دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-hop Reading Comprehension 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-hop Reading Comprehension

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای جنبه‌های خاص (مانند لحن، سبک)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر معماری Multi-hop Reading Comprehension
• 2. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. معماری ترنسفورمر و مکانیسم توجه
• 4. مفهوم Reading Comprehension
• 5. انواع وظایف Reading Comprehension
• 6. Reading Comprehension مبتنی بر یک مرحله‌ای
• 7. Reading Comprehension مبتنی بر چند مرحله‌ای (Multi-hop)
• 8. چالش‌های Reading Comprehension چند مرحله‌ای
• 9. نیاز به Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 10. اهداف Fine-tuning در حوزه Reading Comprehension
• 11. اصول Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 12. مراحل کلی فرآیند Fine-tuning
• 13. آماده‌سازی داده‌ها برای Fine-tuning
• 14. جمع‌آوری مجموعه داده‌های Reading Comprehension
• 15. قالب‌بندی داده‌ها برای ورودی مدل
• 16. برچسب‌گذاری دقیق داده‌ها
• 17. اهمیت کیفیت داده‌ها
• 18. انتخاب مدل پایه مناسب
• 19. معرفی مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• 20. معیارهای انتخاب مدل پایه
• 21. معماری‌های متداول مدل‌های پایه
• 22. تنظیم پارامترهای مدل پایه
• 23. مفهوم Fine-tuning پارامترها
• 24. تنظیمات هایپرپارامترها در Fine-tuning
• 25. نرخ یادگیری و زمان‌بندی آن
• 26. اندازه دسته (Batch Size) و اثرات آن
• 27. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 28. استراتژی‌های Fine-tuning
• 29. Fine-tuning تمام پارامترها
• 30. Fine-tuning لایه‌های خاص
• 31. Fine-tuning پارامترهای افزایشی (Adapter Tuning)
• 32. Fine-tuning با استفاده از Prompt-based Learning
• 33. آموزش مدل برای استخراج پاسخ
• 34. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات مرتبط
• 35. مدل‌سازی روابط بین اسناد
• 36. استخراج پاسخ نهایی از متن
• 37. ارزیابی عملکرد مدل Fine-tuned
• 38. معیارهای ارزیابی Reading Comprehension
• 39. دقت، بازیابی و امتیاز F1
• 40. معیارهای مبتنی بر همپوشانی پاسخ (Exact Match, F1-score)
• 41. ارزیابی کیفی پاسخ‌ها
• 42. تحلیل خطاها و بهبود مدل
• 43. بررسی موارد عدم انطباق با قوانین
• 44. اصلاح سرفصل‌ها بر اساس چارچوب شرعی
• 45. تطبیق محتوا با قوانین جمهوری اسلامی ایران
• 46. پرهیز از موضوعات ممنوع مطلق
• 47. مدیریت موضوعات حساس با رویکرد رسمی
• 48. کاربرد Fine-tuning در Reading Comprehension فارسی
• 49. مجموعه داده‌های Reading Comprehension فارسی
• 50. چالش‌های زبانی در Reading Comprehension فارسی
• 51. آماده‌سازی داده‌های فارسی برای Fine-tuning
• 52. تنظیم مدل‌های پایه برای زبان فارسی
• 53. Fine-tuning مدل‌های فارسی برای Reading Comprehension
• 54. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned فارسی
• 55. بهبود لحن و سبک مدل‌های زبانی
• 56. مفهوم لحن (Tone) در مدل‌های زبانی
• 57. اهمیت لحن در محتوای آموزشی
• 58. شناسایی لحن‌های مطلوب و نامطلوب
• 59. تکنیک‌های Fine-tuning برای تنظیم لحن
• 60. Fine-tuning با داده‌های نمونه با لحن مشخص
• 61. آموزش مدل برای تولید پاسخ‌های رسمی
• 62. آموزش مدل برای تولید پاسخ‌های علمی
• 63. آموزش مدل برای تولید پاسخ‌های محترمانه
• 64. مدیریت واژگان و اصطلاحات
• 65. پرهیز از زبان کوچه‌بازاری و فحاشی
• 66. استفاده از واژگان احترام‌آمیز در متون دینی
• 67. اصلاح مفاهیم مغایر با چارچوب شرعی
• 68. جایگزینی مفاهیم غیرسازگار
• 69. Fine-tuning برای لحن مدل‌های مبتنی بر خواندن چند مرحله‌ای
• 70. کاربرد Fine-tuning در Reading Comprehension چند مرحله‌ای
• 71. تنظیم لحن در استخراج اطلاعات از منابع متعدد
• 72. چالش‌های تنظیم لحن در Reading Comprehension چند مرحله‌ای
• 73. تکنیک‌های Fine-tuning برای لحن در Reading Comprehension چند مرحله‌ای
• 74. ارزیابی لحن مدل‌های Fine-tuned
• 75. مطالعات موردی Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 76. نمونه‌های موفق Fine-tuning در حوزه Reading Comprehension
• 77. چالش‌های عملی در فرآیند Fine-tuning
• 78. راهکارهای مقابله با چالش‌ها
• 79. آینده Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 80. روندهای جدید در Fine-tuning
• 81. نقش Fine-tuning در توسعه هوش مصنوعی
• 82. کاربردهای پیشرفته Fine-tuning
• 83. ملاحظات اخلاقی در Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 84. مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
• 85. تضمین انطباق مدل با ارزش‌های اسلامی
• 86. نقش Fine-tuning در تولید محتوای آموزشی امن
• 87. تولید محتوای آموزشی سازگار با قوانین
• 88. حفظ چارچوب شرعی در محتوای آموزشی
• 89. پرهیز از ترویج موضوعات ممنوعه
• 90. ارتقاء کیفیت محتوای آموزشی دیجیتال
• 91. تأثیر Fine-tuning بر قابلیت اطمینان مدل
• 92. مطالعه موردی: Fine-tuning برای پاسخگویی به سوالات شرعی (با رویکرد رسمی)
• 93. مطالعه موردی: Fine-tuning برای استخراج اطلاعات از متون تاریخی (با رویکرد رسمی)
• 94. مطالعه موردی: Fine-tuning برای خلاصه‌سازی متون علمی (با رعایت چارچوب)
• 95. آینده Reading Comprehension و Fine-tuning
• 96. نقش مدل‌های چند مرحله‌ای در آینده
• 97. توسعه مدل‌های زبانی با لحن مطلوب
• 98. جمع‌بندی و چشم‌انداز
• 99. اهمیت Fine-tuning در انطباق با قوانین
• 100. توصیه‌هایی برای توسعه‌دهندگان محتوا