فلش‌کارت‌های آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های مرتبط با گفتمان در مدل‌سازی زبان چندوجهی

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های مرتبط با گفتمان در مدل‌سازی زبان چندوجهی

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 و مدل سازی زبان چندوجهی
• 2. تعریف مدل سازی زبان چندوجهی
• 3. اهمیت مدل سازی زبان چندوجهی
• 4. کاربردهای مدل سازی زبان چندوجهی
• 5. چالش های مدل سازی زبان چندوجهی
• 6. مقدمه ای بر Fine-Tuning
• 7. تعریف Fine-Tuning
• 8. چرا Fine-Tuning؟
• 9. تفاوت Fine-Tuning با Pre-training
• 10. انواع Fine-Tuning
• 11. مقدمه ای بر لحن و گفتمان
• 12. تعریف لحن در زبان
• 13. انواع لحن ها
• 14. تعریف گفتمان
• 15. ارتباط لحن و گفتمان
• 16. اهمیت لحن و گفتمان در ارتباطات انسانی
• 17. مدل های زبانی پایه برای Fine-Tuning
• 18. معرفی مدل های زبانی بزرگ (LLMs)
• 19. معماری ترنسفورمر (Transformer Architecture)
• 20. مدل های مبتنی بر ترنسفورمر (مانند BERT, GPT)
• 21. مبانی Pre-training مدل های زبانی
• 22. مجموعه داده های Pre-training
• 23. اهداف Pre-training
• 24. روش های Pre-training (مانند Masked Language Modeling)
• 25. Fine-Tuning برای خلق لحن های مرتبط با گفتمان
• 26. مفهوم Fine-Tuning تخصصی برای لحن
• 27. چرا Fine-Tuning برای لحن مهم است؟
• 28. چالش های Fine-Tuning برای لحن
• 29. مراحل کلی Fine-Tuning برای لحن
• 30. انتخاب مدل پایه مناسب
• 31. معیارهای انتخاب مدل پایه
• 32. مدل های GPT (Generative Pre-trained Transformer)
• 33. مدل های BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
• 34. مدل های T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)
• 35. مدل های مولتی مودال (مانند ViLT, CLIP)
• 36. جمع آوری و آماده سازی داده های Fine-Tuning
• 37. اهمیت کیفیت داده ها
• 38. انواع داده های Fine-Tuning برای لحن
• 39. داده های برچسب گذاری شده (Labeled Data)
• 40. داده های بدون برچسب (Unlabeled Data)
• 41. تولید داده های مصنوعی (Synthetic Data Generation)
• 42. روش های برچسب گذاری لحن
• 43. اهمیت تنوع در داده ها
• 44. پاکسازی و پیش پردازش داده ها
• 45. Tokenization و Encoding
• 46. مدیریت داده های نامتعادل (Imbalanced Data)
• 47. طراحی معماری Fine-Tuning
• 48. تنظیم لایه های خروجی (Output Layers)
• 49. اضافه کردن لایه های جدید (New Layers)
• 50. استفاده از لایه های موجود (Existing Layers)
• 51. Fine-Tuning کامل (Full Fine-Tuning)
• 52. Fine-Tuning پارامترهای انتخابی (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
• 53. روش های PEFT: LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 54. روش های PEFT: Prefix Tuning
• 55. روش های PEFT: Prompt Tuning
• 56. روش های PEFT: Adapters
• 57. انتخاب تابع هزینه (Loss Function)
• 58. تابع هزینه برای طبقه بندی لحن
• 59. تابع هزینه برای تولید لحن
• 60. تابع هزینه برای تطابق لحن
• 61. بهینه سازی فرآیند Fine-Tuning
• 62. انتخاب بهینه ساز (Optimizer)
• 63. نرخ یادگیری (Learning Rate) و زمان بندی آن (Scheduler)
• 64. اندازه دسته (Batch Size)
• 65. تعداد دوره ها (Epochs)
• 66. نظارت بر فرآیند آموزش (Monitoring Training)
• 67. استفاده از معیارهای ارزیابی (Evaluation Metrics)
• 68. معیارهای ارزیابی برای طبقه بندی لحن
• 69. معیارهای ارزیابی برای تولید لحن
• 70. معیارهای ارزیابی برای تطابق لحن
• 71. تکنیک های جلوگیری از Overfitting
• 72. Regularization (L1, L2)
• 73. Dropout
• 74. Early Stopping
• 75. Data Augmentation
• 76. ارزیابی مدل Fine-Tuned
• 77. تنظیم پارامترهای هایپر (Hyperparameter Tuning)
• 78. Grid Search
• 79. Random Search
• 80. Bayesian Optimization
• 81. ارزیابی بر روی مجموعه داده تست (Test Set)
• 82. تحلیل خطاهای مدل (Error Analysis)
• 83. تفسیرپذیری مدل (Model Interpretability)
• 84. Fine-Tuning برای تولید لحن خاص (Generative Fine-Tuning)
• 85. تنظیم مدل برای تولید پاسخ های طنز آمیز
• 86. تنظیم مدل برای تولید پاسخ های رسمی
• 87. تنظیم مدل برای تولید پاسخ های همدلانه
• 88. تنظیم مدل برای تولید پاسخ های انتقادی
• 89. تنظیم مدل برای تولید پاسخ های انگیزشی
• 90. Fine-Tuning برای طبقه بندی لحن (Classification Fine-Tuning)
• 91. طبقه بندی لحن در نظرات کاربران
• 92. طبقه بندی لحن در اخبار
• 93. طبقه بندی لحن در مکالمات
• 94. Fine-Tuning برای تطابق لحن (Style Transfer Fine-Tuning)
• 95. تغییر لحن یک متن از رسمی به غیررسمی
• 96. تغییر لحن یک متن از منفی به مثبت
• 97. تغییر لحن یک متن از خنثی به طنز آمیز
• 98. Fine-Tuning مدل های چندوجهی برای لحن
• 99. ادغام اطلاعات بصری در Fine-Tuning لحن
• 100. ادغام اطلاعات صوتی در Fine-Tuning لحن