دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Personality-Conditioned Text Generation 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 Personality-Conditioned Text Generation

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 معماری تولید متن شرطی بر شخصیت
• 2. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 3. معماری ترانسفورمر در مدل‌های زبانی
• 4. مکانیزم توجه (Attention Mechanism) در ترانسفورمرها
• 5. تولید متن شرطی بر شخصیت: مفاهیم و چالش‌ها
• 6. کاربرد مدل‌های زبانی در سفارشی‌سازی لحن
• 7. ارزیابی مدل‌های زبانی در تولید متن
• 8. مجموعه داده‌های متنی شرطی بر شخصیت
• 9. پیش‌پردازش داده‌ها برای آموزش مدل‌های زبانی
• 10. تکنیک‌های نمایش متن (Text Representation)
• 11. بردارسازی کلمات (Word Embeddings)
• 12. استفاده از Embeddings از پیش آموزش‌دیده
• 13. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 14. آموزش مدل‌های زبانی از ابتدا (Pre-training)
• 15. معماری‌های مختلف برای تولید متن شرطی بر شخصیت
• 16. مدل‌های مبتنی بر رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder)
• 17. مدل‌های مبتنی بر رمزگذار (Encoder-only)
• 18. مدل‌های مبتنی بر رمزگشا (Decoder-only)
• 19. روش‌های فعال‌سازی شخصیت در مدل‌ها
• 20. تزریق پارامترهای شخصیت (Personality Parameters)
• 21. استفاده از توکن‌های خاص شخصیت
• 22. روش‌های مبتنی بر توجه به شخصیت
• 23. تکنیک‌های رمزگذاری شخصیت
• 24. یادگیری تقویتی برای تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 25. تابع پاداش (Reward Function) برای لحن مدل
• 26. تنظیم دقیق با روش‌های مبتنی بر گرادیان
• 27. مواجهه با توهم (Hallucination) در مدل‌های زبانی
• 28. تکنیک‌های کاهش توهم
• 29. کنترل خروجی مدل زبانی
• 30. تولید متن خلاقانه با لحن دلخواه
• 31. کاربرد در خدمات مشتری با لحن مودبانه
• 32. سفارشی‌سازی لحن برای محتوای آموزشی
• 33. تنظیم دقیق برای لحن رسمی و اداری
• 34. تولید متن با لحن طنز (با رعایت حدود شرعی)
• 35. مدل‌سازی پاسخ‌های دیالوگ با شخصیت
• 36. مدل‌سازی شخصیت‌های داستانی در بازی‌ها
• 37. سفارشی‌سازی لحن برای ربات‌های چت
• 38. تولید متن با لحن علمی و دقیق
• 39. مدل‌سازی لحن در خلاصه‌سازی متون
• 40. کاربرد در ترجمه ماشینی با حفظ لحن
• 41. ارزیابی کمی و کیفی لحن تولید شده
• 42. معیارهای ارزیابی لحن
• 43. استفاده از ارزیابی انسانی
• 44. اندازه‌گیری شباهت لحن
• 45. ابزارهای ارزیابی خودکار لحن
• 46. چالش‌های اخلاقی در سفارشی‌سازی لحن
• 47. حفظ حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
• 48. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی و لحن
• 49. روش‌های کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
• 50. تکنیک‌های مقابله با تولید محتوای نامناسب
• 51. پیاده‌سازی مدل‌های زبانی شرطی بر شخصیت
• 52. فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
• 53. ابزارهای پردازش زبان طبیعی (NLTK, SpaCy)
• 54. نحوه بارگذاری و استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 55. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameters)
• 56. بهینه‌سازی فرآیند آموزش
• 57. تکنیک‌های رگولاریزاسیون (Regularization)
• 58. مدیریت حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ
• 59. استفاده از پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
• 60. موازی‌سازی آموزش (Model Parallelism, Data Parallelism)
• 61. مدل‌های زبانی فارسی و چالش‌های آن
• 62. مجموعه داده‌های فارسی برای آموزش مدل
• 63. پردازش متون فارسی با کاراکترهای گوناگون
• 64. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی جهانی برای فارسی
• 65. تولید متن با لحن مذهبی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 66. مدل‌سازی پاسخ‌های شرعی و فقهی
• 67. سفارشی‌سازی لحن برای محتوای دینی
• 68. تولید متن با لحن مناسب برای کودکان و نوجوانان
• 69. مدل‌سازی لحن در متون تاریخی و سیاسی (با چارچوب رسمی)
• 70. کاربرد در تولید محتوای خبری با لحن بی‌طرف
• 71. سفارشی‌سازی لحن برای متون حقوقی
• 72. مدل‌سازی لحن در متون ادبی (با رعایت چارچوب)
• 73. تکنیک‌های پیشرفته تنظیم دقیق
• 74. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 75. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 76. مدل‌های زبانی مولد (Generative Models)
• 77. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) در تولید متن
• 78. مدل‌های مبتنی بر انتشار (Diffusion Models)
• 79. معماری‌های پیشرفته‌تر ترانسفورمر
• 80. ترانسفورمرهایXL، Longformer
• 81. مدل‌های زبانی با حافظه بلندمدت
• 82. کاربرد در تحلیل احساسات با در نظر گرفتن لحن
• 83. مدل‌سازی لحن در تحلیل بازخورد کاربران
• 84. تولید متن با لحن متقاعدکننده (با رعایت چارچوب)
• 85. سفارشی‌سازی لحن برای کمپین‌های اطلاع‌رسانی
• 86. بررسی عمیق‌تر معماری Personality-Conditioned Text Generation
• 87. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های مصنوعی
• 88. تولید داده‌های آموزشی با کیفیت
• 89. ارزیابی مقایسه‌ای رویکردهای مختلف
• 90. آینده مدل‌های زبانی شرطی بر شخصیت
• 91. توسعه مدل‌های با قابلیت درک عمیق‌تر شخصیت
• 92. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal) و لحن
• 93. کاربرد در تعاملات انسان و ماشین طبیعی‌تر
• 94. پتانسیل مدل‌های زبانی سفارشی‌شده در ایران
• 95. ملاحظات فنی و زیرساختی برای پیاده‌سازی
• 96. توسعه ابزارهای تخصصی برای زبان فارسی
• 97. آموزش متخصصان در زمینه مدل‌های زبانی پیشرفته
• 98. نقش مدل‌های زبانی در پیشرفت علمی و فرهنگی کشور