کتاب Mastering Large Language Models

کتاب Mastering Large Language Models: Advanced techniques, applications, cutting-edge methods, and top LLMs (تسلط بر مدل‌های زبان بزرگ: تکنیک‌های پیشرفته، برنامه‌های کاربردی، روش‌های پیشرفته، و LLM‌های برتر) به بررسی اصول NLP مانند برنامه‌ها، تکامل، اجزا و مدل‌های زبان می‌پردازد.

این پیش پردازش داده‌ها، شبکه‌های عصبی و معماری‌های خاص مانند RNN، CNN و ترانسفورماتور را آموزش می‌دهد. با چالش‌های آموزشی، تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند GANs، فرا یادگیری و مدل‌های برتر LLM مانند GPT-۳ و BERT مقابله می‌کند. همچنین مهندسی سریع را پوشش می‌دهد. در نهایت، برنامه‌های LLM را به نمایش می‌گذارد و بر توسعه و استقرار مسئولانه تأکید می‌کند.

در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Mastering Large Language Models را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.

مقدمه‌ای بر کتاب Mastering Large Language Models:

به دنیای تسلط بر زبان بزرگ خوش آمدید در این کتاب، ما سفری به پردازش زبان طبیعی (NLP) را آغاز می‌کنیم و دنیای شگفت‌انگیز مدل‌های زبانی بزرگ را کشف می‌کنیم.

به عنوان یک رسانه ارتباطی اساسی، زبان در قلب تعامل و نوآوری انسان قرار دارد. با ظهور مدل‌های زبانی بزرگ که توسط شبکه‌های عصبی پیشرفته و الگوریتم‌های پیشرفته طراحی شده‌اند، شاهد تغییر تحولی در توانایی خود برای درک، تولید و دستکاری داده‌های متنی با دقت و کارایی بی‌سابقه‌ای هستیم.

کتاب Mastering Large Language Models به عنوان راهنمای جامع شما برای تسلط بر مدل‌های زبان بزرگ، از درک مفاهیم اساسی NLP تا کاوش در معماری‌های پیشرفته مانند ترانسفورماتور‌ها، خدمت می‌کند. چه یک محقق باتجربه، یک دانشمند داده، یک توسعه دهنده یا یک مشتاق مشتاق باشید، انبوه دانش موجود در این صفحات شما را با ابزار‌ها و تکنیک‌های مورد نیاز برای استفاده از پتانسیل کامل مدل‌های زبانی بزرگ مجهز می‌کند.

در طول این فصل، اسرار شبکه‌های عصبی را کشف می‌کنیم، تکنیک‌های آموزشی پیشرفته را مورد بحث قرار می‌دهیم و برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی را که قابلیت‌های بی‌شمار مدل‌های زبانی بزرگ را به نمایش می‌گذارند، بررسی می‌کنیم. از پیش پردازش داده‌ها تا ارزیابی مدل، از انتقال یادگیری به فرا یادگیری، هر فصل به دقت ساخته شده است تا بینش‌های عملی و استراتژی‌های عملی برای تسلط بر هنر مدل‌سازی زبان ارائه دهد.

در حالی که این سفر را آغاز می‌کنید، من شما را تشویق می‌کنم که با کنجکاوی و قاطعیت به هر موضوع نزدیک شوید. چالش‌ها را در آغوش بگیرید، پیروزی‌ها را جشن بگیرید و هرگز از کشف احتمالات بی‌نهایتی که در قلمرو مدل‌های زبانی بزرگ در انتظار هستند دست نکشید.

خواندن مبارک!

فصل ۱: مبانی پردازش زبان طبیعی – مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)، از جمله کاربرد‌ها و چالش‌های آن را معرفی می‌کند. همچنین اجزای مختلف NLP مانند تجزیه و تحلیل مورفولوژیکی، نحو، معناشناسی و عمل‌شناسی را پوشش می‌دهد. این فصل مروری بر تکامل تاریخی NLP ارائه می‌کند و اهمیت داده‌های زبان در تحقیقات NLP را توضیح می‌دهد.

فصل ۲: مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان – مدل‌های زبان (LMs) را معرفی می‌کند، که مدل‌های محاسباتی هستند که یاد می‌گیرند احتمال یک دنباله از کلمات را پیش‌بینی کنند. این فصل از کتاب Mastering Large Language Models مفهوم احتمال در مدل‌سازی زبان و نحوه محاسبه آن را توضیح می‌دهد. همچنین انواع مختلف LM‌ها، مانند مدل‌های n-gram، شبکه‌های عصبی پیش‌خور، و شبکه‌های عصبی بازگشتی را پوشش می‌دهد.

فصل دوم کتاب Mastering Large Language Models، همچنین انواع مختلف LM‌ها را با جزئیات بیشتری بررسی می‌کند. این مدل‌های زبان آماری را پوشش می‌دهد که بر اساس فراوانی هم‌روی کلمات و مدل‌های زبان عصبی است که از شبکه‌های عصبی برای مدل‌سازی توزیع احتمال کلمات استفاده می‌کنند. این فصل همچنین تفاوت‌های بین LM‌های خودبازگشتی و رمزگذاری خودکار و نحوه آموزش آن‌ها را مورد بحث قرار می‌دهد.

