دوره مدل‌های زبانی بزرگ: تکنیک‌های پیشرفته Fine-tuning با PEFT همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های زبانی بزرگ: تکنیک‌های پیشرفته Fine-tuning با PEFT

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning با پارامترهای کم (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 2. معماری ترنسفورمر: قلب LLMs
• 3. پردازش زبان طبیعی (NLP) و تاریخچه آن
• 4. مفاهیم کلیدی در LLMs: توکن‌سازی، جاسازی‌ها
• 5. انواع مدل‌های زبانی: از RNN تا ترنسفورمر
• 6. داده‌های آموزشی برای LLMs: جمع‌آوری و پیش‌پردازش
• 7. پیش‌پردازش متن: پاکسازی، نرمال‌سازی
• 8. توکن‌سازی: روش‌ها و چالش‌ها
• 9. جاسازی کلمات: Word2Vec، GloVe
• 10. جاسازی‌های مبتنی بر ترنسفورمر: BERT، GPT
• 11. معماری ترنسفورمر: مکانیزم توجه (Attention)
• 12. توجه خودی (Self-Attention) و انواع آن
• 13. لایه انکودر و دیکودر در ترنسفورمر
• 14. کاربرد LLMs: تولید متن، خلاصه‌سازی
• 15. کاربرد LLMs: ترجمه ماشینی، پرسش و پاسخ
• 16. Fine-tuning: مقدمه و مفاهیم
• 17. چرا Fine-tuning مورد نیاز است؟
• 18. انواع Fine-tuning: Full Fine-tuning
• 19. معایب Full Fine-tuning: هزینه محاسباتی بالا
• 20. معرفی PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning)
• 21. مزایای PEFT نسبت به Full Fine-tuning
• 22. مقدمه‌ای بر LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 23. نحوه عملکرد LoRA: ماتریس‌های افزایشی
• 24. پیاده‌سازی LoRA: پارامترهای کلیدی
• 25. مثال عملی LoRA در Fine-tuning
• 26. معرفی Prefix Tuning
• 27. نحوه عملکرد Prefix Tuning
• 28. مزایای Prefix Tuning
• 29. معرفی P-Tuning
• 30. نحوه عملکرد P-Tuning
• 31. مقایسه P-Tuning با Prefix Tuning
• 32. معرفی Prompt Tuning
• 33. نحوه عملکرد Prompt Tuning
• 34. مقایسه Prompt Tuning با سایر روش‌ها
• 35. معرفی Adapter Tuning
• 36. ساختار لایه‌های آداپتور
• 37. مزایای Adapter Tuning
• 38. معرفی IA³ (Infused Adapter by Inhibiting and Amplifying Activations)
• 39. نحوه عملکرد IA³
• 40. مقایسه IA³ با سایر روش‌های PEFT
• 41. ترکیب روش‌های PEFT
• 42. استراتژی‌های انتخاب روش PEFT مناسب
• 43. ملاحظات اخلاقی در Fine-tuning LLMs
• 44. حریم خصوصی داده‌ها در Fine-tuning
• 45. تعصبات (Biases) در LLMs و Fine-tuning
• 46. روش‌های کاهش تعصبات در Fine-tuning
• 47. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned
• 48. معیارهای ارزیابی برای تولید متن
• 49. معیارهای ارزیابی برای ترجمه و خلاصه‌سازی
• 50. معیارهای ارزیابی برای پرسش و پاسخ
• 51. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 52. اهمیت تنظیم فراپارامترها
• 53. روش‌های جستجوی فراپارامترها
• 54. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی مدل (Model Optimization)
• 55. کوچک‌سازی مدل (Model Compression)
• 56. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 57. هرس کردن مدل (Pruning)
• 58. کوانتیزاسیون (Quantization)
• 59. کاربرد PEFT در مدل‌های مختلف LLM
• 60. Fine-tuning مدل‌های GPT
• 61. Fine-tuning مدل‌های LLaMA
• 62. Fine-tuning مدل‌های Falcon
• 63. Fine-tuning مدل‌های Bloom
• 64. Fine-tuning برای وظایف خاص: طبقه‌بندی متن
• 65. Fine-tuning برای وظایف خاص: استخراج اطلاعات
• 66. Fine-tuning برای وظایف خاص: تولید محتوای خلاقانه
• 67. Fine-tuning برای وظایف خاص: چت‌بات‌ها
• 68. Fine-tuning مدل‌های زبانی با رویکرد اسلامی
• 69. اصول شرعی در Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 70. مبانی فقهی در پردازش زبان طبیعی
• 71. چارچوب‌های اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی اسلامی
• 72. کاربرد LLMs در حوزه‌های علمی و فرهنگی ایران
• 73. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 74. چالش‌های Fine-tuning برای زبان‌های کم‌منبع
• 75. ملاحظات حقوقی و قانونی در Fine-tuning
• 76. تطابق با مقررات داخلی در توسعه LLMs
• 77. امنیت سایبری در فرآیند Fine-tuning
• 78. مدیریت ریسک در پیاده‌سازی LLMs
• 79. آینده PEFT و مدل‌های زبانی بزرگ
• 80. روندهای جدید در Fine-tuning کارآمد
• 81. روش‌های PEFT نسل بعدی
• 82. کاربرد LLMs در آموزش مجازی
• 83. توسعه ابزارهای آموزشی با هوش مصنوعی
• 84. نقش LLMs در ارتقاء کیفیت آموزش
• 85. چالش‌های پیاده‌سازی LLMs در سیستم آموزشی
• 86. راهکارهای مقابله با چالش‌ها
• 87. اهمیت تحقیقات مستمر در حوزه LLMs
• 88. پیشرفت‌های آینده در هوش مصنوعی مولد
• 89. تأثیر LLMs بر جامعه و اقتصاد
• 90. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 91. همکاری‌های علمی و بین‌المللی در حوزه LLMs
• 92. چشم‌انداز توسعه پایدار LLMs