فلش‌کارت‌های آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و پاسخ به سوالات در مکالمه

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و پاسخ به سوالات در مکالمه

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترانسفورمر
• 3. لایه توجه (Attention Mechanism)
• 4. رمزگذار و رمزگشا (Encoder-Decoder)
• 5. پیش‌زمینه مدل‌های زبانی
• 6. انواع مدل‌های زبانی
• 7. مدل‌های زبانی خودرگرسیونی (Autoregressive)
• 8. مدل‌های زبانی دوطرفه (Bidirectional)
• 9. مدل‌های زبانی مبتنی بر ماسک (Masked Language Models)
• 10. مفاهیم کلیدی در مدل‌های زبانی
• 11. توکن‌سازی (Tokenization)
• 12. جاسازی کلمات (Word Embeddings)
• 13. جاسازی موقعیتی (Positional Embeddings)
• 14. تابع زیان (Loss Function)
• 15. بهینه‌سازها (Optimizers)
• 16. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 17. فاین-تیونینگ (Fine-tuning) چیست؟
• 18. چرا فاین-تیونینگ ضروری است؟
• 19. مزایای فاین-تیونینگ
• 20. تفاوت فاین-تیونینگ با آموزش از ابتدا
• 21. مراحل کلی فاین-تیونینگ
• 22. انتخاب مدل پایه مناسب
• 23. معیارهای انتخاب مدل پایه
• 24. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده معروف (BERT, GPT, RoBERTa, XLNet)
• 25. داده‌های فاین-تیونینگ
• 26. اهمیت کیفیت داده‌ها
• 27. جمع‌آوری داده‌های مخصوص وظیفه
• 28. برچسب‌گذاری داده‌ها
• 29. پیش‌پردازش داده‌ها
• 30. فرمت‌بندی داده‌ها برای مدل
• 31. تقسیم داده‌ها (آموزش، اعتبارسنجی، تست)
• 32. تکنیک‌های فاین-تیونینگ
• 33. فاین-تیونینگ کامل (Full Fine-tuning)
• 34. فاین-تیونینگ با تنظیمات جزئی (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)
• 35. LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 36. Adapter Layers
• 37. Prefix Tuning
• 38. Prompt Tuning
• 39. نکات عملی در فاین-تیونینگ
• 40. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 41. استفاده از زمان‌بندی نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
• 42. اندازه دسته‌ها (Batch Size)
• 43. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 44. تنظیمات بهینه‌ساز
• 45. تنظیمات Regularization (مانند Dropout, Weight Decay)
• 46. مدیریت حافظه GPU
• 47. استفاده از تکنیک‌های تسریع آموزش
• 48. ارزیابی مدل فاین-تیون شده
• 49. معیارهای ارزیابی وظایف تولید متن
• 50. معیارهای ارزیابی وظایف طبقه‌بندی متن
• 51. معیارهای ارزیابی وظایف پاسخ به سوال
• 52. BLEU, ROUGE, METEOR
• 53. Perplexity
• 54. Accuracy, F1-Score, Precision, Recall
• 55. تشخیص انحراف (Bias) در مدل
• 56. کاهش انحراف در داده‌ها و مدل
• 57. تنظیمات برای دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد
• 58. شناسایی سبک مورد نظر
• 59. جمع‌آوری داده‌های نمونه از سبک مورد نظر
• 60. تنظیم دقیق پارامترهای فاین-تیونینگ برای سبک
• 61. استفاده از تکنیک‌های تولید متن کنترل شده
• 62. تنظیم دما (Temperature) در تولید متن
• 63. تنظیم Top-k و Top-p Sampling
• 64. تکنیک‌های تولید متنی خلاقانه
• 65. استفاده از دستورالعمل‌های (Prompts) خلاقانه
• 66. تکنیک‌های ترکیب سبک‌ها
• 67. ارزیابی دستی سبک تولید شده
• 68. فاین-تیونینگ برای پاسخ به سوالات در مکالمه
• 69. مفاهیم پاسخ به سوال (Question Answering - QA)
• 70. انواع QA (Extractive, Generative, Abstractive)
• 71. داده‌های مناسب برای QA مکالمه‌ای
• 72. فرمت‌بندی دیالوگ برای QA
• 73. فاین-تیونینگ مدل‌های QA
• 74. آموزش مدل برای درک زمینه مکالمه
• 75. مدیریت سوالات پیچیده و مبهم
• 76. پاسخ به سوالات نیازمند استدلال
• 77. پاسخ به سوالات نیازمند بازیابی اطلاعات
• 78. تکنیک‌های بهبود پاسخ به سوال در مکالمه
• 79. بازخورد انسانی (Human Feedback)
• 80. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 81. تنظیم مدل برای حفظ انسجام در مکالمه
• 82. مدیریت حافظه مکالمه‌ای
• 83. پاسخ به سوالات با اطلاعات نادرست (Hallucination)
• 84. شناسایی و کاهش Hallucination
• 85. ارزیابی مدل‌های QA مکالمه‌ای
• 86. سناریوهای واقعی مکالمه
• 87. نکات پیشرفته در فاین-تیونینگ
• 88. فاین-تیونینگ چند وظیفه‌ای (Multi-task Fine-tuning)
• 89. انتقال دانش بین وظایف
• 90. مدل‌های زبانی سفارشی
• 91. بهینه‌سازی برای سخت‌افزارهای خاص
• 92. ملاحظات اخلاقی در فاین-تیونینگ
• 93. حریم خصوصی داده‌ها
• 94. امنیت مدل
• 95. مسئولیت‌پذیری
• 96. آینده فاین-تیونینگ مدل‌های زبانی
• 97. رویکردهای جدید در PEFT
• 98. خودکارسازی فرآیند فاین-تیونینگ
• 99. تکنیک‌های یادگیری بدون نظارت در فاین-تیونینگ
• 100. کاربرد فاین-تیونینگ در صنایع مختلف