اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آشنایی با مدل‌های زبانی متن‌باز GPT-OSS: معماری، آموزش و کاربردها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آشنایی با مدل‌های زبانی متن‌باز GPT-OSS: معماری، آموزش و کاربردها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: معماری و کاربردهای مدل‌های زبانی متن‌باز

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی
• 2. تاریخچه مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. مفاهیم پایه پردازش زبان طبیعی
• 4. معماری ترانسفورمر (Transformer)
• 5. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 6. لایه انکودر (Encoder Layer)
• 7. لایه دیکودر (Decoder Layer)
• 8. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• 9. مفهوم پیش‌آموزش (Pre-training)
• 10. مجموعه داده‌های پیش‌آموزش
• 11. اهداف پیش‌آموزش (مانند Masked Language Modeling)
• 12. fine-tuning مدل‌های زبانی
• 13. چرا fine-tuning ضروری است؟
• 14. روش‌های fine-tuning
• 15. آموزش مدل‌های زبانی از ابتدا (Training from Scratch)
• 16. چالش‌های آموزش مدل‌های بزرگ
• 17. منابع محاسباتی مورد نیاز
• 18. نقش GPU و TPU در آموزش
• 19. موازات‌سازی داده (Data Parallelism)
• 20. موازات‌سازی مدل (Model Parallelism)
• 21. موازات‌سازی تانسور (Tensor Parallelism)
• 22. موازات‌سازی پایپ‌لاین (Pipeline Parallelism)
• 23. معرفی مدل‌های GPT-OSS (120B و 20B)
• 24. ساختار GPT-OSS 120B
• 25. ساختار GPT-OSS 20B
• 26. تفاوت‌های کلیدی بین مدل‌ها
• 27. مزایای مدل‌های متن‌باز
• 28. کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ
• 29. تولید متن خلاقانه
• 30. خلاصه‌سازی متون
• 31. ترجمه ماشینی
• 32. پاسخ به پرسش‌ها (Question Answering)
• 33. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 34. طبقه‌بندی متون
• 35. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 36. ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 37. سیستم‌های توصیه‌گر
• 38. برنامه‌نویسی خودکار
• 39. تولید کد
• 40. کمک به نویسندگان و ویراستاران
• 41. کاربرد در آموزش و یادگیری
• 42. کاربرد در تحقیقات علمی
• 43. دسترسی و استفاده از مدل‌های GPT-OSS
• 44. نصب و راه‌اندازی اولیه
• 45. بارگذاری مدل‌ها
• 46. تنظیمات پارامترهای مدل
• 47. تولید متن با GPT-OSS
• 48. کنترل خروجی مدل
• 49. تنظیم دما (Temperature)
• 50. تنظیم Top-k و Top-p Sampling
• 51. نمونه‌گیری از مدل (Model Sampling)
• 52. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی
• 53. معیارهای ارزیابی (مانند Perplexity)
• 54. معیارهای مبتنی بر وظیفه (Task-specific Metrics)
• 55. مجموعه داده‌های ارزیابی
• 56. چالش‌های اخلاقی در مدل‌های زبانی
• 57. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
• 58. کاهش سوگیری در مدل‌ها
• 59. مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی
• 60. شفافیت در مدل‌های زبانی
• 61. امنیت مدل‌های زبانی
• 62. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 63. مقررات و چارچوب‌های قانونی در ایران
• 64. استانداردهای محتوای دیجیتال
• 65. نکات مهم در استفاده از مدل‌های متن‌باز
• 66. مدیریت منابع محاسباتی
• 67. بهینه‌سازی مدل برای استقرار
• 68. ملاحظات امنیتی در استقرار
• 69. کاربرد مدل‌ها در صنایع مختلف (با رعایت چارچوب اسلامی)
• 70. کاربرد در حوزه سلامت (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
• 71. کاربرد در حوزه آموزش (با رعایت چارچوب‌های آموزشی)
• 72. کاربرد در حوزه مالی (با رعایت قوانین بانکداری بدون ربا)
• 73. کاربرد در حوزه فرهنگ و هنر (با رعایت مجوزهای رسمی)
• 74. آینده مدل‌های زبانی بزرگ
• 75. روندهای تحقیقاتی جدید
• 76. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
• 77. یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF)
• 78. مدل‌های کوچک‌تر و کارآمدتر
• 79. تأثیر مدل‌های زبانی بر جامعه
• 80. فرصت‌های شغلی جدید
• 81. چالش‌های اجتماعی و اقتصادی
• 82. نقش ایران در توسعه هوش مصنوعی
• 83. پژوهش‌های داخلی در حوزه مدل‌های زبانی
• 84. پروژه‌های ملی هوش مصنوعی
• 85. آموزش و تربیت متخصصان هوش مصنوعی در ایران
• 86. ملاحظات فقهی در کاربرد هوش مصنوعی
• 87. حدود شرعی در تولید و انتشار محتوا
• 88. نظارت بر محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی
• 89. کاربرد هوش مصنوعی در احکام شرعی (با احتیاط)
• 90. اخلاق در توسعه و استفاده از هوش مصنوعی
• 91. راهنمای عملی برای توسعه‌دهندگان
• 92. راهنمای عملی برای کاربران
• 93. مبانی فنی و مهندسی مدل‌های زبانی
• 94. مفاهیم پیشرفته در معماری ترانسفورمر
• 95. روش‌های نوین fine-tuning
• 96. تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل
• 97. پروژه‌های عملی با GPT-OSS
• 98. ساخت یک مدل پرسش و پاسخ ساده
• 99. تولید محتوای داستانی کوتاه
• 100. خلاصه‌سازی اخبار روز