اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان زنجیره‌سازی استدلال

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان زنجیره‌سازی استدلال

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 زنجیره‌سازی استدلال
• 2. مبانی نظری مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. معماری ترنسفورمر و لایه‌های آن
• 4. توضیح مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 5. پردازش زبان طبیعی در مدل‌های ترنسفورمر
• 6. مفاهیم پایه در fine-tuning مدل‌های زبانی
• 7. اهمیت fine-tuning برای کاربردهای خاص
• 8. انواع fine-tuning: Feature Extraction و Fine-tuning کامل
• 9. انتخاب مدل پایه مناسب برای fine-tuning
• 10. معیارهای انتخاب مدل زبانی
• 11. مجموعه داده‌های مناسب برای fine-tuning
• 12. اهمیت کیفیت و حجم داده‌ها
• 13. پیش‌پردازش داده‌ها برای fine-tuning
• 14. پاکسازی و نرمال‌سازی متن
• 15. توکن‌سازی و انتخاب توکنایزر مناسب
• 16. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 17. روش‌های تولید داده‌های مصنوعی
• 18. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 19. نرخ یادگیری (Learning Rate) و زمان‌بندی آن
• 20. اندازه بچ (Batch Size) و تأثیر آن
• 21. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 22. بهینه‌سازها (Optimizers) و نقش آن‌ها
• 23. تنظیمات مربوط به Regularization
• 24. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 25. Dropout و L2 Regularization
• 26. Early Stopping و معیارهای آن
• 27. ارزیابی مدل fine-tuned
• 28. معیارهای ارزیابی سنتی (Accuracy, Precision, Recall)
• 29. معیارهای ارزیابی مبتنی بر مدل زبانی (BLEU, ROUGE)
• 30. ارزیابی کیفی نتایج fine-tuning
• 31. تکنیک‌های کنترل بر زنجیره‌سازی استدلال
• 32. مفهوم زنجیره‌سازی استدلال (Chain-of-Thought)
• 33. چالش‌های زنجیره‌سازی استدلال در مدل‌های زبانی
• 34. روش‌های تولید زنجیره‌سازی استدلال
• 35. Few-shot prompting برای CoT
• 36. Zero-shot prompting برای CoT
• 37. Self-Consistency در CoT
• 38. Fine-tuning برای بهبود CoT
• 39. تکنیک‌های Prompt Engineering برای CoT
• 40. طراحی پرامپت‌های مؤثر برای زنجیره‌سازی استدلال
• 41. استفاده از مثال‌های چندگانه (Few-shot examples)
• 42. دستورالعمل‌های واضح در پرامپت
• 43. ارزیابی کیفیت زنجیره‌سازی استدلال تولید شده
• 44. معیارهای کمی برای ارزیابی CoT
• 45. روش‌های ارزیابی دستی CoT
• 46. شناسایی و تصحیح خطاهای استدلالی
• 47. کاربرد fine-tuning در بهبود استدلال منطقی
• 48. fine-tuning مدل‌ها برای حل مسائل ریاضی
• 49. fine-tuning مدل‌ها برای استدلال در دانش عمومی
• 50. fine-tuning مدل‌ها برای خلاصه‌سازی استدلالی
• 51. fine-tuning مدل‌ها برای پاسخ به سؤالات پیچیده
• 52. fine-tuning مدل‌ها برای تولید کد با استدلال
• 53. fine-tuning مدل‌ها برای استدلال حقوقی و فقهی (با رعایت چارچوب شرعی)
• 54. fine-tuning مدل‌ها برای استدلال پزشکی (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
• 55. fine-tuning مدل‌ها برای تصمیم‌گیری مبتنی بر استدلال
• 56. روش‌های پیشرفته fine-tuning
• 57. Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)
• 58. LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 59. Adapter Layers
• 60. Prefix Tuning
• 61. Prompt Tuning
• 62. مقایسه روش‌های PEFT
• 63. کاربردهای LoRA در fine-tuning
• 64. پیاده‌سازی LoRA با کتابخانه‌های موجود
• 65. تنظیم ابرپارامترهای LoRA
• 66. fine-tuning مدل‌های بزرگ با منابع محدود
• 67. استفاده از تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
• 68. Quantization-Aware Training
• 69. Post-Training Quantization
• 70. تکنیک‌های Model Distillation
• 71. ارتباط distillation با fine-tuning
• 72. fine-tuning برای کاهش اندازه مدل
• 73. کاربرد fine-tuning در حوزه‌های مختلف
• 74. fine-tuning برای خدمات مشتریان
• 75. fine-tuning برای تولید محتوای تبلیغاتی
• 76. fine-tuning برای تحلیل احساسات
• 77. fine-tuning برای تشخیص اطلاعات نادرست
• 78. fine-tuning برای ترجمه ماشینی تخصصی
• 79. fine-tuning برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 80. fine-tuning برای بازی‌های آموزشی
• 81. fine-tuning برای دستیارهای هوشمند
• 82. fine-tuning برای هوش تجاری
• 83. fine-tuning برای تحلیل داده‌های مالی (مطابق مقررات)
• 84. fine-tuning برای برنامه‌ریزی و زمان‌بندی
• 85. fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی (با رعایت الزامات)
• 86. fine-tuning برای سیستم‌های پرسش و پاسخ تخصصی
• 87. fine-tuning برای کمک به پژوهشگران
• 88. fine-tuning برای توسعه ابزارهای نرم‌افزاری
• 89. fine-tuning برای مدیریت دانش سازمانی
• 90. fine-tuning برای تحلیل روندها
• 91. fine-tuning برای پیش‌بینی (با احتیاط و چارچوب علمی)
• 92. fine-tuning برای بهینه‌سازی فرآیندها
• 93. fine-tuning برای ایجاد رابط‌های کاربری هوشمند
• 94. fine-tuning برای تحلیل متون تاریخی (بدون تحریف)
• 95. fine-tuning برای تولید سناریوهای آموزشی
• 96. fine-tuning برای ارزیابی و بازخورد
• 97. fine-tuning برای شخصی‌سازی تجربیات یادگیری
• 98. fine-tuning برای خودکارسازی وظایف تکراری
• 99. fine-tuning برای کمک به مشاغل فنی
• 100. fine-tuning برای تحلیل داده‌های علمی