دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Planning 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 Multi-Modal Planning

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معماری مدل‌های زبانی
• 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی چندوجهی
• 3. معماری Planning برای مدل‌های زبانی
• 4. مفهوم سفارشی‌سازی لحن مدل‌های زبانی
• 5. چالش‌های سفارشی‌سازی لحن
• 6. اصول یادگیری ماشین برای سفارشی‌سازی
• 7. مبانی یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
• 8. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 9. شبکه‌های حافظه کوتاه-بلند (LSTM)
• 10. شبکه‌های حافظه طولانی-بلند (GRU)
• 11. معماری ترنسفورمر و مکانیسم توجه
• 12. مفاهیم اساسی ترنسفورمر
• 13. مکانیزم توجه چندسر
• 14. کاربرد ترنسفورمر در مدل‌های زبانی
• 15. مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده
• 16. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 17. معماری GPT
• 18. معماری BERT
• 19. معماری T5
• 20. مفهوم Pre-training و Fine-tuning
• 21. اهمیت Fine-tuning در سفارشی‌سازی
• 22. انواع Fine-tuning
• 23. Fine-tuning نظارت‌شده
• 24. Fine-tuning نیمه‌نظارت‌شده
• 25. Fine-tuning بدون نظارت
• 26. Fine-tuning با یادگیری تقویتی
• 27. کاربرد Fine-tuning در تغییر لحن
• 28. تعریف لحن در مدل‌های زبانی
• 29. شناسایی و تحلیل لحن
• 30. ابعاد مختلف لحن (رسمی، غیررسمی، دوستانه، جدی)
• 31. تکنیک‌های ارزیابی لحن
• 32. مجموعه‌داده‌های لحن
• 33. جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌های لحن
• 34. مجموعه‌داده‌های موجود برای لحن
• 35. پیش‌پردازش داده‌ها برای Fine-tuning
• 36. پاک‌سازی متن
• 37. توکن‌سازی
• 38. تبدیل متن به بردار (Embedding)
• 39. روش‌های Embedding
• 40. Word2Vec
• 41. GloVe
• 42. FastText
• 43. Embeddings مبتنی بر ترنسفورمر
• 44. Fine-tuning مدل‌های زبانی با معماری Planning
• 45. مقدمه‌ای بر معماری Planning
• 46. اجزای معماری Planning
• 47. مدل‌سازی اهداف در Planning
• 48. طراحی استراتژی‌های Planning
• 49. ارتباط Planning با سفارشی‌سازی لحن
• 50. Fine-tuning مدل Planning برای تولید لحن دلخواه
• 51. استراتژی‌های Fine-tuning برای معماری Planning
• 52. تنظیم ابرپارامترها در Fine-tuning
• 53. نرخ یادگیری
• 54. اندازه بچ (Batch Size)
• 55. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 56. بهینه‌سازها (Optimizers)
• 57. روش‌های تنظیم ابرپارامتر
• 58. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 59. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 60. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
• 61. ارزیابی مدل Fine-tuned شده
• 62. معیارهای ارزیابی برای تولید متن
• 63. Perplexity
• 64. BLEU Score
• 65. ROUGE Score
• 66. معیارهای ارزیابی لحن
• 67. دقت طبقه‌بندی لحن
• 68. انسجام لحن در متن تولید شده
• 69. سناریوهای کاربردی سفارشی‌سازی لحن
• 70. تولید محتوای بازاریابی با لحن جذاب
• 71. سفارشی‌سازی لحن برای ربات‌های گفتگو
• 72. تولید پاسخ‌های دوستانه و همدلانه
• 73. تولید محتوای آموزشی با لحن مناسب
• 74. تولید متن‌های ادبی با سبک خاص
• 75. ملاحظات اخلاقی در سفارشی‌سازی لحن
• 76. پیش‌گیری از تولید محتوای گمراه‌کننده
• 77. جلوگیری از سوگیری‌های ناخواسته در لحن
• 78. مدیریت انتظارات کاربر از لحن مدل
• 79. مسائل مربوط به حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
• 80. کاربرد مدل‌های Planning در مدیریت دانش سازمانی
• 81. طراحی سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند
• 82. بهبود رابط‌های کاربری با لحن مناسب
• 83. تولید خلاصه‌سازی متون با لحن رسمی
• 84. تحلیل احساسات و لحن در داده‌های بزرگ
• 85. تکنیک‌های پیشرفته در Fine-tuning
• 86. Fine-tuning پارامترهای انتخابی (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
• 87. LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 88. Adapter Layers
• 89. Prompt Tuning
• 90. Fine-tuning ادامه‌دار (Continual Fine-tuning)
• 91. حفظ دانش قبلی مدل
• 92. جلوگیری از فراموشی فاجعه‌بار (Catastrophic Forgetting)
• 93. مدل‌های زبانی چندوجهی و سفارشی‌سازی لحن
• 94. مفهوم چندوجهی بودن
• 95. ترکیب متن با تصاویر، صدا و ویدئو
• 96. سفارشی‌سازی لحن در مدل‌های چندوجهی
• 97. چالش‌های Fine-tuning مدل‌های چندوجهی
• 98. ارزیابی مدل‌های چندوجهی Fine-tuned شده
• 99. مطالعات موردی موفق در سفارشی‌سازی لحن
• 100. پروژه‌های داخلی و خارجی موفق