فصل ۳: جمع‌آوری داده‌ها و پیش پردازش برای مدل‌سازی زبان – مراحل اساسی در تبدیل داده‌های خام به بینش‌های ارزشمند را بررسی می‌کند. ما استراتژی‌هایی را برای دستیابی به مجموعه داده‌های متنوع، تکنیک‌های پاکسازی داده‌های پر سر و صدا و روش‌هایی برای پیش‌پردازش متن برای آماده‌سازی آن برای مدل‌سازی پوشش خواهیم داد.

ما به تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی می‌پردازیم، به چالش‌هایی مانند مدیریت داده‌های بدون ساختار می‌پردازیم، درباره ساخت یک مجموعه متنی نماینده بحث می‌کنیم و ملاحظات حفظ حریم خصوصی داده‌ها را بررسی می‌کنیم. با تسلط بر این تکنیک‌ها، برای توسعه مدل‌های زبانی دقیق و قوی مجهز خواهید شد.

فصل ۴ کتاب Mastering Large Language Models: شبکه‌های عصبی در مدل‌سازی زبان – قدرت شبکه‌های عصبی را با تمرکز بر معماری‌های پیش‌خور و الگوریتم انتشار پس‌انداز محوری آشکار می‌کند. با مروری بر ساختار و عملکرد شبکه‌های عصبی شروع می‌کنیم، به جریان یک طرفه شبکه‌های پیش‌خور و مؤلفه‌های حیاتی مانند توابع فعال‌سازی و مقدار اولیه وزن می‌پردازیم. ما نقش الگوریتم پس انتشار را در آموزش همراه با نزول گرادیان برای بهینه‌سازی پارامتر تکراری بررسی می‌کنیم.

فصل ۵: معماری شبکه‌های عصبی برای مدل‌سازی زبان – بر دو معماری شبکه عصبی کلیدی – شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) – تمرکز دارد که برای مدل‌سازی زبان پیشرفته یکپارچه هستند. با کاوش در اصول RNN و CNN، از جمله ساختار‌ها و کاربرد‌های آن‌ها، پتانسیل آن‌ها را برای رسیدگی به وظایف مختلف زبانی آشکار می‌کنیم. علاوه بر این، مدل‌های ترکیبی را بررسی می‌کنیم که نقاط قوت هر دو معماری را برای افزایش قابلیت‌های مدل‌سازی زبان ترکیب می‌کنند.

فصل ۶ کتاب Mastering Large Language Models: مدل‌های مبتنی بر ترانسفورماتور برای مدل‌سازی زبان – نقش محوری مدل‌های مبتنی بر ترانسفورماتور را در ایجاد تحول در پردازش زبان طبیعی، با تمرکز بر کاربرد آن‌ها در مدل‌سازی زبان، بررسی می‌کند. این به مفاهیم اصلی مانند مکانیسم‌های توجه به خود، شبکه‌های پیش‌خور از نظر موقعیت، اتصالات باقی‌مانده، نرمال‌سازی لایه‌ها و کدگذاری موقعیت می‌پردازد و به طور جمعی ترانسفورماتور‌ها را برای گرفتن وابستگی‌های دوربرد و اطلاعات متنی در توالی داده‌ها توانمند می‌سازد.

درک این مؤلفه‌ها و ادغام آن‌ها در معماری ترانسفورماتور برای محققان و متخصصان با هدف استفاده از پتانسیل کامل مدل‌های مبتنی بر ترانسفورماتور در وظایف مختلف مرتبط با زبان بسیار مهم است.

فصل ۷ کتاب Mastering Large Language Models: آموزش مدل‌های زبان بزرگ – نقش محوری آموزش مدل‌های زبان بزرگ (LLM) در پردازش زبان طبیعی و هوش مصنوعی را بررسی می‌کند. این شامل ساخت LLM‌های پایه و پیشرفته، پرداختن به تکنیک‌ها، روش‌ها و چالش‌هایی است که در آموزش با آن مواجه می‌شوند.

از LLM‌های پایه تا مدل‌های پیشرفته با استفاده از یادگیری انتقال، از طریق جمع‌آوری داده‌ها، پیش پردازش، انتخاب مدل، تنظیم فراپارامتر و موازی‌سازی مدل حرکت می‌کند. این به چالش‌های آموزشی مدل، تکنیک‌های ارزیابی و استراتژی‌هایی برای تنظیم دقیق LLM برای وظایف خاص می‌پردازد و از سازگاری در حوزه‌های مختلف اطمینان می‌دهد.

فصل ۸ کتاب Mastering Large Language Models: تکنیک‌های پیشرفته برای مدل‌سازی زبان – سفری را از طریق تکنیک‌های پیشرفته در مدل‌سازی زبان آغاز می‌کند که چشم‌انداز پردازش زبان را تغییر داده است. از فرا یادگیری برای انطباق سریع تا یادگیری چند شات برای تعمیم بهتر، ما به روش‌شناسی برای افزایش انعطاف‌پذیری و کارایی می‌پردازیم.

با بررسی مدل‌سازی چند وجهی، سیستم‌های ترکیبی از متخصص (MoE)، دامنه توجه تطبیقی، پایگاه‌های داده‌برداری، مدل‌سازی زبان پوشانده، یادگیری خود نظارتی، یادگیری تقویتی، و شبکه‌های متخاصم مولد (GANs)، مفاهیم، معماری‌ها را کشف می‌کنیم. و برنامه‌هایی که پیشرو در مدل‌سازی زبان هستند. با ما همراه باشید تا راز‌های مهارت بی‌نظیر زبانی را بشناسیم.

فصل ۹ کتاب Mastering Large Language Models: برترین مدل‌های زبان بزرگ – مروری مختصر از LLM‌های پیشرو مانند BERT، RoBERTa، GPT-۳، و رقبای نوظهور مانند Chinchilla، MT-NLG، Codex و Gopher ارائه می‌کند. با کاوش در معماری، روش‌های آموزشی و کاربرد‌های دنیای واقعی، خط مقدم نوآوری LLM و پیامد‌های عمیق آن را برای تعامل انسان و ماشین آشکار می‌کنیم.

فصل ۱۰: ساخت اولین برنامه LLM – LangChain را معرفی می‌کند، یک پلت فرم پیشگامانه که توسعه برنامه‌های سفارشی LLM را ساده می‌کند. با استفاده از ابزار‌ها و روش‌های LangChain، توسعه‌دهندگان می‌توانند بدون زحمت قابلیت‌های زبانی پیشرفته را در پروژه‌های خود ادغام کنند و پیچیدگی‌های ایجاد LLM را از پایه دور بزنند.

از طریق یک کاوش گام‌به‌گام، خوانندگان بینش ارزشمندی در زمینه ساخت برنامه‌های کاربردی LLM سفارشی با LangChain به دست خواهند آورد، و آن‌ها را قادر می‌سازد تا از پتانسیل کامل مدل‌های موجود متناسب با نیاز‌های خاص خود استفاده کنند.

فصل ۱۱ کتاب Mastering Large Language Models: کاربرد‌های LLM – در برنامه‌های چندوجهی مدل‌های زبان، هوش مصنوعی محاوره‌ای، تولید متن، ترجمه زبان، تجزیه و تحلیل احساسات و نمودار‌های دانش بررسی می‌شود.

از کشف پیچیدگی‌های ساخت عوامل مکالمه گرفته تا کاوش تکنیک‌های تولید متن و خلاصه‌سازی و بررسی قدرت تغییردهنده مدل‌های زبان در تسهیل ارتباطات چندزبانه، این فصل از کتاب Mastering Large Language Models، در میان چالش‌ها و پیشرفت‌هایی که این زمینه‌ها را شکل می‌دهند، حرکت می‌کند.

فصل ۱۲ کتاب Mastering Large Language Models: ملاحظات اخلاقی – به مفاهیم اخلاقی آن‌ها، از تعصبات ریشه‌دار در داده‌های آموزشی گرفته تا نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی و مسائل مسئولیت‌پذیری می‌پردازد. این پیچیدگی‌های سوگیری، حریم خصوصی، مسئولیت‌پذیری و شفافیت را بررسی می‌کند و توسعه مسئولانه و توانمندسازی کاربران را برای کاهش خطرات و استفاده از پتانسیل LLM برای منافع اجتماعی تشویق می‌کند.

فصل ۱۳ کتاب Mastering Large Language Models: مهندسی سریع – نقش حیاتی مهندسی سریع در زمینه در حال تکامل پردازش زبان طبیعی (NLP) را بررسی می‌کند. مدل‌های زبان (LLM) مانند GPT-۳ و BERT به طور قابل توجهی تولید متن و درک مطلب را در هوش مصنوعی متحول کرده‌اند.

این فصل از کتاب Mastering Large Language Models، به پیچیدگی‌های مهندسی سریع می‌پردازد، از درک انواع مختلف اعلان‌ها تا ایجاد دستورات متناسب برای وظایف خاص NLP. با تسلط بر هنر و تکنیک‌های مهندسی سریع، خوانندگان برای استفاده از پتانسیل کامل این LLM‌های قدرتمند مجهز خواهند شد.

فصل ۱۴: آینده مدل‌های زبان بزرگ و تأثیر عمیق آنها بر جامعه.

سرفصل‌های کتاب Mastering Large Language Models:

• 1. Fundamentals of Natural Language Processing
• 2. Introduction to Language Models
• 3. Data Collection and Pre-processing for Language Modeling
• 4. Neural Networks in Language Modeling
• 5. Neural Network Architectures for Language Modeling
• 6. Transformer-based Models for Language Modeling
• 7. Training Large Language Models
• 8. Advanced Techniques for Language Modeling
• 9. Top Large Language Models
• 10. Building First LLM App
• 11. Applications of LLMs
• 12. Ethical Considerations
• 13. Prompt Engineering
• 14. Future of LLMs and Its Impact

جهت دانلود کتاب Mastering Large Language Models می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.