🧩 بخش ۱: مقدمه – موج جدید مدل‌های زبانی

چرا LLMها آینده‌ی هوش مصنوعی هستند

تفاوت ChatGPT، Llama، Mistral و مدل‌های اختصاصی

چرا کسب‌وکارها به مدل زبانی اختصاصی نیاز دارند

(هدف: ایجاد انگیزه و حس FOMO برای داشتن مدل اختصاصی)

⚙️ بخش ۲: معماری و مفاهیم پایه LLM

ساختار کلی مدل‌های زبانی (Transformer و Tokenization به زبان ساده)

داده‌های آموزشی و نقش پیش‌پردازش

اندازه مدل و تاثیر آن بر منابع سخت‌افزاری

(هدف: آشنایی فنی اولیه بدون ورود به عمق ریاضی)

🧠 بخش ۳: از ChatGPT تا مدل خودت — راه‌های آموزش اختصاصی

Fine-tuning در مقابل Pre-training

LoRA و روش‌های سبک‌تر برای آموزش مدل اختصاصی

ابزارهای آماده: Hugging Face، Colab، PyTorch Lightning

(هدف: نشون دادن این‌که "می‌تونی خودت انجامش بدی")

💾 بخش ۴: زیرساخت و منابع مورد نیاز

چقدر GPU لازم دارم؟ (بر اساس اندازه مدل)

تفاوت GPUهای مختلف در سرعت و ظرفیت

هزینه واقعی آموزش مدل با GPU اجاره‌ای vs خرید GPU

(اینجا فرصت طلایی فروش کارت گرافیکه — مقایسه مستقیم هزینه اجاره/کلاود با خرید GPU شخصی)

🚀 بخش ۵: دمو و مسیر عملی

آموزش یک مدل کوچک اختصاصی (مثلاً با داده‌های فارسی یا برند خاص)

نتایج واقعی: قبل و بعد از Fine-tune

نکات مهم برای بهبود دقت مدل

(بخش جذاب عملیاتی، که حس «منم می‌تونم» ایجاد می‌کنه)

💡 بخش ۶: فرصت‌های کسب‌وکاری با مدل‌های زبانی اختصاصی

مدل زبانی برای شرکت‌ها، رسانه‌ها، آموزش، خدمات مشتری و …

فروش API یا مدل شخصی‌سازی‌شده

مسیر ورود به بازار

(هدف: نشون دادن اینکه خرید GPU یعنی سرمایه‌گذاری نه هزینه)

🛠️ بخش ۷: جمع‌بندی و معرفی پیشنهاد ویژه

خلاصه مسیر از ایده تا مدل اختصاصی

معرفی پکیج‌های پیشنهادی کارت گرافیک (با مقایسه عملکرد برای انواع مدل‌ها)

پرسش و پاسخ