دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و انتقال سبک همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و انتقال سبک

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای جنبه‌های خاص (مانند لحن، سبک)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه بر مدل‌های زبانی و انتقال سبک
• 2. اهمیت انتقال سبک در مدل‌های زبانی
• 3. کاربردهای انتقال سبک در مدل‌های زبانی
• 4. چالش‌های انتقال سبک در مدل‌های زبانی
• 5. مروری بر تکنیک‌های انتقال سبک
• 6. معرفی fine-tuning
• 7. مزایای fine-tuning برای انتقال سبک
• 8. انواع fine-tuning
• 9. روش‌های سنتی fine-tuning
• 10. Fine-tuning با داده‌های برچسب‌دار
• 11. Fine-tuning با داده‌های بدون برچسب
• 12. Fine-tuning ترانسفورمرها
• 13. معماری ترانسفورمر برای مدل‌های زبانی
• 14. مکانیسم توجه در ترانسفورمرها
• 15. توکن‌سازی و جاسازی در ترانسفورمرها
• 16. مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 17. GPT و خانواده آن
• 18. BERT و خانواده آن
• 19. RoBERTa، XLNet و دیگر مدل‌ها
• 20. انتخاب مدل پایه مناسب برای fine-tuning
• 21. مراحل کلی fine-tuning
• 22. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های سبک
• 23. تعریف سبک مورد نظر
• 24. روش‌های جمع‌آوری داده‌های سبک
• 25. برچسب‌گذاری داده‌ها برای سبک (در صورت نیاز)
• 26. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 27. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و تست
• 28. تنظیم پارامترهای fine-tuning
• 29. نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 30. اندازه بچ (Batch Size)
• 31. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 32. بهینه‌سازها (Optimizers)
• 33. تنظیمات مربوط به regularizatio
• 34. تنظیم پارامترهای مربوط به معماری مدل
• 35. لایه‌های قابل تنظیم
• 36. تنظیمات مربوط به fine-tuning ترانسفورمرها
• 37. تنظیمات مربوط به fine-tuning مدل‌های دیگر
• 38. تکنیک‌های پیشرفته fine-tuning
• 39. Fine-tuning پارامترهای کارآمد (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
• 40. LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 41. Adapter Layers
• 42. Prompt Tuning
• 43. Prefix Tuning
• 44. QLoRA
• 45. P-Tuning
• 46. Fine-tuning با استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 47. معرفی یادگیری تقویتی برای fine-tuning
• 48. توابع پاداش (Reward Functions) برای سبک
• 49. الگوریتم‌های RL برای fine-tuning
• 50. تکنیک‌های fine-tuning چندوظیفه‌ای (Multi-task Fine-tuning)
• 51. آموزش همزمان چندین سبک
• 52. استفاده از وظایف کمکی
• 53. Fine-tuning با دانش خارجی (External Knowledge)
• 54. ادغام دانش از پایگاه‌های دانش
• 55. استفاده از گراف‌های دانش
• 56. Fine-tuning با روش‌های خودنظارتی (Self-supervised Learning)
• 57. استفاده از داده‌های بدون سبک برای بهبود قابلیت‌های زبانی
• 58. fine-tuning برای تولید متن با سبک خاص
• 59. تولید متن خلاقانه با سبک نویسندگان خاص
• 60. تولید محتوای بازاریابی با لحن برند
• 61. تولید پاسخ‌های مکالمه‌ای با شخصیت خاص
• 62. تولید شعر، داستان یا نمایشنامه با سبک‌های ادبی
• 63. fine-tuning برای طبقه‌بندی متن با سبک خاص
• 64. تشخیص لحن و احساسات در متن
• 65. شناسایی سبک‌های نوشتاری نویسندگان یا گروه‌ها
• 66. دسته‌بندی اسناد بر اساس سبک
• 67. fine-tuning برای خلاصه سازی متن با سبک خاص
• 68. خلاصه‌سازی اخبار با لحن رسمی
• 69. خلاصه‌سازی مقالات علمی با لحن تخصصی
• 70. خلاصه‌سازی مکالمات با لحن غیررسمی
• 71. fine-tuning برای ترجمه ماشینی با سبک خاص
• 72. ترجمه متون ادبی با حفظ سبک
• 73. ترجمه اسناد حقوقی با رعایت اصطلاحات تخصصی
• 74. ترجمه محتوای رسانه‌ای با لحن جذاب
• 75. ارزیابی مدل‌های fine-tuned برای انتقال سبک
• 76. معیارهای ارزیابی خودکار
• 77. BLEU، ROUGE، METEOR
• 78. معیارهای ارزیابی انسانی
• 79. کیفیت سبک، روان بودن، مرتبط بودن
• 80. اندازه‌گیری شباهت سبک
• 81. معیارهای فاصله سبک
• 82. استفاده از مدل‌های دیگر برای ارزیابی سبک
• 83. ابزارهای و فریم‌ورک‌های fine-tuning
• 84. Hugging Face Transformers
• 85. PyTorch Lightning
• 86. TensorFlow
• 87. Keras
• 88. نکات کلیدی برای موفقیت در fine-tuning
• 89. انتخاب داده‌های با کیفیت
• 90. تنظیم دقیق ابرپارامترها
• 91. پرهیز از بیش‌برازش (Overfitting)
• 92. ارزیابی مداوم
• 93. ملاحظات اخلاقی در انتقال سبک
• 94. سوگیری در داده‌های آموزشی
• 95. تولید محتوای گمراه‌کننده
• 96. حقوق مالکیت معنوی سبک‌ها
• 97. آینده fine-tuning و انتقال سبک
• 98. مدل‌های بزرگ زبانی (LLMs) و fine-tuning
• 99. Fine-tuning در زمان اجرا (On-the-fly Fine-tuning)
• 100. انتقال سبک چندوجهی (Multimodal Style Transfer)