دوره آموزشی تسلط بر مدل‌های استدلال: الگوریتم‌ها، بهینه‌سازی و کاربردها

این دوره یک بررسی کامل و عملی از مدل‌های استدلالی مدرن ارائه می‌ده و روی نوآوری‌های الگوریتمی تمرکز می‌کنه که پشت مدل‌هایی مثل DeepSeek R1، OpenAI o1 و نسخه‌های متن‌باز مشابه قرار دارن.

توی این دوره، چهار روش اصلی برای ساخت مدل‌های بزرگ زبانی استدلالی (Reasoning LLMs) رو یاد می‌گیری: افزایش مقیاس زمان اجرا (inference-time scaling)، یادگیری تقویتی خالص (pure RL)، SFT+RL و Knowledge Distillation.
با مثال‌های واقعی و تحلیل‌های فنی، یاد می‌گیری چطور مقیاس‌دهی محاسباتی هنگام تست، مکانیک‌های Group Relative Policy Optimization (GRPO) و پیاده‌سازی خطوط پردازشی مؤثر برای وظایف استدلالی رو انجام بدی.

در پایان، هم دانش نظری و هم مهارت عملی لازم برای استفاده از این تکنیک‌های پیشرفته در پروژه‌های خودت رو داری، چه منابع محاسباتی سازمانی داشته باشی و چه بودجه محاسباتی محدود.

🎯 اهداف یادگیری
تشخیص و مقایسه روش‌های مختلف ساخت مدل‌های استدلالی و بررسی مزایا و معایب هر کدام
پیاده‌سازی و بهینه‌سازی تکنیک‌های مقیاس‌دهی محاسباتی هنگام تست شامل Majority Voting، Best-of-N و Beam Search
درک اصول Group Relative Policy Optimization (GRPO) و تفاوت آن با روش‌های استاندارد RLHF
استفاده از دانش معماری‌های مختلف مدل‌های استدلالی برای تصمیم‌گیری هوشمندانه در پیاده‌سازی
انتخاب تکنیک استدلال مناسب با توجه به محدودیت‌های محاسباتی و نیازهای کاربردی