Udemy – LLM Token Optimization: Optimize Cost, Speed, & Performance 2026-7

در تاریخ: 1405/06/16 3:23:06

توضیحات

دوره LLM Token Optimization: Optimize Cost, Speed, & Performance. این دوره آموزشی به بررسی روش‌ها و استراتژی‌های بهینه‌سازی توکن در مدل‌های زبانی بزرگ برای کاهش هزینه‌ها، افزایش سرعت و بهبود عملکرد سیستم‌های هوش مصنوعی می‌پردازد. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) نحوه ساخت برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی را به طور کامل تغییر داده‌اند، اما هر پرامپت، پاسخ و تعاملی باعث مصرف توکن‌هایی می‌شود که مستقیماً بر هزینه، سرعت و عملکرد کلی سیستم تأثیر می‌گذارند. درک نحوه بهینه‌سازی مصرف توکن یک مهارت ضروری برای هر فردی است که قصد دارد سیستم‌های هوش مصنوعی آماده برای محیط‌های عملیاتی و واقعی بسازد. در این دوره آموزشی جامع، اصول و بهترین روش‌های مربوط به بهینه‌سازی توکن در مدل‌های زبانی بزرگ آموزش داده می‌شود. فراگیران با شروع از مفاهیم پایه توکن‌سازی، نحوه تولید، شمارش و پردازش توکن‌ها توسط مدل‌های زبانی مدرن را می‌آموزند و متوجه می‌شوند که چرا مدیریت کارآمد توکن‌ها برای توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر حیاتی است. در طول این دوره، تکنیک‌های مهندسی پرامپت، مدیریت بافت، فشرده‌سازی پرامپت، بودجه‌بندی توکن، استراتژی‌های تکه‌تکه‌سازی (Chunking)، روش‌های خلاصه‌سازی، بهینه‌سازی بازیابی اطلاعات، کش‌سازی (Caching)، بهره‌گیری مناسب از پنجره بافت و طراحی کارآمد گفتگوی هوش مصنوعی به طور کامل بررسی می‌شوند. شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه مصرف توکن‌های غیرضروری را بدون کاهش کیفیت پاسخ‌ها کاهش دهند و عملکرد کلی سیستم را بهبود ببخشند. این دوره به جای تمرکز صرف بر موضوعات نظری، بر استراتژی‌های کاربردی و عملی متمرکز است که در محصولات واقعی هوش مصنوعی استفاده می‌شوند. فراگیران می‌آموزند که توسعه‌دهندگان چگونه چت‌بات‌ها، دستیارهای هوش مصنوعی، برنامه‌های سازمانی، سیستم‌های پشتیبانی مشتریان، راهکارهای پردازش اسناد و خطوط لوله تولید افزوده با بازیابی (RAG) را برای کاهش هزینه‌های عملیاتی و بهبود تجربه کاربری بهینه‌سازی می‌کنند. در پایان این دوره، فراگیران دانش لازم برای طراحی برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی سریع‌تر، کارآمدتر و مقرون‌به‌صرفه‌تر را با به‌کارگیری تکنیک‌های مدرن بهینه‌سازی توکن و بهترین روش‌های ارتقای عملکرد به دست خواهند آورد. این آموزش برای مهندسان هوش مصنوعی، توسعه‌دهندگان Python، مهندسان پرامپت، متخصصان یادگیری ماشین، توسعه‌دهندگان محصول و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی مولد (GenAI) امکاناتی فراهم می‌کند تا مهارت‌های لازم برای حداکثرسازی کارایی، مقیاس‌پذیری و قابلیت اطمینان پیشرفته‌ترین سیستم‌های هوش مصنوعی را کسب کنند.

آنچه فرا خواهید گرفت

درک نحوه کارکرد توکن‌سازی در مدل‌های زبانی بزرگ: آشنایی با چرایی بهبود عملکرد هوش مصنوعی و کاهش هزینه‌ها از طریق بهینه‌سازی توکن.
به‌کارگیری مهندسی پرامپت و مدیریت بافت: استفاده از تکنیک‌های فشرده‌سازی برای حداقل رساندن مصرف توکن بدون از دست رفتن دقت پاسخ‌ها.
بهینه‌سازی برنامه‌های کاربردی LLM: استفاده از استراتژی‌های تکه‌تکه‌سازی، خلاصه‌سازی، کش‌سازی، بازیابی اطلاعات و طراحی کارآمد پرامپت.
ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر و مقرون‌به‌صرفه: به‌کارگیری بودجه‌بندی توکن، پایش عملکرد و تکنیک‌های بهینه‌سازی آماده برای محیط عملیاتی.

این دوره مناسب افرادیست که

مهندسان هوش مصنوعی و توسعه‌دهندگان Python: متخصصانی که به دنبال ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی کارآمد هستند.
مهندسان پرامپت و متخصصان یادگیری ماشین: افرادی که قصد دارند مصرف توکن را در مدل‌های زبانی مدیریت کنند.
علاقه‌مندان به GenAI و توسعه‌دهندگان محصول: کسانی که می‌خواهند برنامه‌های LLM پرسرعت، باکیفیت و کم‌هزینه ایجاد نمایند.

مشخصات دوره LLM Token Optimization: Optimize Cost Speed & Performance

ناشر: Udemy
مدرس: Meta Brains
سطح آموزش: مبتدی تا پیشرفته
مدت زمان آموزش: 3 ساعت و 29 دقیقه
تعداد دروس: 34

سرفصل های دوره

پیشنیازهای دوره LLM Token Optimization: Optimize Cost Speed & Performance

Basic knowledge of AI or Large Language Models (LLMs) is helpful but not required. All token optimization concepts are explained with practical examples.