دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان سنجش تأثیر علّی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان سنجش تأثیر علّی

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. آشنایی با مفاهیم کلیدی در مدل‌های زبانی: توکن‌سازی، جاسازی‌ها
• 3. معماری ترنسفورمر: مکانیسم توجه (Attention) و لایه‌های آن
• 4. مکانیزم توجه خودی (Self-Attention) و اهمیت آن
• 5. کدک‌ها و دیکودرها در معماری ترنسفورمر
• 6. پیش‌توسعه (Pre-training) مدل‌های زبانی: اهداف و روش‌ها
• 7. مفاهیم کلیدی پیش‌توسعه: ماسک‌گذاری کلمات، پیش‌بینی جمله بعدی
• 8. مجموعه داده‌های مورد استفاده در پیش‌توسعه مدل‌های زبانی
• 9. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی پیش‌توسعه‌یافته
• 10. مقدمه‌ای بر تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 11. اهداف تنظیم دقیق: انطباق با وظایف خاص
• 12. روش‌های مختلف تنظیم دقیق: تنظیم دقیق سراسری، تنظیم دقیق پارامترهای انتخابی
• 13. تنظیم دقیق با استفاده از روش‌های کم‌هزینه (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
• 14. آشنایی با LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 15. نحوه عملکرد LoRA و اجزای آن
• 16. تنظیم پارامترهای LoRA: رتبه، آلفا، و نرخ یادگیری
• 17. مزایای استفاده از LoRA نسبت به تنظیم دقیق سراسری
• 18. تنظیم دقیق با استفاده از آداپتورها (Adapters)
• 19. نحوه عملکرد آداپتورها در معماری ترنسفورمر
• 20. مقایسه LoRA و آداپتورها
• 21. تنظیم دقیق با استفاده از Prefix-Tuning
• 22. نحوه عملکرد Prefix-Tuning
• 23. تنظیم دقیق با استفاده از Prompt-Tuning
• 24. نحوه عملکرد Prompt-Tuning
• 25. مقایسه Prefix-Tuning و Prompt-Tuning
• 26. تنظیم دقیق با استفاده از P-Tuning
• 27. نحوه عملکرد P-Tuning
• 28. تنظیم دقیق با استفاده از QLoRA
• 29. مزایای QLoRA در کاهش مصرف حافظه
• 30. پیاده‌سازی LoRA با استفاده از کتابخانه‌های محبوب (مانند Hugging Face)
• 31. مراحل آماده‌سازی داده برای تنظیم دقیق
• 32. انتخاب مجموعه داده مناسب برای تنظیم دقیق
• 33. پیش‌پردازش داده‌ها: توکن‌سازی، ایجاد برچسب‌ها
• 34. تنظیم دقیق با استفاده از مجموعه داده‌های کوچک
• 35. چالش‌های تنظیم دقیق با مجموعه داده‌های کوچک
• 36. تکنیک‌های مقابله با بیش‌برازش (Overfitting) در تنظیم دقیق
• 37. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای وظایف تولید متن
• 38. تنظیم دقیق برای تولید داستان و شعر
• 39. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن
• 40. تنظیم دقیق برای پاسخ به سوالات (Question Answering)
• 41. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
• 42. تنظیم دقیق برای تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 43. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی متن
• 44. تنظیم دقیق برای تشخیص موجودیت نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 45. تنظیم دقیق برای تولید کد (Code Generation)
• 46. کنترل بر میزان سنجش تأثیر علّی در مدل‌های زبانی
• 47. مقدمه‌ای بر سنجش تأثیر علّی (Causal Inference)
• 48. چرا سنجش تأثیر علّی در مدل‌های زبانی مهم است؟
• 49. مفاهیم کلیدی در سنجش تأثیر علّی: متغیرهای مستقل، وابسته، مخدوش‌گر (Confounders)
• 50. مدل‌های گراف علّی (Causal Graphical Models)
• 51. روش‌های تخمین اثرات علّی: روش‌های مبتنی بر تطابق (Matching)
• 52. روش‌های تخمین اثرات علّی: روش‌های مبتنی بر وزن‌دهی (Weighting)
• 53. روش‌های تخمین اثرات علّی: روش‌های مبتنی بر مدل‌سازی (Modeling)
• 54. تکنیک‌های شناسایی متغیرهای مخدوش‌گر در مدل‌های زبانی
• 55. استفاده از مدل‌های زبانی برای شناسایی روابط علّی
• 56. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی با هدف استخراج روابط علّی
• 57. ارزیابی مدل‌های زبانی در وظایف سنجش تأثیر علّی
• 58. معیارهای ارزیابی برای سنجش تأثیر علّی
• 59. چالش‌های سنجش تأثیر علّی در داده‌های متنی
• 60. مثال‌های کاربردی از سنجش تأثیر علّی در حوزه‌های مختلف با استفاده از مدل‌های زبانی
• 61. سنجش تأثیر علّی در توصیه‌های محصول
• 62. سنجش تأثیر علّی در تحلیل اخبار و رسانه‌ها
• 63. سنجش تأثیر علّی در پیش‌بینی رفتار کاربر
• 64. سنجش تأثیر علّی در مطالعات اجتماعی و اقتصادی
• 65. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای تولید توضیحات علّی
• 66. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای استدلال علّی
• 67. ارزیابی قابلیت‌های استدلال علّی مدل‌های زبانی
• 68. اخلاق در سنجش تأثیر علّی و استفاده از مدل‌های زبانی
• 69. سوگیری در داده‌های متنی و تأثیر آن بر سنجش علّی
• 70. راهکارهای کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
• 71. آیندهٔ سنجش تأثیر علّی در مدل‌های زبانی
• 72. پیشرفت‌های اخیر در حوزهٔ سنجش تأثیر علّی با مدل‌های زبانی
• 73. کاربردهای پیشرفتهٔ تنظیم دقیق برای کنترل بر سنجش تأثیر علّی
• 74. چالش‌های عملیاتی در پیاده‌سازی سنجش تأثیر علّی با مدل‌های زبانی
• 75. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای درک بهتر روابط سببی
• 76. تکنیک‌های پیشرفته برای تنظیم دقیق در جهت سنجش تأثیر علّی
• 77. بررسی مدل‌های زبانی متن-به-متن برای سنجش تأثیر علّی
• 78. ملاحظات امنیتی در استفاده از مدل‌های زبانی برای سنجش تأثیر علّی
• 79. مطالعات موردی در پیاده‌سازی سنجش تأثیر علّی با مدل‌های زبانی
• 80. آیندهٔ تحقیقات در زمینهٔ کنترل بر میزان سنجش تأثیر علّی در مدل‌های زبانی