آموزش آمادگی آزمون NVIDIA Certified Associate در حوزه هوش مصنوعی مولد و مدل های زبانی بزرگ (LLM)

آموزش آمادگی آزمون NVIDIA Certified Associate در حوزه هوش مصنوعی مولد و مدل های زبانی بزرگ با عنوان اصلی NVIDIA Certified Associate Generative AI LLMs (NCA-GENL) Cert Prep یکی دیگر از آموزش های گروه آموزشی پرووید می باشد که در این قسمت آن را به شما معرفی می کنیم. در این آموزش با مفاهیم پایه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، زیرساخت های مورد نیاز برای اجرای مدل های هوش مصنوعی، هوش مصنوعی مولد و مدل های زبانی بزرگ (LLM) آشنا می شوید. همچنین معماری Transformer، روش های انتخاب و سفارشی سازی مدل، فرایند آموزش و استقرار مدل ها و ابزارهای مختلف اکوسیستم NVIDIA را بررسی خواهید کرد. در ادامه نیز موضوعاتی مانند هوش مصنوعی اخلاقی و نکات تکمیلی مورد نیاز برای آمادگی آزمون NCA-GENL پوشش داده می شوند.

هوش مصنوعی مولد چیست و چرا برای کسب و کارها اهمیت دارد؟

هوش مصنوعی مولد (Generative AI) یکی از حوزه های مهم و رو به رشد هوش مصنوعی است که امکان تولید محتوای جدید مانند متن، تصویر و سایر خروجی های مبتنی بر داده را فراهم می کند. شرکت ها از این فناوری برای بهبود فرایندهای کاری، افزایش بهره وری، خودکارسازی وظایف و توسعه قابلیت های جدید در محصولات و خدمات خود استفاده می کنند. آشنایی با دلایل سرمایه گذاری کسب و کارها روی این فناوری به شما کمک می کند اهمیت آن را در دنیای فناوری بهتر درک کنید.

در این آموزش ابتدا با مسیرهای مختلف گواهینامه های NVIDIA و ساختار گواهینامه NVIDIA Certified Associate Generative AI LLMs (NCA-GENL) آشنا می شوید. سپس مفاهیم پایه هوش مصنوعی و زیرساخت های مورد نیاز برای اجرای مدل های یادگیری ماشین را بررسی می کنید. این مباحث دید مناسبی از ارتباط میان سخت افزار، نرم افزار و مدل های هوش مصنوعی در اختیار شما قرار می دهند و زمینه را برای درک موضوعات تخصصی تر فراهم می کنند.

زیرساخت هوش مصنوعی چیست و GPU چه نقشی در آن دارد؟

اجرای مدل های هوش مصنوعی به زیرساختی مناسب شامل پردازنده، حافظه، شبکه و فضای ذخیره سازی نیاز دارد. در این بخش با اجزای اصلی زیرساخت هوش مصنوعی و تفاوت معماری CPU و GPU آشنا می شوید. همچنین نحوه کار GPU در پردازش های مرتبط با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، معماری GPU و مفهوم Memory Pooling مورد بررسی قرار می گیرد. شناخت این اجزا به شما کمک می کند نیازهای سخت افزاری سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی را بهتر ارزیابی کنید.

یکی دیگر از موضوعات مهم، انتخاب میان زیرساخت ابری (Cloud) و زیرساخت داخلی (On-premises) است. هر کدام از این رویکردها ویژگی ها و محدودیت های خاص خود را دارند و انتخاب آن ها به نیازهای پردازشی، منابع در دسترس و معماری سیستم بستگی دارد. در این آموزش همچنین با نقش زیرساخت شبکه و ذخیره سازی در اجرای workloadهای هوش مصنوعی آشنا می شوید تا تصویر کامل تری از محیط مورد نیاز برای توسعه و اجرای مدل ها داشته باشید.

مفاهیم پایه AI، Machine Learning و مدل های زبانی بزرگ

برای درک هوش مصنوعی مولد ابتدا باید با مفاهیم اصلی Artificial Intelligence، Machine Learning و Deep Learning آشنا شوید. در این بخش تفاوت این حوزه ها و ارتباط میان آن ها بررسی می شود. همچنین با مفهوم Model و نحوه آموزش یک مدل یادگیری ماشین آشنا خواهید شد. استفاده از یک مثال ساده به درک بهتر این مفاهیم کمک می کند و نشان می دهد داده ها چگونه در فرایند یادگیری به یک مدل قابل استفاده تبدیل می شوند.

در ادامه، مفهوم Generative AI، مدل های پایه (Foundation Models) و مدل های زبانی بزرگ (Large Language Models) معرفی می شوند. همچنین با مسیر شکل گیری هوش مصنوعی مولد و نقش معماری Transformer در توسعه مدل های مدرن آشنا خواهید شد. این مباحث پایه ای برای شناخت فناوری هایی هستند که امروزه در ابزارهای تولید متن، دستیارهای هوشمند و برنامه های مبتنی بر پردازش زبان طبیعی مورد استفاده قرار می گیرند.

معماری Transformer چگونه کار می کند؟

معماری Transformer یکی از مهم ترین پایه های فنی مدل های زبانی مدرن است. برای درک نحوه عملکرد این معماری، باید با مراحلی مانند Tokenization، Encoding، Word Embedding و Decoding آشنا باشید. در این آموزش بررسی می کنید که متن ورودی چگونه به Token تبدیل می شود، اطلاعات آن چگونه در قالب نمایش های عددی پردازش می شوند و مدل چگونه خروجی مناسب را تولید می کند. همچنین مفهوم Positional Encoding و اهمیت ترتیب کلمات در پردازش زبان طبیعی توضیح داده می شود.

