اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی fine-tuning مدلهای زبانی: کنترل بر میزان ترکیب اطلاعات از منابع مختلف
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره fine-tuning مدلهای زبانی: کنترل بر میزان ترکیب اطلاعات از منابع مختلف
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
- 2. ساختار و معماری مدلهای زبانی
- 3. آموزش اولیه مدلهای زبانی
- 4. تنظیم دقیق (Fine-tuning) چیست؟
- 5. چرا به تنظیم دقیق نیاز داریم؟
- 6. انواع تنظیم دقیق مدلهای زبانی
- 7. تنظیم دقیق برای وظایف خاص
- 8. مفاهیم کلیدی در تنظیم دقیق
- 9. دادههای آموزشی برای تنظیم دقیق
- 10. کیفیت دادهها در تنظیم دقیق
- 11. جمعآوری و پیشپردازش دادهها
- 12. مجموعهدادههای عمومی برای تنظیم دقیق
- 13. استفاده از دادههای اختصاصی
- 14. تنظیم دقیق با نظارت (Supervised Fine-tuning)
- 15. تنظیم دقیق بدون نظارت (Unsupervised Fine-tuning)
- 16. تنظیم دقیق نیمهنظارتی (Semi-supervised Fine-tuning)
- 17. تنظیم دقیق تقویتی (Reinforcement Learning Fine-tuning)
- 18. تنظیم دقیق بر اساس بازخورد انسانی (RLHF)
- 19. معیارهای ارزیابی مدلهای تنظیمشده
- 20. ارزیابی کیفی خروجی مدل
- 21. ارزیابی کمی خروجی مدل
- 22. انتخاب معماری پایه برای تنظیم دقیق
- 23. مدلهای محبوب برای تنظیم دقیق
- 24. تنظیم دقیق مدلهای ترنسفورمر
- 25. روشهای تنظیم دقیق پارامترها
- 26. تنظیم دقیق کامل پارامترها
- 27. تنظیم دقیق پارامترهای افزایشی (LoRA)
- 28. تنظیم دقیق پارامترهای موازی (QLoRA)
- 29. تنظیم دقیق پارامترهای ترتیبی (Adapter Tuning)
- 30. تکنیکهای بهینهسازی در تنظیم دقیق
- 31. یادگیری نرخ (Learning Rate Scheduling)
- 32. تنظیم نرخ یادگیری
- 33. بهینهسازهای رایج (Adam, SGD)
- 34. مدیریت بیشبرازش (Overfitting)
- 35. روشهای تنظیم دقیق برای کاهش بیشبرازش
- 36. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
- 37. توقف زودهنگام (Early Stopping)
- 38. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن
- 39. تنظیم دقیق برای خلاصهسازی متن
- 40. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
- 41. تنظیم دقیق برای پاسخگویی به سوالات
- 42. تنظیم دقیق برای تحلیل احساسات
- 43. تنظیم دقیق برای دستهبندی متن
- 44. تنظیم دقیق برای تولید کد
- 45. تنظیم دقیق برای مکالمه (Chatbots)
- 46. کنترل میزان ترکیب اطلاعات از منابع
- 47. تنظیم دقیق برای ادغام دانش خارجی
- 48. استفاده از پایگاههای دانش
- 49. تنظیم دقیق با توجه به اطلاعات زمینهای
- 50. کنترل حافظه بلندمدت در مدل
- 51. تنظیم دقیق برای جلوگیری از فراموشی
- 52. تکنیکهای حفظ دانش در تنظیم دقیق
- 53. تنظیم دقیق با یادگیری مداوم (Continual Learning)
- 54. چالشهای تنظیم دقیق
- 55. ملاحظات اخلاقی در تنظیم دقیق
- 56. سوگیری در دادهها و مدلها
- 57. راههای مقابله با سوگیری
- 58. امنیت مدلهای تنظیمشده
- 59. حریم خصوصی در دادههای تنظیم دقیق
- 60. پیادهسازی تنظیم دقیق با کتابخانهها
- 61. استفاده از PyTorch و TensorFlow
- 62. کتابخانههای تخصصی تنظیم دقیق
- 63. Hugging Face Transformers
- 64. استفاده از ابزارهای تنظیم دقیق
- 65. تنظیم دقیق بر روی سختافزار (GPU/TPU)
- 66. مدیریت منابع محاسباتی
- 67. تنظیم دقیق برای زبان فارسی
- 68. مجموعهدادههای فارسی برای تنظیم دقیق
- 69. چالشهای پردازش زبان فارسی
- 70. تنظیم دقیق مدلهای چندزبانه
- 71. تنظیم دقیق برای کاربردهای خاص صنعتی
- 72. تنظیم دقیق در حوزه سلامت
- 73. تنظیم دقیق در حوزه آموزش
- 74. تنظیم دقیق در حوزه حقوق
- 75. تنظیم دقیق در حوزه مالی
- 76. تنظیم دقیق برای بهبود درک مطلب
- 77. تنظیم دقیق برای تولید محتوای خلاقانه
- 78. تنظیم دقیق برای کنترل سبک نگارش
- 79. تکنیکهای پیشرفته تنظیم دقیق
- 80. تنظیم دقیق با استفاده از Prompt Engineering
- 81. تنظیم دقیق با استفاده از Few-shot Learning
- 82. تنظیم دقیق با استفاده از Zero-shot Learning
- 83. تنظیم دقیق برای مدلهای کوچکتر
- 84. فشردهسازی مدلهای تنظیمشده
- 85. دانشتقطیری (Knowledge Distillation)
- 86. تعیین هوشمند پارامترهای تنظیم دقیق
- 87. تنظیم دقیق با استفاده از الگوریتمهای ژنتیک
- 88. تنظیم دقیق برای تعاملات چندوجهی (Multimodal)
- 89. تنظیم دقیق برای درک تصاویر
- 90. تنظیم دقیق برای درک صدا
- 91. ارزیابی مداوم مدلهای تنظیمشده
- 92. بهروزرسانی مدلها پس از استقرار
- 93. مدیریت چرخه عمر مدلهای تنظیمشده
- 94. بررسی انطباق مدل با قوانین شرعی و ملی
- 95. کنترل خروجی مدل از نظر محتوای ممنوعه
- 96. تنظیم دقیق برای اطمینان از عدم تولید محتوای نامناسب
- 97. تنظیم دقیق با تمرکز بر ارزشهای انقلابی
- 98. تولید محتوای آموزشی سازگار با نظام
- 99. تطبیق مدل با چارچوب خانواده ایرانی-اسلامی
- 100. تنظیم دقیق برای رعایت حدود شرعی در روابط
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.