دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Heterogeneous Graph Neural Network (HGNN) 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 Heterogeneous Graph Neural Network (HGNN)

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
• 3. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 4. پردازش زبان طبیعی با شبکه‌های عصبی
• 5. شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
• 6. مفاهیم پایه در شبکه‌های گراف
• 7. انواع گره‌ها و یال‌ها در گراف
• 8. عملیات روی گراف‌ها
• 9. شبکه‌های عصبی گراف ناهمگن (HGNN)
• 10. ساختار داده برای HGNN
• 11. لایه های HGNN
• 12. انتشار اطلاعات در HGNN
• 13. کاربرد HGNN در پردازش زبان طبیعی
• 14. نمایش متنی به عنوان گراف
• 15. ساخت گراف از متن
• 16. گره‌زدایی معنایی در متن
• 17. روابط نحوی در گراف متنی
• 18. ساخت گراف‌های ناهمگن از متن
• 19. پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 20. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
• 21. پاکسازی داده‌های متنی
• 22. قالب‌بندی داده‌ها برای مدل
• 23. ایجاد مجموعه داده‌های آموزشی
• 24. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
• 25. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 26. مفهوم انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 27. کاربرد انتقال یادگیری در مدل‌های زبانی
• 28. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
• 29. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های سفارشی
• 30. انتخاب پارامترهای مناسب برای تنظیم دقیق
• 31. نرخ یادگیری (Learning Rate) در تنظیم دقیق
• 32. اندازه دسته (Batch Size) در تنظیم دقیق
• 33. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 34. روش‌های بهینه‌سازی در تنظیم دقیق
• 35. گرادیان کاهشی تصادفی (SGD)
• 36. آدام (Adam Optimizer)
• 37. تنظیم دقیق با استفاده از LLM های موجود
• 38. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 39. معماری‌های پیشرفته LLM
• 40. مدل‌های زبانی مولد
• 41. تولید متن با LLM
• 42. تنظیم دقیق LLM برای تولید متن
• 43. تنظیم دقیق برای لحن مدل‌های زبانی
• 44. مفهوم لحن در مدل‌های زبانی
• 45. انواع لحن (رسمی، غیررسمی، تخصصی)
• 46. تشخیص لحن در متن
• 47. تنظیم دقیق مدل برای لحن رسمی
• 48. تنظیم دقیق مدل برای لحن غیررسمی
• 49. تنظیم دقیق مدل برای لحن تخصصی
• 50. ارزیابی کیفیت لحن تولید شده
• 51. معیارهای ارزیابی لحن
• 52. بازخورد انسانی در ارزیابی لحن
• 53. استفاده از معیارهای خودکار برای ارزیابی لحن
• 54. تنظیم دقیق برای وظایف خاص با تمرکز بر لحن
• 55. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن با لحن مشخص
• 56. تنظیم دقیق برای پاسخگویی به سوالات با لحن مناسب
• 57. تنظیم دقیق برای تولید محتوا با لحن مطلوب
• 58. تنظیم دقیق برای بازنویسی متن با حفظ یا تغییر لحن
• 59. کاربرد HGNN در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 60. استفاده از HGNN برای مدل‌سازی روابط پیچیده متنی
• 61. بهبود نمایش معنایی با HGNN
• 62. مدل‌سازی وابستگی‌های دوربرد در متن با HGNN
• 63. تنظیم دقیق پارامترهای HGNN
• 64. آموزش HGNN برای وظایف زبانی
• 65. ارزیابی عملکرد مدل‌های تنظیم شده با HGNN
• 66. مقایسه با رویکردهای سنتی
• 67. ملاحظات اخلاقی در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 68. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
• 69. کاهش سوگیری در داده‌های آموزشی
• 70. کاهش سوگیری در فرآیند تنظیم دقیق
• 71. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 72. شفافیت در مدل‌های زبانی
• 73. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های زبانی
• 74. آموزش مدل‌های زبانی با لحن اسلامی (رویکرد مجاز)
• 75. تولید محتوای آموزشی با لحن مناسب
• 76. تولید پاسخ‌های شرعی با دقت و احترام
• 77. استفاده از واژگان دینی مناسب
• 78. اجتناب از لحن‌های نامناسب
• 79. مدل‌سازی دانش دینی با HGNN
• 80. نمایش مفاهیم فقهی در گراف
• 81. روابط بین احکام شرعی
• 82. کاربرد HGNN در استخراج دانش فقهی
• 83. تنظیم دقیق مدل برای تولید محتوای دینی
• 84. تولید محتوای آموزشی در چارچوب قوانین
• 85. تولید محتوای فرهنگی با رعایت موازین
• 86. کاربرد مدل‌های زبانی در آموزش مجازی
• 87. تحلیل محتوای آموزشی
• 88. ارائه بازخورد به دانش‌آموزان
• 89. تولید محتوای آموزشی تعاملی
• 90. تنظیم دقیق برای لحن آموزشی
• 91. تنظیم دقیق برای لحن علمی
• 92. تنظیم دقیق برای لحن سازگار با موازین شرعی
• 93. پیاده‌سازی عملی تنظیم دقیق مدل
• 94. ابزارها و کتابخانه‌های مورد نیاز
• 95. فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
• 96. کتابخانه‌های پردازش زبان طبیعی (NLTK, SpaCy)
• 97. کتابخانه‌های مخصوص GNN (PyTorch Geometric, DGL)
• 98. مراحل اجرای پروژه تنظیم دقیق
• 99. مستندسازی پروژه
• 100. نگهداری و به‌روزرسانی مدل