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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و همدلانه

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه بر مدل‌های زبانی بزرگ و معماری ترنسفورمر
• 2. آشنایی با فرآیند fine-tuning و کاربردهای آن
• 3. مبانی و اصول fine-tuning مدل‌های زبانی
• 4. انتخاب مدل پایه مناسب برای fine-tuning
• 5. اهمیت داده‌های آموزشی در fine-tuning
• 6. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های با کیفیت برای fine-tuning
• 7. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 8. قالب‌بندی داده‌ها برای fine-tuning
• 9. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 10. بررسی انواع fine-tuning: full fine-tuning و parameter-efficient fine-tuning
• 11. آشنایی با LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 12. پارامترهای کلیدی در LoRA
• 13. تکنیک‌های QLoRA برای fine-tuning کارآمدتر
• 14. مفاهیم پایه در fine-tuning مبتنی بر Prompt Tuning
• 15. آشنایی با Prefix Tuning
• 16. تکنیک‌های P-Tuning و P-Tuning v2
• 17. مقایسه روش‌های parameter-efficient fine-tuning
• 18. انتخاب روش fine-tuning مناسب بر اساس منابع و اهداف
• 19. محیط‌های توسعه و کتابخانه‌های مورد نیاز برای fine-tuning
• 20. آشنایی با PyTorch و TensorFlow
• 21. استفاده از کتابخانه Transformers
• 22. تنظیمات اولیه فرآیند fine-tuning
• 23. تعریف تابع Loss مناسب برای fine-tuning
• 24. بهینه‌سازها (Optimizers) در فرآیند fine-tuning
• 25. مفهوم نرخ یادگیری (Learning Rate) و زمان‌بندی آن
• 26. استفاده از تکنیک‌های تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Schedulers)
• 27. تنظیم اندازه بچ (Batch Size) و تأثیر آن
• 28. مدیریت حافظه GPU در فرآیند fine-tuning
• 29. نظارت بر فرآیند fine-tuning (Monitoring)
• 30. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 31. متریک‌های رایج در fine-tuning: Perplexity, BLEU, ROUGE
• 32. ارزیابی کیفیت سبک و لحن خروجی مدل
• 33. ارزیابی همدلی و درک متنی مدل
• 34. تکنیک‌های تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 35. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 36. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 37. روش‌های بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
• 38. بررسی و رفع بیش‌برازش (Overfitting)
• 39. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش: Regularization, Dropout
• 40. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 41. fine-tuning برای وظایف تولید متن خلاقانه
• 42. تنظیم مدل برای نوشتن داستان و شعر
• 43. fine-tuning برای تولید محتوای تبلیغاتی و بازاریابی
• 44. تولید محتوای آموزشی و توضیحی
• 45. fine-tuning برای دستیابی به سبک‌های نوشتاری خاص (رسمی، غیررسمی)
• 46. ایجاد شخصیت‌های زبانی مجازی (Virtual Personalities)
• 47. fine-tuning برای همدلی و درک احساسات کاربر
• 48. تشخیص و تولید پاسخ‌های همدلانه
• 49. مدل‌سازی مکالمات همدلانه
• 50. کاربردهای fine-tuning در حوزه سلامت روان (با رعایت چارچوب رسمی)
• 51. fine-tuning برای پشتیبانی زبانی در خدمات مشتری
• 52. تولید پاسخ‌های مناسب و حرفه‌ای
• 53. مدیریت و هدایت مکالمات پیچیده
• 54. fine-tuning برای تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 55. دسته‌بندی نظرات و بازخوردها
• 56. استفاده از fine-tuning در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 57. تنظیم مدل برای درک سؤالات پیچیده
• 58. تولید پاسخ‌های دقیق و مرتبط
• 59. fine-tuning برای خلاصه‌سازی متون (Text Summarization)
• 60. تولید خلاصه‌های خبری و علمی
• 61. fine-tuning برای ترجمه ماشینی (با تمرکز بر زبان فارسی)
• 62. بهبود کیفیت ترجمه ماشینی
• 63. fine-tuning برای تولید کد (Code Generation)
• 64. کمک به برنامه‌نویسان در تولید کد
• 65. ملاحظات اخلاقی در fine-tuning مدل‌های زبانی
• 66. شفافیت در استفاده از مدل‌های fine-tuned
• 67. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل
• 68. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 69. تأثیر fine-tuning بر سوگیری‌های مدل
• 70. تشخیص و کاهش سوگیری‌های ناخواسته
• 71. مطالعه موردی: fine-tuning یک مدل زبانی برای سبک نوشتاری ایرانی
• 72. پیاده‌سازی LoRA برای fine-tuning مدل
• 73. آماده‌سازی مجموعه داده‌ای با سبک نوشتاری ایرانی
• 74. تنظیم هایپرپارامترها برای دستیابی به سبک مطلوب
• 75. ارزیابی نتایج fine-tuning
• 76. مطالعه موردی: fine-tuning برای افزایش همدلی در پاسخ‌ها
• 77. طراحی مجموعه داده برای تقویت همدلی
• 78. استفاده از Prompt Engineering در کنار fine-tuning
• 79. ارزیابی میزان همدلی در خروجی مدل
• 80. نکات پیشرفته در fine-tuning
• 81. تکنیک‌های Distillation برای کوچک‌سازی مدل
• 82. استفاده از Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
• 83. مراحل پیاده‌سازی RLHF
• 84. کاربرد RLHF در بهبود ایمنی و همسویی مدل
• 85. fine-tuning برای مدل‌های چندزبانه
• 86. تنظیم مدل برای پشتیبانی از زبان فارسی و انگلیسی
• 87. محدودیت‌ها و چالش‌های fine-tuning
• 88. چالش‌های مربوط به منابع محاسباتی
• 89. چالش‌های مربوط به کیفیت و کمیت داده
• 90. آینده fine-tuning و مدل‌های زبانی
• 91. روندهای نوظهور در fine-tuning
• 92. مدل‌های زبانی بزرگتر و توانمندتر
• 93. توسعه روش‌های fine-tuning کارآمدتر
• 94. اهمیت fine-tuning در توسعه هوش مصنوعی مسئولانه
• 95. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده fine-tuning
• 96. توصیه‌های نهایی برای fine-tuning موفق