دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Parameter-Efficient Fine-tuning (PEFT) 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 Parameter-Efficient Fine-tuning (PEFT)

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 (LLMs)
• 2. معماری ترانسفورمر و اصول آن
• 3. آموزش پایه مدل‌های زبانی
• 4. مفاهیم کلیدی در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 5. انواع مدل‌های زبانی
• 6. چالش‌های آموزش مدل‌های زبانی
• 7. معرفی روش‌های Fine-tuning
• 8. اهمیت Fine-tuning در سفارشی‌سازی مدل
• 9. معرفی Parameter-Efficient Fine-tuning (PEFT)
• 10. مزایای PEFT نسبت به Fine-tuning کامل
• 11. مرور الگوریتم‌های PEFT
• 12. معرفی LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 13. نحوه عملکرد LoRA
• 14. کاربردهای LoRA در Fine-tuning
• 15. تنظیم پارامترهای LoRA
• 16. مقایسه LoRA با روش‌های دیگر
• 17. معرفی Prefix Tuning
• 18. نحوه عملکرد Prefix Tuning
• 19. کاربردهای Prefix Tuning
• 20. تنظیم پارامترهای Prefix Tuning
• 21. معرفی Prompt Tuning
• 22. نحوه عملکرد Prompt Tuning
• 23. کاربردهای Prompt Tuning
• 24. تنظیم پارامترهای Prompt Tuning
• 25. معرفی P-Tuning
• 26. نحوه عملکرد P-Tuning
• 27. کاربردهای P-Tuning
• 28. تنظیم پارامترهای P-Tuning
• 29. معرفی Adapter Tuning
• 30. نحوه عملکرد Adapter Tuning
• 31. کاربردهای Adapter Tuning
• 32. تنظیم پارامترهای Adapter Tuning
• 33. معرفی IA³ (Infused Adapter by Inhibiting and Amplifying Activations)
• 34. نحوه عملکرد IA³
• 35. کاربردهای IA³
• 36. تنظیم پارامترهای IA³
• 37. مقایسه جامع روش‌های PEFT
• 38. انتخاب روش PEFT مناسب برای وظایف مختلف
• 39. مجموعه داده‌های مناسب برای Fine-tuning
• 40. پیش‌پردازش داده‌ها برای Fine-tuning
• 41. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 42. آماده‌سازی محیط آموزش (Setup)
• 43. استفاده از فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق (TensorFlow/PyTorch)
• 44. نصب و پیکربندی کتابخانه‌های PEFT
• 45. بارگذاری مدل پایه از پیش آموزش دیده
• 46. تنظیمات اولیه برای Fine-tuning
• 47. تعریف وظیفه Fine-tuning (مثلاً طبقه‌بندی متن)
• 48. تعریف معیارهای ارزیابی (Evaluation Metrics)
• 49. فرآیند آموزش (Training Loop)
• 50. نظارت بر فرآیند آموزش (Monitoring)
• 51. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 52. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
• 53. استفاده از بهینه‌سازهای مختلف (Optimizers)
• 54. ذخیره و بارگذاری مدل Fine-tuned
• 55. ارزیابی مدل Fine-tuned بر روی داده‌های آزمون
• 56. تحلیل نتایج ارزیابی
• 57. تنظیم لحن مدل (Model Tone Adjustment)
• 58. سفارشی‌سازی برای لحن رسمی
• 59. سفارشی‌سازی برای لحن دوستانه
• 60. سفارشی‌سازی برای لحن علمی
• 61. سفارشی‌سازی برای لحن تبلیغاتی (مجاز)
• 62. سفارشی‌سازی برای لحن خبری
• 63. سفارشی‌سازی برای لحن آموزشی
• 64. کاربردهای Fine-tuning برای ایجاد مدل‌های پاسخگو
• 65. مدل‌های پرسش و پاسخ (Question Answering)
• 66. مدل‌های خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 67. مدل‌های ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 68. مدل‌های تولید متن خلاقانه (Creative Text Generation)
• 69. مدل‌های دستیار مجازی (Virtual Assistants)
• 70. مدل‌های تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 71. مدل‌های تشخیص موضوع (Topic Modeling)
• 72. مدل‌های تولید کد (Code Generation)
• 73. مدل‌های طبقه‌بندی اسناد (Document Classification)
• 74. مدل‌های تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition - NER)
• 75. مدل‌های اصلاح املایی و نگارشی
• 76. مدل‌های تولید پاراگراف‌های منسجم
• 77. مدل‌های ایجاد پاسخ‌های متناسب با زمینه
• 78. مدل‌های شخصی‌سازی محتوا
• 79. کاربرد در سیستم‌های پیشنهاددهنده (Recommendation Systems)
• 80. کاربرد در بازیابی اطلاعات (Information Retrieval)
• 81. کاربرد در آموزش مجازی (E-learning Platforms)
• 82. کاربرد در مدیریت دانش (Knowledge Management)
• 83. چالش‌های اخلاقی در Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 84. مسائل مربوط به سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها
• 85. راهکارهای کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
• 86. حفظ حریم خصوصی در Fine-tuning
• 87. امنیت مدل‌های زبانی Fine-tuned
• 88. ملاحظات مربوط به تولید محتوای مجاز
• 89. تطبیق با مقررات جمهوری اسلامی ایران
• 90. اهمیت داده‌های بومی و فرهنگی
• 91. توسعه پایدار مدل‌های زبانی
• 92. آینده‌ی PEFT و Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 93. روندهای نوظهور در سفارشی‌سازی مدل
• 94. بهبود کارایی و اثربخشی PEFT