دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Autoformer همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

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

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معماری Autoformer
• 2. ساختار لایه‌های Autoformer
• 3. مکانیزم توجه در Autoformer
• 4. تحلیل مکانیزم توجه سلسله‌مراتبی
• 5. پیاده‌سازی لایه‌های Autoformer
• 6. مدل‌های زبانی پایه و پیش‌زمینه
• 7. مقدمه‌ای بر fine-tuning
• 8. اهمیت fine-tuning در سفارشی‌سازی
• 9. انواع fine-tuning: full fine-tuning
• 10. انواع fine-tuning: parameter-efficient fine-tuning (PEFT)
• 11. روش‌های PEFT: LoRA
• 12. روش‌های PEFT: Adapters
• 13. روش‌های PEFT: Prompt Tuning
• 14. روش‌های PEFT: Prefix Tuning
• 15. انتخاب روش مناسب PEFT
• 16. مجموعه داده‌های fine-tuning
• 17. اهمیت کیفیت داده در fine-tuning
• 18. پیش‌پردازش داده برای fine-tuning
• 19. پاکسازی داده‌های متنی
• 20. برچسب‌گذاری داده‌ها
• 21. تکنیک‌های تولید داده مصنوعی
• 22. ارزیابی مجموعه داده
• 23. تنظیم ابرپارامترها در fine-tuning
• 24. نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 25. اندازه دسته (Batch Size)
• 26. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 27. بهینه‌سازها (Optimizers)
• 28. تنظیمات منظم‌سازی (Regularization)
• 29. تشخیص و مدیریت بیش‌برازش (Overfitting)
• 30. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش
• 31. مدیریت کم‌برازش (Underfitting)
• 32. مبانی لحن در مدل‌های زبانی
• 33. شناسایی مولفه‌های لحن
• 34. لحن رسمی و غیررسمی
• 35. لحن آموزشی و تخصصی
• 36. لحن محاوره‌ای و عامیانه
• 37. لحن رسمی و شرعی (با رعایت چارچوب)
• 38. تنظیم لحن مدل زبانی
• 39. چالش‌های تنظیم لحن
• 40. ارزیابی لحن خروجی مدل
• 41. معیارهای کمی ارزیابی لحن
• 42. معیارهای کیفی ارزیابی لحن
• 43. سنجه‌های زبانی برای لحن
• 44. استفاده از ابزارهای تحلیل لحن
• 45. fine-tuning برای لحن رسمی
• 46. fine-tuning برای لحن آموزشی
• 47. fine-tuning برای لحن تخصصی
• 48. fine-tuning برای لحن محاوره‌ای (با رعایت حدود)
• 49. fine-tuning برای لحن شرعی (با رعایت چارچوب)
• 50. مثال‌های عملی fine-tuning لحن
• 51. سفارشی‌سازی برای پاسخ‌های شرعی
• 52. تنظیم مدل برای فقه اسلامی (تشیع اثنی‌عشری)
• 53. تنظیم مدل برای مباحث کلامی (تشیع اثنی‌عشری)
• 54. تنظیم مدل برای عرفان اسلامی (با چارچوب رسمی)
• 55. تولید محتوای آموزشی مطابق با قوانین
• 56. تولید محتوای اقتصادی با چارچوب بانکداری اسلامی
• 57. تولید محتوای تاریخی بدون تحریف
• 58. تولید محتوای روانشناسی خانواده ایرانی-اسلامی
• 59. کاربرد fine-tuning در تولید محتوای آموزشی
• 60. کاربرد fine-tuning در دستیارهای هوشمند
• 61. کاربرد fine-tuning در خلاصه‌سازی متون
• 62. کاربرد fine-tuning در ترجمه تخصصی
• 63. کاربرد fine-tuning در پاسخ به سوالات تخصصی
• 64. کاربرد fine-tuning در تولید کدهای برنامه نویسی (با رعایت قوانین)
• 65. کاربرد fine-tuning در تحلیل احساسات (با رعایت چارچوب)
• 66. کاربرد fine-tuning در سیستم‌های توصیه‌گر (با رعایت چارچوب)
• 67. fine-tuning مدل‌های زبانی با معماری Autoformer
• 68. تنظیم لحن مدل‌های Autoformer
• 69. پیاده‌سازی fine-tuning روی Autoformer
• 70. استفاده از LoRA برای fine-tuning Autoformer
• 71. استفاده از Adapters برای fine-tuning Autoformer
• 72. استفاده از Prompt Tuning برای fine-tuning Autoformer
• 73. استفاده از Prefix Tuning برای fine-tuning Autoformer
• 74. چالش‌های fine-tuning مدل‌های Autoformer
• 75. بهینه‌سازی فرآیند fine-tuning
• 76. مانیتورینگ فرآیند fine-tuning
• 77. نکات کلیدی در fine-tuning مدل‌های Autoformer
• 78. ملاحظات امنیتی در fine-tuning
• 79. حفاظت از داده‌های حساس در fine-tuning
• 80. استانداردهای اخلاقی در fine-tuning
• 81. آینده fine-tuning مدل‌های زبانی
• 82. روندهای نوظهور در fine-tuning
• 83. مطالعات موردی موفق fine-tuning
• 84. درس‌های آموخته شده از پروژه‌های fine-tuning
• 85. توسعه مدل‌های زبانی سفارشی
• 86. ساخت مدل‌های زبانی برای کاربردهای خاص
• 87. ارتقاء عملکرد مدل‌های زبانی موجود
• 88. پتانسیل fine-tuning در نوآوری
• 89. مسائل حقوقی و قانونی در fine-tuning
• 90. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های fine-tune شده
• 91. جمع‌بندی و راهنمایی‌های نهایی