اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و مرتبط با گراف

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و مرتبط با گراف

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای جنبه‌های خاص (مانند لحن، سبک)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمات و مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترنسفورمر و اجزای کلیدی آن
• 3. تکامل مدل‌های زبانی از RNN تا ترنسفورمر
• 4. نحوه عملکرد لایه‌های توجه (Attention Mechanisms)
• 5. کدگذاری و رمزگشایی در مدل‌های ترنسفورمر
• 6. کاربرد ماسک‌گذاری در مدل‌های زبانی
• 7. پیش‌پردازش متن برای آموزش مدل‌های زبانی
• 8. توکن‌سازی و انواع روش‌های آن
• 9. ساخت واژگان و مدیریت واژگان بزرگ
• 10. تعبیه‌سازی واژگان (Word Embeddings)
• 11. مدل‌های Word2Vec و GloVe
• 12. تعبیه‌سازی‌های موقعیتی (Positional Embeddings)
• 13. آموزش پیش‌نیاز (Pre-training) مدل‌های زبانی
• 14. مجموعه داده‌های عظیم برای پیش‌نیاز
• 15. اهداف پیش‌نیاز: پیش‌بینی کلمه بعدی
• 16. اهداف پیش‌نیاز: پر کردن جای خالی (Masked Language Modeling)
• 17. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی پیش‌نیاز
• 18. معرفی مدل‌های زبانی پیشرفته (BERT, GPT, RoBERTa)
• 19. ساختار و ویژگی‌های BERT
• 20. کاربرد BERT در وظایف درک مطلب
• 21. ساختار و ویژگی‌های GPT
• 22. کاربرد GPT در تولید متن
• 23. مقایسه مدل‌های BERT و GPT
• 24. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 25. مفهوم تنظیم دقیق و چرایی آن
• 26. انتخاب مدل پایه مناسب برای تنظیم دقیق
• 27. آماده‌سازی مجموعه داده برای تنظیم دقیق
• 28. تنظیم دقیق برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 29. تنظیم دقیق برای وظایف استخراج اطلاعات
• 30. تنظیم دقیق برای وظایف ترجمه ماشینی
• 31. تنظیم دقیق برای وظایف خلاصه‌سازی متن
• 32. تنظیم دقیق برای وظایف پاسخ به پرسش
• 33. تنظیم هایپرپارامترها در تنظیم دقیق
• 34. نرخ یادگیری و زمان‌بندی آن
• 35. اندازه بچ (Batch Size) و تأثیر آن
• 36. تعداد دورهای آموزش (Epochs)
• 37. تکنیک‌های تنظیم دقیق کارآمد (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
• 38. مقدمه‌ای بر PEFT
• 39. روش LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 40. تکنیک Prefix Tuning
• 41. تکنیک Prompt Tuning
• 42. مقایسه روش‌های PEFT
• 43. تنظیم دقیق برای دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد
• 44. شناخت سبک نوشتاری مورد نظر
• 45. استخراج ویژگی‌های سبکی از متن
• 46. تنظیم دقیق برای بازتولید سبک‌های خاص
• 47. مثال: تنظیم برای سبک رسمی و علمی
• 48. مثال: تنظیم برای سبک داستانی و تخیلی
• 49. مثال: تنظیم برای سبک خبری و تحلیلی
• 50. ارزیابی کیفیت سبک در متن تولیدی
• 51. معیارهای ارزیابی سبکی
• 52. روش‌های ارزیابی انسانی
• 53. تنظیم دقیق با رویکرد گراف (Graph-based Fine-tuning)
• 54. مقدمه گراف در پردازش زبان طبیعی
• 55. نمایش ساختار متن با استفاده از گراف
• 56. استفاده از گراف در مرحله پیش‌پردازش
• 57. پیاده‌سازی گراف‌های دانش (Knowledge Graphs)
• 58. ادغام اطلاعات گراف در مدل زبانی
• 59. تنظیم دقیق مدل با ورودی‌های گراف
• 60. کاربرد گراف در وظایف مرتبط با دانش
• 61. تنظیم دقیق برای پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش
• 62. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی معنایی مبتنی بر گراف
• 63. تنظیم دقیق برای تولید متن خلاقانه با الهام از گراف
• 64. تنظیم دقیق برای تولید محتوای علمی با دقت بالا
• 65. تنظیم دقیق برای تولید محتوای آموزشی استاندارد
• 66. تنظیم دقیق برای انطباق با الزامات شرعی و قانونی
• 67. ملاحظات شرعی در تولید محتوای زبانی
• 68. شناسایی و حذف محتوای نامناسب
• 69. تنظیم دقیق برای تولید محتوای اخلاقی
• 70. تولید محتوای آموزشی مطابق با موازین اسلامی
• 71. انطباق با آیین‌نامه‌ها و مقررات داخلی
• 72. تکنیک‌های ارزیابی انطباق محتوا
• 73. تنظیم دقیق برای تولید محتوای تخصصی بانکی اسلامی
• 74. تنظیم دقیق برای تولید محتوای حقوقی مبتنی بر قوانین ایران
• 75. تنظیم دقیق برای تولید محتوای پزشکی مطابق پروتکل‌های وزارت بهداشت
• 76. تنظیم دقیق برای تولید محتوای تاریخی مستند و بی‌طرف
• 77. تنظیم دقیق برای تولید محتوای روانشناسی خانواده ایرانی-اسلامی
• 78. تنظیم دقیق برای تولید محتوای هنری و فرهنگی در چارچوب ضوابط
• 79. مدیریت و انتشار محتوای تنظیم دقیق شده
• 80. ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌های تنظیم دقیق شده
• 81. استقرار مدل‌ها برای تولید متن
• 82. نظارت و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 83. اخلاق در هوش مصنوعی و تولید محتوا
• 84. مسئولیت‌پذیری در قبال محتوای تولیدی
• 85. شفافیت در مورد استفاده از مدل‌های زبانی
• 86. پیش‌بینی چالش‌های آینده در تنظیم دقیق مدل‌ها
• 87. آخرین روندها در مدل‌های زبانی و تنظیم دقیق
• 88. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 89. تولید محتوای تعاملی و پویا
• 90. کاربردهای پیشرفته مدل‌های زبانی تنظیم شده
• 91. خاتمه و جمع‌بندی مباحث