دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با زمینه طولانی (Long-context 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 با زمینه طولانی (Long-context 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 ترنسفورمر
• 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 3. مفاهیم کلیدی در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 4. پیش‌پردازش متن برای آموزش مدل‌های زبانی
• 5. توکن‌سازی و روش‌های مختلف آن
• 6. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 7. معرفی مدل‌های GPT و BERT
• 8. مبانی فاین-تیونینگ (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 9. تفاوت بین فاین-تیونینگ و آموزش از ابتدا (Training from Scratch)
• 10. انواع روش‌های فاین-تیونینگ
• 11. فاین-تیونینگ با استفاده از مجموعه داده‌های کوچک
• 12. انتخاب مجموعه داده مناسب برای فاین-تیونینگ
• 13. آماده‌سازی و برچسب‌گذاری داده‌ها برای وظایف خاص
• 14. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای فاین-تیونینگ
• 15. نرخ یادگیری (Learning Rate) و زمان‌بندی آن
• 16. اندازه بچ (Batch Size) و تأثیر آن بر آموزش
• 17. تنظیم پارامترهای منظم‌سازی (Regularization)
• 18. روش‌های ارزیابی مدل‌های زبانی
• 19. متریک‌های رایج ارزیابی در NLP
• 20. ارزیابی مدل‌های زبانی برای وظایف تولید متن
• 21. ارزیابی مدل‌های زبانی برای وظایف درک متن
• 22. مدل‌های زبانی با زمینه طولانی (Long-Context LLMs)
• 23. چالش‌های کار با متن‌های طولانی
• 24. معماری‌های نوین برای پردازش متن‌های طولانی
• 25. تکنیک‌های افزایش طول زمینه در مدل‌های زبانی
• 26. فاین-تیونینگ مدل‌های زبانی با زمینه طولانی
• 27. روش‌های فاین-تیونینگ اختصاصی برای Long-Context LLMs
• 28. بهینه‌سازی مصرف حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ
• 29. استفاده از تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
• 30. کاهش ابعاد مدل (Model Pruning)
• 31. فاین-تیونینگ پارامترهای کارآمد (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
• 32. معرفی LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 33. تکنیک‌های آداپتاسیون دیگر مانند Prefix Tuning و Prompt Tuning
• 34. مقایسه روش‌های PEFT
• 35. کاربرد فاین-تیونینگ در تولید محتوای متنی
• 36. تولید داستان و شعر با لحن دلخواه
• 37. تولید مقالات علمی و گزارش‌های تحلیلی
• 38. شخصی‌سازی پاسخ‌های مدل‌های زبانی
• 39. کاربرد فاین-تیونینگ در خلاصه‌سازی متن
• 40. خلاصه‌سازی اسناد طولانی
• 41. خلاصه‌سازی مکالمات و گفتگوها
• 42. خلاصه‌سازی اخبار و مقالات
• 43. کاربرد فاین-تیونینگ در پاسخ به سوالات (Question Answering)
• 44. سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش
• 45. پرسش و پاسخ در اسناد تخصصی
• 46. کاربرد فاین-تیونینگ در ترجمه ماشینی
• 47. بهبود کیفیت ترجمه در حوزه‌های خاص
• 48. ترجمه متون تخصصی و ادبی
• 49. کاربرد فاین-تیونینگ در تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 50. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
• 51. تحلیل احساسات در بازخوردهای مشتریان
• 52. کاربرد فاین-تیونینگ در طبقه‌بندی متن
• 53. طبقه‌بندی اسناد خبری
• 54. طبقه‌بندی ایمیل‌ها
• 55. طبقه‌بندی محتوای وب‌سایت‌ها
• 56. کاربرد فاین-تیونینگ در تولید کد (Code Generation)
• 57. تولید قطعه کد بر اساس توضیحات
• 58. تکمیل خودکار کد
• 59. کاربرد فاین-تیونینگ در مدل‌های مکالمه‌ای (Conversational AI)
• 60. طراحی ربات‌های چت با شخصیت
• 61. مدیریت جریان مکالمه
• 62. کاربرد فاین-تیونینگ در حوزه آموزش
• 63. شخصی‌سازی محتوای آموزشی
• 64. ارائه بازخورد به دانشجویان
• 65. کاربرد فاین-تیونینگ در حوزه حقوق و فقه (با رعایت چارچوب رسمی)
• 66. تحلیل متون حقوقی و فقهی
• 67. استخراج اطلاعات کلیدی از اسناد قانونی
• 68. ملاحظات شرعی در آموزش مدل‌های زبانی
• 69. رعایت حدود شرعی در محتوای تولیدی
• 70. استفاده از داده‌های آموزشی مطابق با موازین شرعی
• 71. اجتناب از تولید محتوای نامناسب
• 72. کاربرد فاین-تیونینگ در حوزه سلامت (با رعایت چارچوب رسمی)
• 73. تحلیل گزارش‌های پزشکی
• 74. پشتیبانی از تصمیم‌گیری بالینی (با نظارت متخصص)
• 75. کاربرد فاین-تیونینگ در حوزه اقتصاد و بانکداری (با رعایت چارچوب رسمی)
• 76. تحلیل گزارش‌های اقتصادی
• 77. استخراج اطلاعات از صورت‌های مالی
• 78. ملاحظات قانونی در پردازش اطلاعات مالی
• 79. آموزش مدل‌های زبانی در چارچوب بانکداری بدون ربا
• 80. کاربرد فاین-تیونینگ در حوزه تاریخ و فرهنگ (با رعایت چارچوب رسمی)
• 81. تحلیل متون تاریخی
• 82. استخراج اطلاعات فرهنگی
• 83. حفظ و ترویج هویت ایرانی-اسلامی
• 84. کاربرد فاین-تیونینگ در حوزه هنر و ادبیات (با رعایت چارچوب رسمی)
• 85. تحلیل آثار ادبی
• 86. تولید محتوای هنری (با رعایت مجوزها)
• 87. ملاحظات اخلاقی در تولید محتوای هنری
• 88. مدیریت تعصبات (Bias) در مدل‌های زبانی
• 89. شناسایی و کاهش تعصبات نژادی و جنسیتی
• 90. کاهش تعصبات فرهنگی و اجتماعی
• 91. روش‌های ارزیابی تعصبات در مدل‌های زبانی
• 92. تکنیک‌های پیشرفته فاین-تیونینگ
• 93. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 94. کاربرد RLHF در تنظیم رفتار مدل
• 95. تنظیم دقیق لحن و سبک مدل
• 96. روش‌های ارزیابی کیفیت فاین-تیونینگ در عمل
• 97. بازخوردهای انسانی و آزمون‌های کاربردی
• 98. بررسی موارد موفق و چالش‌های عملی
• 99. آینده فاین-تیونینگ مدل‌های زبانی
• 100. روندها و پیشرفت‌های آتی