دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Personalized Text Generation 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 Personalized Text Generation

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 و معماری‌های مولتی‌مدال
• 2. مبانی تولید متن شخصی‌سازی شده
• 3. مروری بر معماری‌های مولتی‌مدال در پردازش زبان طبیعی
• 4. تکامل مدل‌های زبانی و کاربردهای نوین
• 5. مفاهیم کلیدی در سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی
• 6. معماری ترانسفورمر و اجزای آن
• 7. توکن‌سازی و روش‌های پیشرفته آن
• 8. پردازش ورودی‌های مولتی‌مدال (متن، تصویر)
• 9. کدگذاری و رمزگذاری اطلاعات در مدل‌های مولتی‌مدال
• 10. رمزگشایی و تولید خروجی مولتی‌مدال
• 11. مبانی و اصول تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 12. انواع روش‌های تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 13. تنظیم دقیق برای وظایف خاص تولید متن
• 14. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های محدود (Few-shot learning)
• 15. تنظیم دقیق مبتنی بر پارامتر (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
• 16. تکنیک‌های PEFT: LoRA
• 17. تکنیک‌های PEFT: Prefix Tuning
• 18. تکنیک‌های PEFT: Prompt Tuning
• 19. تکنیک‌های PEFT: Adapters
• 20. انتخاب معماری مناسب برای تنظیم دقیق
• 21. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های آموزشی
• 22. جمع‌آوری داده‌های آموزشی مرتبط با لحن مورد نظر
• 23. برچسب‌گذاری داده‌ها برای سفارشی‌سازی لحن
• 24. استانداردهای کیفیت داده‌ها در تنظیم دقیق
• 25. داده‌های آموزشی برای لحن رسمی و اداری
• 26. داده‌های آموزشی برای لحن علمی و آکادمیک
• 27. داده‌های آموزشی برای لحن روایی و داستانی
• 28. داده‌های آموزشی برای لحن کاربردی و راهنما
• 29. داده‌های آموزشی برای لحن تحلیلی و خبری
• 30. داده‌های آموزشی برای لحن توصیه‌ای و مشاوره‌ای
• 31. داده‌های آموزشی برای لحن پرسش و پاسخ
• 32. داده‌های آموزشی برای لحن خلاصه نویسی
• 33. مدیریت و سازماندهی مجموعه داده‌ها
• 34. تقسیم مجموعه داده به بخش‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
• 35. روش‌های ارزیابی مدل‌های زبانی در تولید متن
• 36. معیارهای ارزیابی کیفیت متن: BLEU, ROUGE
• 37. معیارهای ارزیابی لحن و سبک
• 38. ارزیابی انسانی برای سنجش انطباق لحن
• 39. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای تولید متن با لحن فارسی
• 40. چالش‌های تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 41. انتخاب مدل پایه مناسب برای تنظیم دقیق
• 42. آموزش مدل پایه بر روی داده‌های عمومی فارسی
• 43. تنظیم دقیق مدل پایه برای وظایف خاص فارسی
• 44. تنظیم دقیق برای تولید محتوای آموزشی فارسی
• 45. تنظیم دقیق برای تولید محتوای اداری فارسی
• 46. تنظیم دقیق برای تولید محتوای خبری فارسی
• 47. تنظیم دقیق برای تولید محتوای داستانی فارسی
• 48. تنظیم دقیق برای تولید محتوای علمی فارسی
• 49. تنظیم دقیق برای تولید محتوای مذهبی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 50. مدل‌سازی لحن در متن: رویکردهای آماری و یادگیری عمیق
• 51. شناسایی ویژگی‌های لحن در متن
• 52. استفاده از بردارهای کلمه (Word Embeddings) برای نمایش لحن
• 53. استفاده از بردارهای جمله (Sentence Embeddings) برای نمایش لحن
• 54. مدل‌های زبانی مبتنی بر توجه (Attention-based models) و لحن
• 55. آموزش مدل‌ها برای تشخیص و تولید لحن‌های مختلف
• 56. تکنیک‌های پیشرفته در تنظیم دقیق لحن
• 57. تنظیم دقیق چندلایه (Multi-layer Fine-tuning)
• 58. تنظیم دقیق با یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning Fine-tuning)
• 59. تنظیم دقیق با الگوریتم‌های بهینه‌سازی پیشرفته
• 60. ارزیابی و انتخاب بهترین هایپرپارامترها
• 61. استفاده از تکنیک‌های Regularization برای جلوگیری از بیش‌برازش
• 62. تنظیم دقیق مدل‌های مولتی‌مدال برای تولید متن با لحن
• 63. ترکیب اطلاعات بصری و متنی برای سفارشی‌سازی لحن
• 64. تنظیم دقیق مدل‌های مولتی‌مدال برای شرح تصاویر با لحن خاص
• 65. تنظیم دقیق مدل‌های مولتی‌مدال برای تولید پاسخ به پرسش‌های تصویری با لحن خاص
• 66. تنظیم دقیق مدل‌های مولتی‌مدال برای تولید متن توصیفی از ویدئو با لحن خاص
• 67. کاربردها و موارد استفاده از مدل‌های زبانی با لحن سفارشی
• 68. تولید محتوای بازاریابی و تبلیغاتی با لحن جذاب
• 69. تولید محتوای آموزشی شخصی‌سازی شده برای دانش‌آموزان
• 70. تولید دستیارهای مجازی با شخصیت و لحن دلخواه
• 71. تولید ربات‌های گفتگو با پاسخ‌های متناسب با نیاز کاربر
• 72. تولید ابزارهای نگارش خلاقانه با سبک‌های متنوع
• 73. تولید خلاصه‌های متنی با لحن و سطح پیچیدگی دلخواه
• 74. تولید بازخوردهای خودکار با لحن سازنده و مثبت
• 75. تولید محتوای رسانه‌ای با لحن متناسب با مخاطب
• 76. تولید محتوای آموزشی تخصصی برای حوزه‌های مختلف
• 77. تولید پاسخ‌های خودکار برای پشتیبانی مشتریان با لحن حرفه‌ای
• 78. ملاحظات اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 79. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در فرآیند آموزش
• 80. جلوگیری از تولید محتوای گمراه‌کننده یا مضر
• 81. شفافیت در مورد قابلیت‌ها و محدودیت‌های مدل
• 82. ارزیابی مستمر و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 83. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
• 84. انتخاب زیرساخت‌های سخت‌افزاری مناسب
• 85. مدیریت و نگهداری مدل‌های تنظیم شده
• 86. تجزیه و تحلیل نتایج و بهبود مستمر
• 87. مطالعات موردی و پروژه‌های عملی
• 88. مثال کاربردی: تنظیم دقیق برای تولید محتوای آموزشی در حوزه اقتصاد اسلامی
• 89. مثال کاربردی: تنظیم دقیق برای تولید پاسخ‌های متناسب با مراجع عظام تقلید (با رعایت چارچوب رسمی)
• 90. مثال کاربردی: تنظیم دقیق برای تولید محتوای فرهنگی و تاریخی ایران باستان
• 91. مثال کاربردی: تنظیم دقیق برای تولید متون حقوقی با رعایت اصطلاحات تخصصی
• 92. آینده پژوهی در حوزه تنظیم دقیق مدل‌های زبانی و معماری‌های مولتی‌مدال
• 93. روندهای نوظهور در سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی
• 94. توسعه معماری‌های جدید برای تولید متن و محتوای مولتی‌مدال
• 95. کاربردهای پیشرفته‌تر در تعامل انسان و ماشین