دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری SHAP (SHapley Additive exPlanations) 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 SHAP (SHapley Additive exPlanations)

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. مبانی معماری ترانسفورمر در مدل‌های زبانی
• 3. اجزای کلیدی ترانسفورمر: توجه، لایه‌های کدگذار و کدگشا
• 4. مروری بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 5. کاربردهای مدل‌های زبانی در حوزه‌های مختلف
• 6. مفهوم Fine-tuning و اهمیت آن
• 7. تفاوت Fine-tuning با Pre-training
• 8. انواع روش‌های Fine-tuning
• 9. Fine-tuning نظارت‌شده (Supervised Fine-tuning)
• 10. داده‌های مورد نیاز برای Fine-tuning نظارت‌شده
• 11. پیش‌پردازش داده‌ها برای Fine-tuning
• 12. پاک‌سازی داده‌ها از نویز و اطلاعات نامربوط
• 13. استانداردسازی داده‌ها برای ورودی مدل
• 14. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
• 15. آماده‌سازی داده‌های متنی برای مدل‌های زبانی
• 16. تکنیک‌های توکنایزیشن (Tokenization)
• 17. ساخت واژگان (Vocabulary) سفارشی
• 18. تبدیل متن به بردارهای عددی (Embeddings)
• 19. انتخاب مدل پایه (Base Model) مناسب برای Fine-tuning
• 20. معیارهای انتخاب مدل پایه
• 21. مدل‌های زبانی متن‌باز و تجاری
• 22. نحوه بارگذاری مدل پایه
• 23. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameters) برای Fine-tuning
• 24. نرخ یادگیری (Learning Rate) و زمان‌بندی آن
• 25. اندازه دسته (Batch Size) و تأثیر آن
• 26. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 27. بهینه‌سازها (Optimizers) و نقش آن‌ها
• 28. منظم‌سازی (Regularization) برای جلوگیری از بیش‌برازش
• 29. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در Fine-tuning
• 30. تنظیم پارامترهای لایه‌های توجه
• 31. بهینه‌سازی لایه‌های متصل به خروجی
• 32. تکنیک‌های Fine-tuning پیشرفته
• 33. Fine-tuning پارامتر-کارآمد (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)
• 34. روش LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 35. روش QLoRA
• 36. روش AdaLoRA
• 37. روش Prefix-Tuning
• 38. روش P-Tuning
• 39. روش Prompt Tuning
• 40. مزایای PEFT نسبت به Fine-tuning کامل
• 41. مقایسه روش‌های مختلف PEFT
• 42. ارزیابی مدل Fine-tuned شده
• 43. معیارهای ارزیابی کمی (Quantitative Metrics)
• 44. دقت (Accuracy)، صحت (Precision)، بازیابی (Recall)، امتیاز F1
• 45. ارزیابی کیفیت تولید متن
• 46. معیارهای ارزیابی کیفی (Qualitative Metrics)
• 47. آزمون تورینگ و ارزیابی انسانی
• 48. مفسرسازی مدل‌های زبانی با SHAP
• 49. مفهوم SHAP (SHapley Additive exPlanations)
• 50. مبانی نظری SHAP و ارتباط با نظریه بازی‌ها
• 51. محاسبه مقادیر SHAP برای ویژگی‌های ورودی
• 52. تفسیر مقادیر SHAP در مدل‌های زبانی
• 53. شناسایی ویژگی‌های مهم در تولید متن
• 54. تحلیل تأثیر کلمات و عبارات بر خروجی مدل
• 55. نمودارهای SHAP: نمودار اهمیت ویژگی، نمودار جمعی
• 56. تصویرسازی نتایج SHAP
• 57. کاربرد SHAP در درک رفتار مدل Fine-tuned
• 58. شناسایی سوگیری‌های احتمالی در مدل
• 59. تشخیص دلایل خطاهای مدل
• 60. بهبود مدل بر اساس تحلیل SHAP
• 61. مثال‌های عملی از Fine-tuning برای لحن
• 62. Fine-tuning برای لحن رسمی و اداری
• 63. Fine-tuning برای لحن دوستانه و غیررسمی
• 64. Fine-tuning برای لحن علمی و تخصصی
• 65. Fine-tuning برای لحن خلاقانه و داستانی
• 66. Fine-tuning برای لحن طنزآمیز (با رعایت ضوابط)
• 67. Fine-tuning برای لحن متقاعدکننده
• 68. Fine-tuning برای لحن همدلانه و حمایتی
• 69. ارزیابی لحن مدل Fine-tuned شده
• 70. چالش‌های Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 71. چالش‌های مربوط به کیفیت و کمیت داده‌ها
• 72. چالش‌های محاسباتی و منابع سخت‌افزاری
• 73. چالش‌های ارزیابی و تفسیر مدل
• 74. ملاحظات اخلاقی در Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 75. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 76. جلوگیری از تولید محتوای مضر و سوگیری
• 77. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری مدل
• 78. کاربردهای پیشرفته Fine-tuning و SHAP
• 79. تلفیق Fine-tuning با روش‌های یادگیری تقویتی (RLHF)
• 80. استفاده از SHAP برای انتخاب بهترین مدل پایه
• 81. بهبود مستمر مدل‌های زبانی از طریق Fine-tuning و تفسیر
• 82. آینده Fine-tuning و مفسرسازی مدل‌های زبانی
• 83. آموزش مدل‌های زبانی برای پاسخگویی شرعی (با رویکرد رسمی)
• 84. تولید محتوای آموزشی سازگار با ارزش‌های اسلامی
• 85. مدل‌سازی مکالمات با رویکرد فقهی (تشیع اثنی‌عشری)
• 86. تحلیل محتوای تولید شده از منظر شرعی (با چارچوب رسمی)
• 87. کاربرد مدل‌های زبانی در پژوهش‌های اسلامی
• 88. ملاحظات حقوقی و مقررات مربوط به محتوای دیجیتال
• 89. نظارت بر محتوای تولید شده توسط مدل‌های زبانی
• 90. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل‌های زبانی
• 91. جمع‌بندی و مسیرهای پیش رو در سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی