فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی مدل‌های زبانی با منابع محدود در عمل

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی مدل‌های زبانی با منابع محدود در عمل

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ و کاربردهای آن‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 3. آشنایی با مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 4. مفاهیم پایه بهینه‌سازی مدل
• 5. توابع هزینه و بهینه‌سازها
• 6. روش‌های تنظیم دقیق (Fine-Tuning)
• 7. تنظیم دقیق با داده‌های کم
• 8. انتخاب مجموعه داده مناسب
• 9. پیش‌پردازش داده‌ها برای تنظیم دقیق
• 10. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 11. معیارهای ارزیابی استاندارد
• 12. تنظیم دقیق برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 13. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن
• 14. تنظیم دقیق برای وظایف ترجمه ماشینی
• 15. تنظیم دقیق برای وظایف خلاصه‌سازی متن
• 16. تنظیم دقیق برای پرسش و پاسخ
• 17. بهینه‌سازی منابع محاسباتی
• 18. کاهش اندازه مدل
• 19. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 20. کوانتیزاسیون مدل
• 21. هرس کردن (Pruning) مدل
• 22. تنظیم دقیق پارامترهای کم (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
• 23. روش LoRA
• 24. روش Prefix Tuning
• 25. روش Prompt Tuning
• 26. روش Adapter Tuning
• 27. ملاحظات اخلاقی در مدل‌های زبانی
• 28. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 29. کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
• 30. حریم خصوصی داده‌ها
• 31. تولید محتوای مسئولانه
• 32. کاربردهای مدل‌های زبانی در آموزش
• 33. شخصی‌سازی یادگیری
• 34. تولید محتوای آموزشی
• 35. ارزیابی خودکار تکالیف
• 36. دستیارهای آموزشی هوشمند
• 37. کاربردهای مدل‌های زبانی در کسب‌وکار
• 38. تحلیل احساسات مشتریان
• 39. خدمات مشتری مبتنی بر چت‌بات
• 40. تولید محتوای بازاریابی
• 41. خلاصه‌سازی اسناد تجاری
• 42. کاربردهای مدل‌های زبانی در سلامت
• 43. کمک به تشخیص بیماری
• 44. تحلیل پرونده‌های پزشکی
• 45. تولید گزارش‌های پزشکی
• 46. پشتیبانی از بیماران
• 47. کاربردهای مدل‌های زبانی در پژوهش
• 48. مرور ادبیات علمی
• 49. کمک به نگارش مقالات
• 50. کشف دانش جدید
• 51. تولید فرضیه‌های پژوهشی
• 52. ملاحظات امنیتی در مدل‌های زبانی
• 53. حملات متخاصم به مدل‌ها
• 54. شناسایی و مقابله با حملات
• 55. امنیت داده‌های آموزشی
• 56. حفاظت از مدل در برابر دستکاری
• 57. روش‌های پیشرفته تنظیم دقیق
• 58. تنظیم دقیق چندوظیفه‌ای (Multi-task Fine-Tuning)
• 59. تنظیم دقیق پیوسته (Continual Fine-Tuning)
• 60. تنظیم دقیق با یادگیری تقویتی
• 61. تنظیم دقیق برای زبان‌های خاص
• 62. بهینه‌سازی معماری مدل
• 63. تغییرات در لایه‌های توجه
• 64. تغییرات در لایه‌های پیش‌خور (Feed-forward)
• 65. استفاده از لایه‌های پیچشی (Convolutional)
• 66. معماری‌های هیبریدی
• 67. مدیریت حافظه در مدل‌های بزرگ
• 68. تکنیک‌های کشینگ (Caching)
• 69. کاهش نیاز به حافظه کاری
• 70. استفاده از حافظه خارجی
• 71. مدیریت توزیع‌شده حافظه
• 72. فشرده‌سازی مدل‌ها در زمان اجرا
• 73. روش‌های فشرده‌سازی پویا
• 74. فشرده‌سازی وابسته به سخت‌افزار
• 75. فشرده‌سازی برای دستگاه‌های لبه
• 76. ارزیابی عملکرد مدل‌های فشرده
• 77. تکنیک‌های آموزش توزیع‌شده
• 78. موازی‌سازی داده‌ها
• 79. موازی‌سازی مدل‌ها
• 80. موازی‌سازی خط لوله (Pipeline Parallelism)
• 81. هماهنگ‌سازی و ارتباطات در آموزش توزیع‌شده
• 82. بهینه‌سازی هایپرپارامترها
• 83. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 84. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 85. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
• 86. ابزارهای خودکار بهینه‌سازی هایپرپارامتر
• 87. تنظیم دقیق برای زبان فارسی
• 88. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 89. مجموعه داده‌های فارسی برای تنظیم دقیق
• 90. مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده برای فارسی
• 91. کاربردهای مدل‌های زبانی فارسی
• 92. آینده مدل‌های زبانی بزرگ
• 93. مدل‌های مولد پیشرفته
• 94. هوش مصنوعی عمومی (AGI) و مدل‌های زبانی
• 95. تعامل انسان و ماشین با مدل‌های زبانی
• 96. پیشرفت‌های اخیر در زمینه مدل‌های زبانی
• 97. ملاحظات قانونی و مقرراتی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 98. استانداردهای حاکمیتی برای هوش مصنوعی
• 99. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل‌ها
• 100. چارچوب‌های نظارتی برای مدل‌های زبانی