فلش‌کارت‌های آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری LoRA (Low-Rank Adaptation)

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری LoRA (Low-Rank Adaptation)

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. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی
• 3. معماری‌های کلیدی مدل‌های زبانی (ترانسفورمرها)
• 4. مبانی ترانسفورمرها: مکانیزم توجه
• 5. مبانی ترانسفورمرها: رمزگذار و رمزگشا
• 6. مبانی ترانسفورمرها: جاسازی‌ها (Embeddings)
• 7. مبانی ترانسفورمرها: لایه‌های پیشخور (Feed-Forward Layers)
• 8. مبانی ترانسفورمرها: نرمال‌سازی لایه‌ای (Layer Normalization)
• 9. مبانی ترانسفورمرها: اتصالات باقی‌مانده (Residual Connections)
• 10. انواع مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 11. مدل‌های زبانی مولد (Generative LLMs)
• 12. مدل‌های زبانی تفهیمی (Discriminative LLMs)
• 13. کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ
• 14. تولید متن
• 15. ترجمه ماشینی
• 16. خلاصه‌سازی متن
• 17. پاسخ به سوال
• 18. تحلیل احساسات
• 19. دستیارهای مجازی
• 20. چالش‌های مدل‌های زبانی بزرگ
• 21. هزینه محاسباتی بالا
• 22. نیاز به داده‌های عظیم
• 23. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 24. مشکلات امنیتی و حریم خصوصی
• 25. قابلیت تفسیر (Interpretability)
• 26. مفهوم Fine-tuning (تنظیم دقیق)
• 27. چرا Fine-tuning لازم است؟
• 28. انواع Fine-tuning
• 29. Fine-tuning کامل (Full Fine-tuning)
• 30. مزایای Fine-tuning کامل
• 31. معایب Fine-tuning کامل
• 32. Fine-tuning پارامترهای انتخابی (Selective Parameter Fine-tuning)
• 33. Fine-tuning با پارامترهای اضافی (Adapter-based Fine-tuning)
• 34. مقدمه بر LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 35. چرا LoRA؟ مشکلات Fine-tuning کامل
• 36. ایده اصلی LoRA
• 37. نحوه عملکرد LoRA: ماتریس‌های کم‌رتبه
• 38. تزریق ماتریس‌های LoRA به معماری ترانسفورمر
• 39. تطبیق ماتریس‌های وزن اصلی
• 40. تطبیق لایه‌های توجه (Attention Layers)
• 41. تطبیق لایه‌های پیشخور (Feed-Forward Layers)
• 42. ماتریس‌های A و B در LoRA
• 43. ابعاد ماتریس‌های LoRA (رتبه r)
• 44. تأثیر رتبه r بر عملکرد و هزینه
• 45. مزایای LoRA
• 46. کاهش قابل توجه پارامترهای قابل آموزش
• 47. کاهش هزینه‌های محاسباتی (زمان و حافظه)
• 48. کاهش اندازه مدل نهایی
• 49. امکان آموزش همزمان چندین وظیفه (Task) با یک مدل پایه
• 50. سهولت در جابجایی بین وظایف
• 51. عدم نیاز به تغییر معماری مدل پایه
• 52. عدم نیاز به نگهداری وزن‌های کامل مدل برای هر وظیفه
• 53. معایب LoRA (محدودیت‌ها)
• 54. ممکن است برای تمام وظایف به خوبی Fine-tuning کامل عمل نکند
• 55. تأثیر انتخاب رتبه r بر نتایج
• 56. پیاده‌سازی LoRA
• 57. مراحل کلی پیاده‌سازی LoRA
• 58. انتخاب مدل پایه (Pre-trained Model)
• 59. انتخاب داده‌های Fine-tuning
• 60. تنظیم هایپرپارامترهای LoRA
• 61. تنظیم رتبه (r)
• 62. تنظیم آلفا (Alpha)
• 63. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 64. تنظیم تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 65. تنظیم اندازه دسته‌بندی (Batch Size)
• 66. آماده‌سازی داده‌ها برای Fine-tuning
• 67. قالب‌بندی داده‌ها
• 68. پیش‌پردازش داده‌ها
• 69. تنظیمات پیاده‌سازی در کتابخانه‌های محبوب (مانند Hugging Face Transformers)
• 70. استفاده از کتابخانه PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning)
• 71. پیکربندی LoRA در PEFT
• 72. آموزش مدل با LoRA
• 73. ارزیابی مدل Fine-tuned شده
• 74. معیارهای ارزیابی برای وظایف مختلف
• 75. کاربرد LoRA در سفارشی‌سازی لحن مدل
• 76. تعریف لحن (Tone) در مدل‌های زبانی
• 77. مثال‌هایی از لحن‌های مختلف (رسمی، غیررسمی، طنز، علمی، همدلانه)
• 78. چگونه LoRA به تغییر لحن کمک می‌کند؟
• 79. تأثیر LoRA بر توزیع کلمات و ساختار جملات
• 80. تنظیم لحن با استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری شده لحن
• 81. تنظیم لحن با استفاده از داده‌های بدون برچسب (با رویکردهای خاص)
• 82. مطالعه موردی: سفارشی‌سازی لحن برای خدمات مشتری
• 83. مطالعه موردی: سفارشی‌سازی لحن برای تولید محتوای خلاقانه
• 84. مطالعه موردی: سفارشی‌سازی لحن برای آموزش
• 85. نکات پیشرفته در استفاده از LoRA
• 86. تنظیم LoRA برای لایه‌های مختلف مدل
• 87. تنظیم LoRA برای ماژول‌های مختلف (مانند Attention، Feed-Forward)
• 88. ترکیب LoRA با سایر تکنیک‌های PEFT
• 89. تکنیک‌های ادغام و ترکیب مدل‌های LoRA
• 90. استفاده از LoRA برای یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 91. مقایسه LoRA با سایر روش‌های PEFT (مانند Prefix Tuning، Prompt Tuning)
• 92. آینده LoRA و تکنیک‌های مشابه
• 93. چالش‌های پیش رو در سفارشی‌سازی لحن
• 94. ارزیابی عینی لحن
• 95. تضمین ثبات لحن
• 96. جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
• 97. مسائل اخلاقی در سفارشی‌سازی لحن
• 98. جمع‌بندی و نکات کلیدی
• 99. مسیر یادگیری بیشتر