اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Story Cloze

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Story Cloze

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 معماری Story Cloze
• 2. آشنایی با مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی
• 3. نصب و راه‌اندازی ابزارهای لازم برای fine-tuning
• 4. مجموعه داده‌های مناسب برای fine-tuning مدل‌های زبانی
• 5. پیش‌پردازش متن برای fine-tuning
• 6. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌های متنی
• 7. Tokenization و ساخت واژگان (Vocabulary)
• 8. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 9. معماری Transformer و مکانیزم Attention
• 10. آشنایی با معماری Story Cloze
• 11. ساختار لایه‌های مدل Story Cloze
• 12. عملکرد بخش‌های مختلف Story Cloze
• 13. تفاوت Story Cloze با سایر مدل‌های زبانی
• 14. مفاهیم پایه fine-tuning
• 15. تنظیم دقیق پارامترهای مدل
• 16. انتخاب نرخ یادگیری (Learning Rate) مناسب
• 17. روش‌های بهینه‌سازی (Optimizers) در fine-tuning
• 18. استفاده از توابع هزینه (Loss Functions)
• 19. تنظیم اندازه دسته‌ها (Batch Size)
• 20. تعداد دورهای آموزش (Epochs)
• 21. اعتبارسنجی و ارزیابی مدل fine-tuned
• 22. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 23. شاخص F1 و دقت (Accuracy)
• 24. متریک‌های تخصصی برای وظایف داستانی
• 25. مدیریت داده‌های نامتوازن در مجموعه داده
• 26. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 27. اصول کلی fine-tuning برای لحن مدل
• 28. شناسایی لحن مورد نظر در متن
• 29. انواع لحن‌های ممکن (رسمی، غیررسمی، علمی، ادبی)
• 30. دسته‌بندی لحن‌ها و برچسب‌گذاری داده‌ها
• 31. ایجاد مجموعه داده برای fine-tuning لحن
• 32. مثال‌هایی از مجموعه داده‌های لحن
• 33. نحوه استفاده از داده‌های لحن در فرآیند fine-tuning
• 34. تنظیم دقیق مدل برای لحن رسمی
• 35. تنظیم دقیق مدل برای لحن غیررسمی
• 36. تنظیم دقیق مدل برای لحن علمی
• 37. تنظیم دقیق مدل برای لحن ادبی
• 38. تکنیک‌های پیشرفته fine-tuning لحن
• 39. استفاده از Prompt Engineering برای هدایت لحن
• 40. تنظیم دقیق با استفاده از LoRA
• 41. تنظیم دقیق با استفاده از QLoRA
• 42. مدیریت حافظه در fine-tuning مدل‌های بزرگ
• 43. استفاده از ابزارهای Distributed Training
• 44. چالش‌های fine-tuning مدل‌های زبانی
• 45. Overfitting و Underfitting در fine-tuning
• 46. راه‌های مقابله با Overfitting
• 47. راه‌های مقابله با Underfitting
• 48. تنظیم هایپرپارامترهای بحرانی
• 49. تأثیر انتخاب مجموعه داده بر لحن خروجی
• 50. اهمیت کیفیت مجموعه داده
• 51. روش‌های جمع‌آوری و اعتبارسنجی داده‌های لحن
• 52. کاربرد fine-tuning در تولید محتوای آموزشی
• 53. تولید محتوای درسی با لحن مناسب
• 54. سفارشی‌سازی لحن برای مخاطبان مختلف
• 55. مثال‌های عملی تولید محتوا با لحن دلخواه
• 56. کاربرد fine-tuning در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 57. بهبود پاسخگویی با لحن مناسب
• 58. کاربرد fine-tuning در خلاصه‌سازی متن
• 59. تولید خلاصه‌های متنی با لحن دلخواه
• 60. کاربرد fine-tuning در ترجمه ماشینی
• 61. بهبود کیفیت ترجمه با تنظیم لحن
• 62. کاربرد fine-tuning در تحلیل احساسات
• 63. تشخیص احساسات با دقت بالاتر
• 64. اصول اخلاقی در fine-tuning مدل‌های زبانی
• 65. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 66. جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
• 67. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل
• 68. ملاحظات حقوقی و شرعی در تولید محتوا
• 69. انطباق با قوانین جمهوری اسلامی ایران
• 70. عدم ترویج موضوعات ممنوعه
• 71. رعایت چارچوب شرعی در محتوا
• 72. استفاده از واژگان و عبارات مناسب
• 73. پرهیز از توهین و هتک حرمت
• 74. اهمیت استفاده از منابع معتبر
• 75. نکات تکمیلی در fine-tuning مدل‌های زبانی
• 76. آزمایش و خطای مداوم
• 77. مانیتورینگ عملکرد مدل در طول زمان
• 78. به‌روزرسانی مدل‌ها و تکنیک‌ها
• 79. انتخاب مدل پایه مناسب برای fine-tuning
• 80. مقایسه مدل‌های پایه مختلف
• 81. معیارهای انتخاب مدل پایه
• 82. تأثیر معماری Story Cloze بر fine-tuning لحن
• 83. مزایای استفاده از Story Cloze برای وظایف داستانی
• 84. محدودیت‌های معماری Story Cloze
• 85. ارزیابی خروجی مدل fine-tuned از نظر لحن
• 86. بازخورد انسانی در ارزیابی لحن
• 87. تکنیک‌های خودکار ارزیابی لحن
• 88. اصلاحات لازم پس از ارزیابی
• 89. روش‌های بهبود مستمر مدل
• 90. ملاحظات فنی برای استقرار مدل fine-tuned
• 91. سخت‌افزار مورد نیاز برای اجرای مدل
• 92. بهینه‌سازی مدل برای استقرار
• 93. روش‌های مختلف استقرار مدل
• 94. آینده fine-tuning مدل‌های زبانی
• 95. روندهای جدید در fine-tuning
• 96. تکنیک‌های خودکار و نیمه‌خودکار fine-tuning
• 97. اهمیت fine-tuning در توسعه هوش مصنوعی
• 98. جمع‌بندی و نگاه به آینده