دوره آموزشی تنظیم دقیق RAG: تکنیک‌های پیشرفته برای دقت و عملکرد بهتر مدل

قدرت RAG رو آزاد کن!
توی این دوره عملی و خیلی کاربردی قراره با یکی از تکنیک‌های خفن حوزه هوش مصنوعی آشنا بشی: RAFT یا همون ریزتنظیم تقویتشده با بازیابی اطلاعات (Retrieval-Augmented Fine-Tuning).

ایده‌ی اصلی RAG اینه که هوش مصنوعی فقط به حافظه‌ی خودش تکیه نکنه، بلکه بتونه بره اطلاعات لازم رو از منابع دیگه هم جمع کنه. حالا وقتی اینو با RAFT ترکیب می‌کنی، یعنی مدل رو هم هوشمند می‌کنی، هم دقیق، هم خاص برای یه موضوع یا حوزه خاص، مثلاً پزشکی یا حقوق.

توی این دوره یاد می‌گیری چطوری این دو تا رو با هم قاطی کنی و ازش یه مدل خفن بسازی که نه فقط جواب بده، بلکه جواب درست، دقیق و به‌دردبخور بده.

🔧 از مفاهیم پایه شروع می‌کنیم، بعدش میریم سراغ تکنیک‌های پیشرفته مثل RAFT، کار با ابزارهایی مثل Azure AI Studio، تنظیمات پیشرفته مدل‌ها، نحوه‌ی ساخت دیتاست خوب و ... همه چیزهایی که یه متخصص هوش مصنوعی باید بلد باشه.

اگر دنبال اینی که توی یه حوزه خاص مثل حقوق، سلامت، آموزش یا هر جای دیگه، یه مدل دقیق و کاربردی بسازی، این دوره برات عالیه!

✅ اهداف یادگیری:
آشنایی با مفاهیم نظری RAG و تکنیک پیشرفته RAFT.
درک تفاوت‌ها و مزایای ترکیب ریزتنظیم (fine-tuning) با RAG در مدل‌های خاص‌دامنه.
طراحی، توسعه و پیاده‌سازی مدل‌های RAG با استفاده از مدل‌های زبانی پیشرفته.
ریزتنظیم این مدل‌ها برای عملکرد بهتر در زمینه‌های تخصصی.
تولید داده‌های سوال و جواب باکیفیت و مدیریت مؤثر دیتاست‌ها.
آموزش مدل برای تشخیص اطلاعات مفید و بی‌ربط با استفاده از اسناد انحرافی (distractors).
استفاده از ابزارهایی مثل Azure AI Studio برای راه‌اندازی، پیکربندی و استقرار مدل‌ها.
کار با تنظیمات پیشرفته برای بهینه‌سازی آموزش و پاسخ‌دهی مدل.
ارزیابی دقیق مدل با استفاده از متریک‌های مختلف.
پیاده‌سازی بهترین روش‌ها برای بهبود مداوم مدل و سازگاری با تغییرات دیتاست‌ها.