دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن حماسی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن حماسی

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 قابلیت سفارشی‌سازی
• 2. مفاهیم کلیدی در سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی
• 3. مبانی یادگیری عمیق برای مدل‌های زبانی
• 4. معماری ترنسفورمر و نقش آن در مدل‌های مدرن
• 5. مراحل اولیه جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
• 6. اصول انتخاب داده‌های مناسب برای سفارشی‌سازی
• 7. اهمیت داده‌های با کیفیت در آموزش مدل‌های حماسی
• 8. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌های متنی
• 9. شناسایی و حذف نویز در داده‌های آموزشی
• 10. ساخت واژگان و توکن‌سازی متون
• 11. روش‌های پیشرفته توکن‌سازی
• 12. مفهوم جاسازی کلمات (Word Embeddings)
• 13. مدل‌های Word2Vec و GloVe
• 14. جاسازی‌های مبتنی بر ترنسفورمر (BERT Embeddings)
• 15. مقدمه‌ای بر fine-tuning مدل‌های زبانی
• 16. تفاوت fine-tuning با pre-training
• 17. تنظیم ابرپارامترها در fine-tuning
• 18. نرخ یادگیری مناسب برای fine-tuning
• 19. انتخاب بهینه batch size
• 20. تعداد epochs و جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 21. روش‌های تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
• 22. استراتژی‌های منظم‌سازی (Regularization)
• 23. Dropout و اهمیت آن در جلوگیری از بیش‌برازش
• 24. Weight Decay و L1/L2 Regularization
• 25. مفهوم وظیفه (Task) در fine-tuning
• 26. انواع وظایف سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی
• 27. سفارشی‌سازی برای تولید متن با لحن حماسی
• 28. شناسایی ویژگی‌های لحن حماسی در متون
• 29. جمع‌آوری مجموعه داده‌های متناسب با لحن حماسی
• 30. پیش‌پردازش داده‌های حماسی
• 31. استراتژی‌های fine-tuning برای لحن حماسی
• 32. تنظیم مدل برای تولید جملات بلند و پرمحتوا
• 33. تقویت واژگان حماسی در خروجی مدل
• 34. تمرکز بر ساختارهای دستوری خاص در متن حماسی
• 35. بهینه‌سازی مدل برای حفظ انسجام در روایت‌های طولانی
• 36. ارزیابی مدل‌های fine-tuned برای لحن حماسی
• 37. معیارهای ارزیابی کمی برای تولید متن
• 38. معیارهای ارزیابی کیفی لحن و سبک
• 39. نقش بازخورد انسانی در ارزیابی مدل
• 40. عیب‌یابی و رفع مشکلات رایج در fine-tuning
• 41. تشخیص و رفع مشکل تولید متن تکراری
• 42. راهکارهای مقابله با تولید متن بی‌ربط
• 43. بهبود دقت و خلاقیت مدل
• 44. روش‌های advanced fine-tuning
• 45. استفاده از LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 46. مزایا و معایب LoRA
• 47. تکنیک‌های Prompt Engineering برای هدایت مدل
• 48. طراحی promptهای مؤثر برای لحن حماسی
• 49. استفاده از few-shot learning در promptها
• 50. تنظیم دقیق مدل با استفاده از RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)
• 51. اصول اولیه یادگیری تقویتی
• 52. کاربرد RLHF در سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی
• 53. طراحی تابع پاداش (Reward Function) برای لحن حماسی
• 54. ملاحظات اخلاقی در سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی
• 55. حفظ محتوای سازگار با فرهنگ اسلامی-ایرانی
• 56. اجتناب از تولید محتوای نامناسب و غیراخلاقی
• 57. اهمیت شفافیت در استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی
• 58. کاربردهای مدل‌های زبانی حماسی در صنعت
• 59. تولید محتوای تبلیغاتی با رویکرد حماسی
• 60. کمک به نویسندگان در خلق آثار ادبی
• 61. ساخت سناریو برای بازی‌های کامپیوتری
• 62. تولید محتوای آموزشی با رویکرد جذاب
• 63. کاربرد در حوزه تاریخ و روایات دینی (با رعایت چارچوب شرعی)
• 64. ملاحظات فنی در استقرار مدل‌های fine-tuned
• 65. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای اجرای مدل
• 66. بهینه‌سازی مدل برای سرعت و کارایی
• 67. روش‌های quantization مدل‌ها
• 68. استقرار مدل در محیط‌های ابری
• 69. نکات کلیدی در مدیریت و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 70. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی مولد (Generative Language Models)
• 71. معماری GPT و خانواده آن
• 72. مدل‌های نسل جدید و قابلیت‌هایشان
• 73. سفارشی‌سازی برای سبک‌های نوشتاری خاص
• 74. تولید شعر و ادبیات با لحن حماسی
• 75. استفاده از تکنیک‌های attention در مدل‌های ترنسفورمر
• 76. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در پردازش زبان طبیعی
• 77. محدودیت‌های فعلی در fine-tuning
• 78. آینده fine-tuning و مدل‌های زبانی
• 79. تحقیقات پیشرو در زمینه سفارشی‌سازی مدل‌ها
• 80. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل احساسات (با رویکرد سازگار)
• 81. تولید خلاصه‌های متنی با لحن حماسی
• 82. ارزیابی تطابق محتوا با مبانی دینی و فرهنگی
• 83. تکنیک‌های پیشرفته تولید متن خلاقانه
• 84. چالش‌های زبانی در سفارشی‌سازی (فارسی)
• 85. مبانی نحوی و صرفی زبان فارسی در مدل‌سازی
• 86. اهمیت داده‌های دوزبانه (در صورت نیاز)
• 87. مدیریت وابستگی‌های دوربرد در جملات فارسی
• 88. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ در چارچوب قوانین
• 89. تولید محتوای آموزشی مطابق با استانداردهای رسمی
• 90. بررسی نمونه‌های موفق سفارشی‌سازی در ایران
• 91. پرهیز از ترویج هرگونه محتوای خلاف شرع و قانون
• 92. تولید محتوای مفید و سازنده برای جامعه
• 93. نکات تکمیلی در مورد fine-tuning مدل‌های زبانی
• 94. اصول ارزیابی مدل‌های زبانی از منظر محتوایی
• 95. تأثیر fine-tuning بر bias در مدل‌های زبانی
• 96. راهکارهای کاهش bias در مدل‌های زبانی
• 97. ملاحظات امنیتی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 98. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده
• 99. تولید محتوای خلاقانه با رعایت چارچوب‌های شرعی
• 100. آموزش مهارت‌های لازم برای توسعه‌دهندگان