دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان استدلال منطقی در سناریوهای چندوجهی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان استدلال منطقی در سناریوهای چندوجهی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و کاربردهای آن‌ها
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای پردازش زبان طبیعی
• 3. معماری ترنسفورمر و نقش مکانیزم توجه
• 4. مفاهیم کلیدی در مدل‌های زبانی: انکودر، دیکودر، لایه‌ها
• 5. یادگیری پیشین (Pre-training) و اهداف آن در مدل‌های زبانی
• 6. تکنیک‌های پیشین‌سازی: Masked Language Modeling (MLM)
• 7. تکنیک‌های پیشین‌سازی: Next Sentence Prediction (NSP)
• 8. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
• 9. انواع وظایف پردازش زبان طبیعی: دسته‌بندی متن
• 10. انواع وظایف پردازش زبان طبیعی: تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 11. انواع وظایف پردازش زبان طبیعی: پاسخ به پرسش (QA)
• 12. انواع وظایف پردازش زبان طبیعی: خلاصه‌سازی متن
• 13. انواع وظایف پردازش زبان طبیعی: ترجمه ماشینی
• 14. ارزیابی مدل‌های زبانی: معیارهای دقت، صحت، یادآوری
• 15. معیارهای ارزیابی در وظایف مختلف NLP
• 16. مجموعه داده‌های استاندارد برای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 17. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های برچسب‌دار
• 18. استراتژی‌های تنظیم دقیق: نظارت کامل (Full Fine-tuning)
• 19. استراتژی‌های تنظیم دقیق: تنظیم دقیق پارامترهای کم (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)
• 20. معرفی روش‌های PEFT: LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 21. معرفی روش‌های PEFT: Prefix Tuning
• 22. معرفی روش‌های PEFT: Prompt Tuning
• 23. معرفی روش‌های PEFT: Adapter Tuning
• 24. مقایسه روش‌های مختلف PEFT از نظر کارایی و منابع محاسباتی
• 25. کنترل بر میزان استدلال منطقی در مدل‌های زبانی
• 26. مفهوم استدلال منطقی و چالش‌های آن برای مدل‌های زبانی
• 27. شناسایی الگوهای استدلال در متن
• 28. تکنیک‌های استخراج روابط منطقی از متن
• 29. مدل‌سازی استدلال در سناریوهای یک‌وجهی
• 30. تنظیم دقیق مدل‌ها برای بهبود استدلال منطقی در وظایف یک‌وجهی
• 31. سناریوهای چندوجهی: تعریف و اهمیت
• 32. چالش‌های استدلال منطقی در سناریوهای چندوجهی
• 33. ترکیب اطلاعات از منابع مختلف برای استدلال
• 34. مدل‌سازی استدلال در سناریوهای چندوجهی با استفاده از ترنسفورمرها
• 35. تنظیم دقیق مدل‌ها برای استدلال منطقی در سناریوهای چندوجهی
• 36. سناریوهای چندوجهی: مثال‌های کاربردی در آموزش
• 37. سناریوهای چندوجهی: مثال‌های کاربردی در سلامت
• 38. سناریوهای چندوجهی: مثال‌های کاربردی در امور مالی
• 39. سناریوهای چندوجهی: مثال‌های کاربردی در حقوق
• 40. روش‌های ارزیابی استدلال منطقی در سناریوهای چندوجهی
• 41. مجموعه داده‌های تخصصی برای ارزیابی استدلال چندوجهی
• 42. تکنیک‌های تفسیرپذیری (Explainability) در مدل‌های زبانی
• 43. چگونگی درک فرایند استدلال توسط مدل
• 44. روش‌های بصری‌سازی برای تحلیل استدلال مدل
• 45. تکنیک‌های افزایش استحکام (Robustness) مدل در برابر ورودی‌های متغیر
• 46. اهمیت استحکام در کاربردهای حساس
• 47. روش‌های افزایش استحکام مدل‌های زبانی
• 48. آموزش ضد تخریب (Adversarial Training) برای بهبود استحکام
• 49. کنترل بر سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
