اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی LLMs برای یادگیری سریع و انطباق با وظایف جدید

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی LLMs برای یادگیری سریع و انطباق با وظایف جدید

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های ارزیابی و بهینه‌سازی LLMs**

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
• 2. معماری ترانسفورمر و اجزای آن
• 3. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 4. یادگیری پیش‌تراکم (Pre-training) مدل‌های زبان
• 5. روش‌های پیش‌تراکم متداول (مانند Masked Language Modeling)
• 6. وظایف یادگیری تحت نظارت (Supervised Learning)
• 7. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
• 8. مفاهیم اولیه تنظیم دقیق
• 9. تنظیم دقیق برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 10. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن
• 11. تنظیم دقیق برای وظایف پاسخگویی به سوال
• 12. تنظیم دقیق برای وظایف خلاصه‌سازی متن
• 13. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبان
• 14. معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی
• 15. معیارهای ارزیابی برای تولید متن
• 16. معیارهای ارزیابی برای پاسخگویی به سوال
• 17. معیارهای ارزیابی برای خلاصه‌سازی
• 18. مقدمه‌ای بر یادگیری سریع (Few-shot Learning)
• 19. یادگیری چندشاتی در مدل‌های زبان
• 20. تکنیک‌های یادگیری چندشاتی
• 21. یادگیری با چند مثال (Few-shot Prompting)
• 22. یادگیری با نمونه‌های کمی (Few-shot Fine-tuning)
• 23. تفاوت یادگیری چندشاتی با تنظیم دقیق سنتی
• 24. مقدمه‌ای بر انطباق با وظایف جدید
• 25. اهمیت انطباق‌پذیری مدل‌ها
• 26. چالش‌های انطباق با وظایف جدید
• 27. مقدمه‌ای بر تکنیک‌های انطباق سریع
• 28. تنظیم دقیق پارامترهای انتخابی (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)
• 29. تکنیک LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 30. کاربرد LoRA در تنظیم دقیق
• 31. تکنیک Prefix-Tuning
• 32. تکنیک Prompt Tuning
• 33. تکنیک Adapter Layers
• 34. مقایسه تکنیک‌های PEFT
• 35. کاربرد PEFT در کاهش هزینه‌های محاسباتی
• 36. کاربرد PEFT در جلوگیری از فراموشی فاجعه‌بار (Catastrophic Forgetting)
• 37. مقدمه‌ای بر تولید متن خلاقانه
• 38. تکنیک‌های نمونه‌برداری در تولید متن
• 39. کنترل کیفیت متن تولید شده
• 40. مقدمه‌ای بر تولید متن با لحن و سبک خاص
• 41. تنظیم دقیق برای تولید متن با لحن رسمی
• 42. تنظیم دقیق برای تولید متن با لحن غیررسمی
• 43. تنظیم دقیق برای تولید متن با سبک نوشتاری خاص
• 44. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی در کاربردهای اسلامی
• 45. کاربرد LLM در تحلیل متون دینی
• 46. کاربرد LLM در استخراج احکام شرعی
• 47. کاربرد LLM در پاسخگویی به سوالات شرعی
• 48. کاربرد LLM در تحلیل و دسته‌بندی روایات
• 49. مقدمه‌ای بر اخلاق در هوش مصنوعی و LLM
• 50. مسائل اخلاقی در استفاده از LLM
• 51. سوگیری در مدل‌های زبان
• 52. روش‌های کاهش سوگیری در LLM
• 53. مسئولیت‌پذیری در توسعه و استفاده از LLM
• 54. مقدمه‌ای بر امنیت مدل‌های زبان
• 55. آسیب‌پذیری‌های مدل‌های زبان
• 56. روش‌های حمله به مدل‌های زبان
• 57. روش‌های دفاع در برابر حملات
• 58. حفاظت از داده‌های حساس در LLM
• 59. مقدمه‌ای بر ارزیابی مداوم مدل‌ها
• 60. نیاز به ارزیابی پس از استقرار
• 61. روش‌های ارزیابی در محیط عملیاتی
• 62. تکنیک‌های بازخوردی از کاربران
• 63. بهبود مستمر مدل‌ها بر اساس بازخورد
• 64. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان چندزبانه
• 65. چالش‌های پردازش زبان‌های مختلف
• 66. معماری مدل‌های زبان چندزبانه
• 67. تنظیم دقیق مدل‌های چندزبانه
• 68. کاربرد مدل‌های چندزبانه در ایران
• 69. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان فارسی
• 70. منابع داده‌ای برای مدل‌های زبان فارسی
• 71. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 72. توسعه مدل‌های زبان فارسی کارآمد
• 73. بهینه‌سازی مدل‌های فارسی برای وظایف خاص
• 74. مقدمه‌ای بر کاربردهای تجاری LLM
• 75. مدل‌های زبان در پشتیبانی مشتری
• 76. مدل‌های زبان در تولید محتوا
• 77. مدل‌های زبان در تحلیل بازار
• 78. مقدمه‌ای بر مدیریت دانش با LLM
• 79. استخراج دانش از منابع متنی
• 80. سازماندهی و جستجو در دانش استخراج شده
• 81. به‌روزرسانی دانش با LLM
• 82. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان و شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
• 83. ترکیب LLM و GNN
• 84. کاربرد در تحلیل روابط و ساختارها
• 85. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در LLM
• 86. تنظیم دقیق با استفاده از یادگیری تقویتی
• 87. کاربرد در تولید متن با اهداف بلندمدت
• 88. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان رویداد محور
• 89. شناسایی و پردازش رویدادها در متن
• 90. کاربرد در سیستم‌های اطلاعاتی
• 91. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان با حافظه بلندمدت
• 92. مدل‌های مبتنی بر حافظه خارجی
• 93. کاربرد در وظایف نیازمند درک زمینه طولانی
• 94. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان در تحلیل احساسات
• 95. دسته‌بندی احساسات در متن
• 96. تشخیص نیت کاربر
• 97. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان در ترجمه ماشینی
• 98. معماری‌های نوین ترجمه ماشینی
• 99. تنظیم دقیق برای زوج زبان‌های خاص
• 100. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان در خلاصه‌سازی پویا