Udemy – Large Language Model (LLM) Pre-training Frameworks 2026-7

در تاریخ: 1405/08/15 12:40:46

توضیحات

دوره Large Language Model (LLM) Pre-training Frameworks. این دوره آموزشی یک برنامه جامع و تخصصی است که چارچوب‌ها، زیرساخت‌ها و اصول مهندسی مربوط به پیش‌آموزش مدل‌های زبانی بزرگ را به فراگیران آموزش می‌دهد تا بتوانند سیستم‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر و بهینه را طراحی و پیاده‌سازی کنند. این دوره آموزشی یک بررسی دقیق و ساختاریافته از چارچوب‌های پیش‌آموزش است که موتور محرک مدل‌های پایه مدرن به شمار می‌روند. ساخت یا مقیاس‌بندی مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models) مستلزم مدیریت هزینه‌های سنگین پردازشی، خطوط لوله پیچیده تنظیم داده‌ها و معماری‌های سیستم توزیع‌شده است. یک اجرای پیش‌آموزش بهینه‌نشده یا محاسبه اشتباه در قوانین مقیاس‌پذیری می‌تواند به هدررفت قابل‌توجه منابع و افزایش هزینه‌های API منجر شود. این دوره فراتر از مفاهیم انتزاعی عمل می‌کند و تصمیمات مهندسی دقیقی را بررسی می‌کند که برای آموزش ترانسفورمرهای دیکودر-محور در مقیاس وسیع مورد نیاز است. در طول این برنامه آموزشی، فراگیران مکانیسم‌های توکنایزرسازی زیرکلمه‌ای، مبانی ریاضی تابع زیان متقاطع انتروپی، و نیازمندی‌های زیرساختی موازی‌سازی سه‌بعدی را بررسی می‌کنند. با تحلیل تداخل پارامترها، داده‌ها و توان پردازشی، شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند چگونه اجراهای آموزشی پایدار و مقرون‌به‌صرفه را معماری کنند. همچنین ساختار این دوره به صورت یک گزارش معماری اجرایی تنظیم شده است که به طور منطقی از ساخت پیکره داده‌های خام و طراحی معماری گرفته تا مکانیسم‌های بهینه‌سازی و ارزیابی مدل پایه پیش می‌رود. این دوره رهبران فنی، دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین را به دانش تئوری و عملی لازم برای مدیریت محیط‌های آموزشی در مقیاس پیشرو مجهز می‌کند.

آنچه فرا خواهید گرفت

نقشه‌برداری از خطوط لوله سه‌مرحله‌ای مدل‌های زبانی بزرگ شامل پیش‌آموزش، تنظیم دقیق و هموسازی
طراحی خطوط لوله داده مقاوم با استفاده از حذف داده‌های تکراری، فیلترسازی و توکنایزرهای چندزبانه
پیکربندی معماری‌های ترانسفورمر دیکودر-محور و مکانیسم‌های توجه خودکار
پیاده‌سازی اهداف یادگیری خودنظارت‌شده با استفاده از پیش‌بینی توکوم بعدی و زیان متقاطع انتروپی
مدیریت مکانیسم‌های بهینه‌سازی شامل برش گرادیان، افت وزن و دقت ترکیبی
اعمال قوانین مقیاس‌پذیری و اصول بهینه‌سازی توان پردازشی برای پیش‌بینی عملکرد مدل
معماری سیستم‌های آموزش توزیع‌شده با استفاده از موازی‌سازی داده‌ها، تنسورها و خطوط لوله
ارزیابی مدل‌های پایه با استفاده از معیارهای پیچیدگی، منحنی‌های زیان و تکنیک‌های کاوش چندنمونه‌ای

این دوره مناسب افرادیست که

دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین که به دنبال مقیاس‌بندی مدل‌های پایه هستند
معماران هوش مصنوعی که زیرساخت محاسبات توزیع‌شده را برای مدل‌های زبانی بزرگ سازمانی طراحی می‌کنند
رهبران یادگیری و توسعه فنی که هزینه‌های آموزش هوش مصنوعی مولد و تخصیص منابع را ارزیابی می‌کنند
مهندسان نرم‌افزاری که قصد دارند به حوزه توسعه هوش مصنوعی در مقیاس پیشرو وارد شوند

مشخصات دوره Large Language Model (LLM) Pre-training Frameworks

ناشر: Udemy
مدرس: Learnsector LLP, Rajnish Tandon
سطح آموزش: مبتدی تا پیشرفته
مدت زمان آموزش: 2 ساعت و 12 دقیقه
تعداد دروس: 10

سرفصل های دوره

Large Language Model (LLM) Pre-training Frameworks

پیشنیازهای دوره Large Language Model (LLM) Pre-training Frameworks

Foundational knowledge of machine learning and neural networks.
Familiarity with Python programming and deep learning frameworks (e.g., PyTorch).
Basic understanding of cloud computing and distributed systems is recommended but not mandatory.