• 50. شناسایی و کاهش سوگیری‌های نژادی و جنسیتی
• 51. سوگیری‌های فرهنگی و اجتماعی و نحوه برخورد با آن‌ها
• 52. ملاحظات اخلاقی در توسعه و به‌کارگیری مدل‌های زبانی
• 53. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل‌های زبانی
• 54. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در فرایند تنظیم دقیق
• 55. ملاحظات قانونی و چارچوب‌های نظارتی در ایران
• 56. قوانین و مقررات مربوط به محتوای دیجیتال در ایران
• 57. آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
• 58. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی مرتبط با محتوای آموزشی
• 59. حدود شرعی در تولید و انتشار محتوا
• 60. تطبیق رویکرد مدل‌های زبانی با موازین شرعی
• 61. تنظیم دقیق مدل‌ها برای تولید محتوای آموزشی مطابق با چارچوب‌های رسمی
• 62. کنترل بر تولید محتوای غیرمفید یا مضر
• 63. جلوگیری از ترویج موضوعات ممنوع مطلق
• 64. مدیریت موضوعات حساس با رویکرد علمی و فقهی رسمی
• 65. استفاده از زبان فارسی روان، علمی و محترمانه
• 66. پرهیز از ادبیات نامناسب و توهین‌آمیز
• 67. استفاده از واژگان احترام‌آمیز در حوزه دین
• 68. جایگزینی مفاهیم مغایر با چارچوب‌های رسمی
• 69. روش‌های جایگزینی محتوای نامنطبق با معادل‌های سازگار
• 70. تکنیک‌های تولید سناریوهای آموزشی با رویکرد بومی
• 71. مدل‌سازی استدلال در مسائل روزمره با رویکرد ایرانی-اسلامی
• 72. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل متون تاریخی و فرهنگی ایران
• 73. تولید محتوای آموزشی در حوزه علوم اسلامی با رویکرد تشیع اثنی‌عشری
• 74. تنظیم دقیق مدل‌ها برای پاسخگویی به سوالات شرعی (با چارچوب رسمی)
• 75. مدل‌سازی استدلال اقتصادی بر مبنای بانکداری بدون ربا
• 76. تنظیم دقیق مدل‌ها برای تولید محتوای هنری و سینمایی در چارچوب مجاز
• 77. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل روانشناسی خانواده ایرانی-اسلامی
• 78. تولید محتوای آموزشی در حوزه علوم پزشکی مطابق با پروتکل‌های وزارت بهداشت
• 79. مدیریت فرایند تنظیم دقیق برای حفظ یکپارچگی و انسجام محتوا
• 80. آزمایش و اعتبارسنجی مدل‌های تنظیم‌شده
• 81. مراحل پیاده‌سازی مدل‌های زبانی در سامانه‌های آموزشی
• 82. چالش‌های عملیاتی در استقرار مدل‌های زبانی بزرگ
• 83. نگهداری و به‌روزرسانی مدل‌های زبانی در طول زمان
• 84. مطالعات موردی از به‌کارگیری مدل‌های زبانی در سامانه‌های آموزشی
• 85. آینده پژوهش و توسعه در حوزه مدل‌های زبانی و استدلال
• 86. نقش مدل‌های زبانی در تحول آموزش نوین
• 87. پژوهش‌های آتی در زمینه کنترل دقیق‌تر بر رفتار مدل‌ها
• 88. فراهم آوردن زیرساخت‌های لازم برای توسعه بومی مدل‌های زبانی
• 89. توسعه ابزارهای خودکار برای ارزیابی انطباق محتوا
• 90. ترویج فرهنگ استفاده مسئولانه از فناوری‌های هوش مصنوعی
• 91. همکاری با نهادهای علمی و پژوهشی داخلی
• 92. اهمیت بومی‌سازی دانش و فناوری مدل‌های زبانی
• 93. چشم‌انداز توسعه مدل‌های زبانی پیشرفته در ایران
• 94. راهکارهای افزایش توانمندی استدلال در مدل‌های زبانی فارسی
• 95. تکنیک‌های ارتقاء کیفیت خروجی مدل‌ها برای مخاطب ایرانی
• 96. تأثیر تنظیم دقیق بر قابلیت‌های استدلال در سناریوهای پیچیده
• 97. مدل‌سازی فرایندهای فکری و استدلالی در انسان
• 98. کاربرد مدل‌های زبانی در شبیه‌سازی فرایندهای یادگیری
• 99. ارزیابی تطبیقی مدل‌های تنظیم‌شده با معیارهای مختلف
• 100. نقش داده‌های باکیفیت در موفقیت تنظیم دقیق