دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Data Augmentation Techniques 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 Data Augmentation Techniques

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 و معماری آن‌ها
• 2. مبانی یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
• 3. آشنایی با معماری ترنسفورمر
• 4. اجزای کلیدی ترنسفورمر: مکانیزم توجه
• 5. پیاده‌سازی مکانیزم توجه
• 6. لایه انکودر و دیکودر در ترنسفورمر
• 7. آموزش مدل‌های زبانی پایه
• 8. فراپارامترها در آموزش مدل‌های زبانی
• 9. بهینه‌سازها و نرخ یادگیری
• 10. تنظیم نرخ یادگیری و زمان‌بندی آن
• 11. تکنیک‌های تنظیم‌گرهای مدل
• 12. مدیریت داده‌ها و پیش‌پردازش متون
• 13. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌های متنی
• 14. Tokenization: روش‌ها و ابزارها
• 15. Vocabulary Building و مدیریت واژگان
• 16. تکنیک‌های Data Augmentation برای متون
• 17. افزایش داده با جایگزینی کلمات
• 18. افزایش داده با حذف و درج کلمات
• 19. افزایش داده با تعویض ترتیب کلمات
• 20. استفاده از مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده
• 21. Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 22. تنظیم دقیق مدل برای وظایف خاص
• 23. تکنیک‌های Fine-tuning کارآمد
• 24. Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)
• 25. LoRA: Low-Rank Adaptation
• 26. QLoRA: Quantized LoRA
• 27. Prefix Tuning
• 28. Prompt Tuning
• 29. Adapter Tuning
• 30. آشنایی با لحن و سبک در مدل‌های زبانی
• 31. شناسایی لحن در متون
• 32. دسته‌بندی لحن متون
• 33. تکنیک‌های استخراج ویژگی‌های لحن
• 34. مدل‌سازی لحن با استفاده از مدل‌های زبانی
• 35. Fine-tuning برای انطباق لحن
• 36. تنظیم لحن به سمت رسمی
• 37. تنظیم لحن به سمت غیررسمی
• 38. تنظیم لحن برای لحن علمی
• 39. تنظیم لحن برای لحن داستانی
• 40. تنظیم لحن برای لحن خبری
• 41. تنظیم لحن برای لحن تعاملی
• 42. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned
• 43. معیارهای ارزیابی برای وظایف زبانی
• 44. معیارهای ارزیابی برای انطباق لحن
• 45. تست‌های A/B برای ارزیابی لحن
• 46. تجزیه و تحلیل خطاهای مدل
• 47. ملاحظات اخلاقی در Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 48. شفافیت و قابلیت توضیح مدل
• 49. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 50. کاهش سوگیری در فرآیند Fine-tuning
• 51. حفظ حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
• 52. کاربردهای Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 53. تولید محتوای سازگار با لحن برند
• 54. تولید محتوای آموزشی با لحن مناسب
• 55. بهبود دستیاران مجازی
• 56. شخصی‌سازی تجربه کاربری
• 57. تولید متن خلاقانه با لحن دلخواه
• 58. سیستم‌های پرسش و پاسخ با لحن مناسب
• 59. خلاصه‌سازی متون با حفظ لحن
• 60. ترجمه ماشینی با در نظر گرفتن لحن
• 61. تحلیل احساسات با دقت بیشتر
• 62. بازبینی و ویرایش متن خودکار
• 63. کاربرد در صنعت نشر و رسانه
• 64. کاربرد در آموزش و پرورش
• 65. کاربرد در خدمات مشتریان
• 66. کاربرد در توسعه بازی‌های کامپیوتری
• 67. کاربرد در تحقیقات علمی
• 68. پیشرفت‌های اخیر در Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 69. معماری‌های جدید برای Fine-tuning
• 70. تکنیک‌های جدید Data Augmentation
• 71. روش‌های نوین ارزیابی لحن
• 72. مدل‌های زبانی چندوجهی و Fine-tuning آن‌ها
• 73. Fine-tuning برای زبان فارسی
• 74. چالش‌های Fine-tuning مدل‌های زبانی فارسی
• 75. منابع داده‌های فارسی برای Fine-tuning
• 76. ابزارها و کتابخانه‌های مرتبط با زبان فارسی
• 77. آینده Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 78. روندهای نوظهور در Fine-tuning
• 79. تاثیر Fine-tuning بر هوش مصنوعی مولد
• 80. کاربرد Fine-tuning در حل مسائل پیچیده
• 81. اهمیت Fine-tuning در توسعه هوش مصنوعی مسئولانه
• 82. مسیرهای یادگیری برای متخصصان Fine-tuning
• 83. کارگاه‌های عملی Fine-tuning
• 84. پروژه‌های Fine-tuning با داده‌های واقعی
• 85. مطالعات موردی موفق در Fine-tuning
• 86. مقایسه رویکردهای مختلف Fine-tuning
• 87. انتخاب بهترین تکنیک Fine-tuning برای هر وظیفه
• 88. بهینه‌سازی منابع محاسباتی برای Fine-tuning
• 89. یادگیری انتقالی و Fine-tuning
• 90. تنظیم دقیق مدل‌های بزرگ زبانی (LLMs)
• 91. چالش‌های Fine-tuning LLMs
• 92. تکنیک‌های PEFT برای LLMs
• 93. ارزیابی LLMs Fine-tuned
• 94. کاربرد LLMs Fine-tuned در دنیای واقعی
• 95. ملاحظات امنیتی در Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 96. جلوگیری از سوءاستفاده از مدل‌های Fine-tuned
• 97. تکنیک‌های دفاع در برابر حملات adversarial
• 98. آموزش مداوم مدل‌ها
• 99. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل‌های Fine-tuned