اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان چرخه و تبادل

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان چرخه و تبادل

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 و چرخه یادگیری
• 2. ساختار مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. مفاهیم کلیدی در تنظیم دقیق مدل‌ها
• 4. تفاوت بین تنظیم دقیق و آموزش از ابتدا
• 5. انتخاب مجموعه داده مناسب برای تنظیم دقیق
• 6. پیش‌پردازش داده‌ها برای تنظیم دقیق
• 7. روش‌های متداول تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 8. تنظیم دقیق مبتنی بر پارامترهای عمومی
• 9. تنظیم دقیق مبتنی بر پارامترهای خاص وظیفه
• 10. روش‌های تنظیم دقیق کارآمد (Parameter-Efficient Fine-Tuning)
• 11. LoRA: تنظیم دقیق با رتبه پایین
• 12. QLoRA: تنظیم دقیق کارآمد با کوانتیزاسیون
• 13. Adapter Tuning: افزودن لایه‌های کوچک
• 14. Prefix Tuning: افزودن پیشوند قابل یادگیری
• 15. Prompt Tuning: تنظیم مستقیم پرامپت‌ها
• 16. تکنیک‌های تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن
• 17. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن
• 18. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
• 19. تنظیم دقیق برای پاسخگویی به سوالات
• 20. تنظیم دقیق برای تولید محتوای خلاقانه
• 21. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی متن
• 22. تنظیم دقیق برای تشخیص احساسات
• 23. تنظیم دقیق برای تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 24. تنظیم دقیق برای تحلیل نحوی
• 25. تنظیم دقیق برای درک مطلب
• 26. تنظیم دقیق برای تولید کد
• 27. تنظیم دقیق برای وظایف دیالوگ
• 28. تنظیم دقیق برای چت‌بات‌ها
• 29. تنظیم دقیق برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 30. تنظیم دقیق برای وظایف چندوجهی (Multimodal)
• 31. ملاحظات اخلاقی در تنظیم دقیق مدل‌ها
• 32. حفظ حریم خصوصی در داده‌های تنظیم دقیق
• 33. جلوگیری از سوگیری در مدل‌های تنظیم شده
• 34. راستی‌آزمایی و ارزیابی مدل‌های تنظیم شده
• 35. معیارهای ارزیابی در تولید متن
• 36. معیارهای ارزیابی در طبقه‌بندی متن
• 37. معیارهای ارزیابی در وظایف پرسش و پاسخ
• 38. ابزارها و کتابخانه‌های رایج برای تنظیم دقیق
• 39. TensorFlow و Keras برای تنظیم دقیق
• 40. PyTorch و Hugging Face Transformers
• 41. استفاده از کتابخانه Accelerate برای آموزش توزیع شده
• 42. فریم‌ورک‌های اختصاصی برای تنظیم دقیق
• 43. تنظیم دقیق بر روی سخت‌افزارهای مختلف (CPU, GPU, TPU)
• 44. بهینه‌سازی مصرف حافظه در طول تنظیم دقیق
• 45. استراتژی‌های کاهش نرخ یادگیری
• 46. تکنیک‌های منظم‌سازی برای جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 47. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های کم (Few-shot Learning)
• 48. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های صفر (Zero-shot Learning)
• 49. تنظیم دقیق در زبان فارسی: چالش‌ها و راهکارها
• 50. انتخاب مدل پایه مناسب برای زبان فارسی
• 51. گردآوری و آماده‌سازی داده‌های فارسی برای تنظیم دقیق
• 52. ارزیابی مدل‌های تنظیم شده فارسی
• 53. مدل‌های زبانی فارسی موجود و قابلیت تنظیم دقیق آن‌ها
• 54. تنظیم دقیق مدل‌های فارسی برای وظایف خاص
• 55. کاربرد تنظیم دقیق در سیستم‌های اطلاعاتی اسلامی
• 56. تنظیم دقیق مدل‌ها برای پاسخگویی به سوالات فقهی
• 57. تنظیم دقیق مدل‌ها برای خلاصه‌سازی متون روایی
• 58. تنظیم دقیق مدل‌ها برای تحلیل متون روایی
• 59. تنظیم دقیق مدل‌ها برای تولید محتوای دینی
• 60. تنظیم دقیق مدل‌ها برای ترجمه متون دینی
• 61. تنظیم دقیق مدل‌ها برای تشخیص مفاهیم دینی
• 62. تنظیم دقیق مدل‌ها برای تولید محتوای آموزشی اسلامی
• 63. تنظیم دقیق مدل‌ها برای تولید پاسخ‌های شرعی
• 64. تکنیک‌های پیشرفته در تنظیم دقیق
• 65. تنظیم دقیق چندوظیفه‌ای (Multi-task Fine-tuning)
• 66. تنظیم دقیق با یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning from Human Feedback - RLHF)
• 67. تنظیم دقیق با یادگیری تقویتی مبتنی بر بازخورد انسان
• 68. کاربرد RLHF در هم‌راستاسازی مدل با ارزش‌های اسلامی
• 69. تنظیم دقیق برای تولید پاسخ‌های اخلاقی
• 70. تنظیم دقیق برای جلوگیری از تولید محتوای مضر
• 71. تنظیم دقیق برای تولید محتوای مثبت و سازنده
• 72. تنظیم دقیق برای مدیریت سوگیری‌های فرهنگی
• 73. تنظیم دقیق برای افزایش قابلیت اعتماد (Trustworthiness)
• 74. تنظیم دقیق برای افزایش قابلیت تفسیر (Interpretability)
• 75. مسائل حقوقی و شرعی در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 76. حقوق مالکیت معنوی داده‌های آموزشی
• 77. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل‌های تنظیم شده
• 78. انطباق با قوانین جمهوری اسلامی ایران در تنظیم دقیق
• 79. مقررات مربوط به محتوای دیجیتال
• 80. حدود شرعی در تولید محتوا
• 81. نکات مهم در انتخاب مدل پایه برای تنظیم دقیق
• 82. چگونگی ارزیابی کیفیت مدل تنظیم شده
• 83. راه‌های جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
• 84. تنظیم دقیق برای کاربردهای تجاری و سازمانی
• 85. تنظیم دقیق برای بهبود تجربه کاربری
• 86. تنظیم دقیق برای اتوماسیون وظایف سازمانی
• 87. تنظیم دقیق برای تحلیل داده‌های مشتریان
• 88. تنظیم دقیق برای تولید محتوای بازاریابی
• 89. تنظیم دقیق برای پشتیبانی مشتریان
• 90. تنظیم دقیق برای توسعه محصولات نرم‌افزاری
• 91. تنظیم دقیق برای بهبود عملکرد موتورهای جستجو
• 92. تنظیم دقیق برای ایجاد دستیارهای هوشمند
• 93. تنظیم دقیق برای کاربردهای علمی و پژوهشی
• 94. تنظیم دقیق برای تحلیل مقالات علمی
• 95. تنظیم دقیق برای کشف دانش جدید
• 96. تنظیم دقیق برای شبیه‌سازی فرآیندها
• 97. تنظیم دقیق برای توسعه ابزارهای آموزشی
• 98. آینده تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 99. روندهای نوظهور در تنظیم دقیق
• 100. چالش‌های پیش رو در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی