دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Sentiment-Conditioned 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 Sentiment-Conditioned 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 و سفارشی‌سازی آن‌ها
• 2. آشنایی با معماری Sentiment-Conditioned Text Generation
• 3. مبانی تولید متن شرطی در مدل‌های زبانی
• 4. انواع احساسات و دسته‌بندی آن‌ها در پردازش زبان طبیعی
• 5. نقش لحن در ارتباطات انسانی و متنی
• 6. اهمیت سفارشی‌سازی لحن مدل‌های زبانی
• 7. مراحل کلی فرآیند Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 8. آماده‌سازی مجموعه داده برای Fine-tuning
• 9. قوانین و الزامات شرعی و قانونی در جمع‌آوری داده
• 10. جمع‌آوری داده‌های متنی با برچسب لحن
• 11. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 12. حذف داده‌های نامناسب و مغایر با قوانین
• 13. انتقال داده‌های پاک‌سازی شده به فرمت مناسب
• 14. انتخاب مدل زبانی پایه مناسب برای Fine-tuning
• 15. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer) در تولید متن
• 16. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 17. معیارهای انتخاب مدل زبانی پایه
• 18. مبانی معماری Sentiment-Conditioned Text Generation
• 19. لایه‌های ورودی و خروجی در مدل‌های تولید متن
• 20. مکانیزم توجه (Attention Mechanism) و نقش آن
• 21. کانال‌های شرطی‌سازی لحن در مدل
• 22. آموزش مدل زبانی پایه (Pre-training)
• 23. مفاهیم کلیدی در Pre-training مدل‌های زبانی
• 24. روش‌های استاندارد Pre-training
• 25. ملاحظات اخلاقی در Pre-training
• 26. تنظیم پارامترهای مدل برای Fine-tuning
• 27. نرخ یادگیری (Learning Rate) و استراتژی‌های آن
• 28. اندازه بچ (Batch Size) و تأثیر آن بر آموزش
• 29. تعداد دورهای آموزش (Epochs) و جلوگیری از بیش‌برازش
• 30. بهینه‌سازها (Optimizers) و کاربرد آن‌ها
• 31. تکنیک‌های تنظیم هایپرپارامترها
• 32. ارزیابی مدل‌های زبانی Fine-tuned
• 33. معیارهای ارزیابی کیفیت متن تولید شده
• 34. متریک‌های مبتنی بر شباهت متن (BLEU, ROUGE)
• 35. ارزیابی لحن و احساسات در متن تولید شده
• 36. تست‌های انسانی برای ارزیابی کیفیت
• 37. معیارهای ارزیابی انطباق با قوانین شرعی و عرفی
• 38. مراحل Fine-tuning مدل Sentiment-Conditioned Text Generation
• 39. تنظیم مدل پایه برای وظیفه تولید متن شرطی
• 40. تعریف تابع زیان (Loss Function) مناسب
• 41. آموزش مدل با مجموعه داده برچسب‌دار
• 42. نظارت بر فرآیند آموزش و تشخیص مشکلات
• 43. نکات عملی در اجرای فرآیند Fine-tuning
• 44. مدیریت منابع محاسباتی (GPU/TPU)
• 45. استفاده از فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
• 46. مدیریت خطاها و اشکال‌زدایی در حین آموزش
• 47. بهینه‌سازی فرآیند Fine-tuning برای افزایش سرعت
• 48. کاربرد عملی مدل‌های زبانی Fine-tuned
• 49. تولید محتوای آموزشی با لحن مناسب
• 50. تولید متن‌های تبلیغاتی با لحن تأثیرگذار
• 51. سفارشی‌سازی چت‌بات‌ها برای پاسخگویی با لحن خاص
• 52. تولید داستان و محتوای خلاقانه با لحن دلخواه
• 53. کمک به نویسندگان در خلق آثار با لحن حرفه‌ای
• 54. تولید متن‌های خبری با لحن بی‌طرفانه و رسمی
• 55. تولید پاسخ‌های پشتیبانی مشتری با لحن همدلانه
• 56. کاربرد در تولید محتوای رسانه‌ای با لحن استاندارد
• 57. مدل‌سازی لحن در زبان فارسی
• 58. چالش‌های Fine-tuning مدل‌ها برای زبان فارسی
• 59. داده‌های آموزشی مناسب برای لحن فارسی
• 60. تنظیمات خاص مدل برای پردازش زبان فارسی
• 61. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned برای زبان فارسی
• 62. کاربرد مدل‌های Fine-tuned در سازمان‌های رسمی
• 63. تولید بخشنامه‌ها و دستورالعمل‌های اداری
• 64. سفارشی‌سازی مکاتبات اداری با لحن رسمی
• 65. تولید محتوای آموزشی برای کارکنان
• 66. کمک به تدوین اسناد حقوقی با دقت بالا
• 67. تولید گزارش‌های تحلیلی با لحن مستند
• 68. مدل‌سازی لحن در مکالمات روزمره
• 69. تولید پاسخ‌های مودبانه و محترمانه
• 70. مدل‌سازی لحن دوستانه و صمیمی
• 71. تولید متن‌های انگیزشی با لحن دلگرم‌کننده
• 72. مدل‌سازی لحن انتقادی سازنده
• 73. ملاحظات امنیتی و اخلاقی در Fine-tuning
• 74. حفاظت از حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
• 75. جلوگیری از تولید محتوای مضر یا گمراه‌کننده
• 76. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل
• 77. انطباق با قوانین مربوط به محتوای دیجیتال
• 78. ملاحظات شرعی در تولید محتوا
• 79. پرهیز از ترویج مطالب خلاف شرع
• 80. تأکید بر ارزش‌های اخلاقی و انسانی
• 81. بازبینی و تأیید محتوای تولید شده توسط انسان
• 82. تکنیک‌های پیشرفته در Fine-tuning
• 83. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) و نقش آن
• 84. Fine-tuning با داده‌های کم (Few-shot Fine-tuning)
• 85. Fine-tuning با استفاده از بازخورد انسانی (RLHF)
• 86. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)
• 87. استفاده از LoRA و QLoRA در Fine-tuning
• 88. مدیریت و استقرار مدل‌های Fine-tuned
• 89. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های آموزش دیده
• 90. روش‌های استقرار مدل برای استفاده در برنامه‌ها
• 91. مقیاس‌پذیری سیستم‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی
• 92. مانیتورینگ عملکرد مدل در زمان اجرا
• 93. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌ها
• 94. آیندهٔ Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 95. روندهای نوظهور در سفارشی‌سازی مدل‌ها
• 96. تأثیر پیشرفت‌های سخت‌افزاری بر Fine-tuning
• 97. نقش هوش مصنوعی در توسعهٔ مدل‌های زبانی
• 98. چالش‌های پیش رو در حوزهٔ Fine-tuning
• 99. توسعهٔ مدل‌های زبانی با قابلیت انطباق بالا
• 100. کاربرد مدل‌های زبانی در حل مسائل اجتماعی