دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان مشارکت هر ویژگی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان مشارکت هر ویژگی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای جنبه‌های خاص (مانند لحن، سبک)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ و معماری ترنسفورمر
• 2. مبانی یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 3. مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 4. بررسی معماری‌های پیشین مدل‌های زبانی
• 5. انواع روش‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 6. تنظیم دقیق نظارت‌شده (Supervised Fine-tuning)
• 7. مقدمه‌ای بر تنظیم دقیق با داده‌های سفارشی
• 8. آماده‌سازی مجموعه داده برای تنظیم دقیق
• 9. پیش‌پردازش متن و توکن‌سازی
• 10. انتخاب توکن‌ساز مناسب
• 11. تنظیم پارامترهای توکن‌ساز
• 12. ساخت مدل‌های توالی (Sequence Models)
• 13. مفهوم Embedding و انواع آن
• 14. Word Embeddings و Contextual Embeddings
• 15. تکنیک‌های پیشرفته Embedding
• 16. معماری Encoder-Decoder در ترنسفورمر
• 17. مکانیزم Attention و Self-Attention
• 18. کاربرد Attention در مدل‌های زبانی
• 19. مبانی معماری GPT و مدل‌های مولد
• 20. مبانی معماری BERT و مدل‌های نمایشی
• 21. معماری‌های ترنسفورمر برای وظایف خاص
• 22. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی متن
• 23. تنظیم دقیق برای استخراج اطلاعات
• 24. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن
• 25. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
• 26. تنظیم دقیق برای پاسخ به پرسش
• 27. تنظیم دقیق برای تولید متن خلاقانه
• 28. تنظیم دقیق برای چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی
• 29. تنظیم دقیق با استفاده از روش‌های Few-Shot Learning
• 30. تنظیم دقیق با استفاده از روش‌های Zero-Shot Learning
• 31. مقدمه‌ای بر تکنیک‌های Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)
• 32. روش LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 33. جزئیات پیاده‌سازی LoRA
• 34. کاربرد LoRA در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 35. روش Adapter Tuning
• 36. مقایسه LoRA و Adapter Tuning
• 37. روش Prefix Tuning
• 38. روش Prompt Tuning
• 39. مقایسه انواع PEFT
• 40. ارزیابی مدل‌های تنظیم‌شده
• 41. معیارهای ارزیابی در NLP
• 42. ارزیابی کیفیت متن تولیدی
• 43. ارزیابی دقت در وظایف طبقه‌بندی و استخراج
• 44. ارزیابی مدل‌های چت‌بات
• 45. استفاده از ابزارهای ارزیابی خودکار
• 46. اهمیت ارزیابی انسانی
• 47. مدیریت و ذخیره‌سازی مدل‌های تنظیم‌شده
• 48. ملاحظات اخلاقی در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 49. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 50. سوگیری در مدل‌های زبانی و راه‌های مقابله
• 51. شفافیت در مدل‌های زبانی
• 52. مسئولیت‌پذیری در توسعه و استفاده از مدل‌ها
• 53. کاربرد مدل‌های تنظیم‌شده در صنعت
• 54. تنظیم دقیق برای کاربردهای تجاری
• 55. تنظیم دقیق در حوزه آموزش و پرورش
• 56. تنظیم دقیق در حوزه سلامت و پزشکی
• 57. تنظیم دقیق در حوزه حقوق و قانون
• 58. تنظیم دقیق در حوزه رسانه و خبر
• 59. تنظیم دقیق برای بهبود دسترسی‌پذیری
• 60. ملاحظات فنی در پیاده‌سازی تنظیم دقیق
• 61. انتخاب سخت‌افزار مناسب (GPU)
• 62. استفاده از کتابخانه‌های یادگیری عمیق (PyTorch, TensorFlow)
• 63. بهینه‌سازی فرآیند آموزش
• 64. مدیریت حافظه و منابع محاسباتی
• 65. عیب‌یابی و رفع خطا در فرآیند تنظیم دقیق
• 66. نمونه‌های عملی از تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 67. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی فارسی
• 68. چالش‌های تنظیم دقیق مدل‌های زبانی کم‌منبع
• 69. راهکارهای افزایش کارایی در داده‌های کم
• 70. تنظیم دقیق با استفاده از Transfer Learning
• 71. انتقال دانش بین حوزه‌های زبانی
• 72. مباحث پیشرفته در تنظیم دقیق
• 73. تنظیم دقیق مدل‌های چندزبانه
• 74. تنظیم دقیق مدل‌های چندوجهی (Multimodal)
• 75. تنظیم دقیق برای وظایف اکتشاف دانش
• 76. تنظیم دقیق برای استدلال زبانی
• 77. تنظیم دقیق برای درک عمیق متن
• 78. آینده تنظیم دقیق و مدل‌های زبانی
• 79. روندهای نوظهور در PEFT
• 80. توسعه مدل‌های زبانی خود-تنظیم‌شونده
• 81. نقش جامعه علمی در پیشرفت تنظیم دقیق
• 82. اصول مهندسی Prompt برای مدل‌های زبانی
• 83. طراحی Prompt های موثر برای وظایف مختلف
• 84. تکنیک‌های پیشرفته Prompt Engineering
• 85. ارتباط Prompt Engineering با تنظیم دقیق
• 86. تنظیم دقیق با استفاده از Reinforcement Learning
• 87. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 88. کاربرد RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)
• 89. پیاده‌سازی RLHF برای تنظیم دقیق مدل‌ها
• 90. مقایسه RLHF با روش‌های نظارت‌شده
• 91. چالش‌های پیاده‌سازی RLHF
• 92. مباحث تکمیلی در معماری ترنسفورمر
• 93. آینده مدل‌های زبانی و هوش مصنوعی عمومی
• 94. مدل‌های زبانی و تفکر محاسباتی
• 95. اصول توسعه نرم‌افزار برای مدل‌های زبانی
• 96. مدیریت چرخه عمر مدل‌های زبانی
• 97. استانداردهای کدنویسی و مستندسازی
• 98. تنظیم دقیق برای حفظ سبک و لحن
• 99. تنظیم دقیق برای تولید محتوای اخلاقی و سازنده
• 100. مبانی حقوقی و مالکیت معنوی در محتوای تولیدی