دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Context-Aware Language Modeling 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 Multi-Modal Context-Aware Language Modeling

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 معماری‌های آن‌ها
• 2. مبانی معماری ترنسفورمر و مکانیسم توجه
• 3. انواع مدل‌های زبانی: GPT، BERT، T5 و غیره
• 4. مفهوم و اهمیت سفارشی‌سازی (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 5. تفاوت Fine-tuning با Pre-training
• 6. معماری Multi-Modal Context-Aware Language Modeling
• 7. کاربرد داده‌های چندرسانه‌ای در مدل‌های زبانی
• 8. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 9. مبانی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
• 10. مجموعه‌داده‌های زبانی و استانداردهای آن‌ها
• 11. پیش‌پردازش داده‌های متنی برای Fine-tuning
• 12. پاک‌سازی و نرمال‌سازی داده‌های متنی
• 13. توکن‌سازی و انواع آن
• 14. بردارسازی کلمات (Word Embeddings)
• 15. مفاهیم پیشرفته‌تر بردارسازی: Word2Vec، GloVe، FastText
• 16. مدل‌های زبانی مبتنی بر بردار (Contextual Embeddings)
• 17. BERT و مدل‌های مبتنی بر Encoder
• 18. GPT و مدل‌های مبتنی بر Decoder
• 19. مدل‌های Encoder-Decoder (مانند T5)
• 20. مبانی Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 21. تنظیم فوق پارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 22. نرخ یادگیری (Learning Rate) و زمان‌بندی آن
• 23. اندازه دسته‌بندی (Batch Size) و تأثیر آن
• 24. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 25. استراتژی‌های بهینه‌سازی (Optimizers)
• 26. توابع زیان (Loss Functions)
• 27. روش‌های تنظیم مدل (Regularization Techniques)
• 28. تنظیم لحن (Tone Adjustment) در مدل‌های زبانی
• 29. اهمیت لحن در ارتباطات نوشتاری
• 30. شناسایی و دسته‌بندی لحن‌های مختلف
• 31. تکنیک‌های Fine-tuning برای تنظیم لحن
• 32. استفاده از داده‌های برچسب‌دار لحن
• 33. ایجاد مجموعه داده‌های سفارشی برای لحن
• 34. Fine-tuning برای لحن رسمی و اداری
• 35. Fine-tuning برای لحن غیررسمی و دوستانه
• 36. Fine-tuning برای لحن علمی و تخصصی
• 37. Fine-tuning برای لحن تبلیغاتی و بازاریابی
• 38. Fine-tuning برای لحن داستانی و ادبی
• 39. Fine-tuning برای لحن خبری و تحلیلی
• 40. Fine-tuning برای لحن پاسخگویی و پشتیبانی
• 41. Fine-tuning برای لحن آموزشی و تدریسی
• 42. Fine-tuning برای لحن طنز و شوخ‌طبعی (با احتیاط)
• 43. Fine-tuning برای لحن همدلانه و حمایتی
• 44. Fine-tuning برای لحن اقناع‌کننده
• 45. Fine-tuning مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal
• 46. ادغام داده‌های متنی و تصویری
• 47. ادغام داده‌های متنی و صوتی
• 48. ادغام داده‌های متنی و ویدئویی
• 49. مبانی مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal Language Models)
• 50. معماری‌های ادغام (Fusion Architectures)
• 51. روش‌های Fine-tuning برای مدل‌های چندوجهی
• 52. تنظیم لحن با استفاده از داده‌های چندرسانه‌ای
• 53. کاربرد Fine-tuning در سیستم‌های تولید متن
• 54. تولید متن با لحن دلخواه
• 55. تولید پاسخ‌های متنی سفارشی
• 56. تولید محتوای آموزشی سفارشی
• 57. تولید محتوای بازاریابی سفارشی
• 58. تولید محتوای داستانی سفارشی
• 59. تولید خلاصه‌سازی متن با لحن خاص
• 60. تولید ترجمه ماشینی با لحن مناسب
• 61. کاربرد Fine-tuning در سیستم‌های درک مطلب
• 62. بهبود درک مطلب برای متون خاص
• 63. شناسایی احساسات در متون (Sentiment Analysis)
• 64. تحلیل لحن در متون
• 65. استخراج اطلاعات (Information Extraction) با لحن سفارشی
• 66. پاسخ به پرسش (Question Answering) با لحن مناسب
• 67. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned
• 68. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 69. معیارهای ارزیابی لحن
• 70. ارزیابی انسان‌محور (Human Evaluation)
• 71. تکنیک‌های ارزیابی مدل‌های چندوجهی
• 72. چالش‌های Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 73. Overfitting و Underfitting
• 74. Bias در مدل‌های زبانی و روش‌های کاهش آن
• 75. امنیت و حریم خصوصی در Fine-tuning
• 76. هزینه‌های محاسباتی Fine-tuning
• 77. انتخاب مجموعه داده مناسب برای Fine-tuning
• 78. تکنیک‌های پیشرفته Fine-tuning
• 79. Transfer Learning و Fine-tuning
• 80. Few-shot و Zero-shot Learning
• 81. Parameter-Efficient Fine-tuning (PEFT)
• 82. LoRA و QLoRA
• 83. Adapter-based Fine-tuning
• 84. Prompt Tuning
• 85. تکنیک‌های ارزیابی و رفع اشکال مدل‌های Fine-tuned
• 86. مطالعات موردی (Case Studies) در Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 87. کاربرد Fine-tuning در صنعت
• 88. کاربرد Fine-tuning در آموزش
• 89. کاربرد Fine-tuning در پژوهش
• 90. آینده Fine-tuning و مدل‌های زبانی چندوجهی
• 91. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی Fine-tuned
• 92. اصول و مبانی اخلاق در هوش مصنوعی
• 93. مسئولیت‌پذیری در توسعه و به‌کارگیری مدل‌های هوش مصنوعی
• 94. شفافیت در عملکرد مدل‌های زبانی
• 95. حفظ کرامت انسانی در تعامل با مدل‌های هوش مصنوعی
• 96. راهنمایی‌ها و چارچوب‌های قانونی مرتبط در جمهوری اسلامی ایران
• 97. مقالات و پژوهش‌های داخلی در زمینه مدل‌های زبانی و Fine-tuning
• 98. منابع و ابزارهای متن‌باز برای Fine-tuning
• 99. نکات کاربردی برای پیاده‌سازی Fine-tuning
• 100. چالش‌های فنی در Fine-tuning مدل‌های بزرگ