فلش‌کارت‌های آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان پویایی و تصادفی بودن

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان پویایی و تصادفی بودن

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر
• 3. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 4. کدگذاری و رمزگشایی در ترنسفورمر
• 5. مفهوم Embedding در مدل‌های زبانی
• 6. Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
• 7. Contextual Embeddings (ELMo, BERT)
• 8. پیش‌پردازش متن برای مدل‌های زبانی
• 9. توکنایز کردن (Tokenization)
• 10. پاکسازی متن و حذف نویز
• 11. برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
• 12. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 13. تنظیم پارامترهای مدل‌های زبانی
• 14. روش‌های بهینه‌سازی (Optimizers)
• 15. نرخ یادگیری (Learning Rate) و زمان‌بندی آن
• 16. اندازه بچ (Batch Size) و تأثیر آن
• 17. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 18. مفهوم Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 19. کاربرد Fine-tuning در وظایف مختلف
• 20. آماده‌سازی داده برای Fine-tuning
• 21. استراتژی‌های Fine-tuning
• 22. Fine-tuning لایه‌های خاص مدل
• 23. Fine-tuning تمام لایه‌ها
• 24. روش‌های Regularization برای جلوگیری از Overfitting
• 25. Dropout و L2 Regularization
• 26. Early Stopping
• 27. مفهوم پویایی (Dynamism) در مدل‌های زبانی
• 28. کنترل بر میزان تصادفی بودن (Randomness)
• 29. پارامتر Temperature در مدل‌های زبانی
• 30. نقش Temperature در تولید متن
• 31. تنظیم Temperature برای خلاقیت یا دقت
• 32. پارامتر Top-k Sampling
• 33. تنظیم Top-k Sampling
• 34. پارامتر Top-p (Nucleus) Sampling
• 35. تنظیم Top-p Sampling
• 36. مقایسه روش‌های Sampling
• 37. تولید متن خلاقانه با مدل‌های زبانی
• 38. تولید شعر و داستان
• 39. تولید محتوای تبلیغاتی
• 40. تولید سناریوهای بازی
• 41. تولید پاسخ‌های مکالمه‌ای
• 42. کاربرد Fine-tuning در بهبود خلاقیت
• 43. تنظیم پارامترها برای افزایش تنوع
• 44. مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی متن
• 45. Fine-tuning برای خلاصه‌سازی استخراجی
• 46. Fine-tuning برای خلاصه‌سازی چکیده‌ای
• 47. معیارهای ارزیابی خلاصه‌سازی (ROUGE)
• 48. مدل‌های زبانی برای ترجمه ماشینی
• 49. Fine-tuning برای بهبود کیفیت ترجمه
• 50. معیارهای ارزیابی ترجمه (BLEU)
• 51. مدل‌های زبانی برای پرسش و پاسخ
• 52. Fine-tuning برای استخراج پاسخ از متن
• 53. Fine-tuning برای تولید پاسخ
• 54. مدل‌های زبانی برای طبقه‌بندی متن
• 55. Fine-tuning برای تحلیل احساسات
• 56. Fine-tuning برای تشخیص اسپم
• 57. Fine-tuning برای دسته‌بندی موضوعی
• 58. مدل‌های زبانی برای تشخیص و اصلاح خطا
• 59. تشخیص غلط‌های املایی و نگارشی
• 60. اصلاح خودکار غلط‌ها
• 61. مدل‌های زبانی برای تولید کد
• 62. Fine-tuning برای تولید قطعه کد
• 63. Fine-tuning برای تکمیل کد
• 64. کاربرد Fine-tuning در حوزه هوش مصنوعی اسلامی
• 65. تولید محتوای دینی سازگار
• 66. پاسخ به سوالات شرعی با چارچوب فقهی
• 67. تولید متون تفسیری و روایی
• 68. تحلیل و دسته‌بندی متون اسلامی
• 69. مدل‌های زبانی برای پردازش زبان فارسی
• 70. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 71. Fine-tuning مدل‌های موجود برای فارسی
• 72. استفاده از داده‌های فارسی برای Fine-tuning
• 73. تولید مجموعه داده‌های فارسی برای وظایف خاص
• 74. مدیریت حافظه و منابع در Fine-tuning
• 75. استفاده از تکنیک‌های کاهش ابعاد
• 76. Quantization و Pruning مدل‌ها
• 77. تکنیک‌های LoRA و QLoRA
• 78. آموزش کارآمد مدل‌های بزرگ
• 79. پایش و ارزیابی مدل‌های Fine-tuned
• 80. معیارهای ارزیابی وظایف خاص
• 81. ارزیابی کیفیت و انسجام متن تولیدی
• 82. تکنیک‌های Debugging در مدل‌های زبانی
• 83. اشکال‌زدایی از فرایند Fine-tuning
• 84. عیب‌یابی خروجی‌های غیرمنتظره
• 85. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 86. مسئولیت‌پذیری در تولید محتوا
• 87. جلوگیری از تولید محتوای مضر
• 88. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 89. آینده مدل‌های زبانی و Fine-tuning
• 90. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal)
• 91. یادگیری تقویتی در مدل‌های زبانی
• 92. توسعه مدل‌های زبانی در ایران
• 93. چشم‌انداز تحقیقاتی آینده
• 94. کاربرد مدل‌های زبانی در آموزش مجازی
• 95. تولید محتوای آموزشی شخصی‌سازی شده
• 96. ارزیابی خودکار تکالیف دانشجویان
• 97. پشتیبانی از فرایند یادگیری
• 98. مدل‌های زبانی و سوادآموزی
• 99. تولید منابع آموزشی برای سطوح مختلف
• 100. کمک به فراگیران در درک مفاهیم