فلش‌کارت‌های آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان تمایز سبک‌ها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان تمایز سبک‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمات و مفاهیم پایه در مدل‌های زبانی
• 2. آشنایی با معماری ترانسفورمر
• 3. مفهوم توکن‌سازی و انواع آن
• 4. کاربرد توکن‌سازی در زبان فارسی
• 5. مبانی یادگیری عمیق برای مدل‌های زبانی
• 6. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها
• 7. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 8. واحد دروازه‌بندی بازگشتی (GRU)
• 9. مفهوم جاسازی کلمات (Word Embeddings)
• 10. تکنیک‌های تولید جاسازی کلمات (Word2Vec, GloVe)
• 11. شباهت معنایی بین کلمات با استفاده از جاسازی‌ها
• 12. مقدمات fine-tuning مدل‌های زبانی
• 13. تفاوت fine-tuning با pre-training
• 14. مراحل کلی fine-tuning
• 15. انتخاب مدل پایه مناسب برای fine-tuning
• 16. معیارهای انتخاب مدل پایه
• 17. مجموعه داده‌های مناسب برای fine-tuning
• 18. اهمیت کیفیت و حجم داده در fine-tuning
• 19. پیش‌پردازش داده‌ها برای fine-tuning
• 20. پاکسازی متن و حذف نویز
• 21. نرمال‌سازی متن و یکسان‌سازی
• 22. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 23. روش‌های تولید داده‌های مصنوعی
• 24. مدل‌سازی سبک (Style Modeling)
• 25. شناسایی و تعریف سبک‌های زبانی
• 26. مفهوم تمایز سبک (Style Differentiation)
• 27. تکنیک‌های fine-tuning برای تمایز سبک
• 28. آموزش طبقه‌بندی‌کننده سبک
• 29. تنظیم دقیق مدل برای تشخیص سبک
• 30. استفاده از لایه‌های اضافی برای طبقه‌بندی سبک
• 31. روش‌های یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 32. ترکیب وظایف تشخیص سبک و تولید متن
• 33. fine-tuning برای تولید متن با سبک مشخص
• 34. کنترل پارامترهای تولید متن
• 35. تنظیم دما (Temperature) در تولید متن
• 36. تنظیم Top-k و Top-p Sampling
• 37. ارزیابی مدل‌های fine-tuned
• 38. معیارهای ارزیابی کیفیت متن تولید شده
• 39. معیارهای ارزیابی دقت طبقه‌بندی سبک
• 40. آزمون‌های انسانی برای ارزیابی مدل
• 41. ملاحظات اخلاقی در fine-tuning مدل‌های زبانی
• 42. جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
• 43. کنترل سوگیری‌های موجود در داده‌ها
• 44. حفظ حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
• 45. کاربردهای fine-tuning در زبان فارسی
• 46. تولید محتوای خبری با سبک رسمی
• 47. تولید محتوای داستانی با سبک ادبی
• 48. تولید پاسخ‌های چت‌بات با سبک سازمانی
• 49. fine-tuning برای خلاصه‌سازی متون
• 50. fine-tuning برای ترجمه ماشینی
• 51. fine-tuning برای پاسخگویی به سوالات
• 52. fine-tuning برای تشخیص احساسات متن
• 53. fine-tuning برای تولید کد برنامه
• 54. fine-tuning برای دیالوگ سیستم‌ها
• 55. fine-tuning برای تولید شعر و ادبیات
• 56. fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 57. چالش‌های fine-tuning مدل‌های غول‌پیکر
• 58. روش‌های بهینه‌سازی حافظه در fine-tuning
• 59. تکنیک‌های LoRA و QLoRA
• 60. Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)
• 61. fine-tuning برای وظایف تخصصی
• 62. fine-tuning در حوزه پزشکی
• 63. fine-tuning در حوزه حقوق
• 64. fine-tuning در حوزه مالی
• 65. fine-tuning برای ربات‌های گفتگو
• 66. fine-tuning برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 67. fine-tuning برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 68. fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی
• 69. fine-tuning برای کنترل لحن و صدا
• 70. fine-tuning برای حفظ انسجام متن
• 71. fine-tuning برای استدلال منطقی
• 72. fine-tuning برای خلاقیت در متن
• 73. fine-tuning برای تولید پاسخ‌های واقع‌گرایانه
• 74. fine-tuning برای درک عمیق معنا
• 75. fine-tuning برای مدیریت ابهام در زبان
• 76. fine-tuning برای پردازش زبان طبیعی در ایران
• 77. چالش‌های داده‌های فارسی برای fine-tuning
• 78. پژوهش‌های نوین در fine-tuning مدل‌های زبانی
• 79. آینده fine-tuning و کاربردهای آن
• 80. مبانی مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
• 81. ارتباط مهندسی پرامپت با fine-tuning
• 82. تکنیک‌های پیشرفته مهندسی پرامپت
• 83. ارزیابی و انتخاب بهترین پرامپت
• 84. fine-tuning برای شخصی‌سازی پاسخ‌ها
• 85. fine-tuning برای انطباق با مخاطب
• 86. fine-tuning برای ایجاد شخصیت‌های مجازی
• 87. fine-tuning برای تولید محتوای تعاملی
• 88. fine-tuning برای آموزش مفاهیم پیچیده
• 89. fine-tuning برای شبیه‌سازی مکالمات
• 90. fine-tuning برای تولید محتوای اخلاقی
• 91. fine-tuning برای رعایت چارچوب‌های شرعی
• 92. fine-tuning برای تولید محتوای انقلابی
• 93. fine-tuning برای ترویج فرهنگ ایرانی-اسلامی
• 94. fine-tuning برای تحلیل متون تاریخی
• 95. fine-tuning برای تولید محتوای علمی-فرهنگی
• 96. fine-tuning برای پشتیبانی از زبان فارسی در هوش مصنوعی
• 97. fine-tuning برای ارتقاء سطح سواد دیجیتال
• 98. fine-tuning برای توانمندسازی کاربران
• 99. fine-tuning برای ایجاد ابزارهای نوین آموزشی
• 100. fine-tuning برای حمایت از کسب‌وکارهای دیجیتال