دوره Fine-tuning مدل‌های LLM: مسیری به سوی هوش مصنوعی کاربردی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Fine-tuning مدل‌های LLM: مسیری به سوی هوش مصنوعی کاربردی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای وظایف خاص (Task-Specific Fine-tuning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
• 2. مروری بر معماری ترنسفورمر
• 3. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 4. کدگذاری و رمزگشایی در ترنسفورمرها
• 5. پیش‌پردازش متن برای LLMها
• 6. توکن‌سازی و واژگان (Vocabulary)
• 7. تعبیه‌سازی کلمات (Word Embeddings)
• 8. روش‌های ساخت تعبیه‌سازی (Word2Vec, GloVe)
• 9. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر (BERT, GPT)
• 10. مفاهیم اساسی مدل‌های زبانی
• 11. آموزش اولیه (Pre-training) مدل‌های LLM
• 12. مجموعه‌داده‌های بزرگ برای آموزش اولیه
• 13. اهداف آموزش اولیه (Masked LM, Next Sentence Prediction)
• 14. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های LLM
• 15. انواع تنظیم دقیق
• 16. تنظیم دقیق برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 17. تنظیم دقیق برای استخراج اطلاعات
• 18. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
• 19. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن
• 20. تنظیم دقیق برای تولید متن
• 21. تنظیم دقیق برای پرسش و پاسخ
• 22. تنظیم دقیق با داده‌های کم (Few-shot Learning)
• 23. تنظیم دقیق با یادگیری در زمینه (In-context Learning)
• 24. معیارهای ارزیابی عملکرد LLMها
• 25. معیارهای ارزیابی وظایف خاص
• 26. چالش‌های تنظیم دقیق
• 27. انتخاب مجموعه داده مناسب برای تنظیم دقیق
• 28. پیش‌پردازش داده‌ها برای تنظیم دقیق
• 29. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 30. روش‌های بهینه‌سازی در تنظیم دقیق
• 31. استفاده از GPU و TPU برای تسریع آموزش
• 32. مدیریت حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ
• 33. تکنیک‌های تنظیم دقیق کارآمد (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
• 34. LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 35. Adapter Layers
• 36. Prompt Tuning
• 37. Prefix Tuning
• 38. QLoRA
• 39. کاربرد PEFT در کاهش هزینه‌های محاسباتی
• 40. تنظیم دقیق مدل‌های مولد (Generative Models)
• 41. تنظیم دقیق برای تولید محتوای خلاقانه
• 42. تنظیم دقیق برای تولید کد
• 43. تنظیم دقیق برای سناریوهای تجاری
• 44. تنظیم دقیق برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 45. تنظیم دقیق برای چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی
• 46. ملاحظات اخلاقی در تنظیم دقیق LLMها
• 47. سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها
• 48. کاهش سوگیری در فرایند تنظیم دقیق
• 49. امنیت و حریم خصوصی در LLMها
• 50. قابلیت تفسیرپذیری (Interpretability) در LLMها
• 51. روش‌های ارزیابی قابلیت تفسیرپذیری
• 52. کاربرد LLMها در صنعت
• 53. LLMها در حوزه سلامت و پزشکی
• 54. LLMها در حوزه آموزش و یادگیری
• 55. LLMها در حوزه مالی و اقتصاد (با رعایت چارچوب بانکداری بدون ربا)
• 56. LLMها در حوزه حقوق و قضایی (با رعایت چارچوب قوانین)
• 57. LLMها در حوزه تولید محتوا و رسانه
• 58. LLMها در حوزه خدمات مشتریان
• 59. LLMها در حوزه پژوهش و توسعه
• 60. مباحث پیشرفته در تنظیم دقیق LLMها
• 61. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 62. آموزش مبتنی بر پاداش (Reward Modeling)
• 63. تنظیم دقیق با استفاده از یادگیری تقویتی
• 64. معیارهای ارزیابی RLHF
• 65. چالش‌های پیاده‌سازی RLHF
• 66. ترکیب LLMها با سایر سیستم‌های هوش مصنوعی
• 67. LLMها و بینایی ماشین
• 68. LLMها و پردازش گفتار
• 69. LLMها و سیستم‌های برنامه‌ریزی
• 70. LLMها و رباتیک
• 71. آینده LLMها و تنظیم دقیق
• 72. روندهای تحقیقاتی جدید
• 73. تاثیر LLMها بر جامعه
• 74. نقش LLMها در پیشرفت علمی
• 75. تکنیک‌های پیشرفته توکن‌سازی
• 76. مدیریت طولانی‌مدت حافظه در LLMها
• 77. مدل‌های توزیع‌شده برای LLMها
• 78. تنظیم دقیق برای زبان فارسی
• 79. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 80. مجموعه‌داده‌های فارسی برای تنظیم دقیق
• 81. ارزیابی مدل‌های فارسی
• 82. بهینه‌سازی مدل‌ها برای سخت‌افزارهای محدود
• 83. استفاده از تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
• 84. استفاده از تکنیک‌های تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 85. ساخت مدل‌های خاص دامنه (Domain-Specific Models)
• 86. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های مصنوعی
• 87. تولید داده‌های آموزشی با کیفیت
• 88. روش‌های ارزیابی کیفیت داده‌های مصنوعی
• 89. کاربرد LLMها در سازمان‌های دولتی (با رعایت قوانین)
• 90. توسعه ابزارهای داخلی با استفاده از LLMها
• 91. افزایش بهره‌وری در فرایندهای سازمانی
• 92. مدیریت دانش سازمانی با LLMها
• 93. کاربرد LLMها در تحلیل داده‌های متنی
• 94. پیش‌بینی روندها با استفاده از LLMها
• 95. شناسایی الگوهای پنهان در داده‌ها
• 96. تولید گزارش‌های خودکار
• 97. اصول مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
• 98. طراحی پرامپت‌های موثر
• 99. تکنیک‌های پیشرفته مهندسی پرامپت
• 100. ارزیابی اثربخشی پرامپت‌ها