دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های مبتنی بر پاسخ به سوالات چندوجهی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های مبتنی بر پاسخ به سوالات چندوجهی

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 ترنسفورمر
• 2. مبانی پردازش زبان طبیعی و وظایف کلیدی
• 3. آناتومی مدل‌های ترنسفورمر: انکودر و دیکودر
• 4. مکانیزم توجه (Attention Mechanism) و اهمیت آن
• 5. انواع مکانیزم توجه: خود-توجهی (Self-Attention) و توجه متقابل (Cross-Attention)
• 6. رمزگذاری موقعیت (Positional Encoding) و نقش آن در درک توالی
• 7. توابع فعال‌سازی و لایه‌های نرمال‌سازی در ترنسفورمرها
• 8. تکنیک‌های پیش‌آموزش (Pre-training) مدل‌های زبانی
• 9. مدل‌های زبانی مبتنی بر پیش‌آموزش: BERT، GPT و مدل‌های مشابه
• 10. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در پردازش زبان طبیعی
• 11. مفهوم fine-tuning و کاربردهای آن
• 12. مراحل fine-tuning مدل‌های زبانی
• 13. انتخاب مدل پایه مناسب برای fine-tuning
• 14. آماده‌سازی مجموعه داده برای fine-tuning
• 15. قالب‌بندی داده‌ها برای fine-tuning مدل‌های پاسخ به سوال
• 16. مجموعه داده‌های پرسش و پاسخ چندوجهی (Multi-modal Question Answering)
• 17. برچسب‌گذاری داده‌ها و اطمینان از کیفیت آن‌ها
• 18. پیش‌پردازش داده‌ها: توکنیزاسیون، پاکسازی و نرمال‌سازی
• 19. تکنیک‌های توکنیزاسیون: WordPiece، BPE و SentencePiece
• 20. تنظیم پارامترهای fine-tuning: نرخ یادگیری، اندازه بچ و تعداد دوره‌ها
• 21. بهینه‌سازها (Optimizers) در فرآیند fine-tuning: Adam، AdamW و SGD
• 22. تنظیم نرخ یادگیری و زمان‌بندی آن (Learning Rate Scheduling)
• 23. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting) در fine-tuning
• 24. تکنیک‌های تنظیم‌کننده (Regularization): Dropout، Weight Decay
• 25. اعتبارسنجی مدل (Model Validation) و معیارهای ارزیابی
• 26. معیارهای ارزیابی برای مدل‌های پاسخ به سوال: F1 Score، Exact Match
• 27. ارزیابی مدل بر روی داده‌های تست
• 28. تفسیر نتایج ارزیابی و تحلیل خطاها
• 29. fine-tuning برای ایجاد لحن‌های خاص در پاسخ‌ها
• 30. تعریف لحن (Tone) در مدل‌های زبانی
• 31. دسته‌بندی لحن‌ها: رسمی، غیررسمی، دوستانه، تخصصی
• 32. شناسایی ویژگی‌های زبانی مرتبط با لحن‌های مختلف
• 33. fine-tuning با استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری شده برای لحن
• 34. رویکردهای یادگیری تقویتی برای تنظیم لحن
• 35. تنظیم لحن با استفاده از بازخورد انسانی
• 36. مدل‌سازی پاسخ به سوالات چندوجهی: ترکیب متن و تصاویر
• 37. معماری مدل‌های پاسخ به سوال چندوجهی
• 38. استخراج ویژگی از تصاویر: شبکه‌های کانولوشنال (CNNs)
• 39. استخراج ویژگی از متن: مدل‌های زبانی ترنسفورمر
• 40. ترکیب ویژگی‌های متنی و تصویری
• 41. مکانیزم‌های توجه بین متن و تصویر
• 42. fine-tuning مدل‌های پاسخ به سوال چندوجهی
• 43. آماده‌سازی مجموعه داده‌های پرسش و پاسخ چندوجهی
• 44. ارزیابی مدل‌های پاسخ به سوال چندوجهی
• 45. کاربرد fine-tuning در بهبود پاسخ به سوالات نیازمند استدلال
• 46. استدلال مبتنی بر متن
• 47. استدلال مبتنی بر تصویر
• 48. استدلال مبتنی بر ترکیب متن و تصویر
• 49. fine-tuning برای وظایف استدلال پیچیده
