فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی مدل‌های زبان بزرگ با روش LORA برای استدلال گام به گام (Chain-of-Thought)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی مدل‌های زبان بزرگ با روش LORA برای استدلال گام به گام (Chain-of-Thought)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: آموزش مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های زبان بزرگ
• 2. مبانی یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
• 3. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 4. معرفی مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 5. کاربردهای مدل‌های زبان بزرگ
• 6. چالش‌های مدل‌های زبان بزرگ
• 7. مبانی تنظیم دقیق (Fine-Tuning)
• 8. روش‌های تنظیم دقیق مدل‌های زبان بزرگ
• 9. معرفی تکنیک LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 10. مزایای استفاده از LoRA
• 11. معرفی Chain-of-Thought (CoT) Prompting
• 12. کاربرد CoT در بهبود استدلال مدل‌های زبان
• 13. تنظیم دقیق مدل Llama2 7B
• 14. محیط توسعه و پیش‌نیازها
• 15. نصب کتابخانه‌های لازم (PyTorch, Transformers, PEFT)
• 16. آماده‌سازی مجموعه داده برای تنظیم دقیق
• 17. فرمت‌بندی داده‌ها برای CoT
• 18. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی و اعتبارسنجی
• 19. پیکربندی پارامترهای LoRA
• 20. تنظیم پارامترهای عمومی مدل
• 21. تنظیم پارامترهای بهینه‌ساز (Optimizer)
• 22. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 23. تعیین تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 24. شروع فرآیند تنظیم دقیق
• 25. نظارت بر فرآیند آموزش
• 26. معیارهای ارزیابی مدل
• 27. ارزیابی مدل بر روی مجموعه اعتبارسنجی
• 28. ذخیره‌سازی مدل تنظیم شده
• 29. بارگذاری مدل تنظیم شده
• 30. کاربرد مدل تنظیم شده برای استدلال گام به گام
• 31. مثال‌های عملی از CoT با مدل تنظیم شده
• 32. تکنیک‌های بهبود Prompting برای CoT
• 33. ارزیابی جامع مدل نهایی
• 34. مقایسه با مدل پایه (Base Model)
• 35. تحلیل نتایج و شناسایی نقاط قوت و ضعف
• 36. تنظیم پارامترهای LoRA برای نتایج بهتر
• 37. تکنیک‌های Regularization برای جلوگیری از Overfitting
• 38. استفاده از تکنیک‌های Quantization برای کاهش حجم مدل
• 39. معرفی چارچوب‌های توسعه مدل‌های زبان
• 40. کاربرد مدل‌های زبان در پردازش زبان طبیعی
• 41. مفاهیم پیشرفته در مدل‌های زبان
• 42. روش‌های ارزیابی کیفی مدل‌های زبان
• 43. تکنیک‌های Prompt Engineering پیشرفته
• 44. کاربرد مدل‌های زبان در ترجمه ماشینی
• 45. کاربرد مدل‌های زبان در خلاصه‌سازی متن
• 46. کاربرد مدل‌های زبان در تولید محتوا
• 47. کاربرد مدل‌های زبان در پاسخگویی به سوالات
• 48. مدل‌های زبان چندزبانه
• 49. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبان
• 50. امنیت مدل‌های زبان و جلوگیری از سوءاستفاده
• 51. آینده مدل‌های زبان بزرگ
• 52. مقدمه‌ای بر مباحث فقهی و حقوقی استفاده از هوش مصنوعی
• 53. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها و حریم خصوصی
• 54. اصول اخلاقی در توسعه و به‌کارگیری هوش مصنوعی
• 55. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل‌های هوش مصنوعی
• 56. حریم خصوصی داده‌ها در آموزش مدل‌های زبان
• 57. تطابق با قوانین جمهوری اسلامی ایران در حوزه فناوری اطلاعات
• 58. قوانین مربوط به محتوای دیجیتال
• 59. ملاحظات شرعی در استفاده از تکنیک‌های پیشرفته
• 60. چارچوب‌های قانونی برای توسعه نرم‌افزارهای هوش مصنوعی
• 61. استانداردهای فنی مورد تایید مراجع ذی‌صلاح
• 62. راهنمای عمل در استفاده از داده‌های حساس
• 63. قوانین مربوط به مالکیت فکری در هوش مصنوعی
• 64. مقررات ناظر بر خدمات ارزش افزوده
• 65. دستورالعمل‌های مربوط به امنیت سایبری
• 66. قوانین مبارزه با جرایم رایانه‌ای
• 67. مقررات ناظر بر تبادل اطلاعات
• 68. راهنمای رعایت حدود شرعی در محتوای تولیدی
• 69. چارچوب‌های قانونی برای استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی
• 70. ملاحظات فرهنگی در به‌کارگیری هوش مصنوعی
• 71. قوانین مربوط به حمایت از حقوق مصرف‌کنندگان
• 72. نکات فنی برای اطمینان از انطباق با قوانین
• 73. راهنمای انتخاب ابزارهای هوش مصنوعی سازگار
• 74. ملاحظات فنی در پیاده‌سازی راهکارهای هوش مصنوعی
• 75. قوانین ناظر بر فعالیت شرکت‌های دانش‌بنیان
• 76. مقررات مربوط به استارتاپ‌های فناور
• 77. راهنمای رعایت نکات امنیتی در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 78. قوانین مربوط به حاکمیت داده
• 79. اصول طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی مسئولانه
• 80. چارچوب‌های نظارتی بر فناوری‌های نوظهور
• 81. ملاحظات حقوقی در قراردادهای مرتبط با هوش مصنوعی
• 82. قوانین مربوط به شفافیت در الگوریتم‌ها
• 83. راهنمای ارزیابی ریسک‌های قانونی و اخلاقی
• 84. مقررات ناظر بر خدمات ابری و داده‌ها
• 85. قوانین مربوط به استانداردهای فنی و کیفی
• 86. نکات مهم در مستندسازی فنی و حقوقی
• 87. چارچوب‌های قانونی برای نوآوری در هوش مصنوعی
• 88. ملاحظات شرعی در تحلیل داده‌های حساس
• 89. قوانین مربوط به دسترسی آزاد به اطلاعات
• 90. راهنمای رعایت الزامات قانونی در توسعه نرم‌افزار
• 91. مقررات ناظر بر فناوری‌های نوین
• 92. اصول حقوقی در استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 93. قوانین مربوط به مسئولیت مدنی در هوش مصنوعی
• 94. نکات عملی برای انطباق با چارچوب‌های قانونی
• 95. چارچوب‌های قانونی برای ارتقاء مهارت‌های هوش مصنوعی
• 96. ملاحظات اخلاقی در انتخاب مجموعه داده‌ها
• 97. قوانین مربوط به حریم خصوصی در پردازش زبان طبیعی
• 98. راهنمای رعایت مقررات در پیاده‌سازی CoT
• 99. مقررات ناظر بر نوآوری‌های فناورانه
• 100. اصول حقوقی در توسعه مدل‌های استدلالی