اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با QLoRA: روش‌های سریع و کم‌هزینه

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با QLoRA: روش‌های سریع و کم‌هزینه

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 3. معماری ترنسفورمر در LLMs
• 4. روش‌های پیشین تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 5. چالش‌های تنظیم دقیق مدل‌های بزرگ
• 6. معرفی QLoRA
• 7. مفاهیم اصلی QLoRA
• 8. کوانتیزاسیون در یادگیری ماشین
• 9. کوانتیزاسیون ۴-بیتی
• 10. مزایای کوانتیزاسیون در QLoRA
• 11. نرمال‌سازی در QLoRA
• 12. معرفی LoRA
• 13. مزایای LoRA نسبت به تنظیم دقیق کامل
• 14. نحوه کارکرد LoRA
• 15. تفاوت QLoRA با LoRA
• 16. پیاده‌سازی QLoRA
• 17. محیط توسعه مناسب برای QLoRA
• 18. نصب کتابخانه‌های لازم
• 19. آماده‌سازی داده‌ها برای تنظیم دقیق
• 20. پیش‌پردازش داده‌ها
• 21. فرمت‌بندی داده‌ها برای LLMs
• 22. انتخاب مجموعه داده مناسب
• 23. تنظیم دقیق با استفاده از QLoRA
• 24. پارامترهای کلیدی در QLoRA
• 25. نرخ یادگیری و زمان‌بندی آن
• 26. اندازه بچ و تاثیر آن
• 27. تعداد اپوک‌ها
• 28. تنظیم هایپرپارامترها
• 29. مانیتورینگ فرایند تنظیم دقیق
• 30. ارزیابی مدل تنظیم شده
• 31. معیارهای ارزیابی LLMs
• 32. کاربرد QLoRA در وظایف مختلف
• 33. تنظیم دقیق برای تولید متن
• 34. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن
• 35. تنظیم دقیق برای پاسخ به پرسش
• 36. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
• 37. تنظیم دقیق برای تحلیل احساسات
• 38. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی متن
• 39. تنظیم دقیق برای مکالمه (چت‌بات)
• 40. بهینه‌سازی مدل‌های تخصصی
• 41. تنظیم دقیق مدل‌های متن به تصویر
• 42. تنظیم دقیق مدل‌های متن به کد
• 43. تنظیم دقیق مدل‌های چندوجهی
• 44. مقایسه QLoRA با روش‌های دیگر
• 45. QLoRA در مقابل تنظیم دقیق کامل
• 46. QLoRA در مقابل LoRA
• 47. QLoRA در مقابل P-Tuning
• 48. QLoRA در مقابل Adapters
• 49. مزایای رقابتی QLoRA
• 50. کارایی حافظه در QLoRA
• 51. سرعت تنظیم دقیق با QLoRA
• 52. کاهش هزینه‌های محاسباتی
• 53. QLoRA برای تنظیم دقیق محلی (Local Fine-Tuning)
• 54. محدودیت‌های QLoRA
• 55. نکات پیشرفته در QLoRA
• 56. استفاده از QLoRA با مدل‌های مختلف
• 57. تنظیم دقیق مدل‌های متن‌باز
• 58. تنظیم دقیق مدل‌های بزرگتر از حافظه
• 59. تکنیک‌های کوانتیزاسیون پیشرفته
• 60. نرمال‌سازی‌های جایگزین
• 61. روش‌های بهینه‌سازی در QLoRA
• 62. استراتژی‌های یادگیری تدریجی
• 63. تنظیم دقیق چند وظیفه‌ای با QLoRA
• 64. مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ
• 65. ارزیابی عمیق مدل‌های تنظیم شده
• 66. تفسیرپذیری مدل‌های تنظیم شده
• 67. اخلاق در تنظیم دقیق LLMs
• 68. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 69. کاهش سوگیری با QLoRA
• 70. مسائل امنیتی در LLMs
• 71. حفاظت از داده‌های حساس
• 72. تنظیم دقیق برای کاربردهای سازمانی
• 73. QLoRA در صنعت
• 74. QLoRA در تحقیقات علمی
• 75. آینده QLoRA
• 76. پیشرفت‌های آتی در تکنیک‌های تنظیم دقیق
• 77. نقش QLoRA در دموکراتیزه کردن هوش مصنوعی
• 78. کاربرد QLoRA در زبان فارسی
• 79. تنظیم دقیق LLMs برای زبان فارسی
• 80. چالش‌های زبان فارسی در LLMs
• 81. مجموعه داده‌های فارسی برای تنظیم دقیق
• 82. ارزیابی مدل‌های فارسی تنظیم شده
• 83. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی فارسی با QLoRA
• 84. تولید محتوای فارسی با LLMs
• 85. خلاصه‌سازی متون فارسی با LLMs
• 86. پاسخ به پرسش‌های فارسی با LLMs
• 87. ترجمه ماشینی فارسی به زبان‌های دیگر
• 88. تحلیل احساسات متون فارسی
• 89. طبقه‌بندی متون فارسی
• 90. ساخت چت‌بات‌های فارسی
• 91. کاربرد QLoRA در توسعه ابزارهای فارسی
• 92. فرهنگ‌سازی و آموزش استفاده از LLMs
• 93. نقش LLMs در توسعه دانش
• 94. مسئولیت‌پذیری در استفاده از LLMs
• 95. تدوین چارچوب‌های اخلاقی برای LLMs
• 96. قوانین و مقررات مرتبط با LLMs
• 97. ملاحظات حقوقی در استفاده از LLMs
• 98. استانداردهای فنی برای LLMs
• 99. همکاری‌های بین‌المللی در حوزه LLMs