مفاهیم پایه و تکنیک‌های کلیدی در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

این اسلاید به توضیح مفاهیم اساسی و تکنیک‌های کلیدی در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) می‌پردازد. از جمله این مفاهیم می‌توان به پردازش زبان طبیعی (NLP)، یادگیری ماشین، و مدل‌های ترنسفورمر اشاره کرد. همچنین، به تکنیک‌هایی مانند توکن‌سازی، توجه خود (Self-Attention)، و روش‌های پیشرفته‌ای مانند چند لایه توجه (Multi-Head Attention) پرداخته می‌شود. این اسلاید تأکید دارد که مدل‌های LLM از شبکه‌های عصبی پیچیده برای پردازش داده‌های زبانی استفاده می‌کنند. در نهایت، این مفاهیم به درک بهتر نحوه عملکرد و پردازش داده‌ها در این مدل‌ها کمک می‌کند.

اسلاید آموزشی : مفاهیم پایه و تکنیک‌های کلیدی در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

این اسلاید به معرفی مفاهیم پایه‌ای در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و کاربرد آن‌ها در پردازش زبان طبیعی (NLP) می‌پردازد. مدل‌های زبانی بزرگ، مانند مدل‌های ترنسفورمر، از شبکه‌های عصبی پیچیده برای تجزیه و تحلیل و تولید متن استفاده می‌کنند. این مدل‌ها می‌توانند اطلاعات پیچیده‌ای را پردازش کرده و از داده‌های عظیم برای یادگیری زبان طبیعی بهره‌برداری کنند. اسلاید به توضیح این می‌پردازد که این مدل‌ها توانایی دارند که به سؤالات پاسخ دهند، متن‌ها را ترجمه کنند یا حتی متونی جدید تولید کنند.

در ادامه، به توضیح فرآیند توکن‌سازی (Tokenization) و کاربرد آن در مدل‌های زبانی پرداخته می‌شود. توکن‌سازی مرحله‌ای است که متن ورودی به بخش‌های کوچکتر (توکن‌ها) تقسیم می‌شود تا مدل بتواند آن‌ها را پردازش کند. این توکن‌ها می‌توانند شامل کلمات، بخش‌هایی از کلمات یا کاراکترها باشند. سپس، مدل‌ها به کمک الگوریتم‌های پیچیده‌ای مانند Attention می‌توانند ارتباط میان توکن‌ها را شبیه‌سازی کنند و اطلاعات معنایی را از این روابط استخراج کنند.

در بخش بعدی، تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند توجه خود (Self-Attention) و چند لایه توجه (Multi-Head Attention) معرفی می‌شود. توجه خود به مدل‌ها این امکان را می‌دهد که در پردازش هر کلمه، به کلمات دیگر در جمله توجه کنند و وابستگی‌های معنایی آن‌ها را درک کنند. مدل‌های ترنسفورمر از چند لایه توجه استفاده می‌کنند که به آن‌ها اجازه می‌دهد اطلاعات مختلف را از جنبه‌های مختلف در جمله پردازش کنند. این ویژگی‌ها به مدل‌ها کمک می‌کند تا متن‌های پیچیده و طولانی را با دقت بیشتری تحلیل کنند.

سعید صفایی

باکس دانلود فایل PDF

دانلود PDF آموزشی مفاهیم پایه و تکنیک‌های کلیدی در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

: Keywords
Large Language Models (LLMs), Natural Language Processing (NLP), Transformer models, Neural networks, Tokenization, Tokens, Self-Attention, Multi-Head Attention, Complex algorithms, Text processing, Text generation, Semantic dependencies, Semantic information, Machine learning, Dependency simulation

کلید واژه ها :
مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs), پردازش زبان طبیعی (NLP), مدل‌های ترنسفورمر, شبکه‌های عصبی, توکن‌سازی (Tokenization), توکن‌ها, توجه خود (Self-Attention), توجه چند لایه (Multi-Head Attention), الگوریتم‌های پیچیده, پردازش متن, تولید متن, وابستگی معنایی, اطلاعات معنایی, یادگیری ماشین, شبیه‌سازی وابستگی‌ها

مطالب مرتبط :
اسلاید اول: مفاهیم پایه و تکنیک‌های کلیدی در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
اسلاید دوم: مدل‌های زبانی بزرگ و تکنیک‌های پردازش پیشرفته: از آموزش تا استنتاج
اسلاید سوم: مقیاس‌بندی خودکار و بهینه‌سازی سیستم‌های مدل زبانی بزرگ: راهکارها و تکنیک‌ها

سعیدصفایی سعیدصفایی

مدل های زبانی بزرگ