دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی نیمه‌نظارتی (Semi-supervised LLMs) 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 نیمه‌نظارتی (Semi-supervised LLMs)

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 و مکانیسم توجه
• 3. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های زبانی
• 4. Tokenization و Embedding در مدل‌های زبانی
• 5. آموزش اولیه مدل‌های زبانی: اهداف و روش‌ها
• 6. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 7. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 8. انواع تنظیم دقیق: Supervised, Unsupervised, Reinforcement Learning
• 9. تنظیم دقیق با داده‌های برچسب‌دار (Supervised Fine-tuning)
• 10. تنظیم دقیق بدون نظارت (Unsupervised Fine-tuning)
• 11. تنظیم دقیق با یادگیری تقویتی (RLHF)
• 12. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی برای مدل‌های زبانی
• 13. تابع پاداش در RLHF
• 14. روش‌های جمع‌آوری داده‌های مقایسه‌ای
• 15. استفاده از مدل‌های پاداش (Reward Models)
• 16. تنظیم دقیق با دستورالعمل (Instruction Tuning)
• 17. طراحی دستورالعمل‌های مؤثر
• 18. مجموعه داده‌های تنظیم دقیق با دستورالعمل
• 19. تنظیم دقیق برای وظایف خاص: خلاصه‌سازی متن
• 20. تنظیم دقیق برای وظایف خاص: ترجمه ماشینی
• 21. تنظیم دقیق برای وظایف خاص: پاسخ به سوال
• 22. تنظیم دقیق برای وظایف خاص: تولید کد
• 23. تنظیم دقیق برای وظایف خاص: طبقه‌بندی متن
• 24. تنظیم دقیق برای وظایف خاص: تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 25. تنظیم دقیق برای وظایف خاص: تحلیل احساسات
• 26. تنظیم دقیق برای وظایف خاص: تولید متن خلاقانه
• 27. تنظیم دقیق برای لحن: لحن رسمی و آکادمیک
• 28. تنظیم دقیق برای لحن: لحن دوستانه و غیررسمی
• 29. تنظیم دقیق برای لحن: لحن متقاعدکننده
• 30. تنظیم دقیق برای لحن: لحن خبری
• 31. تنظیم دقیق برای لحن: لحن آموزشی
• 32. تنظیم دقیق برای لحن: لحن قانونی و شرعی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 33. تنظیم دقیق برای لحن: لحن پزشکی (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
• 34. مدیریت و کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
• 35. تشخیص و اندازه‌گیری سوگیری
• 36. روش‌های کاهش سوگیری در داده‌ها
• 37. روش‌های کاهش سوگیری در فرآیند آموزش
• 38. ارزیابی و تضمین انطباق با قوانین جمهوری اسلامی ایران
• 39. چارچوب‌های اخلاقی در توسعه مدل‌های زبانی
• 40. ملاحظات شرعی در محتوای تولیدی مدل‌های زبانی
• 41. نظارت بر محتوای تولیدی مدل‌های زبانی
• 42. تنظیم دقیق با استفاده از دانش دامنه (Domain Adaptation)
• 43. تکنیک‌های پیشرفته در تنظیم دقیق
• 44. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 45. تنظیم دقیق با داده‌های کم (Few-shot Learning)
• 46. تنظیم دقیق با داده‌های صفر (Zero-shot Learning)
• 47. استفاده از Prompt Engineering در تنظیم دقیق
• 48. طراحی Promptهای مؤثر برای وظایف خاص
• 49. Promptهای چندمرحله‌ای
• 50. تنظیم دقیق برای مکالمه (Dialogue Systems)
• 51. مدیریت حالت در مکالمات
• 52. تولید پاسخ‌های مرتبط و منسجم در مکالمه
• 53. تنظیم دقیق برای دستیارهای مجازی
• 54. شخصی‌سازی دستیارهای مجازی
• 55. ارزیابی کیفیت دستیارهای مجازی
• 56. تنظیم دقیق برای کاربردهای تجاری
• 57. تنظیم دقیق برای بخش خدمات مشتری
• 58. تنظیم دقیق برای بازاریابی محتوا
• 59. تنظیم دقیق برای آموزش الکترونیکی
• 60. تنظیم دقیق برای ابزارهای نویسندگی
• 61. تنظیم دقیق برای تحلیل داده‌های متنی
• 62. تنظیم دقیق برای ابزارهای پژوهشی
• 63. تنظیم دقیق برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 64. مدل‌های زبانی نیمه‌نظارتی (Semi-supervised LLMs)
• 65. مبانی یادگیری نیمه‌نظارتی
• 66. استفاده از داده‌های بدون برچسب در تنظیم دقیق
• 67. یادگیری خودکار (Self-training)
• 68. یادگیری هم‌تایع (Co-training)
• 69. آموزش مبتنی بر مدل‌های زبانی پیش‌آموخته
• 70. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های تولید شده توسط مدل
• 71. ارزیابی مدل‌های زبانی نیمه‌نظارتی
• 72. چالش‌ها و فرصت‌های مدل‌های زبانی نیمه‌نظارتی
• 73. کاربرد مدل‌های زبانی نیمه‌نظارتی در حوزه‌های حساس
• 74. تنظیم دقیق برای ایجاد محتوای آموزشی سازگار با چارچوب رسمی
• 75. تنظیم دقیق برای تولید پاسخ‌های شرعی (با ارجاع به منابع معتبر)
• 76. تنظیم دقیق برای تحلیل متون تاریخی و ادبی با رویکرد بومی
• 77. تنظیم دقیق برای ابزارهای کمک به پژوهشگران در چارچوب علمی ایران
• 78. استفاده از تکنیک‌های تولید متن با کنترل بالا
• 79. کنترل بر موضوع، سبک و لحن متن تولیدی
• 80. روش‌های ارزیابی کنترل‌پذیری مدل
• 81. تنظیم دقیق برای کاهش تولید محتوای مضر یا نامناسب
• 82. فیلترینگ و تعدیل محتوای خروجی
• 83. تشخیص و جلوگیری از تولید محتوای گمراه‌کننده
• 84. تنظیم دقیق برای افزایش قابلیت اطمینان مدل
• 85. تکنیک‌های اعتبارسنجی خروجی مدل
• 86. مدیریت عدم قطعیت در پیش‌بینی‌های مدل
• 87. کاربرد مدل‌های زبانی در پردازش اسناد رسمی
• 88. تنظیم دقیق برای استخراج اطلاعات از متون قانونی
• 89. تنظیم دقیق برای تحلیل قراردادها
• 90. تنظیم دقیق برای پردازش مکاتبات اداری
• 91. پژوهش‌های آینده در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 92. تکنیک‌های جدید در یادگیری تقویتی برای مدل‌های زبانی
• 93. مدل‌های زبانی با حافظه طولانی‌تر
• 94. مدل‌های زبانی مولتی‌مودال (Multimodal LLMs)
• 95. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش و یادگیری
• 96. توسعه ابزارهای آموزشی هوشمند
• 97. شخصی‌سازی فرآیند یادگیری
• 98. ارزیابی و پایش پیشرفت یادگیرندگان
• 99. آینده تنظیم دقیق مدل‌های زبانی در ایران