دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Empathetic Dialogue Generation 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 Empathetic Dialogue Generation

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 Empathetic Dialogue Generation
• 2. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP) برای مدل‌های زبانی
• 3. معماری ترنسفورمر و اجزای کلیدی آن
• 4. مفهوم و اهمیت تولید گفتگوی همدلانه
• 5. انواع داده‌های مورد نیاز برای آموزش مدل‌های زبانی
• 6. مراحل پیش‌پردازش داده‌ها برای آموزش مدل‌های زبانی
• 7. پاکسازی و نرمال‌سازی متن
• 8. توکن‌سازی و ساخت واژگان
• 9. کاربرد Embeddingها در نمایش معنایی کلمات
• 10. مدل‌های Embedding مبتنی بر ترنسفورمر (مانند BERT)
• 11. مفاهیم اصلی Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 12. استراتژی‌های مختلف Fine-tuning
• 13. آموزش با نظارت (Supervised Fine-tuning)
• 14. آموزش تقویتی (Reinforcement Learning) برای مدل‌های زبانی
• 15. تنظیم دقیق پارامترهای مدل در مرحله Fine-tuning
• 16. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی در وظایف مختلف
• 17. معیارهای ارزیابی تولید متن (مانند BLEU, ROUGE)
• 18. معیارهای ارزیابی درک مطلب
• 19. معیارهای ارزیابی تولید گفتگوی همدلانه
• 20. چالش‌های Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 21. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی و راه‌های مقابله
• 22. کاهش سوگیری‌های نژادی و جنسیتی در مدل‌های زبانی
• 23. حفظ حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
• 24. ملاحظات اخلاقی در توسعه و به‌کارگیری مدل‌های زبانی
• 25. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای بهبود عملکرد مدل
• 26. تکنیک‌های تولید داده مصنوعی
• 27. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 28. انتخاب مدل پیش‌آموزش‌دیده مناسب برای وظیفه مورد نظر
• 29. تنظیم معماری مدل برای وظایف خاص
• 30. توسعه مدل‌های زبانی با تمرکز بر همدلی
• 31. شاخص‌های سنجش همدلی در مدل‌های زبانی
• 32. روش‌های اندازه‌گیری و ارزیابی همدلی
• 33. مدیریت احساسات در مدل‌های زبانی
• 34. شناسایی و پاسخ به احساسات کاربران
• 35. تکنیک‌های تولید پاسخ‌های همدلانه
• 36. استفاده از لحن مناسب در پاسخ‌ها
• 37. انطباق لحن مدل با شخصیت و زمینه گفتگو
• 38. کاربرد مدل‌های زبانی در پشتیبانی مشتری
• 39. طراحی سیستم‌های چت‌بات همدلانه
• 40. مدل‌سازی گفتگوهای پیچیده و چند نوبتی
• 41. مدیریت جریان گفتگو
• 42. حفظ زمینه (Context) در گفتگوهای طولانی
• 43. ارزیابی کاربردپذیری و رضایت کاربران از چت‌بات‌های همدلانه
• 44. کاربرد مدل‌های زبانی در آموزش و یادگیری
• 45. ایجاد دستیاران آموزشی هوشمند
• 46. شخصی‌سازی فرآیند یادگیری
• 47. کاربرد مدل‌های زبانی در سلامت روان
• 48. طراحی ابزارهای حمایتی مبتنی بر گفتگو
• 49. ملاحظات اخلاقی در کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه سلامت
• 50. تکنیک‌های مدل‌سازی دانش (Knowledge Modeling)
• 51. ادغام دانش خارجی در مدل‌های زبانی
• 52. استفاده از پایگاه‌های دانش ساختاریافته
• 53. استفاده از گراف‌های دانش
• 54. تکنیک‌های استدلال (Reasoning) در مدل‌های زبانی
• 55. استدلال مبتنی بر متن
• 56. استدلال منطقی
• 57. استدلال مبتنی بر دانش
• 58. بهبود قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability) مدل‌های زبانی
• 59. روش‌های تفسیر خروجی مدل‌های زبانی
• 60. نمایش اهمیت ویژگی‌ها
• 61. اعتبارسنجی مدل‌ها در سناریوهای واقعی
• 62. ملاحظات امنیتی در مدل‌های زبانی
• 63. مقابله با حملات متقابل (Adversarial Attacks)
• 64. حفاظت از داده‌های حساس
• 65. توسعه مدل‌های زبانی پایدار و مقاوم
• 66. بهینه‌سازی مدل‌ها برای اجرا بر روی سخت‌افزارهای مختلف
• 67. فشرده‌سازی مدل‌ها (Model Compression)
• 68. کوانتیزاسیون (Quantization)
• 69. هرس کردن (Pruning)
• 70. استفاده از تکنیک‌های توزیع شده برای آموزش مدل‌های بزرگ
• 71. موازات داده (Data Parallelism)
• 72. موازات مدل (Model Parallelism)
• 73. موازات خط لوله (Pipeline Parallelism)
• 74. آخرین پیشرفت‌ها در حوزه مدل‌های زبانی
• 75. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal Language Models)
• 76. کاربرد مدل‌های زبانی در تولید محتوای خلاقانه
• 77. تولید شعر و داستان
• 78. تولید سناریو و فیلمنامه
• 79. مدل‌سازی شخصیت‌های داستانی
• 80. ملاحظات فرهنگی در طراحی مدل‌های زبانی
• 81. انطباق با ارزش‌های فرهنگی و اجتماعی
• 82. احترام به هنجارهای جامعه
• 83. پیاده‌سازی مدل‌های زبانی در زبان فارسی
• 84. چالش‌ها و فرصت‌های پردازش زبان فارسی
• 85. منابع داده فارسی برای آموزش مدل‌های زبانی
• 86. مجموعه داده‌های رسمی و تأیید شده برای زبان فارسی
• 87. ارزیابی مدل‌های زبانی فارسی
• 88. تست‌های استاندارد و بومی‌سازی شده
• 89. آینده مدل‌های زبانی و تولید گفتگوی همدلانه
• 90. روندهای تحقیقاتی آینده
• 91. چشم‌انداز کاربردهای عملی
• 92. تمرین عملی: Fine-tuning یک مدل زبانی برای تولید پاسخ‌های همدلانه
• 93. انتخاب مجموعه داده مناسب
• 94. تنظیم پارامترهای Fine-tuning
• 95. ارزیابی نتایج و تحلیل خطاها
• 96. تمرین عملی: طراحی یک چت‌بات همدلانه ساده
• 97. پیاده‌سازی منطق گفتگو
• 98. مدیریت حالات احساسی کاربر
• 99. تمرین عملی: ارزیابی سوگیری در یک مدل زبانی
• 100. شناسایی و اندازه‌گیری سوگیری‌ها