اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی Prompt Tuning گام به گام: روش‌های ساده و مؤثر برای آموزش مدل‌ها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Prompt Tuning گام به گام: روش‌های ساده و مؤثر برای آموزش مدل‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Prompt Tuning

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 2. مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی
• 3. آشنایی با معماری ترنسفورمر
• 4. ساختار توکن‌سازی و بردارهای ورودی
• 5. لایه‌های توجه و مکانیسم‌های آن
• 6. پردازش توالی‌ها در ترنسفورمرها
• 7. عملکرد لایه‌های فید-فوروارد
• 8. خروجی مدل و تابع احتمال
• 9. اصول آموزش مدل‌های زبانی
• 10. تابع زیان در آموزش LLMs
• 11. بهینه‌سازها و نرخ یادگیری
• 12. تنظیم دقیق (Fine-tuning) چیست؟
• 13. اهمیت تنظیم دقیق برای وظایف خاص
• 14. تفاوت تنظیم دقیق با آموزش از ابتدا
• 15. انواع تنظیم دقیق: نظارت شده و بدون نظارت
• 16. تنظیم دقیق با داده‌های برچسب‌دار
• 17. آماده‌سازی مجموعه داده برای تنظیم دقیق
• 18. پیش‌پردازش متن برای تنظیم دقیق
• 19. نرمال‌سازی و پاکسازی داده‌ها
• 20. تقسیم داده به مجموعه آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
• 21. انتخاب مدل پایه مناسب برای تنظیم دقیق
• 22. معیارهای انتخاب مدل پایه
• 23. مدل‌های زبانی متن‌باز و تجاری
• 24. معرفی مدل‌های معروف برای تنظیم دقیق
• 25. تنظیم دقیق مدل‌های سری GPT
• 26. تنظیم دقیق مدل‌های سری Llama
• 27. تنظیم دقیق مدل‌های سری BERT
• 28. تنظیم دقیق مدل‌های سری T5
• 29. تنظیم دقیق مدل‌های سری Mistral
• 30. تنظیم دقیق مدل‌های سری Falcon
• 31. روش‌های ساده تنظیم دقیق (Simple Fine-tuning)
• 32. تنظیم دقیق تمام پارامترها
• 33. معایب تنظیم دقیق تمام پارامترها
• 34. روش‌های کارآمد پارامتر تنظیم دقیق (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)
• 35. مقدمه‌ای بر PEFT
• 36. مزایای PEFT
• 37. انواع روش‌های PEFT
• 38. تنظیم دقیق با استفاده از آداپتورها (Adapters)
• 39. معرفی ماژول‌های آداپتور
• 40. نحوه ادغام آداپتورها در مدل
• 41. تنظیم دقیق پارامترهای کم (LoRA)
• 42. مفهوم رتبه پایین در LoRA
• 43. نحوه اعمال LoRA بر روی لایه‌های توجه
• 44. مزایای LoRA نسبت به آداپتورها
• 45. تنظیم دقیق با استفاده از پیشوندها (Prefix Tuning)
• 46. تولید پیشوندهای قابل یادگیری
• 47. کاربرد Prefix Tuning در وظایف تولید متن
• 48. تنظیم دقیق با استفاده از ماسک‌ها (Prompt Tuning)
• 49. مفهوم Prompt Tuning
• 50. تولید توکن‌های ماسک قابل یادگیری
• 51. مزایای Prompt Tuning در مقیاس بزرگ
• 52. مقایسه Prompt Tuning با Prefix Tuning
• 53. تنظیم دقیق با استفاده از روش‌های ترکیبی
• 54. مثال‌هایی از ترکیب روش‌های PEFT
• 55. انتخاب روش PEFT مناسب برای وظیفه
• 56. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن
• 57. تنظیم دقیق برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 58. تنظیم دقیق برای وظایف خلاصه‌سازی متن
• 59. تنظیم دقیق برای وظایف پاسخ به سوال
• 60. تنظیم دقیق برای وظایف ترجمه ماشینی
• 61. تنظیم دقیق برای وظایف درک مطلب
• 62. تنظیم دقیق برای وظایف تولید کد
• 63. تنظیم دقیق برای وظایف چت‌بات‌ها
• 64. تنظیم دقیق برای وظایف استخراج اطلاعات
• 65. تنظیم دقیق برای وظایف تحلیل احساسات
• 66. تنظیم دقیق برای وظایف دسته‌بندی موضوعی
• 67. تنظیم دقیق برای وظایف تشخیص موجودیت نام‌دار
• 68. تنظیم دقیق برای وظایف تولید دیالوگ
• 69. تنظیم دقیق برای وظایف تولید محتوای خلاقانه
• 70. تنظیم دقیق برای وظایف تصحیح املایی و دستوری
• 71. تنظیم دقیق برای وظایف تشخیص لحن
• 72. تنظیم دقیق برای وظایف بازنویسی متن
• 73. تنظیم دقیق برای وظایف تولید شرح تصویر
• 74. تنظیم دقیق برای وظایف تشخیص اسپم
• 75. تنظیم دقیق برای وظایف تشخیص اخبار جعلی
• 76. تنظیم دقیق برای وظایف تولید شعر
• 77. تنظیم دقیق برای وظایف تولید داستان
• 78. تنظیم دقیق برای وظایف تحلیل متون فقهی (با احتیاط)
• 79. تنظیم دقیق برای وظایف تحلیل متون اقتصادی (با چارچوب رسمی)
• 80. تنظیم دقیق برای وظایف تحلیل متون تاریخی (با چارچوب رسمی)
• 81. ارزیابی مدل تنظیم شده
• 82. معیارهای ارزیابی برای تولید متن
• 83. معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی
• 84. معیارهای ارزیابی برای خلاصه‌سازی
• 85. معیارهای ارزیابی برای پاسخ به سوال
• 86. استفاده از ابزارهای ارزیابی خودکار
• 87. ارزیابی انسانی مدل تنظیم شده
• 88. نکات عملی در تنظیم دقیق
• 89. مدیریت حافظه و منابع محاسباتی
• 90. تنظیم هایپرپارامترها
• 91. جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 92. تکنیک‌های تنظیم دقیق برای جلوگیری از بیش‌برازش
• 93. پایش فرآیند آموزش
• 94. ذخیره و بارگذاری مدل‌های تنظیم شده
• 95. استفاده از مدل‌های تنظیم شده در عمل
• 96. چالش‌های رایج در تنظیم دقیق
• 97. راهکارهای رفع چالش‌ها
• 98. آینده تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 99. نوآوری‌های جدید در PEFT
• 100. مطالعات موردی موفق در تنظیم دقیق