دوره روش‌های پیشرفته آموزش پیش‌زمینه برای مدل‌های زبانی بزرگ همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره روش‌های پیشرفته آموزش پیش‌زمینه برای مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: آموزش پیش‌زمینه (Pre-training) LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و آموزش پیش‌زمینه
• 2. تاریخچه و تحول مدل‌های زبانی
• 3. معماری ترنسفورمر و اجزای آن
• 4. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 5. پردازش زبان طبیعی با ترنسفورمرها
• 6. انواع مدل‌های زبانی بزرگ
• 7. مدل‌های زبانی مولد (Generative Language Models)
• 8. مدل‌های زبانی تفکیکی (Discriminative Language Models)
• 9. مفاهیم پایه در آموزش مدل‌های زبانی
• 10. دنباله‌های ورودی و خروجی
• 11. مدل‌سازی احتمالاتی زبان
• 12. روش‌های برداری‌سازی کلمات (Word Embeddings)
• 13. Word2Vec و GloVe
• 14. FastText
• 15. مفاهیم پیشرفته در برداری‌سازی
• 16. یادگیری نمایش‌های متنی (Contextual Embeddings)
• 17. ELMo و ULMFiT
• 18. BERT و مدل‌های مبتنی بر رمزگذار (Encoder-based)
• 19. GPT و مدل‌های مبتنی بر رمزگشا (Decoder-based)
• 20. معماری‌های ترکیبی (Encoder-Decoder)
• 21. آموزش پیش‌زمینه (Pre-training)
• 22. اهداف آموزش پیش‌زمینه
• 23. مدل‌سازی زبان (Language Modeling)
• 24. پیش‌بینی کلمه بعدی (Next Token Prediction)
• 25. پیش‌بینی کلمه ماسک شده (Masked Language Modeling)
• 26. آموزش پیش‌زمینه با نظارت جزئی (Self-supervised Learning)
• 27. مجموعه‌داده‌های بزرگ برای آموزش پیش‌زمینه
• 28. جمع‌آوری و پاکسازی داده
• 29. حقوق مالکیت فکری در داده‌های آموزشی
• 30. استانداردهای اخلاقی در جمع‌آوری داده
• 31. تنظیم پارامترهای آموزش پیش‌زمینه
• 32. نرخ یادگیری و زمان‌بندی آن
• 33. بهینه‌سازها (Optimizers)
• 34. تنظیم اندازه دسته‌ها (Batch Size)
• 35. تنظیمات مربوط به نظم‌دهی (Regularization)
• 36. تنظیمات مربوط به معماری مدل
• 37. تعداد لایه‌ها و ابعاد پنهان
• 38. تعداد سرتوجه (Attention Heads)
• 39. اندازه واژگان (Vocabulary Size)
• 40. تنظیمات مربوط به توکن‌سازی (Tokenization)
• 41. روش‌های مختلف توکن‌سازی (WordPiece, BPE, SentencePiece)
• 42. مدیریت واژگان خارج از محدوده (Out-of-Vocabulary)
• 43. کاربرد آموزش پیش‌زمینه در وظایف پایین‌دستی (Downstream Tasks)
• 44. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ
• 45. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی متن
• 46. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
• 47. تنظیم دقیق برای پرسش و پاسخ
• 48. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن
• 49. تنظیم دقیق برای تولید متن
• 50. روش‌های تنظیم دقیق کارآمد
• 51. تنظیم دقیق پارامترهای کم (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
• 52. LoRA و آداپتورها (Adapters)
• 53. روش‌های مبتنی بر Prompt Tuning
• 54. ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ
• 55. معیارهای ارزیابی وظایف مختلف
• 56. Perplexity برای مدل‌سازی زبان
• 57. BLEU و ROUGE برای ترجمه و خلاصه‌سازی
• 58. F1-score و Accuracy برای طبقه‌بندی
• 59. METEOR و CIDEr برای تولید متن
• 60. چالش‌های ارزیابی مدل‌های مولد
• 61. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی بزرگ
• 62. شناسایی و کاهش سوگیری‌های جنسیتی و نژادی
• 63. سوگیری‌های مربوط به اطلاعات نادرست
• 64. روش‌های مقابله با سوگیری در داده و مدل
• 65. اخلاق در استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ
• 66. مسئولیت‌پذیری و شفافیت
• 67. حفظ حریم خصوصی کاربران
• 68. تأثیرات اجتماعی و اقتصادی مدل‌های زبانی بزرگ
• 69. کاربردهای عملی مدل‌های زبانی بزرگ در صنعت
• 70. کاربرد در خدمات مشتری و پشتیبانی
• 71. کاربرد در تولید محتوا و بازاریابی
• 72. کاربرد در آموزش و پژوهش
• 73. کاربرد در امور حقوقی و قضایی
• 74. کاربرد در حوزه سلامت و پزشکی
• 75. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ
• 76. نیاز به منابع محاسباتی بالا
• 77. هزینه‌های نگهداری و به‌روزرسانی
• 78. امنیت و حفاظت از مدل‌ها
• 79. ملاحظات قانونی و مقرراتی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 80. قوانین مربوط به داده و حریم خصوصی
• 81. مقررات مربوط به محتوای تولید شده
• 82. چارچوب‌های نظارتی برای هوش مصنوعی
• 83. اهمیت داده‌های بومی و زبان فارسی در آموزش مدل‌ها
• 84. تولید مدل‌های زبانی فارسی از پایه
• 85. استفاده از داده‌های فارسی برای تنظیم دقیق
• 86. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 87. مقایسه مدل‌های زبانی بزرگ با رویکردهای سنتی NLP
• 88. مزایای مدل‌های زبانی بزرگ
• 89. محدودیت‌های مدل‌های زبانی بزرگ
• 90. آینده مدل‌های زبانی بزرگ
• 91. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
• 92. تعامل انسان و مدل زبانی
• 93. یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF)
• 94. ملاحظات امنیتی در مدل‌های زبانی بزرگ
• 95. مقابله با تولید محتوای مضر و گمراه‌کننده
• 96. شناسایی و فیلترینگ محتوای نامناسب
• 97. روش‌های تأیید صحت اطلاعات تولید شده
• 98. کاربرد مدل‌های زبانی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 99. تولید توضیحات محصولات
• 100. شخصی‌سازی تجربه کاربری