اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان تمرکز بر اطلاعات کوتاه‌مدت

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان تمرکز بر اطلاعات کوتاه‌مدت

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر مدل های زبانی و معماری ترنسفورمر
• 2. مبانی یادگیری عمیق و شبکه های عصبی
• 3. ساختار و عملکرد لایه های ترنسفورمر: توجه و شبکه های عصبی بازگشتی
• 4. مفهوم توکن سازی و رمزگذاری متن
• 5. آموزش اولیه مدل های زبانی: داده ها و اهداف یادگیری
• 6. مبانی تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل های زبانی
• 7. تفاوت تنظیم دقیق با آموزش از ابتدا
• 8. انواع رویکردهای تنظیم دقیق: نظارت شده و بدون نظارت
• 9. تنظیم دقیق نظارت شده: تعیین تابع هزینه و معیارهای ارزیابی
• 10. استفاده از مجموعه داده های تخصصی برای تنظیم دقیق
• 11. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن: خلاصه سازی، ترجمه، پاسخ به سوال
• 12. تنظیم دقیق برای وظایف درک مطلب: طبقه بندی متن، تشخیص موجودیت نامدار
• 13. تنظیم دقیق برای وظایف تولید کد
• 14. مفهوم تمرکز (Attention) در مدل های زبانی
• 15. مکانیسم توجه خودی (Self-Attention)
• 16. مکانیسم توجه متقاطع (Cross-Attention)
• 17. تنظیم دقیق پارامترهای لایه های توجه
• 18. تاثیر تنظیم دقیق بر رفتار مکانیسم توجه
• 19. کنترل بر میزان تمرکز بر اطلاعات کوتاه‌مدت
• 20. مفهوم پنجره زمینه (Context Window)
• 21. تاثیر طول پنجره زمینه بر حافظه مدل
• 22. تکنیک های افزایش طول پنجره زمینه
• 23. تنظیم دقیق مدل ها با پنجره زمینه بلندتر
• 24. مدیریت اطلاعات در پنجره زمینه محدود
• 25. روش های اولویت بندی اطلاعات در پنجره زمینه
• 26. تنظیم دقیق برای حفظ اطلاعات کلیدی در طول متن
• 27. تاثیر تنظیم دقیق بر میزان فراموشی اطلاعات
• 28. ارزیابی توانایی مدل در حفظ اطلاعات بلندمدت
• 29. تنظیم دقیق برای وظایف نیازمند حافظه قوی
• 30. مفهوم حافظه خارجی (External Memory) در مدل های زبانی
• 31. ادغام حافظه خارجی با مدل های ترنسفورمر
• 32. تنظیم دقیق مدل های مبتنی بر حافظه خارجی
• 33. معماری های جدید برای مدیریت حافظه و تمرکز
• 34. مدل های حافظه دار مبتنی بر گراف
• 35. مدل های مبتنی بر پایگاه دانش
• 36. تنظیم دقیق مدل های با قابلیت دسترسی به پایگاه دانش
• 37. تکنیک های بهبود درک روابط معنایی
• 38. تنظیم دقیق برای استدلال بر اساس اطلاعات متنی
• 39. مفهوم یادگیری چندوظیفه ای (Multi-task Learning)
• 40. تنظیم دقیق مدل ها بر روی چندین وظیفه به طور همزمان
• 41. تاثیر تنظیم دقیق چندوظیفه ای بر تعمیم پذیری
• 42. تنظیم دقیق با استفاده از انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 43. تنظیم دقیق با استفاده از تنظیم پارامترهای کم (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
• 44. روش LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 45. روش Prefix-Tuning
• 46. روش Prompt-Tuning
• 47. تنظیم دقیق با استفاده از روش های PEFT برای کنترل تمرکز
• 48. مزایای استفاده از PEFT در مقایسه با تنظیم کامل پارامترها
• 49. تنظیم دقیق مدل های زبانی بزرگ (LLMs)
• 50. چالش های تنظیم دقیق LLMs
• 51. روش های مقابله با چالش های تنظیم دقیق LLMs
• 52. ارزیابی مدل های تنظیم شده: معیارهای دقت، بازیابی، F1
• 53. معیارهای ارزیابی تولید متن: BLEU, ROUGE, METEOR
• 54. معیارهای ارزیابی درک مطلب: GLUE, SuperGLUE
• 55. معیارهای ارزیابی حافظه و تمرکز
• 56. روش های ارزیابی کیفی عملکرد مدل
• 57. اصول اخلاقی در تنظیم دقیق مدل های زبانی
• 58. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده ها در تنظیم دقیق
• 59. جلوگیری از تولید محتوای مضر و مغرضانه
• 60. تنظیم دقیق برای کاربردهای اسلامی و اخلاقی
• 61. استفاده از مدل های تنظیم شده در سامانه های آموزشی
• 62. تنظیم دقیق برای تولید محتوای آموزشی سازگار با قوانین
• 63. تولید محتوای آموزشی در حوزه علوم اسلامی با رویکرد رسمی
• 64. تنظیم دقیق برای یادگیری زبان فارسی
• 65. تنظیم دقیق مدل ها برای پاسخگویی به سوالات درسی
• 66. تنظیم دقیق برای خلاصه سازی متون علمی
• 67. تنظیم دقیق برای ترجمه متون تخصصی
• 68. تنظیم دقیق برای تولید محتوای داستانی با چارچوب اخلاقی
• 69. تنظیم دقیق برای کاربردهای هوش مصنوعی در خدمات عمومی
• 70. کاربرد مدل های تنظیم شده در سیستم های بانکی اسلامی
• 71. کاربرد مدل های تنظیم شده در حوزه سلامت با رعایت پروتکل ها
• 72. تنظیم دقیق مدل ها برای پشتیبانی از کاربران در محیط های رسمی
• 73. مدیریت و نگهداری مدل های تنظیم شده
• 74. به روز رسانی و بازتنظیم مدل ها
• 75. مطالعات موردی در زمینه تنظیم دقیق مدل های زبانی
• 76. آینده پژوهی در حوزه تنظیم دقیق و کنترل تمرکز مدل های زبانی
• 77. جمع بندی و نتیجه گیری از مباحث مطرح شده