

• هدف: توضیح روش نمونه‌گیری برای تولید متن با تنوع بیشتر.
• شرح: شرح نحوه انتخاب توکن‌ها به صورت تصادفی با احتمال‌های مختلف.
• مثال عملی: مقایسه نمونه‌گیری چند جمله‌ای با جستجوی حریصانه.

3.3 جستجوی میله‌ای (Beam Search)

• هدف: معرفی استراتژی جستجوی میله‌ای برای بهبود کیفیت خروجی.
• شرح: توضیح نحوه نگه‌داشتن چندین گزینه به‌طور همزمان برای تولید بهترین نتیجه.
• مثال عملی: مقایسه جستجوی میله‌ای با جستجوی حریصانه.

3.4 جستجوی تقابلی (Contrastive Search)

• هدف: درک تکنیک جستجوی تقابلی برای تولید متنی جذاب‌تر.
• شرح: بررسی چگونگی استفاده از تقابل برای بهبود کیفیت متن.
• مثال عملی: اجرای جستجوی تقابلی و مقایسه با سایر استراتژی‌ها.

4. کارگاه عملی

4.1 استفاده از API تولید متن

• هدف: آشنایی با استفاده از API‌های تولید متن مانند Hugging Face یا NVIDIA NIM.
• شرح: تمرین با استفاده از API‌ها برای تولید متن.
• چالش: انجام تمرین‌هایی برای تولید متن با تنظیم پارامترها و مشاهده تفاوت‌ها.

5. مثال واقعی و کاربردی

5.1 تولید پاسخ‌های خودکار برای چت‌بات

• هدف: استفاده از پارامترها و استراتژی‌های دیکدینگ در تولید پاسخ‌های چت‌بات.
• شرح: یک مثال واقعی از تولید پاسخ‌های چت‌بات و بررسی تأثیر تنظیمات.

6. جمع‌بندی و کاربرد در سناریوهای واقعی

6.1 مرور مفاهیم و کاربردهای آن‌ها

• هدف: مرور مفاهیم آموخته‌شده و بررسی کاربردهای عملی در پروژه‌های واقعی.
• شرح: بررسی نحوه استفاده از این مفاهیم برای تولید متن در سناریوهای مختلف.

6.2 راهکارهای بهینه‌سازی

• هدف: ارائه تکنیک‌های بهینه‌سازی برای بهبود عملکرد مدل.
• شرح: بررسی نحوه تنظیمات بهینه برای عملکرد بهتر مدل در سناریوهای واقعی.

این برنامه آموزشی به افراد تازه‌کار کمک می‌کند تا با مفاهیم و تکنیک‌های مختلف در زمینه مدل‌های زبان بزرگ آشنا شوند و بتوانند از این مفاهیم در پروژه‌های واقعی بهره ببرند.