دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal 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 Multi-Modal 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 Multi-Modal Language Grounding
• 2. مبانی شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 3. آشنایی با معماری ترنسفورمر
• 4. لایه‌های توجه و خود-توجه در مدل‌های زبانی
• 5. رمزگذاری و رمزگشایی در ترنسفورمرها
• 6. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 7. روش‌های پیش‌آموزش‌دهی (Masked Language Modeling, Next Sentence Prediction)
• 8. معماری‌های پیشرفته ترنسفورمر (BERT, GPT, T5)
• 9. مفاهیم اساسی در Multi-Modal Learning
• 10. یکپارچه‌سازی داده‌های متنی و تصویری
• 11. روش‌های هم‌ترازی (Alignment) بین مودالیته‌ها
• 12. مدل‌های زبانی با قابلیت درک تصویر (Vision-Language Models)
• 13. معماری‌های مبتنی بر Attention برای مودالیته‌های مختلف
• 14. Grounding مفاهیم زبانی در تصاویر
• 15. تکنیک‌های Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 16. تنظیم دقیق پارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 17. استراتژی‌های Fine-tuning (Full Fine-tuning, Parameter-Efficient Fine-tuning)
• 18. روش‌های PEFT (LoRA, Adapters, Prompt Tuning)
• 19. انتخاب مجموعه داده مناسب برای Fine-tuning
• 20. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های Fine-tuning
• 21. ارزیابی عملکرد مدل‌های Fine-tuned
• 22. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی (Perplexity, BLEU, ROUGE)
• 23. معیارهای ارزیابی مدل‌های Multi-Modal
• 24. طراحی سناریوهای ارزیابی مرتبط با Grounding
• 25. تنظیم لحن (Tone) مدل‌های زبانی
• 26. شناخت انواع لحن (رسمی، غیررسمی، علمی، ادبی)
• 27. تکنیک‌های کنترل لحن در مدل‌های زبانی
• 28. استفاده از Prompt Engineering برای کنترل لحن
• 29. Fine-tuning برای لحن رسمی و اداری
• 30. Fine-tuning برای لحن علمی و پژوهشی
• 31. Fine-tuning برای لحن ادبی و داستانی
• 32. Fine-tuning برای لحن اطلاع‌رسانی و خبری
• 33. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای کاربردهای سازمانی
• 34. سفارشی‌سازی برای سیستم‌های پاسخگویی به سوالات
• 35. سفارشی‌سازی برای تولید محتوای متنی
• 36. سفارشی‌سازی برای خلاصه‌سازی متون
• 37. سفارشی‌سازی برای ترجمه ماشینی
• 38. سفارشی‌سازی برای تحلیل احساسات
• 39. سفارشی‌سازی برای تولید کد
• 40. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل داده‌های تصویری
• 41. تولید توضیحات متنی برای تصاویر (Image Captioning)
• 42. پاسخ به سوالات تصویری (Visual Question Answering)
• 43. جستجوی تصویری با استفاده از پرس‌وجوی متنی
• 44. شناسایی اشیاء و صحنه‌ها در تصاویر
• 45. تکنیک‌های Fine-tuning مدل‌های زبانی با قابلیت درک تصویر
• 46. تنظیم دقیق برای وظایف Image Captioning
• 47. تنظیم دقیق برای وظایف VQA
• 48. تنظیم دقیق برای بهبود درک روابط فضایی در تصاویر
• 49. تنظیم دقیق برای درک مفاهیم انتزاعی در تصاویر
• 50. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای کاربردهای فرهنگی و هنری
• 51. تولید شعر و متن ادبی با لحن دلخواه
• 52. تحلیل و تفسیر آثار هنری
• 53. تولید توضیحات فنی برای آثار هنری
• 54. سفارشی‌سازی برای تولید سناریوهای نمایشی
• 55. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه علوم اسلامی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 56. تحلیل متون روایی و روایات (با رویکرد علمی و فقهی)
• 57. پاسخگویی به سوالات شرعی (با ارجاع به منابع معتبر)
• 58. تولید محتوای آموزشی مطابق با آموزه‌های دینی
• 59. تحلیل و دسته‌بندی منابع فقهی (با چارچوب علمی)
• 60. مدل‌های زبانی و کاربردهای اقتصادی (با رعایت مقررات بانک مرکزی)
• 61. تحلیل اخبار اقتصادی و گزارش‌ها
• 62. پیش‌بینی روند بازار (در چارچوب تحلیل داده)
• 63. تولید محتوای آموزشی در زمینه بانکداری بدون ربا
• 64. کمک به تحلیل ریسک (در چارچوب قوانین)
• 65. مدل‌های زبانی و کاربردهای حقوقی (با رعایت قوانین)
• 66. تحلیل متون حقوقی و قراردادها
• 67. کمک به تدوین پیش‌نویس اسناد حقوقی
• 68. پاسخگویی به سوالات حقوقی (با ارجاع به قوانین)
• 69. تحلیل رویه‌های قضایی (با رویکرد علمی)
• 70. اصول اخلاقی در توسعه و استفاده از مدل‌های زبانی
• 71. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی و راه‌های مقابله با آن
• 72. شفافیت و قابلیت تفسیرپذیری مدل‌ها
• 73. امنیت و حریم خصوصی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 74. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل‌ها
• 75. چالش‌های Fine-tuning در مقیاس بزرگ
• 76. بهینه‌سازی منابع محاسباتی برای Fine-tuning
• 77. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل‌ها
• 78. مدل‌های زبانی توزیع‌شده و Fine-tuning آن‌ها
• 79. آیندهٔ مدل‌های زبانی و Multi-Modal Grounding
• 80. روندهای نوظهور در معماری‌های زبانی
• 81. ادغام عمیق‌تر مودالیته‌ها
• 82. هوش مصنوعی عمومی و نقش مدل‌های زبانی
• 83. راهکارهای عملیاتی کردن مدل‌های Fine-tuned در سامانه آموزشی
• 84. ملاحظات پیاده‌سازی و نگهداری
• 85. آموزش کاربران نهایی
• 86. مدیریت و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 87. ارزیابی مستمر و بازخوردگیری
• 88. جمع‌بندی و چشم‌انداز توسعه