فلش‌کارت‌های آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های متعادل

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های متعادل

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. مبانی مدل‌های زبانی
• 3. معماری ترنسفورمر
• 4. مکانیزم توجه
• 5. پرتوهای توجه
• 6. مزایای ترنسفورمرها
• 7. مدل‌های زبانی از پیش آموزش دیده
• 8. مفاهیم پیش‌آموزش
• 9. مجموعه داده‌های پیش‌آموزش
• 10. اهداف پیش‌آموزش
• 11. مدل‌های زبانی محبوب (GPT، BERT، T5)
• 12. فرایند fine-tuning
• 13. اهمیت fine-tuning
• 14. تفاوت fine-tuning و پیش‌آموزش
• 15. مراحل fine-tuning
• 16. انتخاب مدل پایه مناسب
• 17. معیارهای انتخاب مدل پایه
• 18. مدل‌های زبانی تخصصی
• 19. مجموعه داده‌های fine-tuning
• 20. جمع‌آوری داده‌های fine-tuning
• 21. کیفیت داده‌های fine-tuning
• 22. اندازه مجموعه داده‌های fine-tuning
• 23. پیش‌پردازش داده‌ها
• 24. توکنایز کردن
• 25. استراتژی‌های توکنایز کردن
• 26. نرمال‌سازی متن
• 27. پاکسازی داده‌ها
• 28. تعیین لحن (Tone)
• 29. مفهوم لحن در متن
• 30. انواع لحن (رسمی، غیررسمی، طنز، علمی، و غیره)
• 31. شناسایی لحن در داده‌ها
• 32. تعریف لحن متعادل
• 33. چالش‌های خلق لحن متعادل
• 34. اهمیت لحن متعادل در کاربردها
• 35. استراتژی‌های fine-tuning برای لحن متعادل
• 36. تنظیم دقیق پارامترهای لحن
• 37. استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری شده با لحن
• 38. تکنیک‌های fine-tuning نظارت شده
• 39. آموزش با تقویت (Reinforcement Learning)
• 40. RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)
• 41. مزایای RLHF برای لحن
• 42. پیاده‌سازی RLHF
• 43. نقش پاداش‌دهنده (Reward Model)
• 44. طراحی تابع پاداش برای لحن
• 45. ارزیابی پاداش‌دهنده
• 46. Fine-tuning با روش‌های بدون نظارت
• 47. یادگیری نیمه‌نظارت شده
• 48. Fine-tuning با داده‌های ترکیبی
• 49. تنظیم دقیق لایه‌های خروجی
• 50. تنظیم دقیق تمام پارامترها
• 51. آموزش انتها به انتها (End-to-end training)
• 52. تکنیک‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 53. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 54. تنظیم نرخ یادگیری پویا
• 55. استفاده از زمان‌بندی نرخ یادگیری (Learning Rate Schedulers)
• 56. بهینه‌سازها (Optimizers)
• 57. تنظیم پارامترهای بهینه‌ساز
• 58. تنظیم اندازه دسته‌ها (Batch Size)
• 59. تنظیم تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 60. اعتبارسنجی (Validation)
• 61. معیارهای ارزیابی لحن
• 62. معیارهای کمی ارزیابی لحن
• 63. معیارهای کیفی ارزیابی لحن
• 64. ارزیابی انسانی
• 65. ابزارهای ارزیابی لحن
• 66. تکنیک‌های کاهش واریانس (Variance Reduction)
• 67. تنظیم منظم‌سازی (Regularization)
• 68. Drop out
• 69. Weight Decay
• 70. Early Stopping
• 71. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 72. تنظیم دمای خروجی (Temperature Scaling)
• 73. نمونه‌برداری از خروجی
• 74. تکنیک‌های تولید متن خلاقانه
• 75. کنترل خروجی مدل
• 76. مدیریت تکرار در خروجی
• 77. تولید متن با تنوع بالا
• 78. تنظیم دقیق برای کاربردهای خاص
• 79. Fine-tuning برای نوشتن محتوا
• 80. Fine-tuning برای خدمات مشتری
• 81. Fine-tuning برای تولید داستان
• 82. Fine-tuning برای شعر
• 83. Fine-tuning برای خلاصه‌نویسی
• 84. Fine-tuning برای ترجمه
• 85. Fine-tuning برای چت‌بات‌ها
• 86. Fine-tuning برای دستیارهای صوتی
• 87. Fine-tuning برای نوشتن کد
• 88. Fine-tuning برای مقالات علمی
• 89. Fine-tuning برای پست‌های شبکه‌های اجتماعی
• 90. Fine-tuning برای ایمیل‌های کاری
• 91. Fine-tuning برای سخنرانی‌ها
• 92. Fine-tuning برای دیالوگ‌های نمایشی
• 93. Fine-tuning برای سناریوهای آموزشی
• 94. Fine-tuning برای بازی‌های ویدئویی
• 95. Fine-tuning برای برندینگ
• 96. Fine-tuning برای بازاریابی
• 97. Fine-tuning برای صداقت و بی‌طرفی
• 98. Fine-tuning برای جلوگیری از سوگیری (Bias)
• 99. شناسایی سوگیری در مدل‌های زبانی
• 100. تکنیک‌های کاهش سوگیری