فلش‌کارت‌های آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان ابراز نقد اجتماعی

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان ابراز نقد اجتماعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه ای بر مدل های زبانی بزرگ
• 2. مبانی مدل های زبانی
• 3. معماری ترانسفورمر
• 4. توکن سازی و جاسازی
• 5. آموزش پیشین (Pre-training)
• 6. مفاهیم کلیدی آموزش پیشین
• 7. اهداف آموزش پیشین
• 8. مجموعه داده های آموزش پیشین
• 9. معیارهای ارزیابی مدل های زبانی
• 10. مقدمه ای بر Fine-tuning
• 11. چرا Fine-tuning مهم است؟
• 12. تفاوت Fine-tuning با آموزش پیشین
• 13. روش های Fine-tuning
• 14. Fine-tuning پارامترهای کامل
• 15. Fine-tuning با پارامترهای محدود (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)
• 16. انواع PEFT
• 17. LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 18. QLoRA (Quantized LoRA)
• 19. Adapter Tuning
• 20. Prefix Tuning
• 21. Prompt Tuning
• 22. P-Tuning
• 23. مقدمه ای بر نقد اجتماعی
• 24. تعریف نقد اجتماعی
• 25. انواع نقد اجتماعی (سیاسی، اقتصادی، فرهنگی، اخلاقی)
• 26. اهمیت نقد اجتماعی در جامعه
• 27. چالش های نقد اجتماعی
• 28. سوگیری در مدل های زبانی
• 29. انواع سوگیری (جنسیتی، نژادی، سیاسی، فرهنگی)
• 30. تاثیر سوگیری بر خروجی مدل ها
• 31. چگونه سوگیری در مدل های زبانی ظاهر می شود؟
• 32. شناسایی سوگیری در متن
• 33. اندازه گیری سوگیری
• 34. مقدمه ای بر کنترل ابراز نقد اجتماعی
• 35. چرا نیاز به کنترل ابراز نقد اجتماعی داریم؟
• 36. اهداف کنترل ابراز نقد اجتماعی
• 37. مرز بین نقد سازنده و تخریب کننده
• 38. ابعاد کنترل ابراز نقد اجتماعی
• 39. کنترل لحن (Tone)
• 40. کنترل شدت (Intensity)
• 41. کنترل جهت گیری (Direction)
• 42. کنترل مخاطب (Audience)
• 43. روش های Fine-tuning برای کنترل نقد اجتماعی
• 44. Fine-tuning نظارت شده (Supervised Fine-tuning)
• 45. جمع آوری داده های Fine-tuning
• 46. برچسب گذاری داده ها برای نقد اجتماعی
• 47. دسته بندی نقد اجتماعی
• 48. مقیاس بندی شدت نقد
• 49. تعریف معیارهای کیفی برای نقد
• 50. تنظیم پارامترهای Fine-tuning
• 51. انتخاب تابع هزینه (Loss Function)
• 52. بهینه سازی (Optimization)
• 53. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 54. تعداد Epoch ها
• 55. اندازه Batch
• 56. Fine-tuning با استفاده از داده های مصنوعی (Synthetic Data Generation)
• 57. تولید مثال های نقد اجتماعی با سطوح مختلف
• 58. استفاده از مدل های دیگر برای تولید داده
• 59. Fine-tuning با رویکردهای تقویتی (Reinforcement Learning - RL)
• 60. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 61. طراحی تابع پاداش (Reward Function) برای نقد اجتماعی
• 62. آموزش مدل با استفاده از بازخورد انسانی
• 63. تکنیک های PEFT برای کنترل نقد اجتماعی
• 64. تنظیم LoRA برای کنترل لحن و شدت نقد
• 65. استفاده از Adapter Tuning برای فیلتر کردن نقد نامناسب
• 66. Prefix Tuning برای هدایت مدل به سمت نقد خاص
• 67. Prompt Tuning برای شکل دهی به نوع نقد
• 68. استفاده از QLoRA برای Fine-tuning کارآمد
• 69. ارزیابی مدل های Fine-tuned شده
• 70. معیارهای ارزیابی کمی برای نقد اجتماعی
• 71. دقت (Accuracy)
• 72. دقت (Precision)
• 73. بازیابی (Recall)
• 74. امتیاز F1
• 75. معیارهای ارزیابی کیفی برای نقد اجتماعی
• 76. ارزیابی توسط انسان (Human Evaluation)
• 77. بررسی تنوع پاسخ ها
• 78. بررسی عادلانه بودن (Fairness)
• 79. بررسی عدم سوگیری (Bias Mitigation)
• 80. تست های A/B
• 81. سناریوهای کاربردی Fine-tuning برای کنترل نقد اجتماعی
• 82. تولید محتوای رسانه ای مسئولانه
• 83. مدیریت انجمن های آنلاین
• 84. پشتیبانی از مشتری با رویکرد سازنده
• 85. تحلیل احساسات با در نظر گرفتن ابعاد نقد
• 86. تولید پاسخ های دیپلماتیک
• 87. کمک به تدوین سیاست گذاری ها
• 88. آموزش و آگاهی بخشی اجتماعی
• 89. چالش ها و ملاحظات اخلاقی
• 90. مرز باریک بین کنترل و سانسور
• 91. حفظ آزادی بیان
• 92. جلوگیری از سوء استفاده از مدل ها
• 93. شفافیت در فرآیند Fine-tuning
• 94. اهمیت تفسیرپذیری (Interpretability)
• 95. مسائل مربوط به حریم خصوصی داده ها
• 96. ملاحظات فرهنگی و زبانی در Fine-tuning
• 97. تنظیم مدل برای زبان ها و فرهنگ های مختلف
• 98. حساسیت به مفاهیم فرهنگی
• 99. تفاوت در برداشت از نقد
• 100. آینده Fine-tuning مدل های زبانی برای کنترل نقد اجتماعی