دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان تلویح همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان تلویح

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 تلویح
• 2. مفهوم تلویح در مدل‌های زبانی
• 3. انواع تلویح: صریح، ضمنی، و پنهان
• 4. اهمیت کنترل تلویح در مدل‌های زبانی
• 5. کاربردهای کنترل تلویح در آموزش
• 6. شناخت بایاس‌ها و پیش‌فرض‌ها در داده‌های آموزشی
• 7. روش‌های شناسایی بایاس‌های ناخواسته
• 8. تأثیر بایاس بر خروجی مدل‌های زبانی
• 9. اصول اخلاقی در توسعه مدل‌های زبانی
• 10. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل‌ها
• 11. مقدمه‌ای بر fine-tuning مدل‌های زبانی
• 12. هدف از fine-tuning
• 13. تفاوت fine-tuning با آموزش از ابتدا
• 14. مراحل کلی fine-tuning
• 15. انتخاب مدل پایه مناسب برای fine-tuning
• 16. معیارهای انتخاب مدل پایه
• 17. مدل‌های زبانی متن‌باز محبوب
• 18. نحوه دسترسی به مدل‌های پایه
• 19. آماده‌سازی داده‌ها برای fine-tuning
• 20. فرمت‌بندی داده‌ها
• 21. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 22. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 23. اهمیت کیفیت داده در fine-tuning
• 24. اندازه مجموعه داده مورد نیاز
• 25. برچسب‌گذاری داده‌ها (در صورت نیاز)
• 26. روش‌های fine-tuning: آموزش کامل (Full Fine-tuning)
• 27. مزایا و معایب آموزش کامل
• 28. پارامترهای کلیدی در آموزش کامل
• 29. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 30. بهینه‌سازها (Optimizers) در fine-tuning
• 31. تعداد دوره‌های آموزش (Epochs)
• 32. اندازه دسته (Batch Size)
• 33. تنظیمات منظم‌سازی (Regularization)
• 34. روش‌های fine-tuning: تنظیم دقیق پارامترهای خاص (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)
• 35. مقدمه‌ای بر PEFT
• 36. چرا PEFT؟
• 37. مزایای PEFT نسبت به آموزش کامل
• 38. روش LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 39. نحوه عملکرد LoRA
• 40. پیاده‌سازی LoRA
• 41. تنظیم پارامترهای LoRA
• 42. روش Prefix Tuning
• 43. نحوه عملکرد Prefix Tuning
• 44. روش P-Tuning
• 45. نحوه عملکرد P-Tuning
• 46. روش Prompt Tuning
• 47. نحوه عملکرد Prompt Tuning
• 48. مقایسه روش‌های PEFT
• 49. انتخاب روش PEFT مناسب
• 50. تنظیمات پیشرفته در fine-tuning
• 51. مدیریت حافظه در fine-tuning
• 52. استفاده از GPU برای fine-tuning
• 53. تکنیک‌های کاهش مصرف حافظه
• 54. نظارت بر فرآیند fine-tuning
• 55. مانیتورینگ معیارها (Metrics)
• 56. نمودارهای آموزش (Training Curves)
• 57. تشخیص بیش‌برازش (Overfitting)
• 58. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش
• 59. اعتبارسنجی مدل (Validation)
• 60. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 61. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 62. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 63. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
• 64. ارزیابی مدل fine-tuned
• 65. معیارهای ارزیابی کیفیت خروجی
• 66. ارزیابی تلویح و بایاس در خروجی
• 67. تست‌های دستی و ارزیابی انسانی
• 68. مقایسه مدل fine-tuned با مدل پایه
• 69. کاربردهای عملی fine-tuning برای کنترل تلویح
• 70. مثال: fine-tuning برای تولید محتوای اخلاقی
• 71. مثال: fine-tuning برای جلوگیری از تولید محتوای تبعیض‌آمیز
• 72. مثال: fine-tuning برای پاسخگویی به سوالات با لحن مناسب
• 73. مثال: fine-tuning برای خلاصه‌سازی متون با رعایت اصول
• 74. مثال: fine-tuning برای تولید متن در چارچوب قوانین
• 75. روش‌های ارزیابی میزان تلویح آموخته شده
• 76. سنجه‌های کمی برای تلویح
• 77. سنجه‌های کیفی برای تلویح
• 78. تکنیک‌های رفع بایاس پس از fine-tuning
• 79. اصلاح خروجی مدل
• 80. بازخورد انسانی و تکرار fine-tuning
• 81. چالش‌های fine-tuning مدل‌های زبانی
• 82. محدودیت‌های داده‌ای
• 83. هزینه‌های محاسباتی
• 84. پیچیدگی تنظیم پارامترها
• 85. پایداری فرآیند fine-tuning
• 86. ملاحظات امنیتی در fine-tuning
• 87. جلوگیری از سوء استفاده از مدل‌های fine-tuned
• 88. حفظ حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
• 89. آینده fine-tuning و کنترل تلویح
• 90. روندهای جدید در PEFT
• 91. مدل‌های زبانی بزرگ و fine-tuning
• 92. تأثیر fine-tuning بر هوش مصنوعی مسئولانه
• 93. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در fine-tuning
• 94. نکات مهم برای fine-tuning موفق
• 95. منابع برای مطالعه بیشتر
• 96. کاربرد fine-tuning در چارچوب قوانین ایران
• 97. تطبیق خروجی مدل با موازین شرعی و قانونی
• 98. جلوگیری از تولید محتوای خلاف عفت عمومی
• 99. کنترل تلویح برای پرهیز از ترویج خشونت
• 100. تولید محتوای آموزشی سازگار با فرهنگ ایرانی