اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن تخیلی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن تخیلی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترنسفورمر برای مدل‌های زبانی
• 3. مبانی توکن‌سازی و واژگان
• 4. مدل‌های زبانی پیش‌ت huấn luyện شده
• 5. مفهوم Embeddings در مدل‌های زبانی
• 6. استفاده از مدل‌های پیش‌ت huấn luyện شده
• 7. مقدمه‌ای بر Fine-tuning
• 8. اهداف Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 9. روش‌های Fine-tuning
• 10. Fine-tuning برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 11. Fine-tuning برای وظایف تولید متن
• 12. Fine-tuning برای وظایف پرسش و پاسخ
• 13. Fine-tuning برای خلاصه‌سازی متن
• 14. Fine-tuning برای ترجمه ماشینی
• 15. Fine-tuning برای تحلیل احساسات
• 16. Fine-tuning برای تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 17. Fine-tuning برای تشخیص موارد نام‌گذاری شده (NRE)
• 18. Fine-tuning برای تشخیص روابط
• 19. Fine-tuning برای تولید کد
• 20. Fine-tuning برای وظایف گفتگومحور
• 21. Fine-tuning برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 22. Fine-tuning برای تشخیص هرزنامه
• 23. Fine-tuning برای تشخیص محتوای نامناسب
• 24. Fine-tuning برای تطبیق لحن
• 25. Fine-tuning برای لحن رسمی
• 26. Fine-tuning برای لحن غیررسمی
• 27. Fine-tuning برای لحن علمی
• 28. Fine-tuning برای لحن ادبی
• 29. Fine-tuning برای لحن طنز
• 30. Fine-tuning برای لحن تخیلی
• 31. Fine-tuning برای لحن داستانی
• 32. Fine-tuning برای لحن روایی
• 33. Fine-tuning برای لحن توصیفی
• 34. Fine-tuning برای لحن اقناعی
• 35. Fine-tuning برای لحن خبری
• 36. انتخاب مجموعه داده مناسب برای Fine-tuning
• 37. پیش‌پردازش داده‌ها برای Fine-tuning
• 38. پاکسازی داده‌ها
• 39. برچسب‌گذاری داده‌ها
• 40. تقسیم مجموعه داده به آموزش، اعتبارسنجی و تست
• 41. تنظیم ابرپارامترها در Fine-tuning
• 42. نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 43. اندازه بچ (Batch Size)
• 44. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 45. بهینه‌سازها (Optimizers)
• 46. تنظیم نرخ یادگیری
• 47. تنظیم اندازه بچ
• 48. تنظیم تعداد دوره‌های آموزشی
• 49. تنظیم بهینه‌سازها
• 50. روش‌های منظم‌سازی (Regularization)
• 51. Dropout
• 52. Weight Decay
• 53. Early Stopping
• 54. استفاده از Dropout
• 55. استفاده از Weight Decay
• 56. استفاده از Early Stopping
• 57. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned
• 58. معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی
• 59. دقت (Accuracy)
• 60. صحت (Precision)
• 61. بازیابی (Recall)
• 62. امتیاز F1 (F1-Score)
• 63. معیارهای ارزیابی برای تولید متن
• 64. BLEU Score
• 65. ROUGE Score
• 66. METEOR Score
• 67. Perplexity
• 68. ارزیابی کیفی خروجی مدل
• 69. تکنیک‌های پیشرفته Fine-tuning
• 70. آموزش با پارامترهای کم (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)
• 71. LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 72. Prefix Tuning
• 73. Prompt Tuning
• 74. Adapter Tuning
• 75. استفاده از LoRA
• 76. استفاده از Prefix Tuning
• 77. استفاده از Prompt Tuning
• 78. استفاده از Adapter Tuning
• 79. Fine-tuning چندوظیفه‌ای (Multi-task Fine-tuning)
• 80. Fine-tuning در حوزه زبان فارسی
• 81. چالش‌های Fine-tuning برای زبان فارسی
• 82. دسترسی به مجموعه داده‌های فارسی
• 83. منابع و ابزارهای Fine-tuning برای زبان فارسی
• 84. آموزش مدل‌های زبانی برای لحن تخیلی
• 85. تنظیمات مدل برای تولید داستان‌های تخیلی
• 86. تولید شخصیت‌های داستانی با مدل
• 87. تولید محیط‌های داستانی با مدل
• 88. تولید پیرنگ داستانی با مدل
• 89. کاربرد Fine-tuning در خلق دنیای تخیلی
• 90. Fine-tuning برای سبک‌های نوشتاری خاص در تخیل
• 91. Fine-tuning برای ژانرهای تخیلی
• 92. Fine-tuning برای ژانر علمی-تخیلی
• 93. Fine-tuning برای ژانر فانتزی
• 94. Fine-tuning برای ژانر وحشت
• 95. Fine-tuning برای ژانر ماجراجویی
• 96. Fine-tuning برای ژانر تاریخی-تخیلی
• 97. Fine-tuning برای خلق دیالوگ‌های تخیلی
• 98. Fine-tuning برای توصیف جزئیات در تخیل
• 99. Fine-tuning برای حفظ انسجام در داستان تخیلی
• 100. Fine-tuning برای کنترل خلاقیت مدل