فلش‌کارت‌های آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های ملموس و قابل درک

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های ملموس و قابل درک

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. پیشرفت های اخیر در مدل های زبانی
• 3. کاربرد مدل های زبانی در دنیای واقعی
• 4. مفهوم fine-tuning
• 5. چرا fine-tuning مهم است؟
• 6. تفاوت fine-tuning با pre-training
• 7. انواع fine-tuning
• 8. fine-tuning پارامتری
• 9. fine-tuning غیر پارامتری
• 10. fine-tuning در سطح لایه
• 11. fine-tuning در سطح پارامتر
• 12. fine-tuning با انتقال یادگیری
• 13. انتقال یادگیری چیست؟
• 14. مزایای انتقال یادگیری
• 15. معایب انتقال یادگیری
• 16. انواع معماری های مدل های زبانی
• 17. ترنسفورمرها
• 18. مدل های مبتنی بر اتنشن
• 19. BERT
• 20. ALBERTa
• 21. RoBERTa
• 22. XLNet
• 23. مفاهیم کلیدی در fine-tuning
• 24. مجموعه داده برای fine-tuning
• 25. کیفیت داده در fine-tuning
• 26. حجم داده در fine-tuning
• 27. پیش پردازش داده برای fine-tuning
• 28. پاکسازی داده
• 29. نرمال سازی داده
• 30. توکن سازی
• 31. تنظیمات هایپرپارامترها
• 32. نرخ یادگیری
• 33. اندازه بچ
• 34. تعداد دوره ها
• 35. بهینه سازها
• 36. گرم کردن نرخ یادگیری
• 37. تنظیمات بهینه سازی
• 38. استراتژی های fine-tuning
• 39. fine-tuning کل مدل
• 40. fine-tuning لایه های خاص
• 41. fine-tuning پارامترهای اضافی
• 42. fine-tuning با وزن دهی
• 43. fine-tuning با تنظیمات فعال سازی
• 44. fine-tuning با تنظیمات نرمال سازی
• 45. fine-tuning با تنظیمات لایه های خروجی
• 46. fine-tuning با تنظیمات لایه های ورودی
• 47. fine-tuning برای وظایف خاص
• 48. تولید متن
• 49. خلاصه سازی متن
• 50. ترجمه ماشینی
• 51. پاسخگویی به سوالات
• 52. تحلیل احساسات
• 53. شناسایی موجودیت نامگذاری شده (NER)
• 54. کلاس بندی متن
• 55. تولید کد
• 56. تولید دیالوگ
• 57. خلق لحن های ملموس
• 58. شناخت لحن
• 59. انواع لحن ها
• 60. لحن رسمی
• 61. لحن غیررسمی
• 62. لحن طنز
• 63. لحن جدی
• 64. لحن علمی
• 65. لحن ادبی
• 66. لحن تبلیغاتی
• 67. لحن دوستانه
• 68. لحن همدلانه
• 69. لحن قاطع
• 70. لحن انتقادی
• 71. لحن انگیزشی
• 72. شناخت لحن در متن
• 73. استفاده از fine-tuning برای خلق لحن
• 74. انتخاب مدل پایه مناسب
• 75. انتخاب مجموعه داده برای fine-tuning لحن
• 76. پیش پردازش داده برای fine-tuning لحن
• 77. تنظیم هایپرپارامترها برای fine-tuning لحن
• 78. ارزیابی مدل fine-tuned برای لحن
• 79. معیارهای ارزیابی لحن
• 80. ارزیابی کیفی لحن
• 81. ارزیابی کمی لحن
• 82. تکنیک های پیشرفته fine-tuning برای لحن
• 83. fine-tuning با چند وظیفه ای
• 84. fine-tuning با یادگیری تقویتی
• 85. fine-tuning با تنظیمات صریح لحن
• 86. fine-tuning با استفاده از مثال های نمونه لحن
• 87. fine-tuning با استفاده از دستورالعمل های لحن
• 88. fine-tuning با استفاده از برچسب گذاری لحن
• 89. fine-tuning برای لحن های پیچیده
• 90. fine-tuning برای لحن های متناقض
• 91. fine-tuning برای لحن های ظریف
• 92. fine-tuning برای لحن های فرهنگی
• 93. fine-tuning برای لحن های شخصی
• 94. چالش ها در fine-tuning مدل های زبانی
• 95. کمبود داده برای وظایف خاص
• 96. overfitting
• 97. underfitting
• 98. تعصبات در داده ها
• 99. سوگیری های مدل
• 100. عدم قطعیت در خروجی مدل