اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ با روش‌های نوین (PEFT)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ با روش‌های نوین (PEFT)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
• 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. معماری ترنسفورمر و مکانیسم توجه
• 4. آموزش پیشین مدل‌های زبانی
• 5. مفاهیم اولیه تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 6. چالش‌های تنظیم دقیق مدل‌های بزرگ
• 7. مقدمه‌ای بر روش‌های پارامتر-کارآمد (PEFT)
• 8. نیاز به PEFT در عصر مدل‌های بزرگ
• 9. دسته‌بندی روش‌های PEFT
• 10. تنظیم دقیق مبتنی بر پیشوند (Prefix Tuning)
• 11. آشنایی با Prefix Tuning
• 12. پیاده‌سازی Prefix Tuning
• 13. تنظیم دقیق مبتنی بر آداپتور (Adapter Tuning)
• 14. معرفی ماژول‌های آداپتور
• 15. کاربرد Adapter Tuning
• 16. آموزش مبتنی بر راهنما (Prompt Tuning)
• 17. مفهوم Prompt Tuning
• 18. مزایای Prompt Tuning
• 19. تنظیم دقیق کم‌رتبه (Low-Rank Adaptation - LoRA)
• 20. اصول LoRA
• 21. کاربردهای LoRA
• 22. مزایای LoRA نسبت به روش‌های دیگر
• 23. تکنیک‌های بسته‌بندی پارامتر (Parameter Packing)
• 24. مفهوم Parameter Packing
• 25. کاربرد در PEFT
• 26. روش‌های دیگر PEFT: P-Tuning
• 27. مقدمه‌ای بر P-Tuning
• 28. کاربردهای P-Tuning
• 29. روش‌های دیگر PEFT: Soft Prompts
• 30. تفاوت Soft Prompts با Prompt Tuning
• 31. کاربرد Soft Prompts
• 32. ترکیب روش‌های PEFT
• 33. مزایای ترکیب روش‌ها
• 34. پیاده‌سازی ترکیبی
• 35. ارزیابی مدل‌های تنظیم شده
• 36. معیارهای ارزیابی در پردازش زبان طبیعی
• 37. ابزارهای ارزیابی
• 38. تنظیم دقیق برای وظایف خاص زبانی
• 39. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی متن
• 40. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن
• 41. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
• 42. تنظیم دقیق برای پاسخ به سوال
• 43. تنظیم دقیق برای تولید متن خلاقانه
• 44. تنظیم دقیق مدل‌های چندزبانه
• 45. چالش‌های تنظیم دقیق مدل‌های چندزبانه
• 46. راهکارها در PEFT
• 47. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی
• 48. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 49. روش‌های کاهش سوگیری با PEFT
• 50. حریم خصوصی در تنظیم دقیق مدل‌ها
• 51. امنیت مدل‌های زبانی تنظیم شده
• 52. تکنیک‌های حافظت از حریم خصوصی
• 53. کاربردهای پیشرفته PEFT
• 54. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی اسناد طولانی
• 55. تنظیم دقیق برای مکالمه هوشمند
• 56. تنظیم دقیق برای تشخیص احساسات پیشرفته
• 57. تنظیم دقیق برای تولید کد
• 58. کاربرد PEFT در حوزه‌های علمی و پژوهشی
• 59. تنظیم دقیق برای پردازش متون تخصصی
• 60. تنظیم دقیق در حوزه علوم پزشکی
• 61. تنظیم دقیق در حوزه حقوق
• 62. تنظیم دقیق در حوزه علوم انسانی
• 63. پیاده‌سازی PEFT با کتابخانه‌های محبوب
• 64. معرفی کتابخانه Hugging Face Transformers
• 65. استفاده از کتابخانه PEFT (Hugging Face)
• 66. مثال‌های عملی با PEFT
• 67. تنظیم دقیق مدل Llama 2 با LoRA
• 68. تنظیم دقیق مدل GPT-2 با Prefix Tuning
• 69. تنظیم دقیق مدل BERT با Adapter Tuning
• 70. تنظیم دقیق مدل T5 با Prompt Tuning
• 71. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در PEFT
• 72. تأثیر هایپرپارامترها بر عملکرد
• 73. روش‌های جستجوی هایپرپارامتر
• 74. یادگیری تقویتی در تنظیم دقیق مدل‌ها
• 75. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 76. کاربرد در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 77. مدل‌های زبانی مولد و PEFT
• 78. تنظیم دقیق مدل‌های مولد برای وظایف خاص
• 79. تولید متن با کنترل پارامترها
• 80. محدودیت‌های PEFT
• 81. مقایسه PEFT با تنظیم دقیق کامل (Full Fine-tuning)
• 82. زمان و منابع مورد نیاز
• 83. عملکرد در وظایف مختلف
• 84. آینده PEFT و مدل‌های زبانی
• 85. روندهای نوظهور در PEFT
• 86. نقش PEFT در توسعه هوش مصنوعی مسئولانه
• 87. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده PEFT