دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Language Grounding 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 Language Grounding

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 Language Grounding
• 2. مبانی نظری مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. ساختار و معماری ترنسفورمر
• 4. مفهوم Embedding در مدل‌های زبانی
• 5. انواع Embedding (Word2Vec, GloVe, FastText)
• 6. مقدمه‌ای بر Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 7. فرآیند Fine-tuning: اصول و مبانی
• 8. داده‌های آموزشی برای Fine-tuning
• 9. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های سفارشی
• 10. استانداردهای داده برای آموزش مدل‌های ایرانی
• 11. ملاحظات شرعی در جمع‌آوری داده
• 12. انواع وظایف Fine-tuning
• 13. Fine-tuning برای طبقه‌بندی متن
• 14. Fine-tuning برای خلاصه‌سازی متن
• 15. Fine-tuning برای ترجمه ماشینی
• 16. Fine-tuning برای پاسخگویی به سوالات
• 17. Fine-tuning برای تولید متن خلاقانه
• 18. Fine-tuning برای تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 19. Fine-tuning برای تحلیل احساسات (با رویکرد اسلامی)
• 20. Fine-tuning برای تشخیص لحن (Tone Detection)
• 21. Fine-tuning برای تولید متن با لحن خاص
• 22. ملاحظات فرهنگی در Fine-tuning لحن
• 23. تنظیم پارامترهای Fine-tuning (Hyperparameters)
• 24. نرخ یادگیری (Learning Rate) و زمان‌بندی آن
• 25. اندازه بچ (Batch Size) و تأثیر آن
• 26. تعداد دوره‌های آموزش (Epochs)
• 27. تنظیمات بهینه‌ساز (Optimizer)
• 28. تنظیمات منظم‌سازی (Regularization)
• 29. روش‌های Fine-tuning: Full Fine-tuning
• 30. روش‌های Fine-tuning: Parameter-Efficient Fine-tuning (PEFT)
• 31. مقدمه‌ای بر PEFT
• 32. روش LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 33. پیاده‌سازی LoRA
• 34. روش Prefix Tuning
• 35. روش Prompt Tuning
• 36. روش Adapter Layers
• 37. مقایسه روش‌های PEFT
• 38. انتخاب روش مناسب Fine-tuning
• 39. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned
• 40. معیارهای ارزیابی کمی (Accuracy, F1-score)
• 41. معیارهای ارزیابی کیفی (انسجام، مرتبط بودن)
• 42. ارزیابی مدل‌های تولید متن
• 43. معیارهای ارزیابی تولید متن (BLEU, ROUGE)
• 44. ارزیابی مدل‌های تولید متن با لحن خاص
• 45. ملاحظات اخلاقی و شرعی در ارزیابی
• 46. کاهش واریانس مدل (Variance Reduction)
• 47. جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 48. تکنیک‌های کاهش بیش‌برازش
• 49. Early Stopping
• 50. Dropout
• 51. Data Augmentation (با رویکرد سازگار)
• 52. تنظیمات Fine-tuning برای مدل‌های با معماری Language Grounding
• 53. نقش Language Grounding در Fine-tuning
• 54. تأثیر Grounding بر درک زمینه
• 55. Fine-tuning برای وظایف چندوجهی (Multimodal)
• 56. تولید متن توصیفی برای تصاویر (با رعایت حجاب و پوشش)
• 57. پاسخگویی به سوالات تصویری (با رعایت چارچوب اسلامی)
• 58. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 59. چالش‌های Fine-tuning برای زبان فارسی
• 60. منابع داده فارسی برای Fine-tuning
• 61. مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده برای فارسی
• 62. Fine-tuning مدل‌های زبانی فارسی برای لحن
• 63. تولید محتوای آموزشی فارسی با لحن مناسب
• 64. تولید متون ادبی و داستانی فارسی با لحن
• 65. تولید محتوای خبری و تحلیلی فارسی با لحن
• 66. Fine-tuning برای لحن رسمی و اداری
• 67. Fine-tuning برای لحن دوستانه و غیررسمی (در چارچوب)
• 68. Fine-tuning برای لحن علمی و تخصصی
• 69. Fine-tuning برای لحن اخلاقی و تربیتی
• 70. Fine-tuning برای لحن مذهبی و دینی (با رویکرد تشیع اثنی‌عشری)
• 71. تولید محتوای دینی با لحن مناسب
• 72. تولید شرح احادیث و روایات با لحن
• 73. تولید مباحث کلامی و اعتقادی با لحن
• 74. Fine-tuning برای کاربردهای خاص در ایران
• 75. Fine-tuning برای سیستم‌های پرسش و پاسخ دانشگاهی
• 76. Fine-tuning برای دستیارهای مجازی (با رعایت چارچوب)
• 77. Fine-tuning برای سیستم‌های آموزشی آنلاین
• 78. Fine-tuning برای تولید محتوای پژوهشی
• 79. Fine-tuning برای سیستم‌های اطلاع‌رسانی دولتی
• 80. Fine-tuning برای تولید محتوای فرهنگی و هنری (با رعایت ضوابط)
• 81. Fine-tuning برای کاربردهای حقوقی (با رویکرد قوانین ایران)
• 82. Fine-tuning برای کاربردهای اقتصادی (با چارچوب بانکداری بدون ربا)
• 83. Fine-tuning برای نظام سلامت (با پروتکل‌های وزارت بهداشت)
• 84. ملاحظات امنیتی در Fine-tuning
• 85. جلوگیری از سوءاستفاده از مدل‌های Fine-tuned
• 86. حفاظت از داده‌های حساس در فرآیند Fine-tuning
• 87. مدل‌های زبانی و معماری Language Grounding: جمع‌بندی
• 88. آینده Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 89. روندهای نوین در PEFT
• 90. نقش مدل‌های زبانی در تحول آموزش
• 91. توسعه مدل‌های زبانی بومی
• 92. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو
• 93. ملاحظات نهایی برای توسعه مدل‌های زبانی مسئولانه