دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و حفظ هویت در مکالمه همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و حفظ هویت در مکالمه

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترنسفورمر و اصول آن
• 3. پردازش زبان طبیعی مقدماتی
• 4. مفاهیم پیش‌پردازش متن
• 5. توکن‌سازی و انواع آن
• 6. تعبیه‌سازی واژگان (Word Embeddings)
• 7. مدل‌های زبانی آماری
• 8. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 9. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTMs)
• 10. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (GRUs)
• 11. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 12. ترنسفورمرهای پیشرفته
• 13. انواع ترنسفورمرها (Encoder-Decoder)
• 14. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• 15. BERT و خانواده آن
• 16. GPT و خانواده آن
• 17. تفاوت مدل‌های زبانی و مدل‌های تولید متن
• 18. مفاهیم اولیه فاین‌تیونینگ (Fine-tuning)
• 19. مراحل فاین‌تیونینگ مدل‌های زبانی
• 20. انتخاب مجموعه داده مناسب برای فاین‌تیونینگ
• 21. اهمیت کیفیت داده در فاین‌تیونینگ
• 22. آماده‌سازی داده برای فاین‌تیونینگ
• 23. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
• 24. قالب‌بندی داده‌ها برای ورودی مدل
• 25. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameters)
• 26. نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 27. اندازه بچ (Batch Size)
• 28. تعداد دوره‌های آموزش (Epochs)
• 29. بهینه‌سازها (Optimizers)
• 30. تنظیمات مربوط به منظم‌سازی (Regularization)
• 31. تکنیک‌های منظم‌سازی
• 32. کاهش نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
• 33. توقف زودهنگام (Early Stopping)
• 34. ارزیابی مدل‌های فاین‌تیون شده
• 35. معیارهای ارزیابی کیفیت متن
• 36. Perplexity و کاربرد آن
• 37. BLEU Score و کاربرد آن
• 38. ROUGE Score و کاربرد آن
• 39. METEOR Score و کاربرد آن
• 40. ارزیابی انسانی کیفیت متن
• 41. مدیریت و حفظ هویت در مکالمه
• 42. تعریف هویت در مدل‌های زبانی
• 43. روش‌های حفظ سبک منحصر به فرد
• 44. تکنیک‌های کنترل سبک تولید متن
• 45. آموزش مدل برای حفظ لحن
• 46. مدیریت شخصیت مدل در مکالمه
• 47. تنظیم پارامترهای تولید متن (Temperature, Top-k, Top-p)
• 48. حفظ انسجام در مکالمات طولانی
• 49. تطبیق پاسخ‌ها با زمینه مکالمه
• 50. جلوگیری از تکرار در خروجی مدل
• 51. مدل‌سازی مکالمات چند نوبتی
• 52. کاربرد مدل‌های زبانی فاین‌تیون شده
• 53. تولید محتوای خلاقانه
• 54. نوشتن داستان و شعر
• 55. تولید مقالات و گزارش‌ها
• 56. کمک به نویسندگان و ویراستاران
• 57. تولید متن با سبک‌های مختلف (رسمی، غیررسمی)
• 58. تولید محتوای تبلیغاتی و بازاریابی
• 59. تولید توضیحات محصول
• 60. نوشتن پست‌های شبکه‌های اجتماعی
• 61. تولید متن برای چت‌بات‌ها
• 62. توسعه دستیارهای مجازی
• 63. سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 64. خلاصه‌سازی متون
• 65. ترجمه ماشینی (با رویکرد بومی‌سازی)
• 66. تولید کدهای برنامه‌نویسی (با رعایت اصول)
• 67. تولید متن در حوزه آموزش (با ملاحظات)
• 68. تولید متن در حوزه سلامت (با ملاحظات)
• 69. مدل‌های زبانی و اخلاق
• 70. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 71. روش‌های کاهش سوگیری
• 72. مسائل مربوط به محرمانگی داده‌ها
• 73. حقوق مالکیت معنوی محتوای تولیدی
• 74. شفافیت در استفاده از مدل‌های زبانی
• 75. ملاحظات امنیتی در فاین‌تیونینگ
• 76. جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
• 77. استفاده از فیلترهای محتوا
• 78. اصول طراحی مدل‌های زبانی مسئولانه
• 79. آینده فاین‌تیونینگ مدل‌های زبانی
• 80. مدل‌های زبانی چندوجهی
• 81. یادگیری تقویتی در فاین‌تیونینگ
• 82. استفاده از داده‌های کم‌نمونه (Few-shot Learning)
• 83. تکنیک‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 84. ارتقاء عملکرد مدل‌های زبانی
• 85. بهینه‌سازی مدل برای اجرا
• 86. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
• 87. استنتاج سریع‌تر مدل‌های زبانی
• 88. ملاحظات عملیاتی در استقرار مدل
• 89. بررسی و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 90. مطالعات موردی فاین‌تیونینگ موفق
• 91. درس‌های آموخته از پروژه‌های عملی
• 92. چالش‌های پیش رو در فاین‌تیونینگ
• 93. راهکارهای مقابله با چالش‌ها
• 94. توسعه مدل‌های زبانی بومی
• 95. ارتباط با جامعه علمی و توسعه‌دهندگان