برای آمادهشدن در مسابقهای با محوریت هوش مصنوعی، مدلهای زبانی بزرگ (LLM)، پایتون، و کار با APIها، باید روی چند حوزه کلیدی تمرکز کنید. در ادامه یک راهنمای گامبهگام ارائه میشود:
۱. تقویت پایههای پایتون و مهندسی نرمافزار
- مسلط شدن به پایتون:
- کار با کتابخانههای پرکاربرد مثل `requests` (برای API)، `json`، `pandas`، `numpy`، و `asyncio` (برای پردازش موازی).
- آشنایی با مفاهیم شیءگرایی (OOP) و طراحی تمیز کد.
- تمرین الگوریتمها و ساختار دادهها:
- مسائل مربوط به پردازش متن، بهینهسازی کد، و مدیریت دادههای حجیم.
- منابع مفید: [LeetCode](https://leetcode.com/)، [HackerRank](https://www.hackerrank.com/).
۲. یادگیری مدلهای زبانی (LLM) و کار با APIها
- مفاهیم پایه LLM:
- درک مدلهایی مثل GPT-4، LLaMA، و نحوه عملکرد آنها (تبدیل متن به توکن، توجه چندسرانه، etc.).
- منابع: [مقاله Transformer](https://arxiv.org/abs/1706.03762)، دورههای [Hugging Face](https://huggingface.co/course/).
- کار با APIهای مدلهای زبانی:
- تمرین با OpenAI API، Hugging Face API، یا مدلهای متنباز (مثل LLaMA با ابزارهایی مانند `llama.cpp`).
- نمونه کد برای درخواست به API:
```python
import openai
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4",
messages=[{"role": "user", "content": "سلام! چطور میتوانم یک مدل زبانی را fine-tune کنم؟"}]
)
print(response.choices[0].message.content)
```
۳. پروژههای عملی با سناریوهای واقعی
- ساخت چتباتهای هوشمند:
- مثلاً یک ربات پاسخگو به سوالات فنی با ترکیب LLM و جستجوی داخلی.
- اتوماسیون پردازش متن:
- مثل خلاصهسازی خودکار متن، ترجمه، یا تحلیل احساسات (Sentiment Analysis).
- ادغام APIهای خارجی:
- مثلاً استفاده از API دیوار برای تحلیل آگهیها با کمک LLM.
۴. بهینهسازی و مدیریت منابع
- کاهش هزینهها:
- استفاده از مدلهای سبکتر (مثل TinyLLaMA) یا تکنیکهایی مثل Caching پاسخها.
- پردازش موازی:
- بهینهسازی درخواستهای API با `asyncio` یا `multithreading`.
۵. آمادگی برای چالشهای مسابقه
- مطالعه موردی (Case Study):
- بررسی نمونههای موفق استفاده از LLM در شرکتهایی مثل دیوار (مثلاً طبقهبندی آگهیها یا پاسخگویی خودکار به کاربران).
- تمرین تیمورک:
- اگر مسابقه گروهی است، هماهنگی برای تقسیم وظایف (مثلاً یک نفر روی API، دیگری روی پردازش متن).
۶. منابع پیشنهادی
- دورههای آموزشی:
- [دوره Hugging Face](https://huggingface.co/course/) (رایگان).
- [FastAPI برای ساخت API](https://fastapi.tiangolo.com/) (اگر نیاز به ساخت API دارید).
- کتابها:
- *Natural Language Processing with Python* (کتاب NLTK).
- *Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow* (برای مباحث پایهای ML).
۷. نکات روز مسابقه
- مدیریت زمان: ابتدا راهحل ساده را پیادهسازی کنید، سپس بهینهسازی کنید.
- مستندسازی کد: توضیح دهید چرا از یک روش خاص استفاده کردهاید (امتیاز مثبت در داوری!).
اگر حوزه خاصی از مسابقه را میدانید (مثلاً «تحلیل آگهیهای دیوار با LLM»)، بیشتر روی آن تمرکز کنید. موفق باشید! 🚀
