دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) 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 بزرگ (LLMs)

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 معماری آن‌ها
• 2. آشنایی با مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی
• 3. مبانی یادگیری ماشین برای مدل‌های زبانی
• 4. انواع مدل‌های زبانی سنتی
• 5. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی
• 6. مفهوم توکن‌سازی و روش‌های آن
• 7. بردارسازی کلمات و مفاهیم معنایی
• 8. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
• 9. معماری ترنسفورمر: سلف-اتنشن
• 10. مکانیزم خود-توجهی در مدل‌های زبانی
• 11. کدگذار و کدگشا در مدل‌های ترنسفورمر
• 12. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained LLMs)
• 13. معرفی مدل‌های GPT و BERT
• 14. یادگیری انتقالی در مدل‌های زبانی
• 15. فرایند پیش‌آموزش مدل‌های زبانی
• 16. مجموعه‌داده‌های مورد استفاده در پیش‌آموزش
• 17. ارزیابی مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• 18. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 19. مفهوم تنظیم دقیق و اهداف آن
• 20. انواع روش‌های تنظیم دقیق
• 21. تنظیم دقیق برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 22. تنظیم دقیق برای تولید متن
• 23. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
• 24. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن
• 25. تنظیم دقیق برای پرسش و پاسخ
• 26. تنظیم دقیق برای تحلیل احساسات
• 27. تنظیم دقیق برای تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 28. تنظیم دقیق برای استخراج رابطه
• 29. تنظیم دقیق برای پاسخگویی به سوالات در حوزه سلامت (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
• 30. تنظیم دقیق برای تولید محتوا در حوزه تاریخ ایران (با تأکید بر منافع ملی)
• 31. تنظیم دقیق برای تولید محتوا در حوزه اقتصاد اسلامی
• 32. تنظیم دقیق برای تولید محتوا در حوزه خانواده ایرانی-اسلامی
• 33. تنظیم دقیق برای بهینه‌سازی پاسخ‌ها در سیستم‌های پرسش و پاسخ رسمی
• 34. تنظیم دقیق برای سفارشی‌سازی لحن مدل در چارچوب رسمی
• 35. تنظیم دقیق برای انطباق مدل با هنجارهای فرهنگی و اجتماعی ایران
• 36. تنظیم دقیق برای ایجاد دستیار مجازی با دانش تخصصی اسلامی (فقه، کلام)
• 37. تنظیم دقیق برای تولید محتوای آموزشی در چارچوب نظام آموزشی ایران
• 38. تنظیم دقیق برای سفارشی‌سازی مدل جهت استخراج اطلاعات از متون حقوقی ایران
• 39. تنظیم دقیق برای تولید متون خبری با رویکرد ملی
• 40. تنظیم دقیق برای بهبود دقت مدل در درک متون رسمی اداری
• 41. تنظیم دقیق برای ایجاد مدل‌های پاسخگو در حوزه علوم پایه مطابق چارچوب رسمی
• 42. تنظیم دقیق برای سفارشی‌سازی مدل جهت درک و تولید متون علمی تخصصی
• 43. تنظیم دقیق برای سفارشی‌سازی مدل جهت ایجاد راهنماهای فنی و مهندسی
• 44. تکنیک‌های پیشرفته تنظیم دقیق
• 45. تنظیم دقیق پارامترهای محدود (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
• 46. LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 47. Prefix Tuning
• 48. Prompt Tuning
• 49. Adapter Tuning
• 50. مزایای PEFT
• 51. معایب PEFT
• 52. انتخاب روش مناسب PEFT
• 53. ارزیابی مدل‌های تنظیم دقیق شده
• 54. معیارهای ارزیابی کمی
• 55. معیارهای ارزیابی کیفی
• 56. انواع خطاهای رایج در مدل‌های زبانی
• 57. روش‌های کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
• 58. سوگیری‌های نژادی و جنسیتی در مدل‌ها
• 59. روش‌های تشخیص و اندازه‌گیری سوگیری
• 60. تکنیک‌های کاهش سوگیری در داده‌ها
• 61. تکنیک‌های کاهش سوگیری در الگوریتم‌ها
• 62. اهمیت اخلاق در هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی
• 63. مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌های زبانی
• 64. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در مدل‌های زبانی
• 65. کاربردهای مدل‌های زبانی در صنعت
• 66. مدل‌های زبانی در خدمات مشتری
• 67. مدل‌های زبانی در تولید محتوا
• 68. مدل‌های زبانی در آموزش
• 69. مدل‌های زبانی در سلامت (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
• 70. مدل‌های زبانی در حوزه hukum (با چارچوب قانونی ایران)
• 71. مدل‌های زبانی در حوزه مالی (با چارچوب بانکداری بدون ربا)
• 72. مدل‌های زبانی در حوزه رسانه و ارتباطات
• 73. مدل‌های زبانی در حوزه پژوهش و توسعه
• 74. مدل‌های زبانی در حوزه هوش تجاری
• 75. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های زبانی در عمل
• 76. مشکلات مربوط به داده‌ها
• 77. مشکلات مربوط به منابع محاسباتی
• 78. مشکلات مربوط به تفسیرپذیری مدل‌ها
• 79. آینده مدل‌های زبانی
• 80. روندهای پژوهشی جدید
• 81. مدل‌های زبانی چندوجهی
• 82. مدل‌های زبانی خود-نظارتی
• 83. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 84. پیاده‌سازی RLHF با رعایت چارچوب‌های شرعی و قانونی
• 85. تولید داده‌های ترجیحی برای RLHF
• 86. آموزش مدل پاداش
• 87. تنظیم دقیق مدل زبانی با RLHF
• 88. کاربردهای پیشرفته مدل‌های زبانی
• 89. تولید کد
• 90. استنتاج منطقی
• 91. حل مسائل پیچیده
• 92. مدل‌های زبانی برای زبان‌های کم‌منبع
• 93. چالش‌های فنی برای زبان فارسی
• 94. دسترسی به داده‌های باکیفیت فارسی
• 95. توسعه مدل‌های زبانی فارسی
• 96. کاربرد مدل‌های زبانی در حفظ و ترویج زبان فارسی
• 97. مدل‌های زبانی و فرهنگ ایرانی-اسلامی
• 98. ملاحظات حقوقی و شرعی در توسعه مدل‌های زبانی
• 99. تطابق با قوانین جمهوری اسلامی ایران
• 100. رعایت حدود شرعی و عرفی