اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی چندزبانه (Multilingual LLMs)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی چندزبانه (Multilingual LLMs)

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 و سفارشی‌سازی آن‌ها
• 2. مبانی یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 3. معماری ترنسفورمر: ستون فقرات مدل‌های زبانی مدرن
• 4. مفاهیم کلیدی در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 5. انواع وظایف NLP: طبقه‌بندی متن، خلاصه‌سازی، ترجمه
• 6. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی چندزبانه (Multilingual LLMs)
• 7. چالش‌ها و مزایای مدل‌های زبانی چندزبانه
• 8. معرفی مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained LLMs)
• 9. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه‌های مختلف
• 10. اصول کلی سفارشی‌سازی (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 11. مراحل آماده‌سازی داده برای سفارشی‌سازی
• 12. اهمیت کیفیت داده در سفارشی‌سازی
• 13. پیش‌پردازش متن: توکنایزیشن و نرمال‌سازی
• 14. تکنیک‌های پیش‌پردازش برای زبان فارسی
• 15. انتخاب مجموعه داده مناسب برای سفارشی‌سازی
• 16. تقسیم داده به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و تست
• 17. مفاهیم اولیه تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 18. نقش نرخ یادگیری (Learning Rate) در سفارشی‌سازی
• 19. اهمیت اندازه دسته (Batch Size)
• 20. تعداد دوره‌های آموزش (Epochs) و جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 21. روش‌های تنظیم ابرپارامترها: جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 22. تنظیم ابرپارامترها با استفاده از جستجوی تصادفی (Random Search)
• 23. معرفی الگوریتم‌های بهینه‌سازی (Optimizers)
• 24. بهینه‌ساز Adam و مزایای آن
• 25. بهینه‌ساز AdamW و تنظیم نرخ یادگیری
• 26. نقش تابع زیان (Loss Function) در آموزش مدل
• 27. توابع زیان متداول برای وظایف NLP
• 28. تنظیم تابع زیان برای وظایف خاص
• 29. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 30. معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی متن: دقت، فراخوانی، F1-Score
• 31. معیارهای ارزیابی برای خلاصه‌سازی: ROUGE
• 32. معیارهای ارزیابی برای ترجمه: BLEU
• 33. ارزیابی مدل‌های زبانی چندزبانه
• 34. سفارشی‌سازی برای وظایف تولید متن (Text Generation)
• 35. تنظیم مدل برای تولید متن خلاقانه
• 36. سفارشی‌سازی برای وظایف پرسش و پاسخ (Question Answering)
• 37. تکنیک‌های بهبود پاسخ‌دهی در مدل‌های زبانی
• 38. سفارشی‌سازی برای وظایف خلاصه‌سازی خودکار
• 39. تنظیم مدل برای خلاصه‌سازی متون خبری
• 40. سفارشی‌سازی برای وظایف تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 41. تطبیق مدل برای تشخیص احساسات در زبان فارسی
• 42. سفارشی‌سازی برای وظایف طبقه‌بندی موضوعی (Topic Classification)
• 43. تنظیم مدل برای دسته‌بندی مقالات علمی
• 44. سفارشی‌سازی برای وظایف تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 45. آموزش مدل برای شناسایی اسامی افراد و مکان‌ها
• 46. سفارشی‌سازی برای وظایف تشخیص رابطه (Relation Extraction)
• 47. استخراج روابط بین موجودیت‌ها در متن
• 48. سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 49. مقدمه‌ای بر معماری‌های جدیدتر LLMs
• 50. کاربرد مدل‌های زبانی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 51. سفارشی‌سازی برای بهبود لحن و سبک مدل
• 52. تنظیم مدل برای لحن رسمی و اداری
• 53. تنظیم مدل برای لحن دوستانه و غیررسمی
• 54. سفارشی‌سازی مدل برای لحن علمی و آکادمیک
• 55. تکنیک‌های انتقال دانش (Transfer Learning) در سفارشی‌سازی
• 56. یادگیری فعال (Active Learning) در سفارشی‌سازی
• 57. یادگیری با تقويت (Reinforcement Learning) برای تنظیم مدل
• 58. تنظیم مدل با استفاده از بازخورد انسانی (RLHF)
• 59. پیاده‌سازی سفارشی‌سازی با استفاده از کتابخانه‌های پایتون
• 60. معرفی کتابخانه Hugging Face Transformers
• 61. کار با مدل‌های از پیش آموزش‌دیده در Hugging Face
• 62. تنظیم مدل با استفاده از PyTorch
• 63. تنظیم مدل با استفاده از TensorFlow
• 64. مدیریت و ذخیره‌سازی مدل‌های سفارشی‌شده
• 65. ملاحظات اخلاقی در سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی
• 66. جلوگیری از سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
• 67. شناسایی و کاهش سوگیری‌های نژادی و جنسیتی
• 68. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در فرآیند سفارشی‌سازی
• 69. تکنیک‌های تولید متن ایمن و مسئولانه
• 70. ملاحظات مربوط به محتوای غیراخلاقی
• 71. رعایت چارچوب‌های قانونی و شرعی در محتوای تولیدی
• 72. تطبیق مدل‌های زبانی با قوانین جمهوری اسلامی ایران
• 73. تولید محتوای آموزشی سازگار با مقررات
• 74. استفاده از مدل‌های زبانی در آموزش مجازی
• 75. سفارشی‌سازی برای تولید محتوای آموزشی فارسی
• 76. ارزیابی کیفی محتوای تولیدی توسط مدل
• 77. بهبود مستمر مدل بر اساس بازخورد
• 78. کاربرد مدل‌های زبانی در هوش مصنوعی مولد
• 79. سفارشی‌سازی برای بهبود دقت و انسجام خروجی
• 80. تکنیک‌های جلوگیری از اطلاعات نادرست (Misinformation)
• 81. مدیریت منابع محاسباتی برای سفارشی‌سازی
• 82. استفاده از GPU و TPU برای تسریع آموزش
• 83. بهینه‌سازی حافظه در هنگام سفارشی‌سازی
• 84. مقایسه رویکردهای مختلف سفارشی‌سازی
• 85. سفارشی‌سازی پارامترهای کم (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
• 86. روش LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 87. روش Prefix Tuning
• 88. روش Prompt Tuning
• 89. مزایای PEFT برای مدل‌های بزرگ
• 90. سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ با منابع محدود
• 91. ملاحظات استقرار (Deployment) مدل‌های سفارشی‌شده
• 92. بهینه‌سازی مدل برای استقرار در محیط عملیاتی
• 93. تست و اعتبارسنجی مدل پس از استقرار
• 94. مانیتورینگ عملکرد مدل در طول زمان
• 95. آینده سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی
• 96. روندهای نوظهور در تنظیم مدل‌های زبانی
• 97. نقش مدل‌های زبانی سفارشی‌شده در پیشرفت علم و فناوری
• 98. چالش‌های پیش رو در حوزه سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی
• 99. اهمیت همکاری متخصصان حوزه و مهندسان هوش مصنوعی
• 100. جمع‌بندی و نگاهی به گام‌های بعدی