کتاب LLM Design Patterns

تصور کنید که آسمان‌خراشی را بدون نقشه می‌سازید—هر طبقه در لحظه ساخته می‌شود، بدون هیچ برنامه مشخصی برای اطمینان از پایداری، کارایی، یا حتی عملکرد. توسعه مدل‌های زبان بزرگ (LLM) بدون یک رویکرد ساختاریافته می‌تواند بسیار شبیه به همین باشد. این مدل‌های قدرتمند، که قادر به تحول صنایع و بازتعریف تعاملات انسان و کامپیوتر هستند، ساختارهای پیچیده‌ای هستند که نیازمند برنامه‌ریزی و اجرای دقیق هستند. بدون یک چارچوب برای مدیریت پیچیدگی‌های آن‌ها، متخصصان ریسک ایجاد سیستم‌هایی را دارند که ناکارآمد، غیرقابل اعتماد، یا ناتوان از دستیابی به پتانسیل خود هستند.

کتاب LLM Design Patterns، الگوهای طراحی LLM، نقشه‌های مورد نیاز شما را فراهم می‌کند. این یک راهنمای عملی برای مهندسان، محققان، و نوآورانی است که به دنبال طراحی، ساخت، و پیاده‌سازی مؤثر LLM‌ها هستند.

کتاب LLM Design Patterns بر چهار ستون حیاتی تمرکز دارد: آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها، آموزش و بهینه‌سازی مدل‌ها، ارزیابی و تفسیر رفتار آن‌ها، و ادغام یکپارچه آن‌ها با تکنیک‌های پیشرفته بازیابی دانش. این حوزه‌ها از طریق لنز الگوهای طراحی بررسی می‌شوند و راه‌حل‌های اثبات‌شده‌ای را برای چالش‌های تکرارشونده در توسعه LLM ارائه می‌دهند.

تکامل سریع LLM‌ها هم فرصت‌های فوق‌العاده و هم چالش‌های دلهره‌آوری را به همراه دارد. مسائلی مانند کیفیت داده‌ها، مقیاس‌پذیری، و قابلیت تفسیر نیازمند روش‌های انطباقی و استراتژی‌های نوآورانه هستند.

کتاب LLM Design Patterns متخصصان در تمام سطوح را با الگوهای طراحی برای مقابله مستقیم با این چالش‌ها تجهیز می‌کند و بینش‌ها و چارچوب‌های عملی را برای نه تنها ساخت مدل‌ها، بلکه برای برتری در دنیای به سرعت در حال پیشرفت LLM‌ها فراهم می‌آورد. چه در حال ساخت اولین مدل خود باشید یا در حال بهبود یک برنامه پیشرفته، این کتاب تضمین می‌کند که رویکرد شما به همان اندازه فناوری‌ای که به دنبال بهره‌برداری از آن هستید، قوی است.

کتاب LLM Design Patterns برای چه کسانی است؟

این کتاب برای هر کسی است که در توسعه، استقرار، یا کاربرد LLM‌ها نقش دارد، از جمله:

• مهندسان و محققان هوش مصنوعی: افرادی که تکنیک‌های LLM را در پروژه‌های خود پیاده‌سازی می‌کنند.
• دانشمندان داده و متخصصان یادگیری ماشین: متخصصانی که به دنبال راهنمایی در آماده‌سازی داده‌ها، آموزش مدل، و بهینه‌سازی برای LLM‌ها هستند.
• معماران نرم‌افزار و مدیران پروژه: کسانی که هدفشان ساختاردهی و مدیریت پروژه‌های مبتنی بر LLM است و از همسویی با اهداف تجاری و فنی اطمینان حاصل می‌کنند.

آنچه کتاب LLM Design Patterns پوشش می‌دهد

فصل ۱، مقدمه‌ای بر الگوهای طراحی LLM، درکی اساسی از LLM‌ها ارائه می‌دهد و نقش حیاتی الگوهای طراحی را در توسعه آن‌ها معرفی می‌کند.

فصل ۲، پاکسازی داده‌ها برای آموزش LLM، شما را با ابزارها و تکنیک‌های عملی مجهز می‌کند که به شما امکان می‌دهد داده‌های خود را برای آموزش LLM به طور مؤثر پاکسازی کنید.

فصل ۳، افزایش داده (Data Augmentation)، به شما کمک می‌کند تا الگوی افزایش داده را به طور عمیق درک کنید، از افزایش تنوع مجموعه داده آموزشی خود تا حفظ یکپارچگی آن.

فصل ۴ کتاب LLM Design Patterns، مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ برای آموزش LLM، به شما امکان می‌دهد تکنیک‌های پیشرفته‌ای را برای مدیریت و پردازش مجموعه داده‌های عظیم ضروری برای آموزش LLM‌های پیشرفته بیاموزید.

فصل ۵، نسخه‌بندی داده‌ها (Data Versioning)، به شما نشان می‌دهد که چگونه استراتژی‌های مؤثر نسخه‌بندی داده‌ها را برای توسعه LLM پیاده‌سازی کنید.

فصل ۶، حاشیه‌نویسی و برچسب‌گذاری مجموعه داده (Dataset Annotation and Labeling)، به شما امکان می‌دهد تکنیک‌های پیشرفته‌ای را برای ایجاد مجموعه داده‌های به خوبی حاشیه‌نویسی شده که می‌توانند عملکرد LLM شما را در کارهای مختلف به طور قابل توجهی تحت تأثیر قرار دهند، بررسی کنید.

فصل ۷ کتاب LLM Design Patterns، خط لوله آموزش (Training Pipeline)، به شما کمک می‌کند تا اجزای کلیدی یک خط لوله آموزش LLM را درک کنید، از جذب و پیش‌پردازش داده‌ها تا معماری مدل و استراتژی‌های بهینه‌سازی.

فصل ۸، تنظیم هایپرپارامتر (Hyperparameter Tuning)، نشان می‌دهد که هایپرپارامترها در LLM‌ها چه هستند و استراتژی‌هایی برای بهینه‌سازی کارآمد آن‌ها ارائه می‌دهد.

فصل ۹، رگولاریزاسیون (Regularization)، تکنیک‌های مختلف رگولاریزاسیون را که به طور خاص برای LLM‌ها طراحی شده‌اند، به شما نشان می‌دهد.

فصل ۱۰، بررسی و بازیابی (Checkpointing and Recovery)، استراتژی‌هایی را برای تعیین فرکانس بهینه بررسی، فرمت‌های ذخیره‌سازی کارآمد برای مدل‌های بزرگ، و تکنیک‌هایی برای بازیابی از انواع مختلف خرابی‌ها ترسیم می‌کند.

فصل ۱۱ کتاب LLM Design Patterns، تنظیم دقیق (Fine-Tuning)، استراتژی‌های مؤثری را برای تنظیم دقیق مدل‌های زبان از پیش آموزش دیده به شما می‌آموزد.

فصل ۱۲، هرس مدل (Model Pruning)، به شما امکان می‌دهد تکنیک‌های هرس مدل را که برای کاهش اندازه مدل و در عین حال حفظ عملکرد طراحی شده‌اند، بررسی کنید.

فصل ۱۳، کوانتیزاسیون (Quantization)، نگاهی به روش‌های کوانتیزاسیون که می‌توانند LLM‌ها را برای استقرار در دستگاه‌های با منابع محدود بهینه کنند، ارائه می‌دهد.

فصل ۱۴ کتاب LLM Design Patterns، معیارهای ارزیابی (Evaluation Metrics)، جدیدترین و رایج‌ترین معیارهای ارزیابی LLM‌ها را در حوزه‌های مختلف بررسی می‌کند.

فصل ۱۵، اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)، به شما نشان می‌دهد که چگونه استراتژی‌های اعتبارسنجی متقابل را که به طور خاص برای LLM‌ها طراحی شده‌اند، بررسی کنید.

فصل ۱۶، قابلیت تفسیر (Interpretability)، به شما کمک می‌کند تا درک کنید که قابلیت تفسیر در LLM‌ها به توانایی مدل برای درک و توضیح نحوه پردازش ورودی‌ها و تولید خروجی‌ها توسط مدل اشاره دارد.

فصل ۱۷، تشخیص انصاف و سوگیری (Fairness and Bias Detection)، نشان می‌دهد که انصاف در LLM‌ها شامل اطمینان از این است که خروجی‌ها و تصمیمات مدل بر اساس ویژگی‌های محافظت شده، افراد یا گروه‌ها را تبعیض قائل نشده و یا ناعادلانه رفتار نمی‌کند.

