دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و پاک همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و پاک

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 مفاهیم پایه
• 2. معماری ترنسفورمر و اجزای کلیدی آن
• 3. مبانی آموزش مدل‌های زبانی
• 4. پیش‌پردازش داده‌ها برای آموزش مدل‌های زبانی
• 5. توکن‌سازی و روش‌های مختلف آن
• 6. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• 7. مفهوم fine-tuning و چرایی اهمیت آن
• 8. روش‌های fine-tuning: روش‌های پایه
• 9. fine-tuning پارامتر کامل (Full Fine-tuning)
• 10. مزایا و معایب fine-tuning پارامتر کامل
• 11. fine-tuning با پارامترهای کم (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
• 12. مقدمه‌ای بر PEFT
• 13. روش LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 14. نحوه کار LoRA
• 15. مزایای LoRA
• 16. نحوه پیاده‌سازی LoRA
• 17. روش QLoRA
• 18. تفاوت‌های QLoRA با LoRA
• 19. آموزش با استفاده از QLoRA
• 20. روش Prefix Tuning
• 21. نحوه کار Prefix Tuning
• 22. مزایای Prefix Tuning
• 23. روش Prompt Tuning
• 24. نحوه کار Prompt Tuning
• 25. مزایای Prompt Tuning
• 26. روش Adapter Tuning
• 27. نحوه کار Adapter Tuning
• 28. مزایای Adapter Tuning
• 29. مقایسه روش‌های مختلف PEFT
• 30. انتخاب بهترین روش PEFT بر اساس نیاز
• 31. مراحل عملیاتی fine-tuning
• 32. انتخاب مدل پایه مناسب
• 33. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های fine-tuning
• 34. تعیین اهداف fine-tuning
• 35. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameters)
• 36. نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 37. اندازه دسته (Batch Size)
• 38. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 39. بهینه‌سازها (Optimizers)
• 40. تکنیک‌های تنظیم نرخ یادگیری
• 41. تنظیمات مربوط به dropout و weight decay
• 42. معیارهای ارزیابی مدل‌های fine-tuned
• 43. Perplexity
• 44. BLEU Score
• 45. ROUGE Score
• 46. METEOR Score
• 47. ارزیابی انسانی
• 48. نکات مهم در ارزیابی مدل
• 49. ملاحظات اخلاقی در fine-tuning مدل‌های زبانی
• 50. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 51. جلوگیری از سوگیری (Bias) در مدل‌ها
• 52. روش‌های کاهش سوگیری در داده‌ها
• 53. روش‌های کاهش سوگیری در فرآیند آموزش
• 54. پاکسازی محتوا و رعایت حدود شرعی
• 55. ملاحظات مربوط به تولید محتوای غیرمضر
• 56. جلوگیری از تولید محتوای توهین‌آمیز یا گمراه‌کننده
• 57. مدیریت و نگهداری مدل‌های fine-tuned
• 58. استقرار مدل (Model Deployment)
• 59. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 60. به‌روزرسانی مدل‌ها
• 61. کاربردهای fine-tuning مدل‌های زبانی
• 62. تولید محتوای خلاقانه و ادبی
• 63. نوشتن شعر و داستان با سبک‌های خاص
• 64. تولید مقالات علمی و پژوهشی
• 65. تولید متن‌های خبری و تحلیلی
• 66. خلاصه‌سازی متون
• 67. ترجمه ماشینی تخصصی
• 68. پاسخگویی به سوالات در حوزه‌های تخصصی
• 69. سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 70. دستیارهای مجازی و چت‌بات‌های تخصصی
• 71. کدنویسی و تولید کد
• 72. کمک به توسعه‌دهندگان نرم‌افزار
• 73. تولید کد در زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف
• 74. فهم کد و مستندسازی آن
• 75. کاربردهای fine-tuning در صنعت
• 76. بازاریابی و تبلیغات
• 77. شخصی‌سازی پیام‌های تبلیغاتی
• 78. تحلیل احساسات مشتریان
• 79. مدیریت شبکه‌های اجتماعی
• 80. خدمات مشتریان
• 81. بهبود تجربه کاربری در اپلیکیشن‌ها
• 82. نکات پیشرفته در fine-tuning
• 83. fine-tuning چندوظیفه‌ای (Multi-task Fine-tuning)
• 84. آموزش مدل برای انجام همزمان چندین وظیفه
• 85. مزایای fine-tuning چندوظیفه‌ای
• 86. fine-tuning مداوم (Continual Fine-tuning)
• 87. یادگیری پیوسته بدون فراموشی اطلاعات قبلی
• 88. چالش‌های fine-tuning مداوم
• 89. مدل‌های زبانی کوچک و کارآمد
• 90. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل
• 91. استفاده از مدل‌های کوچک‌تر برای fine-tuning
• 92. معرفی ابزارها و کتابخانه‌های محبوب برای fine-tuning
• 93. Hugging Face Transformers
• 94. PyTorch Lightning
• 95. TensorFlow
• 96. Accelerate
• 97. DeepSpeed
• 98. مثال عملی: fine-tuning یک مدل برای تولید محتوای آموزشی
• 99. مراحل پیاده‌سازی یک مثال ساده
• 100. بررسی نتایج و تحلیل عملکرد