معماری پشت پرده مدل‌های زبانی بزرگ

درباره رویداد#

مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) مانند GPT-4, Llama, BERT, … به کمک ترانسفورمرها توانسته‌اند دستاوردهایی شگفت‌انگیز در پردازش زبان طبیعی، ترجمه ماشینی، تولید محتوا و بسیاری از کاربردهای دیگر به دست آورند. به زبان ساده، ترانسفورمرها یک معماری شبکه عصبی هستند که با استفاده از مکانیزم توجه (Attention) کار می‌کنند.

ترانسفورمرها (Transformers) یکی از پیشرفته‌ترین معماری‌ها در حوزه هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی (NLP) هستند که تحول بزرگی در این حوزه‌ها ایجاد کرده‌اند. این معماری برای اولین بار در مقاله‌ای با عنوان "Attention is All You Need" در سال 2017 توسط تیمی از محققین گوگل معرفی شد.

مواردی که در این وبینار پوشش داده خواهند شد:

  • مدل زبانی چیست؟ و چطور کار میکند؟
  • آشنایی کلی با معماری ترانسفورمرها
  • آشنایی با نحوه آموزش مدل‌های زبانی برای تسک‌های مختلف

این وبینار برای چه کسانی مناسب است؟

علاقه‌مندان به هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی (NLP):

اگر کنجکاوید بدانید چطور مدل‌هایی مثل ChatGPT کار می‌کنند و چطور می‌توانند متن‌ها را درک کرده و تولید کنند، این وبینار فرصتی عالی برای شماست.

توسعه‌دهندگان و برنامه‌نویسان

اگر در حوزه توسعه نرم‌افزار فعالیت می‌کنید و می‌خواهید با معماری‌های ترانسفورمری آشنا شوید این وبینار دیدگاه جدیدی به شما می‌دهد.

دانشجویان و تازه‌واردان به هوش مصنوعی:
اگر تازه به دنیای هوش مصنوعی وارد شده‌اید و قصد دارید دانش خود را در این زمینه گسترش دهید، این وبینار کمک می‌کند مسیر یادگیری و شغلی خود را مشخص کنید.

مدیران و تیم لیدرها:

اگر می‌خواهید بدانید چطور می‌توان از قدرت مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) برای بهبود فرآیندها، تصمیم‌گیری‌ها و بهره‌وری سازمان استفاده کرد، این وبینار به شما دیدگاه‌های عملی ارائه می‌دهد.

تحلیل‌گران و متخصصین داده:

اگر در حوزه داده‌ها فعالیت می‌کنید و می‌خواهید از ابزارهای مبتنی بر ترانسفورمرها برای تحلیل بهتر داده‌ها و استخراج اطلاعات استفاده کنید، این وبینار برای شماست.

لینک‌های مرتبط#

لینکدین سخنران

علی اکبر غیوری

مشاهده لینک

لینکدین میزبان

علی‌محمد عامل

مشاهده لینک
پروفایل علی اکبر غیوری

علی اکبر غیوری

Co-Founder and CTO at Mori

پروفایل علی محمد عامل

علی محمد عامل

Bootcamps Education Team Lead

سؤالات متداول#