پردازش زبان‌های طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ در پایتون

پردازش متن و زبان طبیعی (NLP) به یک ابزار ضروری برای درک و تحلیل داده‌ در سال‌های اخیر بدل شده است. این حوزه شامل ایده‌ها و الگوریتم‌های متعددی برای درک متن و زبان است، در بسیاری از زمینه‌ها مانند موتورهای جستجو در وب، تحلیل احساسات، خلاصه‌سازی، ترجمه، پاسخگویی به سوالات نقش حیاتی ایفا می‌کند.

با توسعه فناوری و پیدایش مدل‌های زبانی بزرگ  (LLMs) پردازش متن به بستری برای ارائه راهکارها و ایده‌های جدید برای حل مشکلات مختلف تبدیل شده است. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) از طریق آموزش بر روی حجم عظیمی از داده‌های متنی ساخته می‌شوند و به همین خاطر قابلیت‌هایی برای درک و تولید محتوا دارند و می‌توان آن‌ها را با تمرکز بر دانش و اطلاعات یک حوزه خاص آموزش داد و به کار گرفت.

در این دوره جامع، از مبانی پردازش رشته و متن در پایتون شروع می‌کنیم و به مراحل پیشرفته‌تری مانند معرفی تکنیک‌های پرکاربرد برای پردازش عبارات باقاعده  RegEX، کتابخانه‌های قدرتمند پردازش زبان‌های طبیعی مثل NLTK و  Spacy، روش‌های Embedding برای استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین و در نهایت، معرفی و آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) دست یابید.