• 50. مدل‌سازی پاسخ به سوالات نیازمند درک عمیق
• 51. تنظیم مدل برای درک روابط معنایی و منطقی
• 52. مدل‌سازی پاسخ به سوالات نیازمند خلاصه سازی
• 53. fine-tuning برای تولید خلاصه‌های دقیق و مرتبط
• 54. مدل‌سازی پاسخ به سوالات نیازمند تولید خلاقانه
• 55. fine-tuning برای تولید پاسخ‌های نوآورانه
• 56. مدل‌سازی پاسخ به سوالات نیازمند درک زمینه (Context)
• 57. تنظیم مدل برای حفظ انسجام و ارتباط در پاسخ‌ها
• 58. مدل‌سازی پاسخ به سوالات نیازمند اطلاعات زمانی
• 59. تنظیم مدل برای درک و پردازش اطلاعات زمانی
• 60. مدل‌سازی پاسخ به سوالات نیازمند درک مکانی
• 61. تنظیم مدل برای درک و پردازش اطلاعات مکانی
• 62. بهینه‌سازی مدل برای پاسخ‌دهی سریع (Latency)
• 63. تکنیک‌های کاهش حجم مدل (Model Compression)
• 64. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 65. هرس کردن (Pruning)
• 66. کوانتیزاسیون (Quantization)
• 67. استقرار مدل (Model Deployment)
• 68. ملاحظات اخلاقی در fine-tuning مدل‌های زبانی
• 69. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری مدل
• 70. کاهش سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
• 71. مدل‌سازی پاسخ به سوالات با لحن‌های متعادل و سازنده
• 72. توسعه مدل‌های پاسخ به سوال برای کاربردهای آموزشی
• 73. تطبیق مدل با نیازهای یادگیرندگان مختلف
• 74. fine-tuning مدل‌ها برای آموزش مفاهیم دینی با چارچوب رسمی
• 75. تطبیق مدل با چارچوب فقهی و کلامی تشیع اثنی‌عشری
• 76. تطبیق مدل با چارچوب اقتصادی بانکداری بدون ربا
• 77. تطبیق مدل با چارچوب هنر و سینمای مورد تایید وزارت ارشاد
• 78. تطبیق مدل با چارچوب روانشناسی خانواده ایرانی-اسلامی
• 79. تطبیق مدل با چارچوب تاریخی و سیاسی رسمی کشور
• 80. تطبیق مدل با چارچوب علوم پزشکی و پروتکل‌های وزارت بهداشت
• 81. اصلاح و پالایش لحن مدل برای انطباق کامل با الزامات
• 82. پیاده‌سازی رویکردهای اخلاقی در fine-tuning
• 83. بررسی و رفع سوگیری‌های احتمالی در داده‌های fine-tuning
• 84. اطمینان از عدم تولید محتوای ممنوع یا حساس
• 85. تنظیم دقیق مدل برای پاسخگویی به سوالات تخصصی در چارچوب مجاز
• 86. توسعه مکانیزم‌های بازخورد برای بهبود مستمر مدل
• 87. استفاده از تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای هدایت لحن
• 88. مدل‌سازی پاسخ به سوالات نیازمند تحلیل آماری
• 89. تطبیق مدل با مقررات بانک مرکزی ایران در حوزه مالی
• 90. مدل‌سازی پاسخ به سوالات در حوزه علوم اجتماعی با رویکرد خانواده ایرانی-اسلامی
• 91. بررسی و رفع مغالطات تاریخی و تحریفات احتمالی
• 92. تأکید بر منافع ملی در پاسخ‌های مرتبط با سیاست و روابط بین‌الملل
• 93. مدل‌سازی پاسخ به سوالات در حوزه بهداشت و درمان مطابق با پروتکل‌های رسمی
• 94. تولید محتوای آموزشی سازگار با قوانین جمهوری اسلامی ایران
• 95. فرآیند تایید و مجوزدهی برای محتوای آموزشی دیجیتال
• 96. اهمیت انطباق با آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
• 97. نقش مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی در تولید محتوا
• 98. رعایت حدود شرعی در تمام مراحل تولید محتوا
• 99. تکنیک‌های پیشرفته fine-tuning برای بهبود دقت و ظرافت لحن
• 100. مدل‌سازی پاسخ به سوالات نیازمند درک ظرایف فرهنگی