فلش‌کارت‌های آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های شخصی‌سازی شده

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های شخصی‌سازی شده

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. معرفی مدل‌های زبانی
• 3. کاربرد مدل‌های زبانی
• 4. معماری‌های اصلی مدل‌های زبانی
• 5. ترنسفورمرها و معماری‌های مبتنی بر آنها
• 6. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 7. انکودر-دیکودر
• 8. مدل‌های زبانی پیش آموزش دیده (Pre-trained Language Models)
• 9. BERT
• 10. مفاهیم کلیدی در مدل‌های زبانی
• 11. توکن‌سازی (Tokenization)
• 12. کلمات کلیدی و عبارات کلیدی
• 13. جاسازی کلمات (Word Embeddings)
• 14. جاسازی‌های مبتنی بر متن (Contextual Embeddings)
• 15. کتابخانه‌ها و ابزارهای مدل‌های زبانی
• 16. Hugging Face Transformers
• 17. PyTorch
• 18. TensorFlow
• 19. مقدمه‌ای بر Fine-tuning
• 20. چرا Fine-tuning؟
• 21. تفاوت Fine-tuning با Pre-training
• 22. مزایای Fine-tuning
• 23. کاربردهای Fine-tuning
• 24. انواع Fine-tuning
• 25. Fine-tuning تمام پارامترها
• 26. Fine-tuning لایه‌های منتخب
• 27. Fine-tuning با پارامترهای کم (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
• 28. روش‌های PEFT
• 29. LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 30. QLoRA
• 31. Adapter Layers
• 32. Prefix Tuning
• 33. Prompt Tuning
• 34. Data Preparation for Fine-tuning
• 35. اهمیت داده‌های Fine-tuning
• 36. جمع‌آوری داده‌های مرتبط
• 37. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 38. قالب‌بندی داده‌ها برای Fine-tuning
• 39. تولید داده‌های مصنوعی
• 40. برچسب‌گذاری داده‌ها
• 41. تقسیم داده‌ها (آموزش، اعتبارسنجی، تست)
• 42. تنظیم Hyperparameters برای Fine-tuning
• 43. نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 44. اندازه بچ (Batch Size)
• 45. تعداد Epochs
• 46. بهینه‌سازها (Optimizers)
• 47. تنظیمات Scheduler نرخ یادگیری
• 48. تنظیمات Regularization
• 49. تنظیمات Dropouts
• 50. فرآیند Fine-tuning گام به گام
• 51. انتخاب مدل پایه مناسب
• 52. بارگذاری مدل پایه
• 53. آماده‌سازی داده‌ها
• 54. تعریف پارامترهای Fine-tuning
• 55. اجرای حلقه آموزش
• 56. ارزیابی مدل در طول آموزش
• 57. ذخیره مدل Fine-tuned
• 58. متریک‌های ارزیابی برای Fine-tuning
• 59. دقت (Accuracy)
• 60. F1-Score
• 61. Perplexity
• 62. BLEU Score
• 63. ROUGE Score
• 64. ارزیابی کیفی خروجی مدل
• 65. تکنیک‌های پیشرفته Fine-tuning
• 66. Fine-tuning با داده‌های کم (Few-shot Fine-tuning)
• 67. Fine-tuning برای وظایف خاص
• 68. Fine-tuning برای تولید متن خلاقانه
• 69. Fine-tuning برای پاسخگویی به سوالات
• 70. Fine-tuning برای خلاصه‌سازی متن
• 71. Fine-tuning برای ترجمه ماشینی
• 72. Fine-tuning برای تحلیل احساسات
• 73. Fine-tuning برای تولید کد
• 74. Fine-tuning برای شخصیت‌سازی (Persona Generation)
• 75. Fine-tuning برای لحن‌های خاص (مثلاً رسمی، غیررسمی، طنزآمیز)
• 76. Fine-tuning برای سبک نوشتاری خاص
• 77. Fine-tuning برای مخاطبان هدف خاص
• 78. Fine-tuning برای دامنه‌های تخصصی (پزشکی، حقوقی، مالی)
• 79. Fine-tuning برای زبان‌های مختلف
• 80. Fine-tuning تطبیقی (Adaptive Fine-tuning)
• 81. Fine-tuning مداوم (Continual Fine-tuning)
• 82. Fine-tuning با یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning Fine-tuning)
• 83. تنظیم دقیق خروجی مدل
• 84. کنترل طول خروجی
• 85. کنترل تنوع خروجی
• 86. جلوگیری از تکرار
• 87. مدیریت خلاقیت و انسجام
• 88. مدیریت سوگیری در Fine-tuning
• 89. شناسایی سوگیری در داده‌ها
• 90. کاهش سوگیری در داده‌ها
• 91. کاهش سوگیری در فرآیند Fine-tuning
• 92. ارزیابی و رفع سوگیری در مدل Fine-tuned
• 93. اخلاق در Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 94. مسئولیت‌پذیری در Fine-tuning
• 95. شفافیت در Fine-tuning
• 96. کاربردهای اخلاقی Fine-tuning
• 97. ملاحظات امنیتی در Fine-tuning
• 98. حفاظت از داده‌های حساس
• 99. جلوگیری از سوء استفاده
• 100. Fine-tuning برای خلق لحن‌های شخصی‌سازی شده