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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد با پارامترهای کم

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترنسفورمر در مدل‌های زبانی
• 3. مقدمه‌ای بر درک زبان طبیعی
• 4. پردازش متن پیشرفته
• 5. توکن‌سازی و واژگان‌سازی
• 6. مدل‌سازی زبان آماری
• 7. روش‌های برداری‌سازی کلمات
• 8. جاسازی کلمات (Word Embeddings)
• 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 10. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTMs)
• 11. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (GRUs)
• 12. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 13. ترنسفورمرهای اولیه
• 14. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
• 15. خانواده مدل‌های BERT
• 16. مقدمه‌ای بر fine-tuning
• 17. اهمیت fine-tuning
• 18. انواع fine-tuning
• 19. fine-tuning با پارامترهای کم (LoRA)
• 20. معرفی LoRA
• 21. نحوه عملکرد LoRA
• 22. مزایای LoRA
• 23. کاهش حافظه و محاسبات در LoRA
• 24. پیاده‌سازی LoRA
• 25. معرفی QLoRA
• 26. مزایای QLoRA
• 27. نحوه عملکرد QLoRA
• 28. مقایسه LoRA و QLoRA
• 29. آماده‌سازی داده برای fine-tuning
• 30. جمع‌آوری مجموعه داده
• 31. پاکسازی و پیش‌پردازش داده
• 32. قالب‌بندی داده برای fine-tuning
• 33. تقسیم مجموعه داده (آموزش، اعتبارسنجی، تست)
• 34. انتخاب مدل پایه (Base Model)
• 35. معیارهای انتخاب مدل پایه
• 36. مدل‌های زبانی متن‌باز
• 37. استفاده از مدل‌های متن‌باز
• 38. تنظیمات هایپرپارامترها
• 39. نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 40. اندازه بچ (Batch Size)
• 41. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 42. تنظیم پارامترهای LoRA
• 43. تنظیم rank در LoRA
• 44. تنظیم alpha در LoRA
• 45. تنظیم dropout در LoRA
• 46. تنظیم target modules در LoRA
• 47. آموزش مدل با LoRA
• 48. فرآیند آموزش
• 49. مانیتورینگ فرآیند آموزش
• 50. استفاده از ابزارهای آموزش
• 51. تنظیمات پیشرفته آموزش
• 52. تنظیمات مربوط به بهینه‌ساز (Optimizer)
• 53. تنظیمات مربوط به زمان‌بندی نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduler)
• 54. تکنیک‌های تنظیم‌گرمی (Warm-up)
• 55. مدیریت حافظه در آموزش
• 56. استفاده از GPU و TPU
• 57. توزیع آموزش بر روی چندین GPU
• 58. تنظیمات مربوط به حافظه GPU
• 59. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
• 60. کوانتیزاسیون ۴ بیتی
• 61. کوانتیزاسیون ۸ بیتی
• 62. تاثیر کوانتیزاسیون بر عملکرد
• 63. ارزیابی مدل fine-tuned
• 64. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 65. دقت (Accuracy)
• 66. امتیاز F1
• 67. امتیاز BLEU
• 68. امتیاز ROUGE
• 69. ارزیابی دستی (Human Evaluation)
• 70. تفسیر نتایج ارزیابی
• 71. عیب‌یابی و رفع اشکال در fine-tuning
• 72. شناسایی مشکلات رایج
• 73. بیش‌برازش (Overfitting)
• 74. کم‌برازش (Underfitting)
• 75. مشکلات مربوط به داده
• 76. مشکلات مربوط به هایپرپارامترها
• 77. تنظیم مجدد هایپرپارامترها
• 78. استفاده از داده‌های بیشتر
• 79. استفاده از تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
• 80. کاربرد fine-tuning برای سبک‌های منحصر به فرد
• 81. ایجاد سبک نوشتاری خاص
• 82. تنظیم لحن و گویش
• 83. تطبیق با دایره لغات تخصصی
• 84. تنظیم پاسخ‌دهی مدل
• 85. کاربرد در تولید محتوا
• 86. کاربرد در ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 87. کاربرد در خلاصه‌سازی متن
• 88. کاربرد در ترجمه ماشینی
• 89. کاربرد در پاسخ به سوالات
• 90. کاربرد در تولید کد
• 91. کاربرد در خلاقیت هنری
• 92. ملاحظات اخلاقی در fine-tuning
• 93. سوگیری در داده‌های آموزشی
• 94. تولید محتوای مضر
• 95. حفظ حریم خصوصی
• 96. امنیت مدل‌های fine-tuned
• 97. قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران در حوزه محتوای دیجیتال
• 98. آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
• 99. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی
• 100. حدود شرعی در تولید محتوا