دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های منصفانه و برابر همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های منصفانه و برابر

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 و تنظیم دقیق
• 2. مبانی تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 3. انواع رویکردهای تنظیم دقیق
• 4. تنظیم دقیق با نظارت (Supervised Fine-Tuning)
• 5. آماده‌سازی داده‌ها برای تنظیم دقیق
• 6. اهمیت کیفیت داده در تنظیم دقیق
• 7. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها
• 8. پاکسازی و نرمال‌سازی متون
• 9. برچسب‌گذاری داده‌ها برای تنظیم دقیق
• 10. استانداردهای برچسب‌گذاری منصفانه
• 11. مجموعه‌های داده عمومی برای تنظیم دقیق
• 12. ارزیابی و انتخاب مجموعه‌های داده مناسب
• 13. مجموعه‌های داده مختص لحن و سبک
• 14. تنظیم دقیق برای لحن رسمی
• 15. تنظیم دقیق برای لحن غیررسمی
• 16. تنظیم دقیق برای لحن علمی
• 17. تنظیم دقیق برای لحن داستانی
• 18. تنظیم دقیق برای لحن خبری
• 19. تنظیم دقیق برای لحن اداری
• 20. تنظیم دقیق برای لحن آموزشی
• 21. ایجاد لحن‌های متعادل و بی‌طرف
• 22. شناسایی و کاهش سوگیری در داده‌ها
• 23. سوگیری‌های ناشی از جنسیت
• 24. سوگیری‌های ناشی از قومیت
• 25. سوگیری‌های ناشی از سن
• 26. سوگیری‌های ناشی از موقعیت اجتماعی
• 27. سوگیری‌های ناشی از دیدگاه‌های سیاسی
• 28. سوگیری‌های ناشی از باورهای دینی
• 29. سوگیری‌های ناشی از گرایش‌های جنسی
• 30. روش‌های کاهش سوگیری در داده‌ها
• 31. فیلتر کردن داده‌های مغرضانه
• 32. توازن در نمایش گروه‌های مختلف
• 33. استفاده از داده‌های مصنوعی برای توازن
• 34. تکنیک‌های تنظیم دقیق پیشرفته
• 35. تنظیم دقیق پارامترهای مدل (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
• 36. روش LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 37. روش QLoRA
• 38. روش AdaLoRA
• 39. روش Prefix Tuning
• 40. روش P-Tuning
• 41. روش Prompt Tuning
• 42. تنظیم دقیق با استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning from Human Feedback - RLHF)
• 43. مبانی یادگیری تقویتی
• 44. طراحی تابع پاداش برای لحن منصفانه
• 45. آموزش مدل پاداش
• 46. تنظیم دقیق مدل زبانی با استفاده از مدل پاداش
• 47. استفاده از انسان در حلقه بازخورد
• 48. جمع‌آوری بازخوردهای انسانی برای ارزیابی لحن
• 49. روش‌های ارزیابی لحن منصفانه
• 50. معیارهای ارزیابی کمی
• 51. معیارهای ارزیابی کیفی
• 52. معیارهای ارزیابی مبتنی بر انطباق با قوانین
• 53. ارزیابی انطباق با قوانین جمهوری اسلامی ایران
• 54. ارزیابی عدم ترویج خشونت و نفرت‌پراکنی
• 55. ارزیابی عدم ترویج موضوعات غیراخلاقی
• 56. ارزیابی عدم ترویج تبعیض
• 57. ارزیابی عدم توهین به مقدسات
• 58. ارزیابی عدم ترویج فرقه‌های انحرافی
• 59. ارزیابی عدم ترویج مواد مخدر و روان‌گردان
• 60. ارزیابی عدم ترویج روابط خارج از چارچوب شرع
• 61. ارزیابی عدم ترویج بی‌حجابی و پوشش غیرشرعی
• 62. ارزیابی عدم ترویج فعالیت‌های براندازانه
• 63. ارزیابی عدم ترویج هک و حملات سایبری مخرب
• 64. ارزیابی عدم ترویج ساخت سلاح و مواد منفجره
• 65. ارزیابی عدم ترویج پولشویی و کلاهبرداری
• 66. ارزیابی عدم ترویج خودکشی و خودآزاری
• 67. ارزیابی عدم ترویج محتوای ضد ایرانی و نژادپرستی
• 68. ابزارهای ارزیابی خودکار سوگیری
• 69. استفاده از کتابخانه‌های ارزیابی سوگیری
• 70. تفسیرپذیری مدل‌های زبانی در تنظیم دقیق
• 71. درک چگونگی تأثیر تنظیم دقیق بر خروجی
• 72. شناسایی عوامل مؤثر بر لحن خروجی
• 73. مدل‌سازی رفتارهای مطلوب در خروجی
• 74. کاربردهای تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای لحن منصفانه
• 75. تولید محتوای آموزشی بی‌طرف
• 76. کمک به ایجاد ارتباطات سازنده
• 77. پشتیبانی از خدمات مشتریان منصفانه
• 78. تولید محتوای رسانه‌ای مسئولانه
• 79. تولید متون حقوقی و اداری دقیق
• 80. تولید ادبیات و داستان‌های متعادل
• 81. چالش‌ها و آینده تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 82. مسائل اخلاقی در تنظیم دقیق
• 83. پیشرفت‌های آتی در تکنیک‌های کاهش سوگیری
• 84. نقش کاربران در بهبود مدل‌های زبانی
• 85. اهمیت همکاری بین‌المللی در توسعه مدل‌های منصفانه
• 86. نکات پایانی در خصوص تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 87. جمع‌بندی اصول کلیدی تنظیم دقیق منصفانه