دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های مولد و مبتنی بر رقابت در گراف همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های مولد و مبتنی بر رقابت در گراف

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 معماری ترنسفورمر
• 2. مبانی یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 3. انواع لایه‌های ترنسفورمر: توجه، فیدفوروارد، نرمال‌سازی
• 4. مکانیزم توجه و کاربردهای آن در پردازش زبان طبیعی
• 5. پردازش زبان طبیعی: مفاهیم پایه و وظایف کلیدی
• 6. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی: اصول و روش‌ها
• 7. مجموعه‌داده‌های متنی برای تنظیم دقیق
• 8. پیش‌پردازش داده‌ها و آماده‌سازی برای تنظیم دقیق
• 9. انتخاب مدل پایه مناسب برای تنظیم دقیق
• 10. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن
• 11. تنظیم دقیق برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 12. تنظیم دقیق برای وظایف خلاصه‌سازی متن
• 13. تنظیم دقیق برای وظایف ترجمه ماشینی
• 14. تنظیم دقیق برای وظایف پرسش و پاسخ
• 15. تنظیم دقیق برای وظایف درک مطلب
• 16. تنظیم دقیق برای وظایف استخراج اطلاعات
• 17. تنظیم دقیق برای وظایف تحلیل احساسات
• 18. تنظیم دقیق برای وظایف شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده
• 19. تنظیم دقیق برای وظایف تشخیص تشابه متنی
• 20. تنظیم دقیق برای وظایف تولید کد
• 21. تنظیم دقیق برای وظایف تحلیل گفتمان
• 22. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن خلاقانه
• 23. تنظیم دقیق برای وظایف چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی
• 24. تنظیم دقیق برای وظایف تولید محتوای آموزشی
• 25. تنظیم دقیق برای وظایف تولید محتوای خبری
• 26. تنظیم دقیق برای وظایف تولید محتوای بازاریابی
• 27. تکنیک‌های تنظیم دقیق: LoRA، QLoRA، Adapters
• 28. تنظیم پارامترهای فرایند تنظیم دقیق (Hyperparameter Tuning)
• 29. ارزیابی مدل‌های تنظیم شده: معیارهای کمی و کیفی
• 30. متریک‌های ارزیابی برای وظایف تولید متن
• 31. متریک‌های ارزیابی برای وظایف طبقه‌بندی
• 32. متریک‌های ارزیابی برای وظایف خلاصه‌سازی
• 33. متریک‌های ارزیابی برای وظایف ترجمه
• 34. متریک‌های ارزیابی برای وظایف پرسش و پاسخ
• 35. درک و تفسیرپذیری مدل‌های زبانی تنظیم شده
• 36. ملاحظات اخلاقی در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 37. سوگیری در داده‌ها و مدل‌های زبانی
• 38. روش‌های کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
• 39. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در تنظیم دقیق
• 40. استفاده از داده‌های داخلی و اختصاصی برای تنظیم دقیق
• 41. تنظیم دقیق با داده‌های کم‌منبع (Low-Resource Fine-tuning)
• 42. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در پردازش زبان طبیعی
• 43. مدل‌های از پیش آموزش دیده (Pre-trained Models)
• 44. معماری GPT و خانواده آن
• 45. معماری BERT و خانواده آن
• 46. معماری T5 و خانواده آن
• 47. معماری Llama و خانواده آن
• 48. معماری Mistral و خانواده آن
• 49. معماری سایر مدل‌های پیشرفته
• 50. تکنیک‌های پیشرفته تنظیم دقیق
• 51. تنظیم دقیق برای خلق لحن‌های مولد
• 52. تکنیک‌های بهبود لحن در متن تولید شده
• 53. تنظیم دقیق برای ایجاد لحن‌های رقابتی
• 54. مدل‌سازی رقابت در تولید متن
• 55. کاربرد گراف در مدل‌سازی رقابت
• 56. ساخت گراف دانش برای تنظیم دقیق
• 57. استفاده از گراف در هدایت تولید متن
• 58. مدل‌سازی روابط بین موجودیت‌ها در گراف
• 59. استفاده از گراف برای درک معنایی عمیق‌تر
• 60. تنظیم دقیق با استفاده از اطلاعات گراف
• 61. بهبود دقت مدل با ادغام گراف
• 62. استفاده از گراف برای تولید متن منسجم
• 63. تکنیک‌های ترکیب متن و گراف
• 64. ارزیابی مدل‌های مبتنی بر گراف
• 65. چالش‌های استفاده از گراف در تنظیم دقیق
• 66. روش‌های ساخت گراف دانش خودکار
• 67. مدیریت گراف‌های بزرگ و پیچیده
• 68. کاربردهای عملی مدل‌های زبانی تنظیم شده
• 69. کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر
• 70. کاربرد در تحلیل بازار و رقبا
• 71. کاربرد در تولید استراتژی‌های رقابتی
• 72. کاربرد در شبیه‌سازی سناریوهای رقابتی
• 73. کاربرد در بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی
• 74. کاربرد در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 75. کاربرد در تشخیص اخبار جعلی و اطلاعات نادرست
• 76. کاربرد در توسعه ابزارهای آموزشی هوشمند
• 77. کاربرد در تحقیقات علمی و پژوهشی
• 78. کاربرد در صنعت سرگرمی و بازی‌سازی
• 79. کاربرد در بهینه‌سازی فرایندهای کسب و کار
• 80. ملاحظات فنی و زیرساختی برای تنظیم دقیق
• 81. سخت‌افزار مورد نیاز برای تنظیم دقیق
• 82. نرم‌افزار و کتابخانه‌های مرتبط
• 83. بهینه‌سازی فرایند آموزش و تنظیم دقیق
• 84. مدیریت منابع محاسباتی
• 85. مقایسه رویکردهای مختلف تنظیم دقیق
• 86. مطالعات موردی موفق در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 87. پروژه‌های آینده و روندهای نوظهور در تنظیم دقیق
• 88. آینده مدل‌های زبانی و نقش گراف
• 89. جمع‌بندی و نکات کلیدی برای توسعه‌دهندگان