از دیگر مفاهیم کلیدی این معماری می توان به Attention Mechanism و Multi-Head Attention اشاره کرد. این سازوکارها به مدل کمک می کنند ارتباط میان بخش های مختلف ورودی را شناسایی و اطلاعات مرتبط را پردازش کند. همچنین ساختار Encoder و Decoder، تفاوت رویکردهای مختلف Transformer و روش های پیش بینی خروجی بررسی می شوند. آشنایی با این مفاهیم درک عمیق تری از نحوه عملکرد مدل های زبانی بزرگ و فناوری های مبتنی بر آن ها ایجاد می کند.

انتخاب و ارزیابی مدل های هوش مصنوعی چگونه انجام می شود؟

انتخاب مدل مناسب یکی از تصمیم های مهم در طراحی یک راهکار مبتنی بر هوش مصنوعی است. همه مدل ها برای یک نوع کاربرد مناسب نیستند و عواملی مانند اندازه مدل، نوع وظیفه، کیفیت خروجی و منابع محاسباتی مورد نیاز باید در نظر گرفته شوند. در این آموزش با فرایند انتخاب Foundation Model آشنا می شوید و تفاوت میان مدل های کوچک زبانی (SLM) و مدل های بزرگ زبانی (LLM) را بررسی می کنید. این شناخت به انتخاب آگاهانه تر مدل متناسب با نیازهای یک سیستم کمک می کند.

پس از انتخاب مدل، ارزیابی عملکرد آن اهمیت زیادی دارد. برای این کار باید معیارهای مناسب را بشناسید و بدانید چگونه نتایج مدل های مختلف را با یکدیگر مقایسه کنید. در این بخش مفاهیمی مانند Model Evaluation، معیارهای ارزیابی، Cross Validation و A/B Testing آموزش داده می شوند. همچنین فرایند مقایسه نتایج و انتخاب بهترین مدل بررسی می شود تا بتوانید بر اساس داده ها و معیارهای مشخص، کیفیت مدل های مختلف را ارزیابی کنید.

سفارشی سازی و آموزش مدل های هوش مصنوعی با RAG و Fine-tuning

مدل های پایه همیشه بدون تغییر برای نیازهای اختصاصی یک کسب و کار مناسب نیستند. سفارشی سازی مدل به شما کمک می کند خروجی آن را با داده ها، وظایف و نیازهای یک کاربرد مشخص هماهنگ کنید. در این بخش با روش هایی مانند Prompt Engineering، طراحی System Prompt و تکنیک Retrieval-Augmented Generation (RAG) آشنا می شوید. همچنین مفاهیمی مانند Chunking و نحوه آماده سازی اطلاعات برای بازیابی و استفاده در فرایند تولید پاسخ مورد بررسی قرار می گیرند.

در ادامه، روش های پیشرفته تر سفارشی سازی مانند Transfer Learning، Fine-tuning و Knowledge Distillation معرفی می شوند. با کاربردهای Transfer Learning و رویکردهای مختلف آن آشنا خواهید شد و یاد می گیرید چرا ارزیابی دقت مدل روی مجموعه داده Validation اهمیت دارد. سپس مراحل اصلی آموزش مدل، از جمع آوری داده ها و پردازش آن ها با روش هایی مانند Regex و Exploratory Data Analysis (EDA) تا آموزش، ارزیابی و استقرار مدل بررسی می شوند. همچنین با ONNX، Quantization و گزینه های مختلف Deployment آشنا خواهید شد.

اکوسیستم NVIDIA، هوش مصنوعی اخلاقی و آمادگی آزمون NCA-GENL

اکوسیستم NVIDIA مجموعه ای از سخت افزارها و ابزارهای نرم افزاری را برای توسعه و اجرای راهکارهای هوش مصنوعی در اختیار برنامه نویسان و متخصصان قرار می دهد. در این بخش با NVIDIA GPUs، پلتفرم CUDA و ابزارهایی مانند NVIDIA-SMI، RAPIDS، TensorRT، NeMo و Triton آشنا می شوید. همچنین کاربرد Dynamic Batching و NGC Catalog بررسی می شود. شناخت این ابزارها به شما کمک می کند نقش فناوری های NVIDIA را در توسعه، بهینه سازی و اجرای مدل های هوش مصنوعی بهتر درک کنید.

در کنار مباحث فنی، توسعه هوش مصنوعی مسئولانه و قابل اعتماد نیز اهمیت زیادی دارد. مفاهیمی مانند Ethical AI، Confidential Computing، NVIDIA NeMo Guardrails، Data Lineage Tracking، Red Teaming و Explainable AI در این بخش بررسی می شوند. همچنین موضوعات تکمیلی مانند Forward و Back Propagation، Vanishing Gradients، Neuron، ReLU، Sigmoid، Layer Normalization، Diffusion Algorithms و Hugging Face Transformers آموزش داده می شوند. در پایان نیز نکات و راهنمایی های لازم برای آمادگی آزمون NVIDIA Certified Associate Generative AI LLMs (NCA-GENL) مطرح می شوند تا با ساختار موضوعات مورد نیاز این گواهینامه آشنایی بیشتری پیدا کنید.