فصل ۱۸ کتاب LLM Design Patterns، مقاومت در برابر حملات خصمانه (Adversarial Robustness)، به شما کمک می‌کند تا درک کنید که حملات خصمانه به LLM‌ها برای دستکاری خروجی مدل با ایجاد تغییرات کوچک و اغلب نامحسوس در ورودی طراحی شده‌اند.

فصل ۱۹، یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (Reinforcement Learning from Human Feedback)، شما را با یک تکنیک قدرتمند برای همسو کردن LLM‌ها با ترجیحات انسانی آشنا می‌کند.

فصل ۲۰ کتاب LLM Design Patterns، پرامپتینگ زنجیره فکری (Chain-of-Thought Prompting)، نشان می‌دهد که چگونه می‌توانید از پرامپتینگ زنجیره فکری برای بهبود عملکرد LLM خود در کارهای استدلالی پیچیده استفاده کنید.

فصل ۲۱، پرامپتینگ درخت فکری (Tree-of-Thoughts Prompting)، به شما امکان می‌دهد تا پرامپتینگ درخت فکری را برای مقابله با کارهای استدلالی پیچیده با LLM‌های خود پیاده‌سازی کنید.

فصل ۲۲، استدلال و عمل (Reasoning and Acting)، چارچوب ReAct را به شما می‌آموزد، یک تکنیک قدرتمند برای پرامپتینگ LLM‌های شما برای نه تنها استدلال در سناریوهای پیچیده، بلکه برنامه‌ریزی و شبیه‌سازی اجرای اقدامات، مشابه نحوه عملکرد انسان‌ها در دنیای واقعی.

فصل ۲۳، استدلال بدون مشاهده (Reasoning WithOut Observation)، چارچوبی را برای ارائه توانایی LLM‌ها در استدلال در مورد موقعیت‌های فرضی و استفاده مؤثر از ابزارهای خارجی به شما می‌آموزد.

فصل ۲۴، تکنیک‌های بازتاب (Reflection Techniques)، بازتاب در LLM‌ها را نشان می‌دهد، که به توانایی مدل در تحلیل، ارزیابی، و بهبود خروجی‌های خود اشاره دارد.

فصل ۲۵، استدلال خودکار چند مرحله‌ای و استفاده از ابزار (Automatic Multi-Step Reasoning and Tool Use)، به شما کمک می‌کند تا درک کنید که استدلال خودکار چند مرحله‌ای و استفاده از ابزار به طور قابل توجهی قابلیت‌های حل مسئله LLM‌ها را گسترش می‌دهد و آن‌ها را قادر می‌سازد تا کارهای پیچیده و واقعی را انجام دهند.

فصل ۲۶ کتاب LLM Design Patterns، تولید افزایش‌یافته با بازیابی (Retrieval-Augmented Generation)، شما را با تکنیکی آشنا می‌کند که عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی را به ویژه در کارهایی که نیاز به دانش یا داده‌ای دارند که در پارامترهای از پیش آموزش دیده مدل موجود نیست، افزایش می‌دهد.

فصل ۲۷، RAG مبتنی بر گراف (Graph-Based RAG)، نشان می‌دهد که چگونه می‌توان از دانش ساختاریافته گراف در RAG برای LLM‌ها بهره برد.

فصل ۲۸، RAG پیشرفته (Advanced RAG)، نشان می‌دهد که چگونه می‌توانید فراتر از این روش‌های پایه RAG رفته و تکنیک‌های پیچیده‌تری را که برای افزایش عملکرد LLM در طیف وسیعی از وظایف طراحی شده‌اند، بررسی کنید.

فصل ۲۹ کتاب LLM Design Patterns، ارزیابی سیستم‌های RAG (Evaluating RAG Systems)، شما را با دانش لازم برای ارزیابی توانایی سیستم‌های RAG در تولید پاسخ‌های دقیق، مرتبط، و مبتنی بر واقعیت مجهز می‌کند.

فصل ۳۰، الگوهای عاملیت (Agentic Patterns)، به شما نشان می‌دهد که چگونه سیستم‌های هوش مصنوعی عاملیت‌گرا با استفاده از LLM‌ها می‌توانند برای عملکرد خودمختار، تصمیم‌گیری، و انجام اقدامات برای دستیابی به اهداف مشخص طراحی شوند.