دوره آموزشی مدل‌های زبانی بزرگ با وزن‌های باز (Open-Weight LLMs): انتخاب، استقرار و سفارشی‌سازی

مدل‌های با وزن باز (Open-Weight Models) در حال تغییر شیوه ساخت و استقرار سیستم‌های هوش مصنوعی در سازمان‌ها هستند. این مدل‌ها در مقایسه با APIهای بسته و اختصاصی، کنترل بیشتر، انعطاف‌پذیری بالاتر و امکان بهینه‌سازی هزینه‌ها را برای توسعه‌دهندگان و سازمان‌ها فراهم می‌کنند. با گسترش سریع اکوسیستم مدل‌های باز، توانایی انتخاب، ارزیابی، سفارشی‌سازی و استقرار این مدل‌ها به یک مهارت کلیدی برای متخصصان هوش مصنوعی تبدیل شده است.

در این دوره، مدرس Laurence Moroney یک مسیر عملی برای شناخت و استفاده از اکوسیستم مدل‌های باز ارائه می‌دهد. ابتدا با مفهوم مدل‌های با وزن باز و تفاوت آن‌ها با مدل‌های متن‌باز (Open Source Models) و مدل‌های بسته (Closed Models) آشنا می‌شوید و درک می‌کنید که هر رویکرد چه مزایا و محدودیت‌هایی دارد.

سپس انواع مختلف مدل‌های هوش مصنوعی شامل مدل‌های متنی (Text Models)، مدل‌های بینایی (Vision Models)، مدل‌های صوتی (Audio Models)، مدل‌های کدنویسی (Code Models) و مدل‌های تعبیه‌سازی (Embedding Models) بررسی می‌شوند. یاد می‌گیرید چگونه بر اساس نیازهای واقعی کسب‌وکار، مدل مناسب را انتخاب کنید.

در ادامه، روش‌های مختلف اجرای مدل‌های Open-Weight بررسی می‌شوند؛ از اجرای محلی روی زیرساخت شخصی گرفته تا استفاده از ارائه‌دهندگان ابری و پلتفرم‌های مدیریت‌شده. همچنین معیارهایی مانند هزینه، عملکرد، مقیاس‌پذیری و حساسیت داده‌ها برای انتخاب معماری مناسب تحلیل می‌شوند.

یکی از بخش‌های مهم دوره به سفارشی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی اختصاص دارد. در این بخش با روش‌هایی مانند مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)، تولید تقویت‌شده با بازیابی (Retrieval-Augmented Generation - RAG) و Fine-Tuning آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه مدل‌های عمومی را برای سناریوهای اختصاصی سازمانی بهینه کنید.

در پایان دوره، یک چارچوب عملی برای انتخاب، استقرار و تطبیق مدل‌های Open-Weight خواهید داشت و قادر خواهید بود راهکارهای هوش مصنوعی متناسب با محدودیت‌های فنی، مالی و امنیتی پروژه‌های واقعی طراحی کنید.

🎯 اهداف یادگیری
تعریف مفهوم Open-Weight Models و مقایسه آن‌ها با مدل‌های Open Source و Closed AI Models
شناخت انواع مدل‌های هوش مصنوعی شامل Text، Vision، Audio، Code و Embedding Models
انتخاب مدل مناسب هوش مصنوعی بر اساس کاربردها و نیازهای واقعی کسب‌وکار
ارزیابی روش‌های اجرای مدل‌های Open-Weight در محیط‌های محلی، ابری و مدیریت‌شده
مقایسه مزایا و محدودیت‌های رویکردهای مختلف استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
استفاده از Prompting برای بهبود عملکرد و شخصی‌سازی رفتار مدل‌ها
پیاده‌سازی مفاهیم Retrieval-Augmented Generation (RAG) برای افزایش دقت پاسخ‌ها
آشنایی با Fine-Tuning و روش‌های سفارشی‌سازی پیشرفته مدل‌ها
طراحی راهکارهای AI با توجه به هزینه، عملکرد و حساسیت داده‌ها
ایجاد چارچوب تصمیم‌گیری برای انتخاب، استقرار و مدیریت مدل‌های Open-Weight