اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی Prompt Tuning کاربردی: راهنمای عملی برای توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Prompt Tuning کاربردی: راهنمای عملی برای توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Prompt Tuning

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تنظیم دقیق (Prompt Tuning)
• 2. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 3. معماری ترنسفورمر و نقش آن
• 4. نحوه عملکرد مدل‌های زبانی
• 5. مفهوم توکن‌سازی و انواع آن
• 6. تنظیم دقیق در مقابل تنظیم کامل (Fine-tuning)
• 7. مزایای تنظیم دقیق
• 8. کاربردهای تنظیم دقیق در هوش مصنوعی
• 9. محیط‌های توسعه برای تنظیم دقیق
• 10. نصب و پیکربندی ابزارهای لازم
• 11. مقدمه‌ای بر کتابخانه Transformers
• 12. آشنایی با کتابخانه PEFT
• 13. مفهوم پارامترهای قابل تنظیم
• 14. انواع روش‌های تنظیم دقیق
• 15. روش LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 16. پیکربندی پارامترهای LoRA
• 17. روش Prefix Tuning
• 18. پیکربندی پارامترهای Prefix Tuning
• 19. روش P-Tuning
• 20. پیکربندی پارامترهای P-Tuning
• 21. روش Prompt Tuning
• 22. پیکربندی پارامترهای Prompt Tuning
• 23. انتخاب مدل پایه مناسب
• 24. معیارهای انتخاب مدل پایه
• 25. مدل‌های عمومی و مدل‌های تخصصی
• 26. مجموعه داده‌های مناسب برای تنظیم دقیق
• 27. اهمیت کیفیت داده‌ها
• 28. پیش‌پردازش داده‌ها برای تنظیم دقیق
• 29. قالب‌بندی داده‌ها برای مدل‌های زبانی
• 30. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 31. آماده‌سازی داده برای LoRA
• 32. آماده‌سازی داده برای Prefix Tuning
• 33. آماده‌سازی داده برای P-Tuning
• 34. آماده‌سازی داده برای Prompt Tuning
• 35. فرآیند آموزش با LoRA
• 36. آموزش با Prefix Tuning
• 37. آموزش با P-Tuning
• 38. آموزش با Prompt Tuning
• 39. تنظیم هایپرپارامترها در تنظیم دقیق
• 40. اهمیت نرخ یادگیری
• 41. تنظیم اندازه دسته (Batch Size)
• 42. تنظیم تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 43. تنظیم وزن کاهشی (Weight Decay)
• 44. استفاده از زمان‌بندی نرخ یادگیری
• 45. نظارت بر فرآیند آموزش
• 46. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 47. دقت (Accuracy) و بازیابی (Recall)
• 48. امتیاز F1 و دقت (Precision)
• 49. متریک‌های مبتنی بر BLEU و ROUGE
• 50. ارزیابی کیفی خروجی مدل
• 51. ارزیابی مدل‌های تنظیم دقیق شده
• 52. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن
• 53. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن
• 54. تنظیم دقیق برای پاسخ به سوالات
• 55. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
• 56. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی متن
• 57. تنظیم دقیق برای تحلیل احساسات
• 58. تنظیم دقیق برای تولید کد
• 59. تنظیم دقیق برای چت‌بات‌ها
• 60. تنظیم دقیق مدل‌های چندزبانه
• 61. ملاحظات اخلاقی در تنظیم دقیق
• 62. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 63. جلوگیری از سوگیری (Bias) در مدل‌ها
• 64. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 65. پیاده‌سازی تنظیم دقیق در پایتون
• 66. استفاده از PyTorch برای تنظیم دقیق
• 67. استفاده از TensorFlow برای تنظیم دقیق
• 68. مثال عملی: تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی
• 69. مثال عملی: تنظیم دقیق برای پاسخ به سوال
• 70. مثال عملی: تنظیم دقیق برای تولید متن خلاقانه
• 71. بهینه‌سازی مدل‌های تنظیم دقیق شده
• 72. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
• 73. تکنیک‌های هرس (Pruning)
• 74. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
• 75. ملاحظات استقرار مدل‌های تنظیم دقیق شده
• 76. مقایسه روش‌های مختلف تنظیم دقیق
• 77. انتخاب بهترین روش بر اساس وظیفه
• 78. چالش‌های پیش رو در تنظیم دقیق
• 79. آینده تنظیم دقیق و LLMs
• 80. مفاهیم پیشرفته در تنظیم دقیق
• 81. تنظیم دقیق مبتنی بر دانش (Knowledge-based Tuning)
• 82. تنظیم دقیق چندوظیفه‌ای (Multi-task Tuning)
• 83. تنظیم دقیق خودکار (Auto-Tuning)
• 84. بررسی و تحلیل خروجی‌های غیرمنتظره
• 85. روش‌های رفع اشکال در تنظیم دقیق
• 86. نکات کلیدی برای موفقیت در تنظیم دقیق
• 87. جمع‌بندی و گام‌های بعدی